国内成功落地的工业大数据公司有哪些

在信息化+与工业化不断融合加速发展的背景下，信息技术已渗透各行各业，随之而来的“大数据”吸引了越来越多的人关注。其中大数据如何应用、工业大数据公司有哪些等等问题更是被高度重视，尤其是制造业企业，想要在市场上占据一席之地，布局构建工业大数据产业生态，实现大数据应用，建立大数据意识是制胜的关键。而要实现这一点， 则需要专业工业大数据公司协助布局搭建企业工业大数据产业生态。接下来，为大家分享合格的工业大数据公司应具备哪此条件，以及工业大数据公司有哪些。

数据量、或者是数据库是否足够庞大

不同的数据采集系统在不同的数据量面前，所需要的技术难度是不同的，假设一个数据采集软件是每秒采集1000条信息，那么绝大部分程序员都可以圆满的完成任务。但如果是每秒10万条、1000万条，甚至是几十亿条，那么这技术难度就非常复杂和艰巨了。另外，数据采集回来还需要经过处理，因为大量的工业数据是“无效”数据，直接存储是无法用于分析的，因此在存储之前一定要进行处理，对大量数据进行处理，这在技术上又提高了难度，因此一家工业大数据公司是否合格，首先一定要具备庞大的数据采集、处理能力。以业内领导品牌徐工汉云为例，徐工汉云拥有强大的设备连接、数据采集和边缘计算能力，平台可对海量工业数据进行汇聚、管理和分析。

工业大数据采集协议是否标准，范围是否广泛

在工业领域，数据采集需要各种类型的工业协议，包括ModBus、CAN等等，再加上各个自动化设备生产商，或者是集成商还有自己的私有工业协议，种种叠加导致了工业协议互联互通上出现了极大难度，导致了最终无法有效的进行采集和分析。因此，在选择工业大数据公司时一定要了解清楚其工业大数据采集协议是否标准、范围是否广泛。还是以徐工汉云为例，徐工汉云拥有350+工业协议，可实现大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换和边缘处理，能够高效帮助企业构建工业互联网平台的数据基础。 

工业机理模型是否建立完好

业务模型是做大数据模型极为重要的基础前提，找到业务模型之后找数据模型，找到数据模型以后，才能提及为解决这个业务问题所需要用到哪些算法模型。也就是说，通过模型是将不确定性转化为确定性的最优路径，通过大数据将数据转化为知识，将隐形数据显性化、将隐形知识显性化。这里仍是以徐工汉云为例，徐工汉云拥有众多工业机理模式，基于通过PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。

最后，需要明确一点，未来，工业大数据应用将带来工业企业的创新和变革，因此布局构建工业大数据产业生态刻不容缓。