5万多来自世界各国产业领袖、学界精英；400多家国内外知名企业；共达成签约意向项目235个，意向金额256.1亿元；签约项目119个，签约金额167.33亿元……这是大数据行业盛会-2017数博会交出的完美答卷。在这沉甸甸的成果背后，有“总理发来贺信”、“副总理现场致辞并在贵州省长陪同下参观展览”等各级政府、机构一系列的支持行动，饱含着国家推进科技创新、建设科技强国的殷切期盼。
在耳闻目睹此次盛会的同时，笔者也深入走访了一些展商、观众等。正如本届大会中BAT关于“数据”、“创新和技术”以及“场景”哪个更重要的戏剧性隔空对话，凸显出大数据发展初期对于一些理念大家依然无法达成共识，还存在诸多的疑点、难点一样，笔者也发现工业大数据发展面临的几个困境，可以归纳为“两难一现象”。
现象：误以为大数据很简单
在科技日新月异、世界各国竞相争夺科技领先地位的今天，数博会连续三年的成功举办，堪称国际壮举，也体现了国家大力发展大数据的坚定意志。不但相关企业能够得到各种利好，尤其贵阳市人民也能享受到假期、参观、科技普及等利是。大数据本来是一个高端技术领域，国家通过数博会论坛、展览等各种形式普及给普罗大众实属难能可贵。
在大数据等技术普及的同时，笔者通过对此次数博会的观察也发现一种现象——很多人对大数据存在一种误解，认为大数据很简单。某企业展位工作人员就向我们透露了这么一个“小插曲”：
一位来访客户进来就声称自己已经做好了大部分的准备，就剩下一些“小事情”，问这家大数据展商能不能在两个月之内解决。详询之后工作人员才知道，这位客户有上千的空调分布部署，现在他们想要做智能管控。该客户认为开发一套软件就能实现空调的智能、远程监控，以及大数据分析。
他认为开发这么一套软件是件“小事情”，随便找个相关的软件公司两个月就能搞定，而自己投入资金已经部署的那些传感器和控制器才是“大事情”。他认为他把这些传感器硬件部署上，就是把大部分的事情都解决了，实在是让人哭笑不得。
据笔者展会四天的观察，这种对大数据技术存在误解的客户并不在少数。他们大多数都是听过各种智能制造、大数据、工业4.0等论坛的演讲以及各种“传言”。一方面他们已经接受这些技术确实能够带来巨大效益的说法，这一点令人欣慰；另一方面他们以为这些技术现在已经很容易的实现了，这显然是一种错觉，因为大数据、工业4.0不是所有人想做就能做的。
从技术角度讲大数据拥有、并且还在不断演化的技术栈体系，涉及到计算、网络、存储、虚拟化、云计算、数据库、算法等各种领域，可以说是IT技术迄今为止的集大成者，不是随便一个企业就能建立起来的。但从大数据的数据来源以及服务对象来看，大数据需要“全民参与”，比如政府、企业需要不断的开放数据，促进行业的健康发展，以使大数据造福全体人民。建议有意发展大数据的企业，多找有成功案例的服务商或咨询机构咨询，找到自己在大数据体系中的定位。
一难：设备数据采集
工业设备数据的采集是目前工业大数据的一个难点。因为中国工业现状复杂、落后，大部分企业还处在工业1.0、2.0时期，3.0占比还不算高。一方面现有工业场景中很多企业没有传感器或者控制系统，甚至只有气动仪表，设施落后；另一方面，已经搭建了工业控制网络的企业环境，受工业控制网络复杂现状的影响，比如协议、接口、总线类型复杂多样，而且很多是提供商私有的协议和总线等，很难统一接入采集、管理。
笔者遇到多个集成商、企业，基本情况都是在来自环保等上层机构的压力之下，要快步发展远程监控、大数据应用，而现状却是工厂设备落后，无法完成数据的采集和远程监控，更不要提大数据分析了。据笔者观察发现，本次数博会虽然参展企业多达400多家，但真正落地到工业设备层面的企业和方案并不多见。
正因为此，国内杰出的工业互联网厂商寄云科技在此次展会中受到众多观众的瞩目。此次展会，寄云科技展出的工业远程监控与运维解决方案，采用的工业智能网关支持丰富的工业网络协议和总线、接口类型，能够采集各种类型的传感器、PLC、DCS等设备和系统数据，并可以通过4G\3G\WIFI\有线等多种形式将数据传输到云中监控和运维平台，一方面实现实时的设备监控，另一方面可以远程对工业设备进行运维和操控。
二难：大数据分析
大数据分析也是一大难点。通过统计和走访展馆展商和来访企业，我们发现现在的大数据分析公司，很多还只能做到一定程度的数据存储和可视化展示，至于更深层次的大数据分析，鲜有能够做到的。某展位工作人员解释，要想实现大数据分析，一方面需要构建复杂的分析平台，二方面需要复杂的算法。总之，大数据分析需要深厚的积淀，以及大量的高级知识人才投入，门槛比较高。
大数据历史虽然很短，但相关技术栈组件据统计可能已经上百。解决哪种问题、需要哪些组件，都需要建立在熟悉大数据技术栈的基础之上。同时，即便是企业能够搭建起大数据分析技术平台，也不是就立马能用。为了解决某一具体问题，需要相关的大数据科学家研究算法、开发实现等复杂流程。而且一个成功的大数据分析案例很难完全照搬到另一个案例中，简言之，定制化非常强，难于产量化。
大数据涉及的角色比较丰富，有集成商、技术提供商、应用商等，对于集成商和下游服务商，最佳的方式是直接采用上游技术提供商的服务。比如寄云科技提供云应用开发与管理平台、工业大数据平台等，可以快速构建起Hadoop、Spark、Storm等各种大数据相关应用环境，能够帮助集成商和下游服务商节省大量的平台搭建与运维的投入，加快项目的上线时间。
同时，寄云还拥有专为工业设备和系统等产生的时序数据而定制的时序数据库等产品，能够将这些数据转化、压缩、存储。其PB级容量和亚秒级的查询响应能力以及优异的冗余和扩展能力，是高级大数据分析和应用的最佳选择。其丰富的可视化功能，可以提供多种数据展现方式。
此外，寄云科技工业互联网平台还将开放大数据算法模块等产品和服务，供集成商和下游服务商直接采用，提高他们的高端分析能力，弥补其研发短板。据了解，寄云科技已经为多个500强企业实施了从设备数据采集、存储到故障诊断与预测、智能制造等大数据分析应用的端到端的完整案例。
以智能网关、工业互联网平台、工业大数据平台、时序数据库等为基础，寄云科技为工业企业提供端到端的工业大数据分析和应用服务。在此次展会上亮相的风机、盾构机、数控机床、汽车等相关案例，都集中体现了寄云科技从数据采集到转化、存储，以及最终实现故障诊断与预测、智能制造等大数据分析应用的能力，得到了观众的一致认可。
马凯副总理在5月26日的数博会致辞中，着重强调了深化大数据创新应用加快制造业转型升级的重要性。制造业作为工业的重要分支，也是中国的一个重要经济支柱，是兴国之器、强国之基，是实体经济的主体，是创新驱动的主战场，也是大数据的核心应用领域，工业大数据的发展对制造业的影响至关重要。推动工业大数据的发展，应该从点滴做起，逐步解决数据采集、存储、分析等各种环节的挑战，从解决实际问题出发，将大数据技术落到实处。