「大数据分析服务」大数据分析服务是最常用的分析方法，产业物联网正在兴起，并成为另一个热点，这必将成为未来企业的标志。然而，对于中小企业来说，现在需要的是跟随前沿的步伐上云，不一定一定。

在我看来，从我所接触的传统的生产型中小企业中，工业化4.0、1.5~2.5代占了绝大多数，即处于半自动化水平的企业已是不同寻常。首先是资金的投入。一个自动化设备几百万台，能提高多少效率并不一定，许多企业都有购买大量自动化设备而弃之不顾的先例，而老板的朋友、同行们往往会对此有所耳闻。
二是不让任何人使用。电气、自动化、信息化、智能化依次递增，科技含量不断提高，价格不断上涨，对操作人员的要求也不断提高，有设备，无人会用的尴尬普遍存在，设备能力发挥不出来，操作技工工资很高，算了，还是人工吧。
第三，不必要的。大多数中小型企业的产品都是普及型产品，市场定位，生产水平等位都不高，也不必使用昂贵的设备。
一个企业，是非常实际的组织，投入，必须要有产出，而且是十倍百倍的产出回报。
「大数据分析服务」大数据分析服务是最常用的分析方法，对仍处在电气化、半自动化时代的企业来说，跃进网络化甚至智能化都是很危险的事情，从设备改造的角度来说，只需花钱就可以了，遇到讲规矩的自动化方案就可以了，跑向共产主义就可以了。改造后，联网、遥测可控，甚至智能化，从而给企业带来更加精细的生产控制，进而提高生产效率、降低成本、提高质量、改善帐面外观。但是，光环的另一面是：安全。
在此我们完全不谈网络漏洞，黑客攻击。讲点别的吧。
例如，几十年前稀土的价值，我们不了解，随意出口，现在开始保护，但国外以稀土中的微量元素为原料，以高精尖设备为原料，限制进口。这就是矿源，在他们看来，更可怕的是，矿源的拥有者对其价值一无所知。用高精尖科技精加工后的矿源，再以不知多少倍的价格买回来，即使有钱也买不到。
对企业来说，产品的原材料配比、加工条件、工艺过程等都是企业的核心技术，也是企业的核心知识产权，很多人都有片面的理解：管理好工艺文件就可以了，这可能是多年前的做法。常用ERP中供应商信息、原材料信息、MES中设备信息、原料输出信息、加工工艺和条件信息以及WMS中仓库信息等的整合，可以使一个加工型企业的关键信息完整，使整个企业完全透明化。
不需要处理这些数据，如果竞争者获得了这些信息，就意味着企业被淘汰只是时间问题。本文并没有着重于此，本文只是从另一个角度来说明，打败一个企业甚至是一个行业的，不一定是竞争对手，而是来自于风马不相及的其他行业，就像十几年前，打败胶片的是CCD，打败照相机的是手机一样。
「大数据分析服务」大数据分析服务是最常用的分析方法。众所周知，现在很多企业都在推行云战略，大企业是他们的首选客户，然后向中小客户群扩散。从他们的商业发展来看，快速增长已经不是什么难事了。因特网+战略推广如此迅速，资本、技术的快速扩张与融合的交错在数据时代展现得淋漓尽致。十多年前，他们所关注的都是TOC消费市场，都是以普通百姓的衣食住行为中心。随着这些市场的红海来临，带着巨大的扩张惯性，互联网冲进了TOB工业市场，ERP早已成熟，借助于RFID技术WMS昨日重现，结合遥感遥测、DCS的MES如日中天，这些系统具有工业共性，可以满足任意工业领域的应用，但要有规模，还要有深度。大数据分析是基于业务的利器。创业者要相信，信息化的智能将在无意识中淹没一切。
假如你做了决定，想要信息化，想要智能化，请看管好你的数据，请将你的关键数据逐层隔离和加密，小心上云。在数据中不只是企业的加工过程，还包括加工过程的本质，N个类似企业的数据构成了产业的本质。
企业面临的挑战在数据时代不仅来自同维度的同行，而且很可能来自其他更高维度的同行。