从供给侧看，工业大数据供给侧能力持续提升，涌现出一批专精特新企业，成为推动我国工业大数据发展的中坚力量。一是由传统工业制造企业数字化、软件化、平台化发展，出现了一批具有较强数据汇聚能力的衍生型企业，如航天云网、树根互联等；二是软件企业向工业领域渗透，出现的技术型企业，如昆仑智汇、东方国信等企业在工业数据建模、分析处理等领域不断突破核心技术；三是互联网企业积极进入工业领域，如阿里推出“ET工业大脑”等产品和服务，腾讯推出工业互联网“木屋云”平台。
从需求侧看，随着智能制造、工业互联网等国家战略的逐一推进，个性化定制、网络化延伸以及智能化设计、生产、服务等新模式不断出现，对于工业大数据技术、产品、平台的需求不断增大，为工业大数据提供了充足的应用场景。
然而，在我国工业大数据产业发展不断优化提升的同时，仍需要清楚认识到我国工业大数据的仍存在物联数据无法获取、格式不统一，数据产权不清晰、数据壁垒难以打破，全产业链数据应用不足等问题。主要原因在于，第一，在我国国产工业软件、高端物联设备核心技术供给不足，而国外设备读写不开放，数据无法读取或者格式多样，无法直接利用；第二，面对体量大、分布广、结构复杂、类型多样化的工业数据，目前工业行业整体数据资源管理水平不足，难以管理企业内部和外部各类数据，更无法充分分析和利用。第三，缺乏可用、好用、可信的工业大数据平台，难以充分利用工业全产业链上下游的数据，以实现人、机、物等各类工业要素、工业业务流程以及产业链上下游企业间更大范围的实施链接与智能交互，推动工业生产的资源优化、协同制造和服务延伸。
近日，工信部发布《工业大数据发展指导意见（征求意见稿）》，为推进工业大数据发展，逐步激活工业数据资源要素潜力，不断提升数据治理和安全保障能力。工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技术等技术手段，结合业务知识对工业过程中产生的数据进行处理、计算、分析并提取其中有价值的信息、规律的过程。据中商产业研究院发布的《2019年中国工业大数据市场前景研究报告》显示，2016年我国工业大数据市场规模突破150亿元，保持增长，预计2019年市场规模将近500亿元。到2022年，中国工业大数据市场规模或超822亿元；2022年超1900亿元。
工业大数据的实际指导
工业大数据是企业生产经营的重大变革。对于尚未完成工业化和信息化的工业企业来说，数据时代又来了，挑战也很大。
