趋势8:工业大数据成为工业互联网发展的重要引擎
工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着工业信息化的进一步发展，工业企业也进入了互联网工业新的发展阶段。信息技术和大数据分析技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器等技术在工业企业得到广泛应用，工业企业所拥有的数据也日益丰富，从而进一步形成了工业大数据。工业设备所产生、采集和处理的数据量非常大，而且非结构化数据也非常多。因此，工业大数据的处理和有效挖掘也成为重要的课题。工业大数据应用将成为工业企业创新和发展的重要引擎。
工业大数据在工业企业有诸多方面的应用：
(1)在产品创新方面，企业可以对客户使用产品过程中的行为进行数据上报及分析，以了解客户需求和行为，从而启发创新;
(2)在产品故障诊断与预测方面，企业可以对产品运行过程中的各种关键运行参数实时分析，以实现故障诊断和预测，如GE在航空发动机实现物联网连接，通过传感器把发动机运行时的各种关键参数实施回传到云端进行实时分析;
(3)在工业生产流程优化方面，利用大数据可以掌握某个流程是否偏离标准，快速发出报警及时调优;或监控生产过程中的能耗异常环节，从而进行能耗的优化;
(4)在工业生产故障分析及预测方面，通过智能传感器等数据传输设备，把工业生产流程中关键设备的实时参数状态回传到云端并进行实时分析，实时掌握异常情况，并作出预警和预测，提前进行检测;
(5)在供应链优化方面，对市场数据、客户数据、企业内部数据、供应商数据等相关供应链数据进行集成和关联分析，以实现仓储和配送的优化，提升生产和销售的效率。
趋势9：随着大数据的全方位发展，大数据安全机遇和挑战并存
随着大数据的发展和落地，大数据的安全稳定也将会逐渐被重视。对于拥有大数据厂商来说，最大的挑战就是数据安全;对于安全厂商来说，最大的机遇也是数据安全。网络和数字化生活也使得犯罪的分子更容易获取关于他人的信息，也有更多的骗术和犯罪手段出现，所以，在大数据时代，无论对于数据本身的保护，还是对于由数据而演变的一些信息的安全，对大数据分析有较高要求的企业将至关重要。
大数据安全是跟大数据业务相对应的，与传统安全相比，大数据安全的最大区别是安全厂商在思考安全问题的时候首先要进行业务分析，并且找出针对大数据的业务的威胁 ，然后提出有针对性的解决方案。比如，对于数据存储这个场景，目前很多企业采用开源软件如Hadoop技术来解决大数据问题，由于其开源性，但是其安全问题也是突出的。因此，市场需要更多专业的安全厂商针对不同的大数据安全问题来提供专业的服务。
另外，在大数据应用日益重要的今天，数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。商业数据、政府机构数据和个人数据的共享应用，不仅能促进相关产业的发展，也能给我们的生活带来巨大的便利。但是，制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规有待进一步完善，开放与隐私保护如何平衡。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私，逐步加强隐私立法，将是大数据时代的一个重大挑战。
趋势10：大数据人才需求增多，越来越多的机构参与到大数据人才培育中
一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如，大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等等。具有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。
而由于有强烈的市场需求，高校也将逐步开设大数据相关的专业，以培养相应的专业人才。企业也将和高校紧密合作，协助高校联合培养大数据人才。如IBM 全面推进与高校在大数据领域的合作，引入强大的研发团队和业务伙伴，推动“大数据平台”和“大数据分析”的面向行业产学研创新合作以及系统化知识体系建设和高价值人才培养。
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用经验的大数据建设专业队伍。目前大数据相关人才的欠缺将阻碍大数据市场发展。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。