平台层主要以PaaS平台为主，向下通过网络层和感知层，对终端收集到的信息进行处理、分析和优化等，向上服务于应用层，为应用服务商提供应用开发的基础平台。
按照厂商类型区分：运营商、ICT企业、互联网、工业制造厂商和第三方物联网平台；
按照平台功能区分：设备管理平台（DMP）、应用使能平台（AEP）、连接管理平台（CMP）、业务分析平台（BAP）
涉及企业
中国电信：中国电信全面整合了自身的云、网和生态等优势资源，打造了智能物联网开放平台（CTWing）。CTWing 由连接管理、应用使能和垂直服务三大板块构成，全球化、安全可信的端到端服务贯穿始终。
华为云：华为云是华为的云服务品牌，将华为 30 多年在 ICT 领域的技术积累和产品解决方案开放给客户，致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务，赋能应用、使能数据、做智能世界的“黑土地”，推进实现“用得起、用得好、用得放心”的普惠 AI。
中国联通：网络通信能力开放业务，旨在将智能化终端、运营商定制化网络资源、移动互联网、物联网等业务进行整合，为用户带来云化部署、一点受理、服务全国、灵活定义的网络能力服务。依托中国联通匠心网络，基于通信服务、网络策略、安全认证、大数据分析、5G 和物联网六大核心能力，其将围绕“物联网平台+”生态战略，打造以物联网平台为核心的业务体系，构建一个覆盖物联网产业链“云管端芯”的生态系统。主要产品包括平台能力、连接服务、物联网解决方案。
诺基亚： IMPACT 提供了一个安全、基于标准的简化 IoT 平台，可在此基础上构建和扩展新的 IoT。IMPACT 平台定位于水平化的物联网基础通用平台，具有连接管理、设备管理、数据采集和分析、应用开放使能以及基于感知的安全保障等功能。诺基亚 IMPACT 物联网平台是全球首个与芯片级深度合作并开放源码的物联网硬件平台，目前诺基亚 IMPACT 平台共管理着全球超过 15 亿部终端。
中国移动：ONEnet 中移物联网有限公司基于物联网技术和产业特点打造的开放平台和生态环境。中国移动物联网开放平台始终秉承开放合作的态度，为智能硬件创客和创业企业提供硬件社区服务，为中小企业客户物联网应用需求提供数据展现、数据分析和应用生成服务，为重点行业领域/大客户提供行业 PaaS 服务和定制化开发服务。
阿里云link平台：阿里云 link 物联网平台为阿里云 IoT 提供的云服务平台。物联网平台提供安全可靠的设备连接通信能力，支持设备数据采集上云，规则引擎流转数据和云端数据下发设备端。此外，也提供方便快捷的设备管理能力，支持物模型定义，数据结构化存储，和远程调试、监控、运维。
百度智能天工：百度智能云天工物联网平台是百度打造的物联网生态环境。百度天工提供通用的物联网设备连接、设备管理、IoT 边缘及数据流转能力，赋能产业应用。以云-边-端及时空数据管理能力为核心优势，提供完善易用的物联网基础设施，为重点行业提供端到端物联网解决方案。京东小京鱼：京东小京鱼面向智能行业全面开放，全面覆盖智能生活场景，赋能智能硬件、智能家居、智能车载等领域，提供“技术+服务+渠道”的一站式智能解决方案。可以通过集成小京鱼让智能产品获得听觉、视觉、学习能力以及音乐、新闻、购物等海量服务，并获得千万级设备控制能力。用户可以通过创新化的交互方式，随时随地获取服务。
小米 IoT 平台：小米面向消费类智能硬件领域的开放合作平台，面向智能家居、智能家电、健康可穿戴、出行车载等领域，开发者借助小米 IoT 平台开放的资源、能力和产品智能化解决方案，能够以极低的成本快速提升产品的智能化水平，满足不同用户对智能产品的使用需求和体验要求，与加入小米 IoT 的其他开发者共同打造极致的智能生活体验。
IBM Watson Iot:全球领先的物联网平台供应商。IBM Watson Iot 提供全面管理的云托管服务，旨在简化并从 IoT 设备中获得价值。其提供对 IoT 设备和数据的强大应用程序访问；执行强大的设备管理 *** 作，同时存储和访问设备数据，连接各种设备和网关设备；使应用程序与已连接的设备、传感器和网关进行通信并收集数据。ThingWorx 平台是专为工业物联网（IIoT）设计的完整端到端技术平台。ThingWorx 平台是通过平台以及基于平台的解决方案，帮助企业实现以研发工艺和产品生命周期管理为主的工业互联和应用。同时，它提供工具和技术，使企业能够快速开发和部署强大的应用程序和增强现实（AR）体验。
浪潮云洲工业互联网平台基于自身在智能制造及 ICT 融合能力的基础上，构建以产业互联为核心，以标识解析为抓手，以云计算、大数据、区块链、5G 等新兴技术为支撑的工业大数据服务体系。浪潮云洲是中国最有客户价值的工业互联网平台，其面向企业、政府、园区三大主体，提供工业云、QID、工业 PaaS、工业大数据、应用服务五层架构服务，实现对设备、产品、业务系统，以及开发者、供应商、客户、员工的七类连接，形成“云、QID、云 ERP”全堆栈能力，致力于工业互联网基础设施建设，打造数字基建下的工业新大陆。
新华三物联网拥有感知层、网络层、平台层、应用层端到端全栈式架构。其中，平台层的新华三绿洲物联网平台，定位为应用使能平台 AEP（Application Enablement Platform）,采用基于容器技术的微服务架构，具备大规模数据处理和分析能力，能够提供物联网泛在连接技术、多协议定位服务、边缘计算和 SDK（软件开发工具包）等模块。
中国通服是中国信息化领域的领先服务提供商，提供电信基础设施服务、业务流程外包服务、通用设施管等服务。2006 年 12 月 8 日，公司发行的 H 股在香港联交所主板成功上市。通服物联是由中国通信服务股份有限公司倾力打造的集团级产品，定位“新一代数字世界基础设施服务商”，聚焦 IoT 服务，使能 IoT 创新。产品包含开发服务平台、设备运营服务平台、服务云和维护云。通服物联提供在智慧城市、工业互联网、智慧家庭、智慧园区等众多领域一系优质产品及解决方案。
海尔卡奥斯物联生态科技有限司立于 2017 年 4 月，主要运营和工业互联平台，其业务涵盖工业互网平建设和营，工业智能技术究和应用，智能厂建设及软件集成服务（精密模、智能装备和智能控制）、能源理业务板块，助力中企业实大规模制造大规模定制开级快速型，始终秉承国家工业互联平的命，为用户、企业和资源创造和分享价值，创引全球工业互联网态品牌。
树根互联股份有限公司是国家级跨行业跨领域工业互联网平台企业，也是连续两年、唯一入选 Gartner IIoT 魔力象限的中国工业互联网平台企业。树根互联旗下的根云平台可以面向机器制造商、设备使用者、政府监管部门等社会组织，在智能制造透明工厂管理，机器在线管理（服务、智造、研发、能源）、产业链平台、工业 AI、设备融资等方面提供数字化转型服务。
xIn3Plat（宝信软件）：2020 年 12 月 22 日，中国宝武及宝信软件推出中国宝武工业互联网平台 xIn3Plat。xIn3Plat 由宝信软件自主研发，依托于宝信软件 40 余年的发展积淀，从钢铁起步腾飞，并持续赋能非钢行业，在促进中国制造企业发展方式转变等方面作出突出贡献。xIn3Plat 包含面向工业领域的工业互联平台 iPlat 和面向产业领域的产业生态平台 ePlat。
航天云网是中国航天科工集团有限公司联合所属单位共同出资成立的高科技互联网企业，成立于 2015 年 6 月 15 日。基于 INDICS 平台面向航天科工打造了专有云，面向国内市场打造了航天云网，面向国际市场打造了国际云，为政府、行业组织、企业等用户提供基于“互联网+智能制造”的二十类服务。
Predix（GE 通用电气）：工业互联网 *** 作系统 Predix 正在为数字工业企业提供强大助力，进而推动全球经济的发展。通过连接工业设备、分析数据和提供实时见解，Predix 在工业应用的构建、部署与运营方面向客户提供所需项目。基于 Predix 的应用程序，GE 和非 GE 资产的性能正在不断提升至全新的水平。
MindSphere 是西门子推出的一种基于云的开放式物联网 *** 作系统，它可将产品、工厂、系统和机器设备连接在一起，使您能够通过高级分析功能来驾驭物联网(IoT)产生的海量数据。
研华科技：创立于 1983 年，是全球领先、值得信赖的创新型嵌入式、自动化产品解决方案提供商，提供包括完整的系统集成、硬件、软件、以客户为中心的设计服务和全球物流支持等。研华 WISE-PaaS 工业物联网云平台，是一个集成的物联网服务平台，旨在从边缘到云端提供可 *** 作的洞察力。用户能够轻松安全地连接，管理和吸收大规模的物联网数据，实时处理和分析/可视化数据。
小匠物联平台是智能家居品牌提供智能化解决方案的服务商。小匠物联可助力传统企业快速接入物联网，提供全球化基于云端的设备远程控制和管理，可靠安全地将您的产品连接到物联网。致力于为智能家电企业和企业健身器材厂商提供完整的产品智能化物联网整体解决方案。小匠物联的模式，主要分为两个部分，一个是 SAAS，另一个是其自主研发的 QUMIOS。
云智易智慧物联作为全国领先的智慧空间物联网科技企业，属于物联网平台层的平台服务提供商，为泛不动产行业提供智慧家居、智慧社区和产业园区/商业、智慧办公、智慧公寓等多场景的智慧物联解决方案，包括物联网平台、应用中台、物联网 SaaS 服务、X-Brain AI盒子和物联网咨询服务等。
广云物联是一家专业物联网解决方案商，致力于为企业提供物联网软硬件开发服务。 包括行业主流物联网平台接入服务，企业私有物联网平台开发服务，物联网硬件二次开发、技术支持、销售供应等服务。产品包含消费物联网、商业物联网、工业互联网的平台和解决方案以及物联网硬件。机智云是国内领先物联网厂商，公司 2005 年创立，主营业务为物联网开发和云服务平台服务。聚焦物联网、云计算、大数据和人工智能产业，采用微服务架构，为需要 IoT 需求的企业提供 IoT 产品全生命周期管理运营系统，涵盖设备管理、连接管理、应用开发、数据分析、BI 系统、智能决策、金融计费与第三方系统互联等功能，同时平台开放 API 接口，帮助企业打通内外部经营管理系统（CRM、ERP 等），已服务交通物流、新能源、工业互联、医疗健康、消费电子等众多行业，并在多个行业实现市场覆盖率领先。主要有两条产品服务线，分别为终端产品智能化服务和行业解决方案服务。
Walle物联网平台（深圳宏电）
KySCADA（东土科技）
HanClounds工业互联网平台（瀚云科技）
H-IIP（忽米网）
寄云科技
科远智慧
蘑菇物联
浙江蓝卓
Tn工业互联网平台（中之杰）
达闼科技（全球首家云端机器人运营商）
第四范式（人工平台与技术服务提供商）
旷视科技（深度学习，全球领先的人工智能产品和解决方案公司）
明略科技（全球企业级数据分析和组织智能服务平台）
深兰科技（快速成长的人工智能领先企业）
思必驰（对话式人工智能平台公司）
搜狗
腾讯优图（腾讯旗下顶级的机器学习研发团队）
依图科技（人工智能创新型研究）
云从科技（更高效的人机协同解决方案提供商）
大数据物联网对于工业发展很重要，整理的成都大数据物联网公司，希望对你有所帮助：
川大智胜
四川川大智胜软件股份有限公司成立于2000年11月，是我国空中和地面智能交通领域具有自主知识产权的大型软件和重大设备供应商。
久远银海
四川久远银海软件股份有限公司是由中国工程物理研究院实际控制、久远集团国有控股的中物院军转民支柱型企业，是专注于民生及国防领域的行业解决方案商、自主知识产权应用软件产品和服务提供商。
成都探码科技
成都探码科技是由一批海归技术团队、知名学者、行业精英共同打造的专注于互联网和大数据领域研究与运用的高新技术企业。公司依托自研强大的大数据技术核心，致力于大数据产业生态链的构建，已在互联网、健康、农业、交通、政务、金融业等产业都成功实现了产品运用， 团队规划构建具备国际领先的大数据SaaS平台，为产业应用奠定基础。
三泰控股
成都三泰控股集团股份有限公司成立于1997年，经过20年的发展，已经从早期单一的研制金融自助设备，到提供金融外包服务，现正朝向建设智慧城市社区24小时便民服务平台，提供多种线上线下便民服务，进而提供综合金融便民服务。
亚信
亚信自1993年4月创立，秉持“把互联网带入中国”的理想，深耕中国电信基础网络运营支撑系统，为大型企业自主创新、转型升级提供大型软件产品与定制化服务。亚信2014年开启产业互联网战略转型，致力于成为产业互联网领航者。
数之联科技
成都数之联科技有限公司成立于2012年，由中国大数据周涛创办，是中国领先的大数据解决方案提供商。公司致力于帮助政府和企业设计大数据顶层规划，为客户提供数据采集、存储、治理、分析、应用和可视化等大数据全产业链综合服务。
卫士通
卫士通信息产业股份有限公司，国内知名密码产品、网络安全产品、互联网安全运营、行业安全解决方案综合提供商，首批商密产品研发、生产、销售资质单位，首批涉密信息系统集成甲级资质单位，国内专业从事网络信息安全的上市公司，专注网络信息安全，致力打造从芯片到系统的全生命周期安全解决方案，为党政军用户、企业级用户和消费者提供专业自主的网络信息安全解决方案、产品和服务。
排名不分先后！
数博会上的那些‘前沿’第6期
大数据赋能智慧城市 科大国创再度亮相2019数博会
据了解，科大国创于2000年在合肥成立，是一家面向国民经济各领域提供软件、大数据、物联网和人工智能等产品和解决方案的高 科技 企业。经过十几年的发展，科大国创目前已经形成了三大业务板块：
一是行业软件及大数据业务板块，围绕智慧产业、智慧政务、智慧民生，积极推进“智慧+”应用的战略落地；
二是 “互联网+”业务板块，利用现代信息技术手段与现代物流行业深度融合，以“互联网+”的思维打造“互联网+物流+金融”云服务平台；
三是人工智能业务板块，通过资本方式进入 汽车 产业，打造具有核心竞争力的软硬件一体化的电动 汽车 BMS智能产品。
科大国创坚持技术与市场高度结合的发展思路，在“互联网+”方面，打造了“互联网+物流+金融”的运营服务平台；在大数据应用方面，科大国创参与了多项国家和省市级大数据战略部署，并在政务大数据、信用大数据、运营商大数据、金融大数据、电力大数据和 健康 大数据等领域取得了价值应用；在人工智能领域，公司加大研发投入和积极布局，大数据驱动的智能软件的相关产品已在行业落地，智能化的高可信软件验证已取得初步成果，为公司未来的发展打下了坚实的基础。
科大国创总裁董永东在接受媒体采访时曾透露，科大国创在今后的发展中将继续坚持以应用为王。他认为“目前，全 社会 智能化的应用在爆发式的增长，各个领域的智能化还有很大的发展空间。”
作为数博会的“老朋友”，科大国创在本届数博会上将展出智慧政务、智慧民生、智慧交通及物联网等领域的产品及领先的解决方案。在智慧政务领域，将重点展出智慧运营管理中心、信用平台、智慧管廊；在智慧民生领域将展出智慧社区和智慧校园；智慧交通领域将结合相关应用产品，展出科大国创新型智慧交通解决方案；物联网领域将推出农业物联网、梯联网及智慧灯杆。届时，将在2019数博会展览区W2号馆A01号展位与大家的见面。
（数据观方茶云）
九纯健科技温湿度传感器_温湿度监控系统_冷链监控_冷链溯源云平台_九纯健科技-科技创立于2004年，是专业从事传感器、物联网开发与应用的国家级高新技术企业。现由专业的技术开发，市场营销，智能硬件生产基地等公司和团队组成。九纯健科技提供IOT物联网智能硬件及大数据软件平台服务，结合不同行业特点为用户提供最适用的工业物联网智能硬件及软件平台服务。在市场成功实施约12000多个工程项目。基于IOT物联网智能硬件技术及大数据云平台技术的医药冷链溯源及农产品冷链标准化溯源平台、网格化大气扬尘噪声监测平台、智慧城市之地下管廊环境综合监控项目、居民取暖热力数据监测传感器及信息采集平台，危化工业园区、化工工厂区、危化品仓储区、烟花爆竹厂、城市加油、加气站等易燃易爆、有毒有害气体及环境参数监测，预警发布；城市立交桥、涵洞、低洼道路等积水监测预警发布等项目系统平台，及其他行业综合IOT物联网平台监控项目的软硬件定制服务。
九纯健保定物联网研发、生产基地，于2019年1月28日落地中关村创新基地。经过近1年多发展，对于IOT工业物联网项目，获得已授权专利/软件著作权等知识产权10项，已申请发明专利2项，实用新型2项。九纯健科技作为国家高新技术企业，也是创新型企业，拥有ISO9001质量管理体系认证、3A企业信用认证，欧盟CE产品认证、RoHS认证，产品防爆证书、检测/校准证书、IP65/IP66/IP68防护等级认证等。
随着“大数据时代”的来临，企业越来越重视数据的作用，数据给企业带来的价值也越来越多。本文档将介绍大数据给企业带来的机遇与挑战以及企业的大数据解决方案。
第一步先搞清楚什么是大数据？他不是简单的大量数据或海量数据，而是有着4V特征的数据金矿。他给我们的企业会带来机遇与挑战。
第二步我们根据大数据的特征，分析企业大数据平台要迎接大数据的挑战，应该具备什么样的能力。
第三部分，基于大数据平台要求，我们提出一个企业大数据的技术解决方案，介绍解决方案是如何解决大数据难题。
最后我看一看大数据应用当前存在的问题，未来将会怎样发展。
什么是大数据？
从数据角度看，大数据不是简单的大和多，大数据致电一把柒叁耳零一泗贰五领，而是有着4V的特征。简单说就是体量大、样式多、速度快、价值低。
体量大：最新研究报告，到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到352ZB。我们说大数据时，一般企业数据量要达到PB级才能称为大数据。
样式多：除了量大，大数据还包括了结构化数据和非结构化数据，邮件，Word,，音频信息，视频信息等各种类型数据，已经不是以往的关系型数据库可以解决的了。
速度快：这里说的是数据采集的速度，随着电子商务、移动办公、穿戴设备、物联网、智能小区等等的发展，数据产生的速度已经演进到秒级。企业要求能够实时获取数据，实时进行决策。
价值低：指的是价值密度，整个数据的价值是越来越高，但是因为数据量的壮大，数据价值密度也相应降低，无价值数据要占据大部分，企业需要从海量的业务中寻找价值。
从开发人员角度看，大数据和以往的数据库技术、数据仓库技术是不同的，他代表以Hadoop、Spark为首的一系列新技术。
这类技术的显著特点是：分布式、内存计算。
分布式：简单的说，分布式就是将复杂的、费时的任务拆分为多个细小的任务，并行处理。这里的任务就包含了数据采集、数据存储、数据处理。
内存计算：实质上就是CPU直接从内存而非硬盘上读取数据，并对数据进行计算、分析。内存计算非常适合处理海量的数据，以及需要实时获得结果的数据。比如可以将一个企业近十年几乎所有的财务、营销、市场等各方面的数据一次性地保存在内存里，并在此基础上进行数据的分析。
数据挖掘：大数据的核心实际上还应该包括数据挖掘技术，这是一个和统计学联系紧密的技术，粗略的划分为分类、聚类、预测、关联四大类，可从大量的、不完全的、模糊的数据中利用数学方法，提取出潜在的规律或知识。
大数据平台要求
大数据的能力分为数据采集、数据存储、数据计算或处理、数据挖掘、数据展现五个方面。
数据采集：需要对于海量数据、实时数据的采集能力，这是数据利用的第一步。
数据存储：对应大数据特点，需要大容量、高容错、高效率的存储能力，这是数据利用的基础。
数据计算：需要强大、廉价、快速的数据处理货计算能力，强大对应大数据的量大、类型多，廉价对应大数据的价值密度低，快速对应大数据的速度快，这是大数据能够发展的关键。
数据挖掘：要能够全角度、多方位的立体分析挖掘数据价值，应用好数据挖掘才能将数据转化为价值，这是数据利用的核心。
数据展现：多途径、直观、丰富的数据展现形式是数据的外在形象，这是数据应用的亮点，是能够得到用户认可的窗口。
以上是对于大数据平台需要解决的问题，必须具备的能力，数据提出的要求。
技术解决方案
企业大数据解决方案从数据处理流程上分为数据采集层、数据存储层、数据计算层、数据挖掘层、数据展现层，每一层解决大数据所需的关键难题。其中标黄的部分是传统数据处理技术。
数据采集层：
数据采集技术分为实时采集和定时采集，实时采集采用Oracle GoldenGate等工具，实时增量采集数据，保证数据的及时性；定时采集采用SAP Data Services等工具相结合的方式，定时抽取数据，主要用于大批量、非实时性数据。加入kettle、sqoop等分布式ETL工具，丰富多样化数据抽取服务，同时加入整合实时数据的kafka服务，处理大量实时数据。
数据存储层：
数据存储区在传统oracle的基础上，加入分布式文件系统、分布式列式数据库、内存文件系统、内存数据库、全文搜索等模块。其中，分布式文件系统ceph由于拥有数据分布均衡，并行化度高等特性，所以用于存储非结构化数据；分布式文件系统Hdfs由于拥有极佳的扩展性和兼容性，用于存储其他结构化数据；列式存储数据库hbase主要用于存储特定需求的海量数据，以供运算查询等服务。
数据计算层：
计算层采用标准SQL查询、全文搜索、交互分析Spark、实时数据处理Streaming、离线批处理、图计算Graph X等技术，对结构化数据、非结构化数据、实时数据、大批量数据进行数据计算处理。
核心计算方式spark内存计算引擎的优势：
轻量级快速处理。
易于使用，Spark支持多语言。
支持复杂查询。
实时的流处理。
可以与Hadoop和已存Hadoop数据整合。
可以与Hive整合
数据挖掘层：采用Spark_Mllib、R、Mhout等分析工具，依据模型分析引擎创建模型、算法库。由模型算法库对模型进行训练，生成模型实例，最后依据模型实例进行实时决策及离线决策。
数据展现层：提供门户展现、数据图表、电子邮件、办公软件等多种数据分析方式，在展现途径上可支持大屏幕、电脑桌面、移动终端等。
结束语
随着高性能计算机、海量数据的存储和管理的流程的不断优化，技术能够解决的问题终将不会成为问题。真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节：
第一、数据收集和提取的合法性，数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。
任何企业或机构从人群中提取私人数据，用户都有知情权，将用户的隐私数据用于商业行为时，都需要得到用户的认可。然而，目前，中国乃至全世界对于用户隐私应当如何保护、商业规则应当如何制定、触犯用户的隐私权应当如何惩治、法律规范应当如何制定等等一系列管理问题都滞后于大数据的发展速度。未来很多大数据业务在最初发展阶段将会游走在灰色地带，当商业运作初具规模并开始对大批消费者和公司都产生影响之后，相关的法律法规以及市场规范才会被迫加速制定出来。可以预计的是，尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔，但是由于受到数据采集的限制，能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。数据源头的采集受限将限制大数据的商业应用。
第二、大数据发挥协同效应需要产业链各个环节的企业达成竞争与合作的平衡。
大数据对基于其生态圈中的企业提出了更多的合作要求。如果没有对整体产业链的宏观把握，单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据，无法了解产业链各个环节数据之间的关系，对消费者做出的判断和影响也十分有限。在一些信息不对称比较明显的行业，例如银行业以及保险业，企业之间数据共享的需求更为迫切。例如，银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的数据库，让其成员能够了解到单个用户的信用记录，消除担保方和消费者之间的信息不对称，让交易进行的更为顺利。然而，在很多情况下，这些需要共享信息的企业之间竞争和合作的关系同时存在，企业在共享数据之前，需要权衡利弊、避免在共享数据的同时丧失了其竞争优势。此外，当很多商家合作起来，很容易形成卖家同盟而导致消费者利益受到损失，影响到竞争的公平性。大数据最具有想象力的发展方向是将不同的行业的数据整合起来，提供全方位立体的数据绘图，力图从系统的角度了解并重塑用户需求。然而，交叉行业数据共享需要平衡太多企业的利益关系，如果没有中立的第三方机构出面，协调所有参与企业之间的关系、制定数据共性及应用的规则，将限制大数据的用武之地。权威第三方中立机构的缺乏将制约大数据发挥出其最大的潜力。
第三、大数据结论的解读和应用。
大数据可以从数据分析的层面上揭示各个变量之间可能的关联，但是数据层面上的关联如何具象到行业实践中？如何制定可执行方案应用大数据的结论？这些问题要求执行者不但能够解读大数据，同时还需深谙行业发展各个要素之间的关联。这一环节基于大数据技术的发展但又涉及到管理和执行等各方面因素。在这一环节中，人的因素成为制胜关键。从技术角度，执行人需要理解大数据技术，能够解读大数据分析的结论；从行业角度，执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联，并且将大数据得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来；从管理的角度，执行人需要制定出可执行的解决问题的方案，并且确保这一方案和管理流程没有冲突，在解决问题的同时，没有制造出新的问题。这些需求，不但要求执行人深谙技术，同时应当是一个卓越的管理者，有系统论的思维，能够从复杂系统的角度关联地看待大数据与行业的关系。此类人才的稀缺性将制约大数据的发展。
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