破解中国制造业伪命题 走出数据的黑金时代

　　【中国智能制造网 市场分析】大数据本来有更加学术化的名称：数据密集型(Data-Intensive)计算研究。微软在2009年组织撰写《第四范式：数据密集型科学发现》一书，给与这种方法以“范式里程碑”的待遇。而对于大众而言，这些不过是野地径自升起的炊烟，无人知晓也无可关注。　　后来随着BigData这个简洁明了的概念一炮打响，各种大数据这才迎风而上。
　　
　　工业大数据不过是其中一种BigBang。工业4.0轻松地接过这一闪亮的火把，搅动了人们对于大数据无穷的想象力和不着边际的信心。数字设计、数字工厂、数字制造等一时间喧嚣而上，难免给人造成一种温暖的假象：到处都是工业大数据。有些舆论甚至断言，中国拥有全世界大的工业大数据——大概理由是因为中国有多的设备和工厂现场。
　　
　　然而，且慢，数据现场，远非工业大数据之地。
　　
　　中国真的有工业大数据吗?
　　
　　贵阳大数据中心，以政府主导型的数据为基础，基本是城市数据、政务数据、物流数据等;阿里云是以消费者数据为基础，十多年淘宝历程，沉淀了大量的用户行为数据。
　　
　　但是，对于那些不分昼夜轰鸣的设备，工业数据仍然是暗无天日的黑油、黑煤炭。对中国制造业而言，些许的光亮或闪烁，远没有到大规模发光发热的时代。更为重要的事情，还需要工业领域去优先解决。
　　
　　不是煤炭创造了工业革命
　　
　　对于次工业革命的发源地，煤炭在英国发挥了巨大的作用。1700年，英国煤产量是世界其他地区的5倍;1800年，是欧洲其他地区的5倍。
　　
　　然而，谜团犹在，英国拥有煤炭，好像是该国逃离农耕陷阱的根本要素。但与此同时，德法日和清朝，都有大面积煤田，却未得到大规模的开采。煤炭与工业革命的关系值得明辨。
　　
　　实际上，这不是一个煤炭创造了工业革命的问题，而是工业革命创造了煤炭需求的问题。
　　
　　换言之，英国煤炭工业的飞速发展，只是财富和技术已经到达高水平的一个征兆。
　　
　　煤炭对于英国次工业革命的战略意义，此刻正如工业大数据之于中国制造2025。由于蒸汽机的驱动，煤炭犹如脱缰之野马，成为工业革命源源不断的动力。正如一把复杂钥匙吻合一把锁，这种类似的模式，次将人力一劳永逸地解脱出农耕时代。工业根基肇始。一段时间后，这个开锁程序被世界模仿，并且换成石化燃料和内燃机。
　　
　　这一模式，影响了随后二百多年的工业史。
　　
　　随着智能制造的发轫，看上去这个模式，马上就要交给了工业大数据。而此刻，我们必须意识到，数据对于新工业革命的意义，尤其是对于中国制造2025的意义，是一种全新的密码锁模式——中国工业化还并不太熟悉的一种模式。
　　
　　无数据不知识
　　
　　数据、信息和知识的关系，有时候容易混淆。大致而言，数据开始都是未经组织的，大量存在却价值极低;底层的数据需要通过信息化和工业化，才能转化为知识体系。
　　
　　从数据到信息，本身就是一种过滤机制——这需要一种提炼，然后可执行、可传递的信息形成知识。知识分为隐性和显性，隐性知识往往存在于人本身之中，传递性很差。
　　
　　可惜的是，传统知识管理的DIK模型(Data-Information-Knowledge)关系，是一个单线程关系。它只解决了知识的提炼，没有解决回馈问题。