工業(yè)領(lǐng)域數(shù)智化起步相對較晚，工業(yè)數(shù)據(jù)也更為復(fù)雜，涉及研發(fā)、生產(chǎn)、管理、運維、服務(wù)等多個環(huán)節(jié)，因而數(shù)據(jù)管理工作的推進(jìn)也相對滯后，和金融行業(yè)、電信行業(yè)相比還有較大的差距。主要問題和挑戰(zhàn)有以下四個方面：

1. 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱
     我國工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)資源存量普遍不大。同時，管理手段比較落后，大多企業(yè)仍在使用紙質(zhì)或更原始的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)孤島幾乎是所有企業(yè)都面臨的困境。
     從單一企業(yè)內(nèi)部來看，存在著不同時期由不同供應(yīng)商開發(fā)建設(shè)的客戶管理、生產(chǎn)管理、銷售采購、訂單倉儲、財務(wù)人力等眾多IT系統(tǒng)，可謂煙囪林立。而要深度推進(jìn)智能化，不僅信息系統(tǒng)要橫向互通，還要進(jìn)一步縱向打通IT和OT兩界的數(shù)據(jù)，難度非常大。而且，企業(yè)越大，管理和技術(shù)包袱越重。
     從產(chǎn)業(yè)鏈來講，工業(yè)企業(yè)的上下游供應(yīng)鏈之間缺少數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。大部分企業(yè)并沒有實現(xiàn)供應(yīng)鏈協(xié)同，銷售訂單和采購訂單還依賴于傳統(tǒng)的電子郵件或者紙質(zhì)傳遞。這種傳統(tǒng)的方式很難做精準(zhǔn)的銷售預(yù)測，更別說做個性化的定制。

2. 數(shù)據(jù)治理滯后
     工業(yè)企業(yè)對于數(shù)據(jù)治理的重要性認(rèn)識正逐步提高，但實際進(jìn)行的數(shù)據(jù)治理工作卻不容樂觀。
     大多數(shù)工業(yè)企業(yè)缺乏專門的數(shù)據(jù)管理組織，投入數(shù)據(jù)管理的人力也有限，且大部分做的是數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ)工作，缺少頂層規(guī)劃和管理的組織架構(gòu)和人員。有部分企業(yè)建立了數(shù)據(jù)管理的相關(guān)制度、標(biāo)準(zhǔn)、流程及績效管理機(jī)制，但很多企業(yè)在這方面都是缺失的。
     數(shù)據(jù)管理的技術(shù)手段也相對落后。有部分大型企業(yè)實施了主數(shù)據(jù)管理平臺，只有極少數(shù)企業(yè)實施了數(shù)據(jù)治理平臺，而絕大部分企業(yè)都沒有任何數(shù)據(jù)管理的工具，對元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)等缺乏標(biāo)準(zhǔn)管理、質(zhì)量管理、安全管理、全生命周期管理的手段。
     因為數(shù)據(jù)管理缺失，技術(shù)手段落后，導(dǎo)致企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量難以得到保障，數(shù)據(jù)共享困難，數(shù)據(jù)的價值不能得到充分的挖掘和變現(xiàn)。

3. 數(shù)據(jù)交易法規(guī)尚不完善
     工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)在跨企業(yè)、跨行業(yè)的數(shù)據(jù)流通和共享，數(shù)據(jù)在流動過程中才能產(chǎn)生價值。從全行業(yè)看，發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)從單一企業(yè)內(nèi)的局部優(yōu)化，到整個產(chǎn)業(yè)鏈的全局優(yōu)化的跨越，必然要實現(xiàn)整個供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的數(shù)據(jù)流通，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)數(shù)據(jù)的共享。
     目前，雖有多家活躍于市場中的數(shù)據(jù)交易中心，但數(shù)據(jù)流通的合法、合規(guī)性仍未得到應(yīng)有的重視，現(xiàn)行法律對于數(shù)據(jù)流通的很多問題都沒有明確，許多工作仍以行業(yè)自律的模式開展。工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)流通需求與日俱增，規(guī)范數(shù)據(jù)的共享和開放刻不容緩，需要有關(guān)方面的高度重視，并有待相關(guān)法律規(guī)定和政策的完善。

4. 數(shù)據(jù)價值難以量化評估
     盡管有很多人意識到數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn)，但是對無形資產(chǎn)的評估比較困難，尤其是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的量化和評估。首先缺乏財務(wù)量化模型，不知道如何評價數(shù)據(jù)價值；其次數(shù)據(jù)要在交易過程中才能變現(xiàn)，而在內(nèi)部流通的過程中卻不能折算成財務(wù)意義上的價值，因此其在企業(yè)內(nèi)的價值無法體現(xiàn)在財務(wù)報表上。
     數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域的流動，橫向可以跨越設(shè)計、采購、生產(chǎn)、銷售、售后服務(wù)等價值鏈，縱向可以跨越戰(zhàn)略層與設(shè)備控制層。工業(yè)企業(yè)的特點是數(shù)據(jù)量大，不同類型、不同層級數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價值不一樣。如何準(zhǔn)確地評價這些數(shù)據(jù)的價值，需要相關(guān)機(jī)構(gòu)盡快研究和解決。
     數(shù)據(jù)治理投入大，在短期內(nèi)很難看到成效，而數(shù)據(jù)價值的評估又很難量化。因此，很多企業(yè)投入數(shù)據(jù)治理的意愿不大，這反過來又影響了企業(yè)數(shù)據(jù)的使用。

     綜上所述，數(shù)據(jù)治理會被越來越多的工業(yè)企業(yè)關(guān)注，我們市場營銷側(cè)也出現(xiàn)了很多客戶已經(jīng)在摸索或進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)治理的工作。恒遠(yuǎn)科技也在進(jìn)行數(shù)據(jù)治理相關(guān)研發(fā)、合作和客戶賦能工作，例如流程挖掘的研究、大數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)研究應(yīng)用等，進(jìn)一步實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值挖掘和數(shù)據(jù)智能化。