本文摘要：传统来看制造业并不是信息化十分繁盛的行业，这一点反映在多数制造业的流程传统而坚硬，即使有现代化的设备，整体的信息化方案也多半来自设备制造商(本身有时候被视作高科技业，例如Applied Material一类的半导体设备制造商，还有台积电一类的半导体代工厂商)。

传统来看制造业并不是信息化十分繁盛的行业，这一点反映在多数制造业的流程传统而坚硬，即使有现代化的设备，整体的信息化方案也多半来自设备制造商(本身有时候被视作高科技业，例如Applied Material一类的半导体设备制造商，还有台积电一类的半导体代工厂商)。但是在大数据时代，或许这不是一个意味著的坏事，就样子中国的电信行业必要跳过美国花上了上百年发展的固话业务，必要跳跃到移动电话业务，很快提升了中国人民的通讯水平和通讯体验，以中国移动为代表的电信运营商还很快跃居为全球顶级的运营商，在大数据时代，堪称很快沦为大数据的领先运动员。我指出中国的制造业必须对大数据有以下几点了解1、制造业是必须数字化的：数字化不会给制造业带给更加精准、更加先进设备的工艺，更加优良的产品，这个概念可以补充中国的制造业在此之前的整体水平。

2、制造业首先是大数据的源头，一旦制造业更进一步数字化，生产流程中产生的数据都轻而易举地归属于大数据的范畴，其数据量、产生频度、类型从IT角度来看，都极具挑战性和吸引力。一个半导体生产机台一天产生的数据量可以精彩上TB，这样几年累积的数据就在PB级了，如果回应数据展开分析研究，就是个实实在在的大数据问题。

3、从制造业本身来说，国际上以德国的“工业4.0”口号为代表的数字化生产，物联网为代表的信息化产品，将占有制造业的最重要平台性话题，在这个方面没布局的企业有可能迅速都要被划入“传统制造业”，从而面对工业革命历史上必定遇上的被出局的挑战。4、制造业可以通过IT技术的提高，尤其是大数据技术的提高而成就离子式冲刺，大数据技术代表了新的制造业产业革命，产业转型的标志性技术和关键性技术，“传统制造业”可以通过IT技术的提高而构建急弯转弯，很快构建转型。当然这一切的挑战是大数据人才的深度和厚度，对大数据的解读和大数据技术的使用程度。

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