如果说制造业信息化的第一阶段是ERP、PLM等应用系统实施的话，那么接下来对数据的掌控将成为未来的重点。对于国内的制造型企业来说，从粗放式的管理向精细化转型是信息化第一阶段的红利，而通过驾驭大数据无疑会让制造企业变得更智慧，在竞争日益激烈的市场中获得更高的竞争力。

然而说起来容易做起来难。在我们近期进行的“TechTarget中国制造行业IT技术挑战”调查当中，有超过80%的企业表示还尚未部署任何大数据相关的应用。虽然大数据已经成为IT领域最火爆的话题，但对于中国制造企业来说，距离真正将大数据转化为大价值还有很长一段路要走。

根据调查显示，已经部署大数据相关应用的制造企业只占到17.5%；已经在计划内但项目尚未实施的刚好占到一半；其他32.5%的企业表示并没有相应的大数据计划。

同时我们针对大数据所带来的挑战也对中国制造企业进行了调查，其中最大的挑战是出于成本因素。调查显示，36.3%的企业认为实施大数据项目的成本太高，对于一些中小型企业来说更是如此。在国内，制造业相比于其他如电信、金融等行业来说成本是相对敏感的因素。在进行IT建设投入时，需要更明确的投资回报率。

此外，有33.8%的企业表示大数据的相关技术太过复杂，其中涉及到开源的技术还不够稳定，没有足够的技术储备来应对。另外招聘合适的技术人才对制造企业也是非常大的一个挑战，有18.8%的企业表示他们无法招到大数据技术人才。而根据笔者所了解的情况，这一现象在各行各业都是普遍存在的。相对好一些的互联网公司会通过高薪、高福利来吸引高级IT人才，而制造企业往往没有这样的优势，因此很难吸引大数据人才。

大数据的主要挑战来自于哪些方面？

对于已有的数据库系统投资，中国制造企业的困难又出自哪些方面？根据本次掉显示，数据增长速度太快使得数据量过大对系统造成了非常大的影响，35%的企业表示数据量已经成为他们数据库系统中最大的挑战。此外，有20%的企业表示数据库监控是他们最大的挑战，这部分企业往往缺少合适的工具来完成这一工作。自己编写脚本不能做到面面俱到，而选择成熟的监控方案又不知从何下手。

在数据应用方面存在的最大挑战是什么？

另外，非结构化数据的增长并没有排在制造企业数据技术挑战的前几条，在系统中处于主要地位的还是来自于ERP系统的传统结构化数据。相比之下，制造企业更关心数据质量问题。调查显示有18.8%的企业表示数据质量是他们最大的挑战。“垃圾进垃圾出”是非常大的难题，只有解决好数据质量问题，让正确的信息进入BI系统才有可能从中挖掘出准确的洞察，当然对于制造企业也不例外。