在第四次工业革命的进程中，软件技术驱动的数字互联将会彻底改变整个社会，其影响范围之广、变革速度之快。我们认为以下技术可以引起第四次工业革命：
一、可能引起第四次工业革命的技术
1、可植入技术
人们越来越依赖电子设备，而这些设备与人体的联系也愈加紧密。设备不再仅仅是可穿戴的，还能够被植入体内，发挥通信、定位、行为监控及健康管理等功能。起搏器及人工耳蜗的发明只是一个开始，越来越多的健康设备将会涌现出来。这些设备将能感知疾病参数，提醒用户采取措施，发送数据至监测中心，甚至有可能自动投放药物进行治疗。智能文身以及其他独特的芯片将有助于进行身份识别及定位。有了植入式设备，原本需用口头表达的想法可以借助“嵌入式”的智能手机来完成，而一些隐含的想法和情绪也有望通过读取脑电波及其他信号的方式来传达。
2、数字化身份
3、视觉成为新的交互界面
眼镜式、头戴式及眼球追踪设备都会变得越来越智能，谷歌眼镜只是第一个成功尝试。在未来，人眼与视觉也将成为连接互联网及数字设备的新媒介。通过视觉与互联网中各种应用与数据直接连接，个人的感官体验经过调节后被加强，从而更具身临其境之感。而随着眼球追踪技术的兴起，智能设备可以向视觉界面输入信息，并通过眼球与之进行互动，对信息进行反馈。通过提供指令、信息可视化及交互作用，可使视觉成为一个即时、直接的交互界面，改变人们的学习、导航、指引和反馈方式，从而有助于人们更充分地与世界互动。
4、普适计算
数字化服务日渐变得无处不在，人们可以随时随地获得所需服务，无论是通过能联网的电脑，还是具备3G（第三代移动通信技术）、4G（第四代移动通信技术）或云服务的智能手机，均可实现。当前全球有43%的人能连接到互联网。仅2014年一年，就卖出12亿台智能手机。2015年，平板电脑的销量预计将超过个人电脑，而智能手机的总销量将达到电脑的6倍。81互联网的发展速度已经远超其他所有媒体渠道。据估测，过不了几年，全球3/4的人都能经常使用互联网。在将来，经常使用互联网和信息服务将不再是发达国家的福利，而会成为像饮用清洁饮用水一样的基本权利。由于无线技术所需的基础设施少于其他许多公共服务（如电力、道路与水），它的普及速度很有可能要远超过后者。因此，任何国家的任何人都将可以与地球上任一角落的人进行交流与互动。信息的产生和传播会比以往更加便利。
5、万物互联
6、数字化家庭
在20世纪，家庭使用的能源大部分直接用于个人消耗（如照明）。未来，这种能源需求会被更复杂设备的能源需求所超越，这些设备包括烤箱、洗碗机、电视和空调等。网络流量的消耗方式也与之类似：当前家庭的流量消耗主要集中在个人消费上，如通信与娱乐。随着家庭自动化快速发展，人们可以通过互联网控制照明、百叶窗、通风设备、空调、音视频播放设备、安防系统和家用电器。可提供各种服务的联网机器人也可以帮上忙，如进行真空吸尘等。
7、智慧城市
许多城市会将服务、公共设施以及道路接入互联网。这些智慧城市将能够对能源、物料流、物流运输及交通等领域进行管控。目前率先践行这一理念的地区，如新加坡和巴塞罗那，已经开始实施许多数据驱动的新服务，例如智能停车方案、智能垃圾回收以及智能照明等。智慧城市正不断拓展其传感技术网络，致力于打造出能够连接不同技术项目的核心数据库平台，在此基础上依靠数据分析和预测模型拓展出新的服务。
8、运营大数据进行决策
当今的公共数据资源比以往任何时期都要多，而理解与管理这些数据的能力也在不断提升。政府渐渐意识到，以往采集数据的方式已经过时，他们可以转而依靠大数据技术实现当下项目的自动化，为公民和消费者提供与时俱进的创新型服务。大数据的运用能够让诸多行业及应用领域的决策过程变得更快更好。自动化决策为公众提供了便利，让政府和企业能够提供全方位的实时服务和支持，从与顾客的互动到税务的自动申报与缴纳，无所不包。利用大数据进行决策也是一把双刃剑，既带来了机遇，也潜伏着风险。建立起对决策数据及算法的信任至关重要。要解决公众对隐私问题的担忧并在商业和法律框架内建立问责制度，就必须转变思维方式，设立明确的条文，以防止“脸谱化”（profiling）解读，防范意想不到的后果。用大数据取代目前的人工手段虽然会淘汰一些职业，但同时也会创造当前市场上所没有的新型职业和新机遇。
9、人工智能与决策
人工智能还能从以往的情境中获取经验，提供建议，自动完成一些复杂的决策过程，从而能够基于数据资料和以往经验更简单快捷地制订出具体方案。人工智能擅长模式匹配及自动化处理，使其可担任大型组织中的很多工作。可以预见，人工智能将在未来取代很多目前需要人工完成的工作。
10、3D打印与制造业
3d打印，又称“增材制造”，是一种根据3d数字图纸或模型逐层打印，从而创造出实物的技术。想象一下一片片地制作出一条面包的情形就更容易理解了。3d打印有望实现用简易的设备来制造复杂的产品。最终，许多材料都将成为3d打印的原料，例如塑料、铝、不锈钢、陶瓷，甚至是高性能合金等，而3d打印机也将有能力完成原本需要集全工厂之力才能完成的任务。3d打印技术目前已经得到广泛应用，不管是在风力涡轮机制造还是玩具生产过程中，你都能见到这项技术的身影。
二、数据在第四次工业革命中的地位
第四次工业革命以人类所产生的的知识与智慧，通过网络计算形成的知识和数据来控制、指挥工业产业与管理，这是一个融入网络知识与智慧的规模化生产、工业化生产的时代。大数据是人类使用现代高科技技术工业化的方式处理数据、知识，进行产生智慧。使用规模化的智慧管理世界、控制世界，为人类提供了更大的方便。第四次工业革命让人类进入了智慧时代，而智慧就是人类从大量的数据中进行筛选、逻辑推理，做出的一种判断与选择。数据知识与智慧构建的人类的一种可以广泛传递的智慧空间，在这个空间里，所有的智慧都是大数据。
三、大数据对产业发展的影响分析
作为一种重要的战略资产,已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门,其深度应用不仅有助于企业经营活动,还有利于推动国民经济发展。随着大数据技术作为生产力在众多行业广泛应用,信息产业在国民经济中的产业影响力系数及产业感应度系数被进一步提升,信息产业在国民经济中的重要地位愈加突出。
1、推动新一代信息技术产业高速发展
2、促进企业提升核心竞争力
对大数据的利用将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。企业的决策正在从“业务驱动”转向“数据驱动”。在未来3-5年,真正理解大数据并能利用大数据进行价值挖掘的企业将具备强劲有力的竞争优势,从而成为行业的领导者。
3、催生发展智能政务
4、改变社会管理模式
大数据技术作为一种重要的信息技术,对于提高安全保障能力、应急能力、优化公共事业服务、提高社会管理水平的作用正在日益凸显。增强安全保障能力。在国防、反恐、安全等领域应用大数据技术,能够对来自于多种渠道的信息快速进行自动分类、整理、分析和反馈,有效解决情报、监视和侦察系统不足等问题,提高国家安全保障能力。例如,美国计划实施多尺度异常检测项目,目的就是对大到国家、中到恐怖组织,小到恐怖分子个人等不同层级的异常行为进行分析监测,提高对各类安全威胁的检测速度和准确性。
三、数据技术对组织结构和管理模式的影响
1、大数据对组织结构数据的影响
大数据下决策的技术含量、知识含量大幅提高，对大数据的有效利用成为企业决策的关键，因此管理大量的数据是个挑战，如果不能找到数据，企业就可能不会收集数据，这些数据就会被丢失掉。大数据时代不仅要求企业具有搜集分析数据的能力，更需要企业具有处理、利用这些数据的能力。
1.1大数据下的数据管理
1.2大数据下的知识管理
从知识管理角度来看，数据蕴含着知识，知识是影响决策的重要因素。随着“基于资源的企业理论”的发展，人们对企业内部资源中无形知识重要性的认识越来越清晰，“基于知识”的企业能力理论逐步成为“基于资源”的企业能力理论的核心。在大数据时代，对数据进行深度挖掘可以获得更加丰富的知识，企业可以从中极大受益。潘罗斯认为，企业规模取决于管理者拥有的知识和管理能力。在大数据下企业可以对商务了解得更彻底，使用知识改进决策和绩效。收集分析海量数据，并快速获取影响未来信息的能力，是大数据技术的魅力。在管理决策过程中，数据所起的所用是无法取代的，但需要将数据的客观决策和人的主观决策相结合。Bolloju指出，决策者在决策时承受着更复杂任务带来的压力，单纯依靠人主观决策无法应对复杂的环境，但单纯依靠数据决策也会偏离实际。美国政府发布的枟大数据研发倡议枠要求，在新方法下利用大数据，并集合决策者的感觉、洞察力和决策支持，将数据和人的主观能动性结合起来，以避免“唯数据论”。
2、大数据对管理决策参与者的影响
2.1大数据下的决策参与者角色变异
2.2大数据下的数据分析师
3、大数据对管理决策组织的影响
3.2大数据下的企业管理决策文化
大数据对企业管理决策文化的影响巨大，大数据时代不是“我们想的是什么，而是我们知道些什么”。企业用大数据进行决策，首先要转变思维模式，遇到重大决策时，先进行数据收集、分析，再进行决策，企业管理者的思维变化也会提高企业员工利用大数据进行决策的执行力。企业管理者要真正用数据来驱动决策，基于规模庞大的数据量作出合理决策，需要很长的分析过程，企业员工用来自一线的大数据分析结果，推翻高层管理者的直觉判断，将是企业管理决策文化的最大变革。其次是基于决策任务的决策知识的收集、创造、共享、传递和激励制度，建立学习型企业文化，提高大数据下全员参与决策的能力和水平，培养基于数据进行决策的企业文化和制度，是大数据下决策的客观要求。
4、大数据对管理决策技术的影响
4.2大数据下的知识发现技术
4.3大数据下的决策支持系统
在实践和操作中可以利用大数据对新产业进行组织形式的更进
通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：
1、数据整合
1)统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一;
2)统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储;
3)统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。
2、数据质量管控
1)数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性;
2)数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。
3、数据共享
1)消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量;
2)以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。
4、数据应用
1)查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能;
2)固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等;
3)动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。
四、总结
1、第四次产业革命的内在逻辑
但是像这样公共数据开放的正面事例还不算常态。在很多情况下，我国发展大数据产业都要面临着“信息孤岛”的挑战。跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅，有价值的公共信息资源和商业数据开放程度低，基本处于死锁状态，无法顺畅流动。
通过向社会开放数据、加强与社会企业和组织的数据合作、向社会购买服务等方式，推动环保、医疗、教育、交通等关键领域的大数据整合与集成应用，提高政务和公共服务效率。
引起“信息孤岛”的另一个原因是大数据产业标准的不统一，无形之中增加了企业使用数据的成本。魏凯介绍，可以从三个方面评判一款大数据产品。安全性，主要是数据加密、权限管理、数据安全保护；易用性，企业运维的成本非常高，要很简易地部署；稳定性，产品不容易受到攻击。评价这些性能需要一把尺子，数据中心联盟就在做这把“尺子”，制定了一些标准。
此外，当前不少人对大数据产业发展规律认识不足。全社会尚未形成对大数据产业发展规律的客观、科学的认识，一些地方误将数据中心建设视为大数据产业发展重点，盲目追逐硬件设施投资，轻视了数据资源汇聚、积累、处理与应用能力建设，未能主动推进大数据产业发展与应用需求间的对接。