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本文將從歷史、現(xiàn)狀、財(cái)務(wù)表現(xiàn)、營業(yè)收入構(gòu)成和資本市場(chǎng)表現(xiàn)等多個(gè)維度分析征信巨頭Equifax（下文稱為"艾克飛"）、TransUnion（下文稱為"環(huán)聯(lián)"）、Experian（下文稱為"益博睿"）、Dun&Bradstreet（下文稱為"鄧白氏"）和FICO的異同。

一、FICO與征信巨頭

在比較這五者之前，有必要先來闡述下FICO和征信巨頭之間的關(guān)系。

FICO跟征信巨頭不同，它本身并不掌握消費(fèi)者個(gè)人或企業(yè)的信用數(shù)據(jù)。

根據(jù)數(shù)據(jù)采集重點(diǎn)人群的不同，可以將征信巨頭分為個(gè)人征信巨頭和企業(yè)征信巨頭兩種，艾克飛、環(huán)聯(lián)和益博睿屬于前者，鄧白氏屬于后者。

需要說明的是，本文稱艾克飛、環(huán)聯(lián)和益博睿為個(gè)人征信巨頭只是為了表述方便，這三大機(jī)構(gòu)并不只經(jīng)營征信業(yè)務(wù)，在征信業(yè)務(wù)中也并不只做個(gè)人征信，實(shí)際上三家機(jī)構(gòu)都涉足了企業(yè)征信業(yè)務(wù)，只是相較而言，在征信業(yè)務(wù)中三家機(jī)構(gòu)的個(gè)人征信業(yè)務(wù)較多。

1、FICO和個(gè)人征信巨頭

FICO在信用評(píng)分業(yè)務(wù)上的商業(yè)模式是（以下三個(gè)環(huán)節(jié)有先后順序）：

（1）處理征信巨頭信用報(bào)告中的數(shù)據(jù)

（2）通過模型給出消費(fèi)者個(gè)人或企業(yè)的信用評(píng)分

（3）自己售賣或者通過征信巨頭售賣信用評(píng)分（三大個(gè)人征信巨頭可能會(huì)免費(fèi)向消費(fèi)者提供后者的信用評(píng)分，但會(huì)向其推銷自家的信用監(jiān)測(cè)等收費(fèi)服務(wù)）。

在第三個(gè)環(huán)節(jié)中，三大個(gè)人征信巨頭是FICO信用評(píng)分的經(jīng)銷商。2013年、2014年和2015年，F(xiàn)ICO分別有16%、15%和16%的營業(yè)收入來自和三大個(gè)人征信巨頭的合同。

可以說，三大個(gè)人征信巨頭既是FICO信用評(píng)分的原材料生產(chǎn)商，又是其經(jīng)銷商。

另一方面，三大個(gè)人征信巨頭和FICO有競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。

三大個(gè)人征信巨頭各自都開發(fā)了信用評(píng)分，還聯(lián)合打造了Vantange評(píng)分來對(duì)抗FICO評(píng)分。

另外，F(xiàn)ICO和三大個(gè)人征信巨頭在市場(chǎng)營銷、消費(fèi)者戰(zhàn)略管理和銀行反欺詐等諸多領(lǐng)域有正面競(jìng)爭(zhēng)。

總而言之，F(xiàn)ICO在信用評(píng)分上的商業(yè)模式盡管和三大個(gè)人征信巨頭有所不同，但仍有競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。在信用評(píng)分業(yè)務(wù)以外，兩大陣營亦有諸多競(jìng)爭(zhēng)。

2、FICO和企業(yè)征信巨頭

鄧白氏企業(yè)還款評(píng)分（PaymentScore）是根據(jù)鄧白氏商業(yè)信息、消費(fèi)者信息和來自三大個(gè)人征信巨頭的主要企業(yè)主信息，與FICO共同開發(fā)的一款產(chǎn)品，綜合評(píng)估預(yù)測(cè)小型企業(yè)在商業(yè)信用活動(dòng)中的按時(shí)付款能力。

FICO和征信巨頭的業(yè)務(wù)有多處重合，具有一定的可比性，本文選擇將FICO和征信巨頭一并比較。

二、歷史

從時(shí)間上來看，F(xiàn)ICO創(chuàng)辦于1956前，比艾克飛和鄧白氏晚，比環(huán)聯(lián)和益博睿早。在三大個(gè)人征信巨頭的前身都成立后，1981年，F(xiàn)ICO創(chuàng)始人BillFair、EarlIsaac和FICO團(tuán)隊(duì)其他成員一起推出了首個(gè)FICO征信機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。十年后，1991年，F(xiàn)ICO征信機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分可在三大個(gè)人征信巨頭獲取。

從基因上來看，征信巨頭涉足征信業(yè)務(wù)都是由于自身業(yè)務(wù)發(fā)展的需要，并都起源于商業(yè)信用（詳見下表）。不同的是，艾克飛和益博睿的起源都與零售業(yè)有關(guān)，而環(huán)聯(lián)和鄧白氏與工業(yè)有關(guān)。

1、艾克飛進(jìn)場(chǎng)

艾克飛的前身是零售信用公司（RetailCreditCompany），其創(chuàng)辦人是CatorWoolfor和他的律師兄弟。CatorWoolford涉足征信業(yè)源于1898年他在田納西州經(jīng)營雜貨鋪的同時(shí)為一家零售食品雜貨商協(xié)會(huì)整理客戶信用記錄表。為了覆蓋成本，他向其他商人銷售該表，自此走上商業(yè)化之路。

零售信用公司成立后，其將客戶信用信息編纂成本，并給它起名為"商人指南"，商人對(duì)書和隨后的信用報(bào)告的購買價(jià)格是25美元一年，食品雜貨商的購買價(jià)格更低。

2、鄧白氏進(jìn)場(chǎng)

1841年7月20日，LewisTappan（物理學(xué)家和發(fā)明家本杰明·富蘭克林的曾侄孫）在紐約開設(shè)了一家紡織業(yè)信息代理機(jī)構(gòu)，處理自己在紡織生意中的信用問題，這是第一家商業(yè)信息服務(wù)機(jī)構(gòu)（《金融隱私--征信制度國際比較》援引消費(fèi)者數(shù)據(jù)協(xié)會(huì)的報(bào)告稱，美國第一個(gè)有記載的個(gè)人征信機(jī)構(gòu)是1869年布魯克林建立的，鄧白氏官網(wǎng)稱這是最早的商業(yè)信息服務(wù)機(jī)構(gòu)之一）。

1849年，Tappan將公司轉(zhuǎn)讓給前職員BenjaminDouglass。Douglass開始雇傭全職員工。當(dāng)時(shí)，信用報(bào)告員是受人尊敬的崗位。美國歷史上的四位總統(tǒng)（亞伯拉罕·林肯、尤利西斯·格蘭特、格羅弗·克利夫蘭和威廉·麥金利）都曾在鄧白氏擔(dān)任信用報(bào)告員。

1859年，Douglass將公司轉(zhuǎn)讓給妹夫RobertGrahamDun，公司改名為鄧氏公司（R.G.Dun&Co.）。

1849年，白氏公司（JohnM.Bradstreet）在辛辛那提成立。兩年后，白氏公司出版了第一本有關(guān)商業(yè)信用評(píng)級(jí)的書。評(píng)級(jí)符號(hào)取代了征信報(bào)告中描述性和高度主觀的語言，便于數(shù)據(jù)使用者比較潛在借款人。

美國內(nèi)戰(zhàn)后，鄧氏公司和白氏公司逐漸主導(dǎo)了美國全國和跨地區(qū)的企業(yè)征信業(yè)務(wù)。20世紀(jì)30年代，經(jīng)濟(jì)大蕭條和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)使鄧氏公司和白氏公司走向合并。1933年，鄧氏公司和白氏公司合并。

3、環(huán)聯(lián)進(jìn)場(chǎng)

環(huán)聯(lián)的前身是一家鐵路車輛租用組織的下屬公司，時(shí)名"聯(lián)合油罐車公司（UnionTankCarCompany）"，其涉足征信業(yè)務(wù)是為了解決鐵路車輛租用中與應(yīng)收賬款相關(guān)的信用問題。

4、益博睿進(jìn)場(chǎng)

益博睿的前身是諾丁漢商業(yè)信用有限公司（CommercialCreditNottingham，下稱CCN），其從百貨商店GreatUniversalStores中獨(dú)立而來。而這家百貨商店從1967年開始將擁有的消費(fèi)者數(shù)據(jù)自動(dòng)化，目的是管理分期付款合同并決定授信名單。1980年，CCN成立，從內(nèi)部服務(wù)走向社會(huì)，開始公開售賣數(shù)據(jù)庫。

三、現(xiàn)狀

四、定位

從下文可以看出，各征信巨頭和FICO無一例外都提到了"數(shù)據(jù)"或者"信息"，大部分都提到自身會(huì)"運(yùn)用數(shù)據(jù)改善決策"。也就是說，征信巨頭都不止想做征信，而越來越像FICO，像一家咨詢公司。

1、艾克飛

艾克飛在官網(wǎng)中稱，"通過綜合利用獨(dú)特而可信的數(shù)據(jù)、技術(shù)和創(chuàng)新性的分析，艾克飛已經(jīng)從一家信用報(bào)告公司成長為領(lǐng)先的、幫助客戶做出明智決策的、提供洞見和知識(shí)的服務(wù)商。"

2、環(huán)聯(lián)

環(huán)聯(lián)在官網(wǎng)中如此描述自身，"我們想成為的不只是一個(gè)信用報(bào)告機(jī)構(gòu)。我們是復(fù)雜的全球風(fēng)險(xiǎn)信息的提供商。"

3、益博睿

益博睿在官網(wǎng)中稱，"在一個(gè)發(fā)展越來越迅速和復(fù)雜的世界，每天每分鐘有百萬互動(dòng)在發(fā)生，我們的數(shù)據(jù)和分析幫助民眾、企業(yè)和機(jī)構(gòu)保護(hù)、管理和最大程度地利用他們的數(shù)據(jù)，來打造更好的商業(yè)成功和建立更為強(qiáng)壯的客戶關(guān)系。"

在2015年年報(bào)中，益博睿表示，"我們相信數(shù)據(jù)有改變生活的力量。數(shù)據(jù)對(duì)我們生存的世界來說是基礎(chǔ)的。我們從復(fù)雜中提煉出簡(jiǎn)約，給予民眾和企業(yè)實(shí)現(xiàn)他們目標(biāo)的力量。我們通過使用數(shù)據(jù)、分析和技術(shù)來幫助消費(fèi)者和客戶保護(hù)、管理和最大化地利用他們的數(shù)據(jù)。"

4、鄧白氏

在2015年年報(bào)中，鄧白氏如此闡述其價(jià)值觀：

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。我們著迷于數(shù)據(jù)的力量，它是我們所做的所有事情的核心。

無盡的好奇心。我們擁抱周遭世界的變化，它們帶來新的需要解決的問題、新的需要學(xué)習(xí)的事物和新的成長路徑。

天生的慷慨。我們通過幫助別人成功的方式去抵達(dá)成功。我們開放地分享我們的時(shí)間和人才，也自信地歡迎來自他人的幫助。

5、FICO

FICO稱其成立的初心是相信聰明地運(yùn)用數(shù)據(jù)能改善商業(yè)決策。根據(jù)FICO官網(wǎng)，其對(duì)自己的定位是"全球領(lǐng)先的預(yù)測(cè)分析和決策管理公司"。

五、最新財(cái)年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)

從下表中可以看出，五家機(jī)構(gòu)在營業(yè)收入上從大到小的排序是益博睿...

2018年1月26-27日,在中國百強(qiáng)快餐順溜刀削面的會(huì)議室,針對(duì)連鎖企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)管控的市場(chǎng)調(diào)研管理系統(tǒng)的咨詢輔導(dǎo)正式拉開帷幕。餐飲酒店數(shù)控管理專家李穎針對(duì)山西知名連鎖企業(yè)順溜刀削面、德得餐飲和金繡源的投資風(fēng)險(xiǎn)管控管理系統(tǒng)進(jìn)行了專業(yè)、詳細(xì)的咨詢輔導(dǎo)。

李穎談到，市場(chǎng)調(diào)研管理技術(shù)在企業(yè)管理中應(yīng)用非常廣泛，在營銷、成本管控、建店投資、人力資源管理、市場(chǎng)、戰(zhàn)略等方面都有豐富的運(yùn)用。專業(yè)市場(chǎng)調(diào)研技術(shù)是企業(yè)深刻了解管理事務(wù)本質(zhì)的非常重要的途徑與手段。李穎還舉例說明，目前在中國，企業(yè)戰(zhàn)略管理僅局限于頭腦風(fēng)暴和案例教育的層面，比如進(jìn)行顧客屬性的劃分，是通過顧客數(shù)據(jù)搜集，通過專業(yè)的數(shù)學(xué)模型，分析客戶群定位，是企業(yè)戰(zhàn)略管理中非常重要的方面，是西方定位理論的核心，但目前中國企業(yè)對(duì)此知之甚少。由于缺乏了核心的數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析流程，所以中國的戰(zhàn)略管理教育只能是中國企業(yè)家的高大上的知識(shí)奢侈品，卻無法在管理實(shí)踐中深耕發(fā)芽。

李穎還談到，連鎖企業(yè)的市場(chǎng)調(diào)研管理系統(tǒng)可分為例行調(diào)研和特型調(diào)研。針對(duì)輔導(dǎo)企業(yè)的管理系統(tǒng)，李穎詳細(xì)輔導(dǎo)了如何針對(duì)特定商圈進(jìn)行顧客行為及滿意度、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手判斷、特定顧客行為統(tǒng)計(jì)概率及顧客來源半徑的市場(chǎng)調(diào)研、測(cè)算及分析。以下是咨詢輔導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)的部分PPT演示：

“真正的大數(shù)據(jù)不是有了數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)接入之后存起來就可以了，真正要做的事情是智能分析和智能決策，通過在兩化融合的基礎(chǔ)上構(gòu)建的智能分析優(yōu)化系統(tǒng)“工業(yè)大腦”，進(jìn)行相應(yīng)的智能決策。”

近年來，工業(yè)大數(shù)據(jù)逐漸從概念走向落地階段，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好的一些細(xì)分工業(yè)領(lǐng)域，已經(jīng)在利用新興的大數(shù)據(jù)等技術(shù)創(chuàng)造價(jià)值。昆侖數(shù)據(jù)科技公司首席運(yùn)營官陳晨闡述了大數(shù)據(jù)如何推動(dòng)中國工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、產(chǎn)業(yè)變革，以及工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)難點(diǎn)，行業(yè)中面臨的挑戰(zhàn)和實(shí)施路徑。

圖：12月26日，清數(shù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟與清華校友總會(huì)AI大數(shù)據(jù)專委會(huì)（籌）共同主辦的清數(shù)思享會(huì)系列活動(dòng)首次在天津武清舉辦。陳晨在會(huì)上做了相關(guān)分享。

大數(shù)據(jù)文摘對(duì)本次分享的精彩內(nèi)容進(jìn)行了整理，在不改變?cè)獾那疤嵯掠袆h改：

工業(yè)革命的關(guān)鍵技術(shù)要素是工業(yè)大數(shù)據(jù)。各個(gè)產(chǎn)業(yè)大國都面臨著從傳統(tǒng)制造業(yè)向制造服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型的壓力。美國的應(yīng)對(duì)方法是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)革命，德國提出實(shí)施工業(yè)4.0戰(zhàn)略，我們國家提出“中國制造2025”戰(zhàn)略規(guī)劃。美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)側(cè)重于用互聯(lián)網(wǎng)激活傳統(tǒng)工業(yè)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革，關(guān)鍵是通過大數(shù)據(jù)的分析能力實(shí)現(xiàn)智能決策。德國4.0的本質(zhì)是基于“信息物理系統(tǒng)”實(shí)現(xiàn)“智能工廠”標(biāo)準(zhǔn)化，”中國制造2025”戰(zhàn)略將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造兩者進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合。

面對(duì)新一輪的工業(yè)革命，要以信息化和工業(yè)化的深度融合為基礎(chǔ)進(jìn)行智能化升級(jí)。真正的大數(shù)據(jù)不是有了數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)接入之后存起來就可以了，真正要做的事情是智能分析和智能決策，通過在兩化融合的基礎(chǔ)上構(gòu)建的智能分析優(yōu)化系統(tǒng)“工業(yè)大腦”進(jìn)行相應(yīng)的智能決策。這些智能分析與決策離不開原有的信息化系統(tǒng)和自動(dòng)化系統(tǒng)的支撐，更離不開產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)的實(shí)體設(shè)備與裝備。工業(yè)大數(shù)據(jù)的來源其中一部分是生產(chǎn)經(jīng)營領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，另外很大一部分則是生產(chǎn)設(shè)備和生產(chǎn)出來的高端產(chǎn)品與裝備在運(yùn)營過程中產(chǎn)生的機(jī)器數(shù)據(jù)?；谶@些數(shù)據(jù)集成實(shí)體運(yùn)行所在環(huán)境數(shù)據(jù)，在信息管理系統(tǒng)和自動(dòng)化系統(tǒng)基礎(chǔ)之上，構(gòu)建具備智能分析優(yōu)化能的大數(shù)據(jù)系統(tǒng) ，達(dá)成提質(zhì)、增效、降耗和控險(xiǎn)的目的。

工業(yè)大數(shù)據(jù)可以分為三類，一部分是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，比如生產(chǎn)設(shè)備、智能產(chǎn)品、復(fù)雜裝備24小時(shí)不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。一部分企業(yè)信息化數(shù)據(jù)，同時(shí)還有很重要的一部分?jǐn)?shù)據(jù)是外部跨產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)據(jù)，包括設(shè)備在運(yùn)行過程中所處的環(huán)境數(shù)據(jù)，比如氣象數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)、相應(yīng)的環(huán)境數(shù)據(jù)，這三種數(shù)據(jù)合計(jì)才能稱之為工業(yè)大數(shù)據(jù)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的挖掘就是把工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與跨產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)以及企業(yè)信息化數(shù)據(jù)相結(jié)合，把分散在企業(yè)各個(gè)角落里的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，挖掘這些數(shù)據(jù)融合所能產(chǎn)生的價(jià)值。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：多模態(tài)、高通量以及強(qiáng)關(guān)聯(lián)

多模態(tài)。

在工業(yè)系統(tǒng)里數(shù)據(jù)種類、數(shù)據(jù)格式以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常多，結(jié)構(gòu)關(guān)系復(fù)雜。一個(gè)汽輪機(jī)里面會(huì)有上萬個(gè)零部件，一個(gè)復(fù)雜裝備的制造企業(yè)，它的數(shù)據(jù)種類多達(dá)三百余種，所以在工業(yè)領(lǐng)域里會(huì)存在數(shù)據(jù)多模態(tài)特征。

高通量。

即無論是生產(chǎn)設(shè)備還是智能裝備有可能是24小時(shí)不間斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的，我們以分、秒的頻率采集數(shù)據(jù)，在很多應(yīng)用場(chǎng)合甚至是毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量非常大，海量的設(shè)備與測(cè)點(diǎn)，數(shù)據(jù)采集頻度高、數(shù)據(jù)吞吐總量大、數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求高，呈現(xiàn)出工業(yè)大數(shù)據(jù)的“高通量”特征。

強(qiáng)關(guān)聯(lián)。

真正做一個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的時(shí)候，它涉及到學(xué)科與專業(yè)是非常多的，比如設(shè)計(jì)復(fù)雜裝備的時(shí)候，不僅僅是涉及到結(jié)構(gòu)分析，流體力學(xué)、聲學(xué)、動(dòng)力學(xué)、電磁輻射等等各個(gè)學(xué)科的數(shù)據(jù)都要進(jìn)行關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)之間的“強(qiáng)關(guān)聯(lián)”反映的就是工業(yè)的系統(tǒng)性及其復(fù)雜的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析與消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域里的數(shù)據(jù)分析是有相當(dāng)大的差別的。消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析對(duì)象更多的是以互聯(lián)網(wǎng)為支撐的交互，工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)際上是以物理實(shí)體和物理實(shí)體所處的環(huán)境為分析對(duì)象，物理實(shí)體就是我們的生產(chǎn)設(shè)備以及生產(chǎn)出來的智能裝備及復(fù)雜裝備。在商業(yè)數(shù)據(jù)里面關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)性關(guān)系，但是在工業(yè)領(lǐng)域里面一定要強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)因果性，以及模型的可靠性，一定要提升分析結(jié)果的準(zhǔn)確率才能把分析結(jié)果反饋到真正的工業(yè)控制過程中。

工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)

企業(yè)應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。企業(yè)普遍面臨數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱的境況，企業(yè)收集的數(shù)據(jù)不夠，甚至沒有數(shù)據(jù)。企業(yè)真的要在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型有戰(zhàn)略上的調(diào)整，它才會(huì)有較大的投入，如果它沒有這種戰(zhàn)略規(guī)劃的時(shí)候，很難負(fù)擔(dān)得起專業(yè)數(shù)據(jù)人才的成本。市場(chǎng)上也缺乏工業(yè)大數(shù)據(jù)所需的復(fù)合型人才。另外每個(gè)工業(yè)領(lǐng)域里都有獨(dú)特的知識(shí)領(lǐng)域和機(jī)理形成的行業(yè)門檻，沒有一個(gè)普適性的解決方案可以在工業(yè)領(lǐng)域里通用。行業(yè)解決方案，只會(huì)對(duì)某一個(gè)行業(yè)才能發(fā)揮相應(yīng)的價(jià)值。

企業(yè)應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的管理挑戰(zhàn)。很多合作伙伴或者客戶初期并不知道數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問題之間怎么關(guān)聯(lián)，怎么和業(yè)務(wù)結(jié)合都不清楚，不知道數(shù)據(jù)到底能不能解決業(yè)務(wù)問題。有的企業(yè)有應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)的愿景，但是業(yè)務(wù)與工業(yè)大數(shù)據(jù)的實(shí)施路徑都沒有統(tǒng)一。

大數(shù)據(jù)不僅僅是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)，包括數(shù)據(jù)的管理、分析與反饋，需要在數(shù)據(jù)生命周期內(nèi)構(gòu)建一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)，構(gòu)建這個(gè)閉環(huán)需要一個(gè)過程，不可能一蹴而就。同時(shí)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用會(huì)涉及到企業(yè)內(nèi)部管理流程和經(jīng)營理念的變革,工業(yè)大數(shù)據(jù)是把工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)三類數(shù)據(jù)進(jìn)行融合應(yīng)用，真正發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值的場(chǎng)景不僅是智能制造，同時(shí)也包括產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新，所以相應(yīng)的經(jīng)營理念和管理機(jī)制都要發(fā)生變革。這是企業(yè)在管理方面面臨的最大的挑戰(zhàn)。所以有時(shí)候大家會(huì)看到，工業(yè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用甚至都不僅是一個(gè)企業(yè)的CIO所能牽引的，這需要整個(gè)企業(yè)在戰(zhàn)略層面去推動(dòng)，要有明確的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略規(guī)劃。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)落地

通常來講，在與企業(yè)規(guī)劃工業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)落地可以從兩個(gè)維度與企業(yè)一同進(jìn)行思考。一方面是從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)角度來看，要思考企業(yè)的整體業(yè)務(wù)目標(biāo)是什么，為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)業(yè)務(wù)目標(biāo)要做什么樣的轉(zhuǎn)型以及哪方面的能力提升，具體的業(yè)務(wù)提升和轉(zhuǎn)型方向是什么；為了實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)，理想的業(yè)務(wù)流程是什么，如何讓這個(gè)流程跟數(shù)據(jù)流進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)合和映射。這是一個(gè)由上而下的思考過程，是企業(yè)的高層管理者、戰(zhàn)略管理者進(jìn)行思考并牽引，通過中間管理層完善與豐富，最后落地實(shí)施的過程。很多時(shí)候大數(shù)據(jù)應(yīng)用確實(shí)可以解決業(yè)務(wù)問題，但也可能解決不了所有的業(yè)務(wù)問題。大數(shù)據(jù)應(yīng)用真正幫助企業(yè)的不僅僅是在于具體業(yè)務(wù)問題的解決層面，它是要讓企業(yè)構(gòu)建對(duì)數(shù)據(jù)駕馭的能力，當(dāng)企業(yè)具備了這種能力后，才能夠真正讓企業(yè)在內(nèi)部的生產(chǎn)管理、對(duì)外的經(jīng)營模式上產(chǎn)生變化，真正形成持續(xù)的創(chuàng)新與應(yīng)用的能力。

如何利用數(shù)據(jù)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。第一是去看現(xiàn)在手里有什么樣的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)從哪兒來，如果沒有這些數(shù)據(jù)要怎么收集，以及這些數(shù)據(jù)的特點(diǎn)到底是什么，是時(shí)序數(shù)據(jù)、時(shí)空數(shù)據(jù)、智能產(chǎn)品產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、生產(chǎn)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量到底有多大；第二是對(duì)這些數(shù)據(jù)有了了解以后，這些數(shù)據(jù)怎么保存、管理、使用，另一個(gè)比較重要的則是數(shù)據(jù)質(zhì)量怎么保證。第三是用什么樣的系統(tǒng)、什么樣的工具保證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)處理？同時(shí)這些數(shù)據(jù)到底如何進(jìn)行集成、關(guān)聯(lián)，不僅僅要把設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)拿來進(jìn)行分析管理，還要在分析過程中關(guān)聯(lián)周邊的環(huán)境數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)等跨界數(shù)據(jù)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的場(chǎng)景

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景主要可以歸納為兩個(gè)場(chǎng)景，一個(gè)是圍繞制造全生命周期的業(yè)務(wù)創(chuàng)新即先進(jìn)制造，通過大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)、智能制造、智能服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“提質(zhì)、增效、降耗、控險(xiǎn)”，達(dá)到提升企業(yè)在行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)力的目的；另一個(gè)是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新業(yè)務(wù)創(chuàng)新（制造+互聯(lián)網(wǎng)）：以智能聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)產(chǎn)品為載體承載服務(wù)產(chǎn)品周邊生態(tài)系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，達(dá)到開創(chuàng)新興市場(chǎng)和業(yè)務(wù)模式的目的。

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

工業(yè)大數(shù)據(jù)在工程機(jī)械領(lǐng)域應(yīng)用案例。

工程機(jī)械設(shè)備大都在野外作業(yè)，作業(yè)環(huán)境惡劣，作業(yè)工況復(fù)雜?；诠こ虣C(jī)械大數(shù)據(jù)解決方案實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀況，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的預(yù)防性維修及服務(wù)，在設(shè)備發(fā)送故障前，主動(dòng)預(yù)警并觸發(fā)維保方案， 基于設(shè)備運(yùn)行狀況大數(shù)據(jù)分析，為企業(yè)帶來新的決策創(chuàng)新-助力企業(yè)準(zhǔn)確判斷市場(chǎng)熱度、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷、產(chǎn)品改進(jìn)和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控。

工業(yè)大數(shù)據(jù)在風(fēng)電領(lǐng)域應(yīng)用也體現(xiàn)出巨大的價(jià)值?；诠I(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，從故障預(yù)警、運(yùn)營優(yōu)化等方面著手挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值，取得明顯成效。風(fēng)機(jī)的設(shè)計(jì)/仿真數(shù)據(jù)、運(yùn)維檔案、風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、測(cè)風(fēng)塔觀測(cè)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、地理信息等風(fēng)電數(shù)據(jù)資源池統(tǒng)一整合到工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，通過裝備智能化、供應(yīng)鏈協(xié)同、跨生態(tài)整合三條路徑，逐步實(shí)踐風(fēng)電裝備制造的數(shù)字化升級(jí)。在既有業(yè)務(wù)提質(zhì)增效的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)新業(yè)務(wù)。