「大數據」強調團隊合作 燙金專才成關鍵
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對於工業4.0及物聯網來說，其核心精髓一直都是數據，不過坐擁大數據的企業，不一定懂得如何應用，懂得應用的業者恐怕也苦無數據可用，該如何從中尋找藍海？也許最佳之道正是攜手共創（打個小廣告：3S Market就是最適合的資訊共創平台！）。
真正的物聯網和工業4.0，其真相很無聊，因為無法從表象，看到厲害的地方到底在哪裡。
如同一開始就破題的標題一般，對於工業4.0及物聯網來說，其核心精髓一直都是數據(data)。許多人以為是很炫的無人工廠，或者看得到一堆機械手臂飛來舞去，看似厲害但說穿了就只是已進行數十年的的自動化控制，若業者能把這件事情做得很好，那當然很優秀，也必然是一方之霸，這部分確實也是諸多工業電腦業者的擅場。
關於為何會有這樣的誤解或現象，我們得理解這些厲害的機器設備，其目的在解決什麼問題，不外乎是：
增加產能
提升效率
降低人工介入成本
降低錯誤
進而在達到這些要求的過程中，達到賺取更多生意和利潤的目的。
其核心賺錢的方式，並非是透過數據數據採集利潤，而是透過達成客戶的訂單要求，達成交貨任務賺取利潤。這就是單純buy ＆ sell模式(買進賣出模式)，就算你透過比較複雜的系統整合、營利，本質還是不變。
套句在Facebook看到施典志提到的：
有太多平台/服務有很多用戶，這些用戶會產生很多data，可是平台不會用......
本來是坐擁寶山，結果自己搞成坐擁金寶山。
但這一類廠商卻成了真正會做數據營利業者的客戶，這是很有趣的現象。目前台面上號稱提供工業4.0產品的業者，你若真的去看其實際產品內容，大多都是打著工業4.0或者工業物聯網，但是你可能沒看到旁邊小字寫的是「ready」，而非「total solution」。
這意思是我們賣你的是空機啊!操作系統和Office請找微軟，安裝服務再找個其他廠商幫你，這恐怕才是真相。
或者也可以要求供貨商讓你看他們的工廠，好好瞭解在這疑似高度自動化的背後，數據到底如何協助供貨商自身？是否選擇做數據應用的業者，就是徜徉在藍海了呢？
理論上應該要是的，不過懂得應用數據的業者或新創最的痛點，恐怕也是數據本身究竟該從何而來？這些數據往往得依靠自身的挖掘能力，或者與其他有能力產生數據的業者配合，才有發揮的機會。
不過這其實帶來了機會。跨產業合作並且擁有共同升級的機會，目前台面上懂得運用數據的業者，除了如google一類的大型業者，其餘都還是相對小型的業者或新創；而傳統有能力產生數據的企業，通常到現在都還挺能賺錢的，所以最佳之道就是攜手共創，傳統業者也別想著要建立自己的數據團隊，除了基因不合以外，動機不同也很難讓好的數據團隊在企業內發生，並非不可能，只是代價比較大。
攜手共創有哪些方式呢?
直接給數據、給案子，和數據/AI業者合作 。
為了賺取未來價值，最好也開始投資中小型數據/AI新創。
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