报告摘要：

从数据采集至数据智能，在工业数据全生命周期的流转链路中，数据的应用位于最后一环。在做好数据采集、系统建设等底层工作以及解决中层数据的存储、计算和管理等问题之后，便需要针对工业的海量数据进行价值挖掘。我们可以根据应用深度的逐层深入，将数据应用的工作拆分为可视化、监测、预测性维护、策略决策和策略执行环节。

 

数据的应用方向和深度与企业业务痛点直接挂钩，同时也需要从实际需求出发，根据实际业务场景进行适配。从技术和实操层面出发，企业过往通常会面临缺乏相关资源、价值挖掘开发、规范标准等痛点，阻碍其数据价值的发挥。从业务角度出发，企业开展数据应用的核心诉求是解决具体的业务问题，实现降本增效，带来业务运营、决策效率和协调能力的提升。

 

以价值驱动的应用切入点更应受关注，数据应用、数据智能的深度将影响企业的核心竞争力，数据工具和数据应用的进步将为企业积累行业经验与方法论，建立起竞争力优势。

 

数字化工具本质上要提升企业的管理能力，而数据应用在数据价值链中起到“最后一公里”的作用，使数据价值在业务中形成一个完整的闭环，为业务的优化迭代提供了决策方向，也将数字化工具本身的价值体现了出来。

 

报告受众：

工业制造企业、企业数字化转型决策者