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大数据对推动工业化信息化融合发展的影响 摘 要：工业化信息化的融合发展是我国走新型工业化道路的必然趋势，而大数据时代的到来则是物联网快速发展的必然结果。本文通过对大数据时代下工业化信息化融合发展的现状和问题的描述，阐述了大数据对工业化信息化融合发展的影响，提出从加快建设工业化信息化基础设施平台；加强技术创新，促进信息技术的快速发展；推动信息技术与工业技术、产品以及业务的融合发展；促进产业融合创新，推动产业结构优化升级四个方面来推进工业化信息化的融合发展。 下载 关键词：大数据时代；工业化；信息化 一、引言 自党的十六大和十七大以来，工业化信息化的进程不断深化，而党的十八大又明确提出了推进工业化信息化深度融合的战略目标，工业化信息化的融合发展成为一个必然的趋势。而随着物联网的快速发展，大数据时代的出现成为必然，它的出现对工业化信息化融合发展产生的极大的影响，如何在大数据时代下，推进工业化信息化的融合发展也成为一个重点。 二、工业化信息化 1.工业化信息化的内涵及相互关系。工业化一个长期的、不断变化的经济结构变化过程，在这个过程中，工业部门尤其是制造业部门的比重持续上升，工业部门在国民经济中渐占优势；信息化是指在经济社会生活的各个方面应用现代信息技术，深入开发、广泛利用信息资源，加速经济发展和社会现代化过程。 信息化的不断发展是工业化的内在要求，它离不开工业化提供的物质基础，同时工业化的进程也离不开信息化的积极推动。工业化与信息化这两者在经济社会生活中相互促进，不断融合，有着密不可分的联系。 2.工业化信息化融合发展现状。自党的十六大和十七大以来，工业化信息化的进程不断深化，而党的十八大又明确提出了推进工业化信息化深度融合的新的战略目标，积极支持和鼓励工业化信息化的融合发展。 工业化信息化的融合发展主要体现在技术融合，产品融合，业务融合，产业衍生四个方面。目前，我国工业企业大多数是简单的应用信息技术，少部分企业开始将信息技术渗透到产品和业务中，努力提高产品的技术含量，促进信息技术与企业的生产经营、营销管理相融合。也就是说我国的工业化信息化基本处于技术融合层面，产品融合业务融合有初步发展。但随着国家政策的支持和社会经济的发展，我国工业化信息化的融合将会由简单的技术融合向产品和业务融合的方向拓展，最终将会实现衍生新产业，推动产业结构的优化转变的目标。 三、大数据时代 1.大数据的定义。大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的规模庞大到要用“海量”来形容，它的单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。大数据是一种数据量呈指数型增长的，复杂性高，充满变化的信息资产，是企业重要的战略资源，它的处理应用打破了传统模式，而更赋有创新性和挑战性。 2.大数据的时代特征。不同于传统的小数据，大数据具有数据量巨大，数据类型繁多，数据的价值密度低，数据的处理速快的四大特征。传统的小数据要求的是精准的样本数据，它的采集可能基于一定的假设前提，同时在数据处理上会从精准确定的角度尽量保证数据的确定性而非时效性。而大数据则转换了一种思维模式，它可以包容错误，不要求精确而要求全数据，是一种样本等于总体的思维模式，它要求的是一种巨量的实时的数据，通过快速的处理来挖掘实时的价值。 四、大数据时代下工业化信息化的融合发展 在大数据时代下，中国工业化信息化的融合发展机遇与挑战并存。庞大的人群和应用市场，复杂性高、充满变化，使得中国成为世界上最复杂的大数据国家。中国既拥有巨量的数据资源，同时也面临着繁杂的数据资源带来的巨大挑战。 1.工业化信息化融合发展的信息资源丰富，占领发展战略先机优势明显 从本质上看，信息也是企业发展的重要战略资源，我国人口众多，市场广阔，社会经济生活的各个方面的都蕴含着丰富的信息资源，我国工业化信息化融合发展的信息资源优势十分明显。例如：每天我国各地的医院都会接诊很多的病人，这给我国医药产业的发展带来了丰富的病例资源，如果很好的将其加以分析利用，我国医药产业的发展前景将十分广阔；我国的网络用户数量庞大，网络用户群体每时每刻都会产生丰厚的网络信息资源，极具开发的潜力。 2.基础设施建设不完善，信息设备和信息资源的拥有量和利用水平有待提高 我国数据公开进程较其他国家而言程度低，速度慢，现有的信息基础平台，数据中心不完善，不全面。虽然潜在的信息资源量大，但是政府和企业的信息资源的拥有量和利用水平却不高；另一方面，我国的网络建设技术水平较低，网络的安全性，便捷性和稳定性有待提高，服务器资源的改造升级能力有待加强。 3.数据公开稳步推进，数据信息的安全性，隐密性问题引人关注 数据具有共享性，流动性，随着我国数据公开的稳步推进，第三方信息共享平台的建立，数据的可获得性和流动性提高了，而风险性也增加了，比如商业机密的泄漏，个人隐私信息的泄漏，数据所有权、使用权界定不清晰问题等，这些都使人们越来越关注数据的安全问题，信息安全管理成为新时期企业管理的一个重点。 4.数据价值挖掘不充分，工业技术、产品、业务与数据价值的融合程度低，产业融合创新水平低 我国大数据的算法和系统模型的建设不完善，整合分析数据能力有欠缺，对数据价值的应用更多的是简单的技术复制，而不能将其融合到产品的生产制造，企业的研发，销售中去，对产业的融合发展影响不深入。 五、大数据时代下，如何推进工业化信息化的融合发展 1.加快建设工业化信息化基础设施平台，为工业化信息化的融合发展提供坚实的基础 大数据时代下，信息资源海量繁多，工业企业能否有效的获取信息资源显得至关重要，而工业企业的信息基础设施是否完备是工业企业能否有效获取信息资源的关键。这就要求政府和企业加快建设工业