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中国大数据市场的发展前景广阔。据Adobo和Econsultancy联合发布的《2020年数字化转型趋势报告》显示，预计到2023年，中国大数据市场规模将达到224.9亿美元，未来五年的年均复合增长率约为23.5%。2019年，硬件、软件和服务分别占大数据市场的45.2%、32.2%和22.6%，预计到2023年，这三项的比例将趋于平衡，各占三分之一左右。

随着大数据时代的到来，智能制造与工业互联网的融合正推动着生产模式和商业模式的创新。大数据贯穿于产品从市场需求获取到报废回收的整个生命周期，涵盖了产品研发、制造、设备运行、市场服务等多个环节，甚至包括产品的智能化应用。

工业大数据具有双重属性：

一方面，它具有显著的价值属性和产权属性。通过分析工业大数据，企业可以提升设计、工艺、制造、管理、服务等环节的智能化水平，满足个性化需求，提高生产效率，降低成本，为企业创造可观的价值；另一方面，这些数据具有明确的所有权和资产价值，企业可以根据自身需求决定数据的具体用途和范围，明确数据产权。

工业大数据的价值属性主要体现在通过采集、存储、分析等关键技术手段提升或变现工业生产和运维中的数据价值；而产权属性则侧重于通过有效的管理机制和方法帮助企业明确数据资产目录和分布，确定所有权边界，为其价值的深度挖掘提供支撑。

大数据作为数据分析的前沿技术，其核心价值在于对海量数据的存储和分析，从而实现成本最优目标。未来，数据可能会成为最重要的交易商品。大数据的特点可以用四个“V”来概括：数据量巨大（Volume）、数据类型多样（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。通过数据共享和交叉复用，可以最大化地发挥数据的价值。

大数据管理和数据战略的重要性日益凸显。未来的数据管理将如同基础设施一样，具备数据提供方、管理者和监管者的角色，数据的交叉复用将成为智能制造和工业互联网发展的关键推动力，同时也会催生新的数据应用和服务产业。

因此，建立高效的大数据管理平台至关重要。数据分析和应用将经历以下四个转变：

1. 从统计分析向预测分析转变；
2. 从单一领域、结构化数据向多学科、跨领域的转变；
3. 从被动分析向主动预测转变；
4. 从非实时阶段处理向实时连续处理转变。

智能制造和工业互联网是中国制造业转型升级的关键。智能制造专注于生产过程的精益化和智能化，而工业互联网致力于提升企业整体价值链。两者有效结合需要数据的互联互通，即所谓的互操作性，形成企业数据资产的全生命周期管理。这种管理方式是信息时代大数据管理的核心价值所在，即通过数据反馈促进企业运营，赋能平台，优化服务，形成数据资产的数字孪生。

为了实现数据资产的数字孪生，达到“平台即服务”的形态，需要对企业的大数据管理进行变革。这需要从用户需求和市场变化出发，与用户充分沟通，共同定义战略，包括路径、流程、改进目标、相应的管理能力和适应的技术架构。

制定数据战略时应考虑以下核心点：

1. 企业的业务目标是实现盈利，无论是在生产过程、运营过程还是管理过程中，数据需求都必须与工艺和实际需求相匹配；
2. 智能制造的核心目标是提高质量和效率，通过智能制造实现“工序牵引、场景驱动、数据核心”，达成生产智能化、少人化和管理精益化的效果；
3. 为了确保数据管理满足业务需求，需要采用一种轻量化、可移植、灵活且自主可控的数据湖来承载和管理数据；
4. 数据资产管理的有效性和可测量性需要基于SOA架构的数据平台技术架构，该平台结合行业应用和互联网数据思维，形成可赋能、可推广、定制化的应用。

数据湖架构与大数据生命周期

数据湖已成为企业利用大数据的重要工具。它可以容纳大量原始数据存储库和处理系统，通过集中存储所有数据，实现经济有效的数据存储。数据湖支持数据预测分析、跨领域分析、自动化分析和实时分析，能够加速数据转化为价值的过程，提升应用能力和业务增值能力。

传统的数据中心（IDC）模式面临挑战，包括烟囱式建设与跨业务线数据连接的挑战、无法应对数据快速增长的问题、数据ETL和数据建模响应速度慢与数据反哺业务创新之间的矛盾，以及数据赋能与业务场景探索脱节的问题。

大数据管理最终服务于企业，从两个视角来看待数据管理：

1. 从企业应用系统的角度看，系统间的数据整合和维护费用应最小化，提高跨系统间数据存储和共享的效率；
2. 从企业数据资产管理的角度看，应对整个数据生命周期中的数据处理、存储、转换、整合，以及支持相关策略、模型和流程。

基于此，从数据全生命周期的全空间坐标出发，从数据业务流程、用户体验、增值服务三个维度考量数据生命周期管理的空间。

首先，在业务流程维度，实现对大数据平台数据全生命周期和全流程的数据管理，主要包括数据资产管理、元数据管理、数据开发流程管理、数据质量管理、数据安全共享管理。

其次，在数字经济下的用户体验维度，实现基于元数据全方位画像的数据资产管理，对数据全生命周期进行管理和监控，全流程记录追溯，全景式的资产可视化，提供数据资产全场景视图，满足不同用户的应用场景需求，无论是宏观规划的管理者，还是具体应用的使用者，或是开发和运维人员，都能获得多层次的图形化展示，满足应用需求的图形查询和辅助分析。此外，对工业数据质量进行建模或模型学习，可实时预警质量问题。

最后，在基于数据产品生命周期的增值服务维度，提供经济有效的存储组织数据方式，低延迟实时数据处理，支持基于内容的检索，支持横向扩展，内置支持各种并行化数据分析算法，构建工业边界安全、传输通信安全和边缘计算终端安全的防护体系，支持工业数据标准化指标库和分布式计算组件，支持大规模数据纠错等服务。

总结

当前，大数据管理在结合用户体验的数据增值服务方面有四种可行的商业模式：基于传统数据系统集成的项目模式、基于软件订阅的服务收费模式、基于用户体验的服务分享模式、基于共享未来的生态合作模式。

无论哪种模式，都必须围绕数据赋能和价值展开，从用户需求和现场工艺需求出发，而数字孪生的核心也在于此。

工业4.0的到来标志着大数据管理进入了技术、管理和管理相结合的新阶段，从烟囱式的IT架构转向以数据为核心的数据资产管理新理念和实践。数字经济时代，大数据管理不仅是数据存储架构的变革，更是大数据思维方式的升级。善用数据是企业数字化转型的关键，基于物联网架构的“边缘+数据+应用”模式是大数据管理的新趋势。这需要脚踏实地的努力，而非简单的修补或拼凑，而是从数据出发，以价值为导向，回归企业本身，正如古人所言：“至诚胜伪，至拙胜巧”。