200年全球物联网产业总值或达15万亿美区域

一直以来，都被视为信息技术的第三次浪潮，确立未来信息社会竞争优势的关键。而作为大数据分析法和物联相结合的产物，产业物联则以智能互联的设备和机器为基础，帮助企业拓展全新的数字化服务和商业模式。

在目前全球经济增长前景并不明晰的背景下，产业物联愈加凸显出为工业企业创造巨大商机的能力，也因此越来越受到企业的重视。一项分析预测显示，在2020年之前，全球在产业物联方面的支出保守估计约为 5000亿美元，到20 0年，产业物联的全球生产总值更可能高达15万亿美元。

产业物联之所以能够被称为运营效率和创新的源泉，是得益于多种技术发展的有效融合。依托产业物联，企业可以利用传感器、软件、机器对机器学习等各种技术手段，收集并分析从实物或其他大规模数据流中获取的数据，并利用分析结果来管理运营，或是提供新的增值服务。

根据埃森哲与通用电气的一项调研显示，在所有受调查的行业中，八到九成的企业都表示，大数据分析是他们当前最重要或是前三大重要的事务之一。尤其是在航空业，61%的受访企业表示，大数据分析在该企业具有最高的优先程度。同时，7 %的企业在大数据分析方面的投资已超过企业技术总预算的20%，而两成以上的企业投资比例超过了 0%。

事实上，更加熟练地使用数据分析法是大势所趋。例如，过去10年中，航空业燃料成本平均每年上升 19%。而航空公司通过使用飞机各部件的全程飞行数据以及使用性能分析工具，将飞机的飞行数据、天气、导航、风险数据和燃料操作整合在一起，就可以缩短飞行时间，进而直接节约成本、提升利润。

医疗行业的趋势同样如此。医疗服务机构正在利用技术手段进行健康数据的实时采集，然后使用先进的预测分析技术，帮助预测未来情况。通过对数据进行预测性的测量、监控和管理，医疗组织可以有效提高护理水平，提早处理风险因素和慢性病的症状，并提供新的、更加有效的积极治疗方案。

而在信息技术和产业物联领域，智能化服务是被广泛看好的未来下一步。一位受访高管人员表示：信息技术需要从仅仅以自动化为基础的成本节约时代，迈向一个智能化与价值创造的时代。

不过埃森哲的调查也显示，只有 6%的企业内部各个部门采用了大数据分析。更为普遍的情况则是，企业只在一个运营部门(16%)或是在多个相互独立的部门(47%)中部署了这一能力。但是，缺乏一种纵览企业全局的分析法战略，往往会导致分析技能互不衔接、重复工作，而最重要的是会影响到数据分析的投资回报。

当被问及实施大数据分析战略的三大挑战时，受访者提及频率最高的是 部门间的系统障碍影响了数据收集和数据关联发挥最大作用 ( 6%)。此外，对于29%的高管而言，前三大挑战之一便是零散数据的合并以及能否使用整合后的数据仓库。