数据资产化进程中，企业需要构建数据能力体系和数据治理体系，以支持数据驱动型的业务模式。

数据资产化战略可分为四种主要类型：内部专用、对外共享、数据交易和对外开放。内部专用使企业能够利用数据优化运营，开发新业务;对外共享强化了供应链的合作，增强了整体市场供给;数据交易提供了一个在合规性和公允性之间平衡的市场环境;对外开放通过数据开放，增强了平台的市场连接力。

我国是全球第一制造大国，工业大数据资源极为丰富。近年来，随着新一代信息技术与工业融合不断深化，特别是工业互联网创新发展，工业大数据应用迈出了从理念研究走向落地实施的关键步伐，在需求分析、流程优化、预测运维、能源管理等环节，数据驱动的工业新模式新业态不断涌现。但相比于互联网服务领域大数据应用的普及和成熟，工业大数据更加复杂，还面临数据采集汇聚不全面、流通共享不充分、开发应用不深化、治理安全短板突出等问题，总体上仍处于探索和起步阶段，亟待拓展和深化。

2022年全球工业大数据市场规模为313亿美元，在全球大数据市场规模中占比超过50%。预计到2023年底，全球工业大数据市场规模将达到463亿美元，在全球大数据市场规模中占比将达到60%。

从区域分布来看，北美是全球最大的工业大数据市场，主要受益于其先进的信息技术基础设施、成熟的数字产业生态以及对制造业转型升级的强烈需求。欧洲是全球第二大的工业大数据市场，主要受益于其领先的制造水平、丰富的跨行业应用场景以及对数字经济治理体系的完善。亚太地区是全球增长最快的工业大数据市场，主要受益于其庞大且多元化的制造基地、快速发展且创新活跃的数字产业集群，以及对数字化转型的强烈需求和创新意识。

据中研普华产业院研究报告

根据数据今年1至4月，全市规上工业总产值同比增长6%，比一季度高2个百分点;规上工业增加值同比增长7%，其中中国-东盟产业合作区玉林片区规上工业增加值同比增长9%。

今年以来，玉林工业经济呈现健康发展的态势。1至4月，全市企业上规入统工作起步喜人，新增工业企业46家以上，创同期历史新高。工业用电持续高位增长，全市工业用电量21.4亿千瓦时，同比增长14.7%，高于全区平均水平9.3个百分点。

从行业分布来看，制造业是全球最大的工业大数据市场，主要受益于其对提高生产效率、质量和安全，降低成本和风险，创造新的商业模式和价值点的迫切需求。能源、交通、医疗、农业等行业也是工业大数据的重要应用领域，主要受益于其对优化资源配置、提升服务水平、增强社会福祉的重要作用。

未来三到五年，随着5G、工业互联网、人工智能等的发展，工业大数据将从探索起步阶段迈入纵深发展阶段，迎来快速发展的机遇期，全球工业大数据的竞争也将变得更为激烈。立足当前、着眼未来，制定出台《指导意见》意义重大。一是贯彻落实党中央、国务院工作部署的重要举措;二是有利于加快工业数字化转型进程;三是有利于凝聚各方共识，构建协同推进的工作体系，形成发展合力，着力解决突出问题，共建共创工业大数据生态。

随着工业大数据行业的快速发展，各类参与者都在加快布局和创新，形成了多元化的竞争格局。信息技术企业之间在基础设施、平台、软件和解决方案等方面展开激烈竞争;制造企业之间在利用工业大数据提升自身效能或者开发新的商业模式和价值点展开激烈竞争;专业服务机构之间在服务质量、服务范围、服务创新等方面展开激烈竞争。

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