据统计，2014年我国规模以上制造业企业，数字化研发设计工具普及率已达54%，近5年年均增长4个百分点;关键工序数控化率达到30%，近5年年均增长4个百分点。2015年，我国企业数字化研发工具普及率达到59.7%。2016年我国企业数字化研发工具普及率达到61.8%。数字化生产设备联网率达到38.2%，关键工序数控化率达到33.3%。一批基于新应用、新模式的融合发展新业态加快涌现，做好车联网、工业互联网发展顶层设计。
在供给侧改革和消费升级的大环境下，如何在工业互联网、物联网的发展核心，都将会是未来抢夺工业4.0风口的方式。数据化运营所带来的高效，将会成为未来企业竞争的核心资源，这几乎已经成为所有企业的共识。但是，将业务梳理，搭建数据体系;是企业实现物联网智能化的基本条件。
在数据化时代，企业最大的资产就是数据本身。无论是创业小团队，还是大型集团企业。无论是已经有一定数据积累，或是从未接触过数据化运作的企业，都面临一个问题：数据库和数据运营团队的搭建。如何将数据资产进行轻量化，降低风险，是每个企业都会面临的问题。
资产轻量化运营，意味着把核心业务以外的行业合作全部外包出去，集中精力打造核心业务竞争力。将核心竞争力以外的业务剥离，这是企业轻量化运作的本质。
从竞争的角度来看，可以将企业资源聚焦于核心业务;进行单点突破，借助行业内的合作伙伴，加固竞争壁垒，提高企业竞争力。
从资源投放的角度来看，以有限的资源撬动行业内多方的合作杠杆，放大资源的价值产出，降低资源投放风险。
自建数据库，需要考虑数据的最高并发承载，根据业务的周期性，和突发增长量，企业所建的数据库将以业务周期最高的峰值作为数据库建设的参考标准;考虑到业务的周期性，除了应对高峰业务时段，平日的数据会造成资源浪费。
就好比全国的春运，如果国家以春运的人流量投入进行交通建设，那么在平日，将会有很大一部分资源闲置，所以春运大迁徙都是“堵”，但是如对于企业业务高峰却不允许“堵”，比如阿里的“双11”，从侧面角度讲，阿里云的数据资源再利用也是阿里云平摊数据建设成本的方式之一。
此外，自建数据库、团队搭建、运维成本高企，且回报周期长，平均回报周期普遍在3—5年后甚至更长。对于国内大部分中小型生产企业而言，自建数据，在经济转型的大环境下增加了经营风险，使用其他企业的数据库，会存在诸多数据安全、商业机密泄露等隐患。而对于有一定风险抵抗实力的大型生产商，也许可以忽视长周期的自建数据库建设风险和成本，但是，自建数据面临着另一个问题：由于数据孤立;无法在整合行业中形成规模效应，形成“数据孤岛”。
随着国家经济转型的发展趋势，为了解决数据化时代“数据孤岛”的问题，放大数据规模价值，由中国科学院计算机中心牵头运营的国家唯一的国家物联网标识管理公共服务平台项目运营。旨在保证国内企业的数据隐私和安全的同时解决国内物与物、人与物的信息互联互通的数据孤岛问题。
国家物联网标识平台能做什么
成本轻量化
作为国家唯一的物联网标识平台，其具备完善的企业数据应用功能，由中国科学院建立完善的数据编码体系，针对各行业的企业特点，提供各个层级的物联网标识数据服务。
IaaS(Infrastructure as a Service)国家物联网标识平台提供安全的数据存储、数据读取(查询)、数据注册等基础应用，解决物联网数据存储安全、数据互通问题。 1.数据基础框架：国家物联网标识管理公共服务平台，涵盖物联网标识编码管理体系的注册系统、查询系统和搜索系统等三大子系统，其物联网标识编码管理体系架构包括物联网统一标识编码体系和物联网统一标识服务体系。 2.数据解析框架：物联网统一标识编码体系针对各种异构标识编码，通过标识管理域的形式，在标识服务层面实现编码的统一;物联网统一标识服务体系包括标识解析器(实现物联网标识的统一服务)、基于DNS基础架构的统一标识服务体系、支持国际平等互通的对等解析架构。
PaaS(Platform as a Service)
物联网标识作为企业与消费者链接的载体渠道，基于标识的功能研发应用，在物联网趋势的大背景下，被赋予了更多场景应用的想象力。 1.标识功能拓展：从生产前的原材料采集追溯评估、到生产流水线与库存管理;从渠道分发、产品零售到售后服务、品牌体验，到最后的消费者品牌忠诚和价值文化追崇。标识搭建企业与消费者的一架桥梁。 2.数据价值挖掘：标识作为企业与消费者连接的渠道，让消费者与企业产生直接的互动和沟通成为了可能，企业可以通过标识对消费者的数据采集，绘制用户画像，预测市场需求，挖掘商业价值;消费者通过标识，能够直观了解产品的生产全流程，通过标识将消费者与企业品牌进行沟通、强化;丰富消费者与品牌的参与度，创作品牌忠诚。对于“以需定供”的智能工业4.0而言，直观了解用户，将是企业未来大数据挖掘新需求的重点。