“大數據是石油，算力是引擎”已成為數字化時代發展共識。
5月13日，工業和信息化部官網發佈關於工業大數據發展的指導意見，提出6個方面18項重點任務。有業內人士認為，工業大數據是一個正在起步的藍海市場，政府政策導向中包含着企業創新機遇。
《指導意見》指出，工業大數據是涵蓋工業領域產品和服務全生命週期的各類數據，是新一代信息網絡技術與工業深度融合的產物，是製造業數字化、網絡化、智能化發展的基礎性戰略資源。
發展工業大數據，有利於促進工業數字化轉型，激活工業數據資源要素潛力。根據工信部網站發佈的解讀文件，《指導意見》出台，將推進製造強國和網絡強國建設，加快工業數字化轉型進程。將促進工業數據匯聚、共享和應用，強化數據治理和數據安全，着力解決我國工業大數據發展面臨的突出問題。同時凝聚各方共識，構建協同推進的工作體系，形成工業大數據發展合力。
南都科創記者搜索相關信息，2019年9月，工信部官網發佈《工業大數據發展指導意見（徵求意見稿）》（簡稱《徵求意見稿》）。經對比發現，此次發佈的《指導意見》進行了較大改動，相對《徵求意見稿》提出的9項重點任務和3大推進工程，《指導意見》聚焦重點任務進行了細化和豐富，共提出6個方面18項重點任務。6個方面包括圍繞數據的彙集、共享、應用、治理和安全工作，以及促進產業發展。
南都科創記者觀察發現，在6個方面中有2個分別設置了4項重點任務，任務設置最多，如首先提出要加快數據匯聚，重點任務包括推動工業數據全面採集、加快工業設備互聯互通、推動工業數據高質量匯聚和統籌建設國家工業大數據平台。
對此工信部解讀文件指出，作為世界第一製造大國，我國工業數據資源極為豐富，但當前，工業數據採集匯聚中還存在不少困難，數據不可見、不可管、不可用等問題突出。把數據資源高質量採集上來、匯聚起來，是工業大數據開發利用的前提和基礎。
其二在數據應用方面，工信部解讀文件指出，融合應用是構建數據驅動閉環的根本牽引力，但傳統工業企業，特別是中小型工業企業普遍存在對數據應用的認識不足、能力不夠等問題，此外，大數據應用的深度和廣度還需進一步拓展。
為此《指導意見》在數據應用方面也設置了4項重點任務，包括推動工業數據深度應用、開展工業數據應用示範、提升數據平台支撐作用和打造工業數據應用生態。
有業內人士認為，工信部《指導意見》中提出的重點任務及解讀文件中重點提及的發展問題，對於工業互聯網、“新基建”企業來説也是值得重點關注的市場機遇，例如高質量的工業數據採集需求，需要科創企業通過5G、物聯網等技術創新和深入工業製造業的落地能力來實現。
賽迪顧問股份有限公司總裁孫會峯在公開場合時曾認為，雖然中國工業大數據應用市場當前處於起步階段，但在政策和技術的驅動下，工業大數據市場將成為下一個藍海，人工智能、邊緣計算等新興技術將持續助力工業變革和製造商業模式變革。
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