《中国制造2025》技术路线图指出，到2020年，聚焦生产效率提升与服务型制造，自主“云端”+“终端”工业大数据平台在重点行业的应用普及率超过40%。记者了解到，目前国内工业大数据平台市场几乎被国外企业垄断，比如油气行业就被GE公司垄断。中国的大数据企业如何突围打破国外企业构筑的平台围墙，是目前需要解决的现实问题，贴近应用场景的数据分析服务成为了本土企业的突破口。
数据分析服务打破平台瓶颈
工业实时数据库等平台技术被国外公司垄断，因此，前端数据分析服务自然成为本土企业的着力点。
“汽轮机叶片何时升温？为何升温？如何诊断并维护？这些都是基于大数据平台上的数据分析。然而，目前国内一些工业行业大数据平台基本由国外公司搭建，话语权掌握在国外企业手中，国内工业企业非常被动。”南京遒涯信息技术有限公司总经理刘鑫在接受《中国电子报》记者采访时坦言。据介绍，国外平台搭建方的专家咨询费非常高，毫不夸张地说，收费标准按小时算，从专家下飞机后开始计时。然而有时候国外专家哪怕到了项目现场也无法诊断，因为系统水土不服，中国的工业环境有自身的特殊性。于是，国内的一些工业企业迫切需要懂得中国应用市场的本土大数据企业提供的服务。
“面向工业领域的大型设备远程健康管理、动态经济性能分析、预测性维修维护、三维全景仿真等各种应用分析服务，成为中国工业大数据企业的发展机遇。”刘鑫表示。
目前，“工业大数据管理与分析技术”已成为《中国制造2025》技术路线图中关键技术。但在平台层，无论是信息基础设施技术还是工业实时数据库一直被国外公司垄断，国内公司从平台底层出发很难促成行业洗牌，因此，贴近应用场景的前端数据分析服务自然而然地成为了本土企业的着力点。
同样，除了生产层面，工业企业的管理层也存在中国大数据企业的机遇，物流管理就是其一。“中国的物流市场太特殊了，单工业企业B2B物流领域，就有业务层层外包、涉及方太多等特点，数据分割严重，信息非常不透明。因此，基于‘互联网+物流’这种产业协同的模式市场空间很大，可以横向集成供应链数据，这些数据可以为企业带来价值。不过，尽管市场空间存在，但一些大型跨国软件公司做不来。一是服务费用太高，中国企业尤其是中小企业承受不起；二是国外软件公司可以做货主公司的ERP平台，可以做内部的仓储数据分析，但由于中国市场的特殊性复杂性，国外软件公司的产品不易下沉到物流末端，无法涵盖整个供应链，因此无法做整个供应链的数据分析，而这恰恰是中国企业的机遇所在。”上海先烁信息科技有限公司副总裁张志琦向《中国电子报》记者坦言。
据介绍，作为第三方物流信息服务提供商，上海先烁信息科技有限公司的智慧物流云平台oTMS已经部署在了安踏、上海医药等消费品工业以及汽车零部件领域的龙头企业以及大量的中小企业IT系统里，可以帮助工业领域的货主连接并打通涵盖第三方物流公司、专线运输公司、司机和收货方等整个物流的数据，增强物流的透明度。更重要的是，在货主的大数据基础上，通过数据分析，可以帮助货主改善物流方案、优化运输线路，也可以基于数据模型得出供应链下游企业信用等级，为供应链金融业务提供决策支持。更重要的是，不仅帮助货主实时了解物流情况，还能提前预测货物配送情况，有助于货主及时更改物流决策，节约成本扩大盈利面。
“互联网+教育”补齐人才短板
中国工业大数据企业发展依然遇到瓶颈，其中之一就是复合型人才缺乏。
基于“中国企业更懂中国本土应用市场”这一理念，尽管数据分析服务能帮助中国的大数据企业突破国外企业构筑的平台围墙，但目前中国工业大数据企业发展依然遇到瓶颈，其中之一就是复合型人才。既熟悉制造业需求又懂得大数据技术与管理知识的复合型人才缺乏让中国企业想发力却使不上劲。
中国科学院院士徐宗本告诉《中国电子报》记者，数据获取与管理涉及管理、物理、电子与信息等学科；数据存储与处理涉及计算机科学；数据分析与理解数据数学与统计学；大数据应用则与各行各业相关学科关联。针对工业大数据，例如，做汽车工业的数据分析，不仅需要计算机、统计学、数学等知识，还要拥有丰富的汽车行业知识和经验，通过这些知识经验进行建模，才能开发出合适的分析方法，从而找到数据的价值。因此，工业大数据复合型人才培养难度非常大。
对此，慧科教育集团高级副总裁、慧科教育研究院院长陈滢向《中国电子报》记者表示，“互联网+”的模式能够有效促进教育产业结构调整，创新教育模式，对工业大数据人才培养也会有积极的推动作用。“‘互联网+教育’让产业和教育融合发展成为可能，可以让优质教学资源能够共享，可以最大限度地促进教育教学的公平，更重要的是，可以让产业链上的用人单位、院校老师、学生等协同发展，将供需对接，优化课程设置和课外实践，让复合型人才更容易培养。”陈滢告诉记者，目前慧科教育集团除了和复旦大学、西安交通大学等全国800余所高校及BAT等企业开展合作，还与汽车制造企业合作，共同搭建“互联网+教育”的共享经济平台，对接供需双方，帮助院校培养复合型的工业大数据人才，也帮助企业获得这些人才。
陈滢认为，“互联网+教育”的模式也是落实国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》的重要手段之一。纲要指出，要创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。鼓励采取跨校联合培养等方式开展跨学科大数据综合型人才培养，大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才。鼓励高等院校、职业院校和企业合作，加强职业技能人才实践培养，积极培育大数据技术和应用创新型人才。
