在信息化与工业化不断融合的背景之下，信息技术已经渗透到了工业企业产业链中的各个环节，传统工业企业拥有的数据量也日益丰富。大数据分析更是带来了制造行业研究以及趋势分析的全新维度。通过全新多维度的功能和已然拓展的领域来看，数据已成为引领制造业成长的指南针。大数据分析的根本力量在于数据的质量，而数据来源自然成为重中之重。目前，制造商所面临的海量数据可谓让人应接不暇。那么，在这些海量的工业数据背后，到底隐藏着怎样的价值呢？
当今，工业大数据分析已不再仅限应用于对过去情况进行表述，而是更多地用于来对未来情况进行预测，进而实现对风险的规避，并加深对逐步延伸的价值链的理解，从而提高用户体验。
数据来源是什么？
海量数据于外部、内部或由机器与机器间的互动中产生。同样，正是这些数据为制造商提供了可供于对客户、产品、流程、员工和设备进行了解所需的全部信息。
外部数据来源：通过用户组、社交媒体、兴趣组或调查报告构建用户数据；第三方调查报告、网站和呼叫中心所提供的中立的数据收集平台，同样，此种方式可用来构建准确的用户及需求文件，其中包括主观的个性化属性，如色彩、设计偏好、共同的购买动机与评价标准等。
机器到机器：智能传感器和物联网能够直接从机器和设备收集数据并传送到他企业应用平台。内置的低成本传感器能够检测到大量信息，包括位置、重量、温度、震动、流速、湿度和平衡度。这些时时被监测到的数据可用于确认及预测设备的性能问题并对其是否需要服务、维修和替换进行判断。通过这些，制造商便能及早发现可能出现的问题，并在事故发生之前采取措施进行预防以阻止其发生。
利用数据做什么？
多年来，预测客户趋势、准备库存、维持足够的货源一直是制造商首要考虑的几大因素。但随着供货速度和及时交货的重要性日益增加，准确预测未来需求的能力也随之增强，由此，选择哪个或是哪几个最适合的影响因素变得愈发关键。显然，在这种情况下，单一数据来源肯定不足以满足当前状况。
预测分析这一活动切实将大量来源的数据转变为了具有实际指导意义的未来行动蓝图。同时，目前现代商业智能解决方案也已可以提供高准确度的预测趋势。
由于在任何数据倡议中，输入结果均不可能超过输出。所以，对于制造商而言，想要由海量数据中提炼出具体影响因素作为未来行动的最佳指引，必须要认真选择可靠的数据来源。
预测分析，让数据变得有价值。而良好的预测能力为制造商带来了诸多好处，如确保全体员工就绪、更好地计划即时物料库存水平、准确理解产品生命周期等。同样，预测客户需求大大加强了制造商的市场竞争力，使其可先于竞争对手在竞争激烈的市场中推出新产品，在占据市场主导地位这场竞争中占得先机。
良好的开始是成功的一半，占得先机后，成功的产品将在接下来的竞争过程中扮演更为重要的角色。而成功的产品，其创新在很大程度上依赖于制造商对市场偏好和需求的准确解读。设计工程师需了解用户的痛点，从而衡量新产品的潜在价值，并辅助确定研发投入的方向。大数据，正是实现这一点的关键。
大数据能带来什么？
答案是：提供良好的投资回报率并推动企业业务增长。
大数据如何提供很好的投资回报率并推动企业业务增长？如果想充分利用大数据的潜力，制造商必须回答这个问题。
大数据就像指南针，它提供方向的指引，但并不能凭空增加销售或是赢得更多客户。无论是通过物联网收集到的机器的数据，还是来自在线网站的客户数据，收集数据都并不是最终目的。数据必须转化为行动，才具有价值。而正是该转化过程，是一需要认真研究细节并对相关数据深入了解的过程。而这恰恰是很多制造商在其大数据策略上所欠缺的部分。
通过认真的分析，数据能够被充分利用以认知、分析和培养机会，帮助制造商确定新的目标地理区域、扩建适合的市场、挖掘客户、构建良好的客户关系、创新、优化产品生命周期，提升附加价值以及提高利润空间。
云平台可以助力企业实现这一切
产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。
设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。
客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。
技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。
节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。