總結而言，互聯網和商業(yè)大數據與工業(yè)大數據在技術挑戰(zhàn)、數據屬性、和分析目的等方面有很多區(qū)別，這也決定了兩者技術手段的不同。

工業(yè)大數據：工業(yè)價值轉型的新視角
　　雖然互聯網大數據與工業(yè)大數據的核心問題與技術路徑不同，但并不意味著兩者是格格不入的。相反，將互聯網大數據與工業(yè)大數據相整合，能夠相得益彰產生更大的價值。舉例而言，制造系統正在改變過去生產驅動銷售的“Push”模式和銷售驅動生產的“Pull”模式，雖然已經具備滿足不同訂單需求的“柔性”生產模式，但依然無法改變對市場應激式的生產模式。

　　未來的智能制造系統將以數據來驅動，體現在設計過程的數據化(PLM、CAD)、制造系統驅動的數據化(MES、DCS)、和生產資源管理的數據化(ERP)等方式。但是這些都還只看到了制造系統本身，而忽略了這些數據化的源頭應該是對市場和客戶的數據化。利用商業(yè)大數據對市場進行預測、繪制客戶需求畫像、和分析供應狀態(tài)實時評估等方式，能夠從本質上將制造系統從應激式轉變成為預測型的生產模式。

“不可見的世界”的價值

　　“有之以為利、無之以為用”是出自老子《道德經》中的一句話，其中的智慧放在當今工業(yè)的價值模式中依然十分受用。這句話可以理解為：一切事物的實體為我們提供可以憑借的可見的基礎條件，而其中所隱藏的空間和可變化的無限可能才是被我們真正使用并創(chuàng)造價值的所在。

　　我們在《工業(yè)大數據》一書中，曾用煎蛋模型來闡述產品與服務價值之間的關系(圖一)：蛋黃代表的是產品自身，其差異性和客制化程度并不明顯，例如一臺電視機在擋住了Logo之后就很難被區(qū)分出來是哪家公司生產的。而蛋白所代表的增值服務卻是差異化和客制化的重要體現，也是企業(yè)的品牌和可持續(xù)性價值的所在。這些價值存在于用戶的使用場景、隱形因素的相關性、和產品被制造和使用的全生命周期這些“不可見世界”中。
　　數據將成為挖掘這些價值的重要手段，主要體現在：利用數據挖掘在使用中獲得新的知識和技術對現有產品進行改進；利用數據去發(fā)現和定義用戶未知的需求；以數據作為媒介向用戶提供增值服務。
工業(yè)大數據：工業(yè)價值轉型的新視角
圖一：工業(yè)價值的煎蛋模型新思維

　　以風力發(fā)電為例，風機本身的差異化并不明顯，用戶的定制化需求也并不強烈，但是風機在運行過程中的發(fā)電能力、運行穩(wěn)定性、和運維成本等卻是用戶價值的核心。利用風機的運行大數據可以對風機進行健康管理、對潛在的運行風險進行預測、和對風場的運維進行優(yōu)化，從而提升風機的可用率、改善發(fā)電效率、和降低運維成本。風機的制造廠商也可以不再僅僅通過賣出裝備獲得一次性的盈利，還可以通過向用戶提供使用過程中的增值服務實現持續(xù)性的盈利。
工業(yè)大數據：工業(yè)價值轉型的新視角
圖二：可見與不可見的轉型思維

　　人類社會在經歷了200多年的科技革命后，已經積累了巨大的工業(yè)產品存量，工業(yè)的基礎設施和大量基本生產要素，如機床、電力設施、動力設施、制造裝備、交通裝備等需求都已逐漸趨于飽和。因此德國的“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略中將面向制造系統的集成和軟件服務作為重點，具體表現在“縱向集成”、“橫向集成”和“端到端集成”。