㈠ 雲計算和大數據物聯網的關系究竟是什麼
雲計算與大數據概述
雲計算(cloud computing)是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。狹義雲計算指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需資源;廣義雲計算指服務的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟體、互聯網相關，也可是其他服務。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。
大數據(big data)，或稱海量數據，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
從技術上看,大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理,必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘,但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
大數據管理，分布式進行文件系統，如Hadoop、Maprece數據分割與訪問執行;同時SQL支持，以Hive+HADOOP為代表的SQL界面支持，在大數據技術上用雲計算構建下一代數據倉庫成為熱門話題。從系統需求來看，大數據的架構對系統提出了新的挑戰：
1、集成度更高。一個標准機箱最大限度完成特定任務。
2、配置更合理、速度更快。存儲、控制器、I/O通道、內存、CPU、網路均衡設計，針對數據倉庫訪問最優設計，比傳統類似平台高出一個數量級以上。
3、整體能耗更低。同等計算任務，能耗最低。
4、系統更加穩定可靠。能夠消除各種單點故障環節，統一一個部件、器件的品質和標准。
5、管理維護費用低。數據藏的常規管理全部集成。
6、可規劃和預見的系統擴容、升級路線圖。
雲計算與大數據的關系
簡單來說：雲計算是硬體資源的虛擬化，而大數據是海量數據的高效處理。雖然從這個解釋來看也不是完全貼切，但是卻可以幫助對這兩個名字不太明白的人很快理解其區別。當然，如果解釋更形象一點的話，雲計算相當於我們的計算機和操作系統，將大量的硬體資源虛擬化後在進行分配使用。
可以說，大數據相當於海量數據的「資料庫」，通觀大數據領域的發展我們也可以看出，當前的大數據發展一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展，一句話就是，傳統資料庫給大數據的發展提供了足夠大的空間。
大數據的總體架構包括三層：數據存儲，數據處理和數據分析。數據先要通過存儲層存儲下來，然後根據數據需求和目標來建立相應的數據模型和數據分析指標體系對數據進行分析產生價值。
而中間的時效性又通過中間數據處理層提供的強大的並行計算和分布式計算能力來完成。三者相互配合，這讓大數據產生最終價值。
不看現在雲計算發展情況，未來的趨勢是：雲計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理，而大數據的發展趨勢是，實時互動式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話：「動一下滑鼠就可以在妙極操作PB級別的數據」，確實讓人興奮不能止。
㈡ 物聯網的核心技術有哪些
感測器網路技術是物聯網技術的核心
感測器技術是計算機應用中的一項關鍵技術。它將傳輸線上的模擬信號轉換成可處理的數字信號，並將其交給計算機進行處理。
它主要將感測器、數據處理單元組件和通信組件集成在需要隨機分布的信息採集和傳輸的區域，形成一個網路結構(即感測器網路)。節點數量相對較多，可以適應復雜多變的環境。作為物聯網技術的核心，它在物聯網與信息交換和傳輸之間起著非常重要的作用。
在物聯網技術中，以物聯網卡片為載體。通過在設備中插入物聯網卡來實現身份識別和承載服務的功能，可以實現物聯網的各種技術。
㈢ 大數據產業鏈都包括哪些環節
物聯網產業鏈很長，其體系構架大致可分為感知層、網路層、應用層三個層面，每個層面又涉及到諸多細分領域。
感知層的功能主要是獲取信息，負責採集物理世界中發生的物理事件和數據，實現外部世界信息的感知和識別。包括傳統的無線感測器網路、全球定位系統、射頻識別、條碼識讀器等。這一層主要涉及兩大類關鍵技術：感測技術和標識技術。感測器網路的感知主要通過各種類型的感測器對物體的物質屬性(如溫度、濕度、壓力等)、環境狀態、行為態勢等信息進行大規模、分布式的信息獲取與狀態識別，它可用於環境監測、遠程醫療、智能家居等領域。標識技術通過給每件物體分配一個唯一的識別編碼，實現物聯網中任何物體的互聯。
網路層主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的傳送和處理。從具體實現的角度，本層由下而上又分為三層：接入網、核心網和業務網。①接入網：主要完威各類設備的網路接入，強調各類接入方式，比如現有蜂窩移動通信網、無線局域/城域網、衛星通信網、各類有線網路等。②核心網：主要是完成信息的遠距離傳輸，目前依靠現有的互聯網、電信網或電視網。隨著三網融合的推進，核心網將朝全IP網路發展。③業務網：是實現物聯網業務能力和運營支撐能力的核心組成部分。
應用層主要是利用經過分析處理的感知數據，將物聯網技術與個人、家庭和行業信息化需求相結台，可向用戶提供豐富的服務內容，大大提高生產和生活的智能化程度，應用前景十分廣闊。其應用可分為監控型(物流監控、污染監控、災害監控)、查詢型(智能檢索、遠程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路燈控制、遠程醫療、綠色農業)、掃描型(手機錢包、ETC)等。
㈣ 無線感測器網路操作系統TinyOS的目錄
第1章 緒論 1
1．1 無線感測器網路概述 1
1．1．1 無線感測器網路的研究進展 2
1．1．2 無線感測器網路的體系特徵 3
1．2 無線感測器網路操作系統 8
1．2．1 無線感測器網路對操作系統的需求 8
1．2．2 現有的無線感測器網路操作系統 10
1．3 TinyOS操作系統概述 13
1．3．1 設計理念 14
1．3．2 技術特點 15
1．3．3 體系結構 16
1．3．4 版本說明 17
1．4 與其他WSN操作系統的比較 20
1．5 本書章節安排 24
第2章 開發環境 26
2．1 TinyOS 2.1在Windows中的安裝 26
2．1．1 搭建Java環境 27
2．1．2 安裝Cygwin平台 30
2．1．3 安裝平台交叉編譯器 34
2．1．4 安裝TinyOS源碼與工具包 36
2．1．5 安裝Graphviz圖形工具 38
2．2 其他安裝方法 39
2．2．1 在Ubuntu 9.10中的安裝 39
2．2．2 使用RPM包的手動安裝 41
2．2．3 TinyOS 1.x升級到TinyOS 2.x 42
2．2．4 使用CVS更新TinyOS 2.x文件 46
2．3 TinyOS安裝後的測試 47
2．3．1 TinyOS文件概覽 47
2．3．2 檢查運行環境 48
2．3．3 模擬測試 49
2．4 程序的編譯和下載 50
2．4．1 代碼編輯工具 50
2．4．2 編譯程序 52
2．4．3 USB串口驅動 53
2．4．4 下載程序 54
2．5 本章小結 57
第3章 nesC編程語言 58
3．1 nesC語言簡介 58
3．2 nesC語言規范 59
3．2．1 介面 61
3.2.2 組件 62
3.2.3 模塊及其組成 65
3.2.4 配件及其組成 68
3.3 基於nesC語言的應用程序 73
3.3.1 nesC應用程序簡介 73
3.3.2 Blink實例 77
3.3.3 BlinkSingle實例 82
3.3.4 移植TinyOS 1.x代碼到2.x 86
3.4 nesC程序運行模型 88
3.4.1 任務 88
3.4.2 內部函數 91
3.4.3 分階段作業 92
3.4.4 同步與非同步 94
3.4.5 原子性代碼 95
3.4.6 無線模塊的開啟過程 96
3.5 編程約定 98
3.5.1 通用約定 98
3.5.2 軟體包 98
3.5.3 語法約定 99
3.5.4 TinyOS約定 101
3.6 可視化組件關系圖 103
3.7 本章小結 104
第4章 基本操作 106
4.1 點對點的無線通信 106
4.1.1 主動消息概述 106
4.1.2 通信介面和組件 107
4.1.3 消息緩存抽象 109
4.1.4 通過無線電發送消息 110
4.1.5 通過無線電接收消息 117
4.2 節點與PC的串口通信 119
4.2.1 信息源和埠測試 119
4.2.2 基站和監聽工具 121
4.2.3 MIG消息介面生成工具 123
4.2.4 SerialForwarder和其他信息源 126
4.2.5 發送信息包到串口 129
4.2.6 基於printf庫的列印調試 130
4.2.7 常見的串口通信故障 133
4.3 感測 134
4.3.1 感測簡介 134
4.3.2 Sense實例 135
4.3.3 Oscilloscope實例 138
4.4 存儲 140
4.4.1 存儲簡介 140
4.4.2 配置數據的存儲 141
4.4.3 日誌數據的存儲 146
4.4.4 大數據塊的存儲 148
4.5 本章小結 149
第5章 系統內核 151
5.1 硬體抽象架構 151
5.1.1 架構簡介 151
5.1.2 不同層次抽象的結合 154
5.1.3 橫向分解 155
5.1.4 微處理器抽象 156
5.1.5 HIL抽象級別 156
5.2 任務和調度 157
5.2.1 任務簡介 157
5.2.2 TinyOS 1.x的任務和調度器 157
5.2.3 TinyOS 2.x的任務 159
5.2.4 TinyOS 2.x的調度器 160
5.2.5 調度器的替換 162
5.2.6 調度器的具體實現 165
5.3 系統啟動順序 168
5.3.1 啟動順序簡介 168
5.3.2 TinyOS 1.x的啟動順序 168
5.3.3 TinyOS 2.x的啟動介面 169
5.3.4 TinyOS 2.x的啟動順序 170
5.3.5 系統啟動和軟體初始化 174
5.4 資源仲裁 175
5.4.1 資源簡介 175
5.4.2 資源類型 176
5.4.3 資源仲裁 178
5.4.4 共享資源的應用實例 183
5.5 微控制器的電源管理 187
5.5.1 微控制器電源管理簡介 187
5.5.2 TinyOS 1.x的電源管理 188
5.5.3 TinyOS 2.x的電源管理 189
5.5.4 外圍設備和子系統 191
5.6 外圍設備的電源管理 191
5.6.1 外圍設備電源管理簡介 191
5.6.2 電源管理模型 192
5.6.3 顯式電源管理 193
5.6.4 隱式電源管理 196
5.7 串口通信 199
5.7.1 串口通信協議簡介 199
5.7.2 串口協議棧的實現 200
5.7.3 串口協議棧的抽象 207
5.8 本章小結 207
第6章 平台與模擬 210
6.1 平台 210
6.1.1 平台簡介 210
6.1.2 底層I/O口 211
6.1.3 新平台的建立 215
6.1.4 CC2430平台的移植 223
6.2 編譯系統 226
6.2.1 編譯系統簡介 226
6.2.2 自定義編譯系統 227
6.2.3 makefile入門 228
6.2.4 編寫Makefile文件 230
6.2.5 編譯工具 232
6.3 TOSSIM模擬 233
6.3.1 TOSSIM簡介 233
6.3.2 模擬編譯 234
6.3.3 基於Python的模擬 237
6.3.4 調試語句 239
6.3.5 網路配置 242
6.3.6 變數的觀察 250
6.3.7 注入消息包 253
6.3.8 C++介面 256
6.3.9 gdb調試 258
6.4 本章小結 261
第7章 網路協議 262
7.1 分發協議 262
7.1.1 分發協議簡介 262
7.1.2 相關介面和組件 263
7.1.3 EasyDissemination實例 265
7.1.4 Drip庫和DIP庫 269
7.2 匯聚協議 276
7.2.1 匯聚協議簡介 276
7.2.2 相關介面和組件 277
7.2.3 CTP協議 279
7.2.4 CTP實現 281
7.2.5 EasyCollection實例 287
7.3 本章小結 291
第8章 高級應用技術 293
8.1 低功耗應用程序 293
8.1.1 能耗管理簡介 293
8.1.2 外圍設備的電源管理 294
8.1.3 無線模塊的電源管理 297
8.1.4 微處理器的電源管理 300
8.1.5 低功耗感測的應用實例 300
8.2 低功耗監聽 300
8.2.1 低功耗監聽簡介 300
8.2.2 相關介面 302
8.2.3 message_t元數據 304
8.2.4 HAL層的改進建議 305
8.3 TOSThreads線程 305
8.3.1 TOSThreads線程簡介 305
8.3.2 nesC語言的API介面 306
8.3.3 C語言的API介面 309
8.3.4 支持新的系統服務 310
8.4 CC2420聯網安全功能 312
8.4.1 CC2420安全模式簡介 313
8.4.2 發送端的配置 313
8.4.3 接收端的配置 314
8.4.4 RadioCountToLeds實例 315
8.5 本章小結 319
第9章 基於TinyOS的應用開發實例 320
9.1 基於TSL2550感測器的光照檢測 320
9.1.1 TSL2550簡介 320
9.1.2 驅動實現 323
9.1.3 感測測試 330
9.2 基於GSM簡訊的遠程數據傳輸 334
9.2.1 系統簡介 334
9.2.2 功能實現 338
9.2.3 簡訊測試 348
9.3 基於簡單蟻群演算法的路由協議 350
9.3.1 演算法簡介 350
9.3.2 協議實現 353
9.3.3 模擬測試 366
9.4 本章小結 370
附錄A nesC語言基本語法 371
附錄B TinyOS編程技巧 374
附錄C 英漢對照術語表 375
參考文獻與網址 378
㈤ 物聯網的技術核心是什麼
物聯網技術由三個方面構成：
1、應用技術：數據存儲、並行計算、數據挖掘、平台服務、信息呈現；
2、網路技術：低速低功耗近距離無線、IPV6、廣域無線接入增強、網關技術、AD HOC
網路、區域寬頻無線接入、廣域核心網路增強、節點技術；
3、感知技術：感測器、執行器、RFID標簽、二維條碼；
物聯網技術的核心：無線感測網路（WSN）和射頻識別（RFID）；
計算機專業應主要學習物聯網技術應用、構建、運營、維護、管理、服務等領域知識。
㈥ 雲計算大數據物聯網之間的區別與聯系
1.物聯網是互聯網大腦的感覺神經系統
因為物聯網重點突出了感測器感知的概念，同時它也具備網路線路傳輸，信息存儲和處理，行業應用介面等功能。而且也往往與互聯網共用伺服器，網路線路和應用介面，使人與人（Human ti Human ,H2H），人與物（Human to thing，H2T）、物與物（ Thing to Thing,T2T）之間的交流變成可能，最終將使人類社會、信息空間和物理世界（人機物）融為一體
2.雲計算是互聯網大腦的中樞神經系統
在互聯網虛擬大腦的架構中，，互聯網虛擬大腦的中樞神經系統是將互聯網的核心硬體層，核心軟體層和互聯網信息層統一起來為互聯網各虛擬神經系統提供支持和服務，從定義上看，雲計算與互聯網虛擬大腦中樞神經系統的特徵非常吻合。在理想狀態下，物聯網的感測器和互聯網的使用者通過網路線路和計算機終端與雲計算進行交互，向雲計算提供數據，接受雲計算提供的服務。
3.大數據是互聯網智慧和意識產生的基礎
隨著博客、社交網路、以及雲計算、物聯網等技術的興起，互聯網上數據信息正以前所未有的速度增長和累積。互聯網用戶的互動，企業和政府的信息發布，物聯網感測器感應的實時信息每時每刻都在產生大量的結構化和非結構化數據，這些數據分散在整個互聯網網路體系內，體量極其巨大。這些數據中蘊含了對經濟，科技，教育等等領域非常寶貴的信息[52]。這就是互聯網大數據興起的根源和背景。
與此同時，深度學習為代表的機器學習演算法在互聯網領域的廣泛使用，使得互聯網大數據開始與人工智慧進行更為深入的結合，這其中就包括在大數據和人工智慧領域領先的世界級公司，如網路，谷歌，微軟等。2011年穀歌開始將「深度學習」運用在自己的大數據處理上，互聯網大數據與人工智慧的結合為互聯網大腦的智慧和意識產生奠定了基礎。
4.工業4.0或工業互聯網本質上是互聯網運動神經系統的萌芽
互聯網中樞神經系統也就是雲計算中的軟體系統控制工業企業的生產設備，家庭的家用設備，辦公室的辦公設備，通過智能化，3D列印，無線感測等技術使的機械設備成為互聯網大腦改造世界的工具。同時這些智能製造和智能設備也源源不斷向互聯網大腦反饋大數據數，供互聯網中樞神經系統決策使用。
5.互聯網+的核心是互聯網進化和擴張，反映互聯網從廣度、深度融合和介入現實世界的動態過程
㈦ 請從感測器的作用出發，闡述物聯網與大數據的關系
物聯網（TheInternetofthings）也稱感測網，物聯網（The Internet of things）的定義是：通過射頻識別（RFID）、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息感測設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通訊，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路。
物聯網產生大數據，大數據助力物聯網。目前，物聯網正在支撐起社會活動和人們生活方式的變革，被稱為繼計算機、互聯網之後沖擊現代社會的第三次信息化發展浪潮。物聯網在將物品和互聯網連接起來，進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的過程中，產生的大量數據也在影響著電力、醫療、交通、安防、物流、環保等領域商業模式的重新形成。物聯網握手大數據，正在逐步顯示出巨大的商業價值。
㈧ 物聯網的主要技術有哪些
物聯網技術涵蓋感知層、網路層、平台層和應用層四個部分。
感知層的主要功能就是採集物理世界的數據，其是人類世界跟物理世界進行交流的關鍵橋梁。比如在智能喝水領域會採用一種流量感測器，只要用戶喝水，流量感測器就會立即採集到本次的喝水量是多少，再比如小區的門禁卡，先將用戶信息錄入中央處理系統，然後用戶每次進門的時候直接刷卡就行。（了解更多智慧人臉識別解決方案，歡迎咨詢 漢瑪智慧）
網路層主要功能就是傳輸信息，將感知層獲得的數據傳送至指定目的地。物聯網中的「網」字其實包含了2個部分：接入網路、互聯網。以前的互聯網只是打通了人與人之間的信息交互，但是沒有打通人與物或物與物之間的交互，因為物本身不具有聯網能力。後來發展出將物連接入網的技術，我們稱其為設備接入網，通過這一網路可以將物與互聯網打通，實現人與物和物與物之間的信息交互，大大增加了信息互通的邊界，更有利於通過大數據、雲計算、AI智能等先進技術的應用來增加物理和人類世界的豐富度。
平台層可為設備提供安全可靠的連接通信能力，向下連接海量設備，支撐數據上報至雲端，向上提供雲端API，服務端通過調用雲端API將指令下發至設備端，實現遠程式控制制。物聯網平台主要包含設備接入、設備管理、安全管理、消息通信、監控運維以及數據應用等。
應用層是物聯網的最終目的，其主要是將設備端收集來的數據進行處理，從而給不同的行業提供智能服務。目前物聯網涉及的行業眾多，比如電力、物流、環保、農業、工業、城市管理、家居生活等，但本質上採用的物聯網服務類型主要包括物流監控、污染監控、智能交通、智能家居、手機錢包、高速公路不停車收費、遠程抄表、智能檢索等。
㈨ 大數據全方面應用 推動社會變革轉型
大數據全方面應用 推動社會變革轉型
大數據成為國家競爭力的戰略制高點。全球正處於新一輪科技革命和產業變革之中，通過對互聯網、物聯網等新一代信息技術所產生的海量數據進行分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，拓展人類認識世界和改造世界的能力，給人類經濟社會創新發展提供強力引擎。美、歐、日等國家紛紛將推動大數據發展與應用作為提升國家競爭力、奪取新一輪競爭制高點的重大戰略。2012年3月，美國發布《大數據研究與開發計劃》，旨在利用大數據加速科學、工程領域創新，強化國土安全，轉變教育和學習模式。2010年11月，歐盟提出《歐盟開放數據戰略》，希望使歐盟成為公共部門信息再利用的全球領先者。八國集團發布了《G8開放數據憲章》，推動數據開放和利用。圍繞大數據資源掌控權和應用主動權的新一輪國際競爭已經爆發，中國發展大數據也時不我待。
大數據為製造業轉型升級開辟了新途徑。處於數據爆炸的時代，製造企業獲取、管理和利用到的數據量越來越大、種類越來越多，若能對數據進行科學的採集、組織、分析與利用，為產品全生命周期和企業生產經營各環節提供有價值的決策參考，就能夠提高生產率、利潤率和企業綜合發展水平。特別是，隨著製造業逐漸進入「數據驅動」的發展階段，大數據的發展與應用將成為製造業轉型升級和向智能化方向邁進的重要支撐手段。
我國具備發展製造業大數據的比較優勢。我國製造業規模位居全球第一，規模以上製造企業數量超過32萬家，從業人員眾多，信息化發展水平日益提高，每時每刻產生大量製造數據，應用場景豐富，發展空間廣大。通過多年努力，我國在信息技術、產業、應用和信息資源領域都有一定積累，一些信息服務企業面向製造業領域提供大數據服務，為加快大數據與製造業的融合發展奠定了比較扎實的產業基礎。為推動工業化和信息化深度融合，加快製造強國建設步伐，近年來國務院先後出台了《中國製造2025》《關於積極推進「互聯網 」行動的指導意見》《促進大數據發展行動綱要》等政策文件，明確提出發展智能製造、「互聯網 」製造和工業大數據等任務要求，也為製造業大數據發展創造了良好的發展環境。
認真面對大數據與製造業融合發展面臨的各種挑戰。當前，大數據正處於發展孕育期，應用經驗積累不多，應用路徑尚不清晰，安全風險有待進一步評估。我國製造業企業信息化水平參差不齊，全行業尚未形成對大數據客觀、科學的認識，對數據資源在推動製造業發展方面的戰略價值認識不足。多數企業對數據資源建設不夠重視，數據質量普遍較差，物聯網、工業互聯網等領域的標准規范不統一，企業間和企業部門間缺乏數據互通的有效機制，數據價值難以有效挖掘利用。技術創新與支撐能力不足，大數據軟硬體產品和面向製造業特色應用的大數據解決方案發展尚不成熟，大數據處理、分析和呈現方面與國外存在較大差距，難以滿足製造業大數據應用需求。既熟悉製造業需求又懂得大數據技術與管理知識的復合型人才缺乏，不能滿足發展需要。兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系缺失，制約製造業大數據的發展與應用。
大數據推動製造業全面轉型升級
大數據精準響應用戶需求，提高製造業研發設計水平。研發設計水平是製造業競爭力的重要標志之一。在研發設計過程中應用大數據，能夠推動打造集成創新平台，廣泛收集和深入挖掘消費者的使用行為數據與意見反饋信息，更准確地掌握海量消費者的使用喜好，並藉由眾創、眾包等方式，將消費者帶入到產品的需求分析和研發設計等創新活動中，推動產品設計方案的持續改進。
大數據實現業務場景交互，推動生產製造智能化升級。如果說傳統的自動化、數字化、網路化給生產製造提供了「肢體」「感官」和「神經」，大數據的應用則給生產製造配上了「大腦」，使之能靈活應對各種業務場景，實現真正的智能。通過整合、分析製造設備數據、產品數據、訂單數據以及生產過程中產生的數據，能夠使生產控制更加及時准確，生產製造的協同度和柔性化水平顯著增強。
大數據輔助企業科學決策，增強製造業經營管理能力。經營管理能力是決定企業持續發展的基礎保障和支撐產業競爭優勢的重要基石。我國製造業大而不強，經營管理的滯後是一重要因素。大數據的應用，能夠推動跨行業、跨區域創新組織的建立和協同設計、電子商務、眾包眾創等新模式的發展，增強製造企業的經營管理能力。例如，海爾集團充分運用大數據手段，支撐構建起橫縱結合的矩陣式管理模式，打造出以訂單為中心、上下工序和崗位之間相互咬合、自行調節運行的業務鏈條，以及匯集互聯網眾多網友智慧的研發創新網路，實現了企業經營多元化、組織高效化、創新開放化，使企業通過技術產品的不斷創新和軟實力的不斷增強，在全球家電製造行業持續保持領先地位。
大數據支撐生產型服務發展，加快製造業服務化進程。圍繞產品發展服務業務，是創新商業模式、提升產品附加值、實現製造業提質增效的重要途徑。大數據加速製造業服務化轉型主要有三個方向：一是使企業業務從產品生產銷售，向生產型服務領域延伸；二是使企業發展模式從圍繞產品生產銷售提供售後服務，轉為圍繞提供持續服務進行產品設計；三是使企業的主要利潤來源從產品製造與銷售環節，轉為售後的生產型服務環節。
大數據與傳統業務加速融合，催生新產品新服務新業態。例如，智能兒童手錶通過融合位置數據、行為數據、圖像數據、社交數據，向兒童及家長提供衛星定位、緊急求救、運動監測、互動游戲等實用功能，近期在我國熱銷，部分品牌產品日銷量甚至達10萬台。我國擁有全球最大的消費市場和最多樣的消費需求，將大數據融入到可穿戴設備、家居產品、汽車產品的功能開發中，能夠推動技術產品的跨越式創新，形成智能可穿戴設備、智能家居、智能網聯汽車等製造業發展新領域，有助於搶占製造業新的增長點和制高點。
促進大數據與製造業融合發展
健全工業信息基礎設施。加快建立容量更大、服務質量更可靠的工業寬頻網路，加強製造業領域無線寬頻網路規劃布局，部署面向智能製造單元、智能工廠及物聯網應用的低延時、高可靠的工業互聯網。發揮互聯網企業、工業軟體企業優勢，引導其與製造企業緊密融合，面向製造業重點領域信息物理系統及智能車間、智能工廠建設，構建無線感測網、工業控制網、工業雲平台及雲應用、工業大數據平台等新興信息基礎設施體系，實現數據的統一採集、管理和高效處理。
建設製造業數據資源。推進感測器等數據採集終端的大規模應用，多渠道、多層面採集獲取數據。引導和支持骨幹企業、行業組織建設低成本、高效率的製造業大數據存儲中心和分析中心，匯聚形成系統、全面、及時、高質量的數據資源。完善製造業數據資源建設相關體制機制，創新政策激勵手段，規范數據資源性質，明確數據的所有權、使用權，科學合理界定公共信息資源邊界，形成各方面積極參與、互利共贏的數據資源建設態勢。
突破製造業大數據核心技術。開放自主可控的製造業大數據平台軟體和重點領域、重點業務環節應用軟體，支持創新型中小企業開發專業化的製造行業數據處理分析技術和工具，提供特色化的數據服務。推動多學科交叉融合，開展製造業大數據分析關鍵演算法和關鍵技術研究。
提升大數據分析應用能力。建設一批高質量的製造業大數據服務平台，推動軟體與服務、設計與製造資源、關鍵技術與標準的開放共享，增強製造業大數據應用能力。選擇重點領域，組織實施製造業大數據創新應用試點，推動製造模式變革和工業轉型升級，培育發展製造業新業態，推進由「中國製造」向「中國智造」轉型升級。
提高數據安全保障能力。研究制定面向製造業領域信息採集和管控、敏感數據管理、數據質量等方面的大數據安全保障制度建設。研究制定數據分級標准，明確製造業大數據採集、使用、開放等環節涉及信息安全的范圍、要求和責任。推動數據保護、個人隱私、數據資源權益和開發利用等方面的標准化工作和立法工作，明確各方責、權、利。制定出台對製造業數據採集、傳輸、保存、備份、遷移等的管理規范，加強安全測評、電子認證、應急防範等信息安全基礎性工作，有效保障數據全生命周期各階段、各環節的安全可靠。
培養復合型大數據人才。支持有條件的高校結合計算機、數學、統計等相關專業優勢，設立大數據相關專業。鼓勵高校和製造企業共同開展職業教育，聯合培養同時具備大數據應用能力和製造業專業素質的復合型大數據人才。鼓勵高校、科研機構和企業有計劃、分層次的引進大數據相關的戰略科學家和創新領軍人才，依託製造業大數據領域的研發和產業化項目，引進擁有實踐經驗的大數據管理者、大數據分析員等高端人才。
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