考虑的工业4.0大数据挑战

务，需要获得资金和人力的支持，还需要获得具有意义的运营信息。换句话说，它需要大数据。任何想要获得工业4.0回报的企业都需要首先解决以下一些大数据挑战：

1.孤立的数据

缺乏跨平台、跨部门的数据共享可能是企业实现工业4.0面临的比较大大的挑战。存在于“孤岛”中的公司数据可能会使某一方或某个部门受益，但通常会导致浪费。如果组织中的每个部门都不能彼此共享数据和见解，那么就不可能实现真正的商业智能。

例如在一家半导体制造商的经营中，这家制造商以某种方式通过从生产的测试阶段发送回数据，并将其无缝地“折叠”到其开发早期阶段，从而结束 “数据循环”。这可以让该公司及早发现有缺陷的产品，并全面提高其质量。

2.数据系统冗余

与孤立数据密切相关的另一个问题是数据系统冗余。一些企业可能使用企业资源计划(ERP)系统来跟踪业务的各个部分，其中包括客户和供应商。但是，如果企业有一个以上的企业资源计划(例如，每个设施或销售区域都有一个)在两者之间传输数据该怎么办?如果有30个怎么办?

这就是Anheuser-Busch InBev公司遇到的问题，因为该公司合并了一些子公司，并成为全球啤酒行业最知名的公司之一。该公司当时拥有27种不同的企业资源计划系统。现在，他们只采用一种企业资源计划系统，以更好地利用数据分析、报告和其他数字工具，这些工具得益于中央有序的企业数据存储库。

3.人才短缺

很多企业都在争相聘请数据专家来帮助建立和维护数据库，然后从所有组织的数据中收集(或构建工具以收集)见解。这就产生了一个问题，很多公司都在同时招募员工。

美国企业目前需要招聘15万名以上的数据科学家。这是根据LinkedIn公司对美国企业的调查得出的，而直到现在这些职位还面临短缺的情况。

另一个与人员配置密切相关的挑战是应聘者的技能短缺。其中包括一些很难掌握的技能，比如数学和软件开发。但是，优秀的数据科学家也需要具备很多软技能，比如良好的沟通能力，以及向他人讲述在数据中看到的故事的能力。

4.安全性和数据访问

（编辑：新余站长网）

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