基于互聯網與大數據的企業商業模式創新，使得傳統的生產、流通和消費等環節呈現出前所未有的“信息化”、“扁平化”和“無界化”。借助于大數據的分析與研究，對消費者行為規律、需求內容、結構、方式及其發展變化的預測更趨科學性。我們認為傳統工業企業可以借此契機向新型工業發展。
如前所述，網絡化供給方式主要利用模塊的層層分解實現規模經濟，而異質性需求供給能力和敏捷程度的提升主要通過模塊組合來實現。因此，為敏捷、高效地應對大數據時代日益攀升且復雜多變的異質性需求，網絡化組織的當務之急是盡可能地直接與異質性需求，特別是與消費群體最終的異質產品需求相聯結。但是，由于距離市場中最終異質產品需求相對較遠，如何高效率、低成本地獲取快速變化的數據資源，并通過在網絡組織中建立信息溝通機制來完成敏捷生產與協同供給，成為傳統工業企業面臨的嚴峻挑戰。
與此同時，網絡組織的深化發展使數據大量產生，但大數據并非雜亂無章，而是有著與網絡化生產系統有機結合的必要性和規律性。海量數據的采集、加工和應用技術使數據成為企業生產經營服務的專門化資產，即數據資產的“服務化”，繼而數據資產進入生產性服務業。網絡化生產系統的內在聯結性，要求數據資產與其它分工環節密切協同，從而轉向生產制造與數據服務業的協同演進。因此，需要建立數據驅動創新的生產制造企業，協同應對生產與消費的現代性矛盾，并由此改造升級傳統的生產制造系統。
據羿戓設計所了解，歐洲服務器租用 云服務器，網絡組織的自我累積強化使異質性需求迅猛攀升，并在大數據時代得到準確表征，同時構成網絡化供給機制不可或缺且日趨重要的組成部分。一方面，面對基于互聯網和大數據等商業模式提出的大規模異質性需求和敏捷響應壓力等苛刻要求時，傳統工業企業自身的生產資源儲備、產品開發周期、生產運營成本、產能利用率、個性化水平等將很難應對;另一方面，以數字化、個性化和智能化為特征的網絡化制造范式快速興起，為大數據時代的中國傳統工業企業提供了轉型發展的戰略機遇，同時為推進“信息化”與“工業化”的深度融合，以及實現新型工業化提供了根本動力。
異質性需求與網絡化供給的內在協同，演化出需求大數據、合作大數據和生產大數據，從而為傳統工業企業融入智慧型網絡組織，并向數字化生存企業轉型提供了戰略機遇和全新路徑。因此，大數據時代傳統工業企業應通過“數據驅動型—開放式創新—網絡化協同”三維視角構建轉型路徑，具體來說，包括以下方面：
1.累積數據資產，構建“數據驅動型”企業
大數據時代，數據成為資產，并演變為相對獨立的生產要素，參與企業價值創造過程。以消費者需求為導向的“拉式”生產方式回歸本位，凸顯出數據資產的戰略價值。數據資產相對豐裕、數據價值應用較高的企業將更加貼近復雜易變的市場前沿，因而能夠快速準確地應對消費群體的異質性需求。因此，通過直接或間接獲取和累積數據資產，構建“數據驅動”型制造企業，是傳統工業企業轉型的必由之路。具體而言，主要包括以下方面：
一是構建數據聚合與分享平臺。
實力較強的企業為消費者提供產品并進行數據資源積累，通過數據存儲、挖掘和應用為產業鏈各環節提供數據增值服務，向產業鏈的上下游垂直整合，而實力較弱的中小企業可以融入平臺實現數據資源的間接使用和共享。
二是實施數據驅動創新戰略。
將大數據采集和應用技術滲透至產品設計研發、生產制造、質量控制、供應鏈管理、售后服務等價值創新的各個環節，縮短產品開發周期，優化生產過程、增加附加值，提升企業競爭力。
三是發揮大數據的“正反饋效應”。
企業通過獲取消費者需求數據，為其提供產品的同時，又產生更大規模消費者的需求數據，從而激勵企業創造更優質的產品，形成良性循環的正反饋效應。
四是探索“制造即服務”的云制造模式。
企業以云計算、物聯網、智能化等技術為支撐，云主機租用，將軟硬件、企業、知識等數據資源存放于云制造服務平臺，消費者創造性地使用云制造滿足異質性需求，真正實現消費者主導制造過程和數據資產服務于制造業。
2.實施開放式創新戰略，重構工業企業競爭力
