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要点回顾
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（1）实行数字化转型对企业而言充满挑战，看似是一场涉及所有部门的可怕变革。
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（2）不存在完美无缺或预先设定的路线图，但这并不代表不作为。要为自身设计出完美详尽的路线图几乎是不可能的，也毫无价值可言。企业要做的是设定高远目标，然后潜心钻研，稳扎稳打地朝目标前进。
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（3）效仿初创企业、采用快速试验是最佳策略。初创企业奉行快速试验的原则，“试验成功，则立刻部署；试验失败，则继续寻找”。理想情况下，企业应开辟多个快速试点，以确保数字化的有序进行。
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（4）要想建立一个由产业物联网驱动的成熟企业，起步阶段可以有针对性地构建六项“无悔”能力：与产品生命周期同步、嵌入软件智能和联网功能、巧用数据分析、实现制造设备敏捷化、化业务为服务、构建并运营智能生态系统。
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（5）先逐项尝试这六项“无悔”能力，再加以结合。企业的收益会随着过程深入而逐渐增多。这样做有助于企业快速实现盈利、锁定长期成功。
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(1)埃森哲版权所有。
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(2)埃森哲版权所有。
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(3)埃森哲版权所有。
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(4)埃森哲版权所有。
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(5)埃森哲版权所有。
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(6)http://www.swp.de/heidenheim/lokales/giengen/bsh-wil-lkuehlschraenkeper-smartphone-steuern-7763920.html，2017年1月24日获取。
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(7)世界经济论坛，与埃森哲联合发布，《行业的数字化转型之汽车行业》，2016年1月，https://www.accenture.com/t20160505T044104_w_/us-en/_acnmedia/PDF-16/Accenture-wef-Dti-Automotive-2016.pdf．
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(8)埃森哲，《分析助力汽车和工业设备行业实现洞见驱动增长》，2015年，https://www.accenture.com/t00010101T000000_w_/gb-en/_acnmedia/PDF-4/Accenture-AIE-Analytics-Brochure-Final.pdf．
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(9)https://datasundae.com/category/iot/，2016年12月8日获取。
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(10)埃森哲版权所有。
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工业X.0：实现工业领域数字价值 第五章 热点聚焦：如何巧用数据分析
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大数据时代下，数字化信息快速集聚，学会处理这些海量信息是一项不小的挑战。这一点在现代工业制造领域体现得尤为明显。数据以及从中获得的运营和业务洞察将成为21世纪工业企业的命脉。未来几年，企业和各级管理人员的首要任务将是去芜存菁，从海量信息中提取有价值的数字数据。归根结底是要创建正确的数据，通过全面分析原始数据获得“智能数据”，并将其运用到决策过程当中，改善运营效率和市场定位。将数据洞察共享给平台内其他成员将成为必然选择，也是企业生存所不可或缺的。
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在产业物联网的世界中，一切人和物都将实现连接——消费者的周遭会遍布传感器，企业会采用机器人和机器学习等新技术。
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由此将会产生数据洪流，需对其加以筛选和分析，提取可行洞察。若不对数据进行有效分析，就只能任凭巨浪将我们吞没，企业也得不到半点好处。
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全球数据总量每两年翻一番。据估计，到2020年，全球数据总量将超过44泽字节，其中35%被认为有分析价值。到2025年，这一数字将增至180泽字节。(1)
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这一数量之大几乎超出人们想象，其中很大一部分是由智能工业企业及其生态系统所创造和分析的。因此，制造商除了及时采集和分析数据之外别无他法，因为成果经济是在实体硬件相关服务的基础上发展成熟的，而数据分析是成果经济的命脉。
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