在大数据背景下，工业企业信息化应用的研究已经成为推动企业转型和创新的关键因素。随着信息技术的快速发展，大数据技术的广泛应用，工业企业的生产模式、管理模式以及决策方式都正在经历深刻的变革。本研究主要探讨了以下几个方面：
1. 大数据定义与特性：大数据是指无法在一定时间内用传统数据处理工具进行采集、存储、管理和分析的海量、高速、多样的信息资产。其主要特征包括大量性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）和价值密度低（Value）。
2. 工业企业信息化需求：在大数据环境下，工业企业对信息化的需求主要体现在提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强市场竞争力等方面。通过信息化手段，企业可以实现生产过程的自动化、智能化，优化资源配置，提升决策的科学性和准确性。
3. 大数据技术在工业中的应用：大数据技术如数据挖掘、云计算、物联网（IoT）等在工业领域的应用日益广泛。例如，通过数据分析，企业能实时监控生产状态，预测设备故障，实现预防性维护；利用云计算平台，企业可以快速处理海量数据，提高数据处理能力；物联网则将生产设备与互联网连接，实现远程控制和智能管理。
4. 工业大数据的价值创造：大数据分析可以帮助企业发现隐藏的业务模式，预测市场需求，改进产品设计，甚至创新商业模式。通过对历史数据的深度分析，企业可以优化供应链，减少库存，降低运营成本。同时，通过对客户行为数据的分析，企业能提供更个性化的产品和服务，提升客户满意度。
5. 信息安全与隐私保护：大数据应用的同时，也带来了信息安全和隐私保护的挑战。工业企业必须建立健全的数据安全体系，确保数据的完整性和保密性，同时遵守相关法律法规，尊重并保护用户隐私。
6. 企业战略与组织变革：面对大数据的机遇，工业企业需要制定相应的战略规划，调整组织结构，培养数据驱动的决策文化。这可能涉及人才培养、流程再造、IT基础设施升级等多个层面。
7. 政策与法规支持：政府在推动大数据在工业领域应用中扮演着重要角色，通过制定相关政策，提供资金支持，鼓励企业进行技术创新和产业升级。
8. 国际案例分析：文中可能会列举一些国际上的成功案例，如通用电气（GE）的Predix平台，通过大数据分析优化工业设备的性能，或者西门子的MindSphere，一个基于云的开放式物联网操作系统，帮助企业实现数字化转型。
大数据背景下的工业企业信息化应用研究旨在探索如何借助大数据技术提升企业的核心竞争力，应对市场的快速变化，同时也为企业决策者提供了理论指导和技术支持。通过深入理解和有效应用大数据，工业企业能够实现更高的效率、更好的服务和更大的商业价值。
