工业4.0也被称为第四次工业革命，由大数据、3D打印和传感器技术三个部分组成，它意味着可以用数字化的方式提供产品或者服务。其独特之处在于它不再是机器和软件之间的对话，而是机器和机器、机器和产品之间的对话。例如在整个生产过程中，汽车可以知道接下来要去哪里，下一个环节要做什么。
大数据有4个V，即数据的量、数据的速度、数据的种类以及数据的真实性。各种各样的终端，包括社交媒体、科学仪器、移动终端、传感器等都在产生数据。各个公司都想拥有这些数据，但拥有数据并不代表马上就可以做出非常明确的决定，首先要理清楚数据，然后进行分析，从数据当中获得信息，最终转换成一种知识，才能为你所用。
以往的数据分析都是对已经发生的现象作解读，例如销量的上升下降、新客户的获取量等。现在不一样了，很多公司能够知道当下在发生些什么，为什么这些现象正在发生，即可以实时获取数据，实时进行分析。未来还会有很多预测性的分析，可以判断接下来会发生什么，例如亚马逊通过分析客户在亚马逊网站过往购买的记录，可以预判他们接下来要做什么，甚至非常大胆地将货送到客户那里。
3D打印并不是全新的技术，已经有25年的历史，随着打印的成本急剧下降，应用的范围和打印的能力在不断上升。
用3D打印有两个原因：
一是制造出的一些全新零部件或者产品，是传统的方法做不出来的；
二是可以增加生产的灵活度。
现在很多公司都有这样的挑战：由于客户遍布全球，需求也是全球化的，如果一个零部件坏了就需要为当地客户及时供应新的零部件，现在的做法是提前在各个地区准备零部件库存，但有了3D打印技术以后，只要将3D打印文件发过去，在当地实时打出来就可以了。
未来在医疗行业，3D打印也会有非常好的用途，比如假牙、假肢就可以通过3D打印机打出来，在时尚行业，像一些时尚的单品，比如珠宝、服装也能被打印。如果3D打印得到全面普及，制造业有可能再次回到劳动力成本比较高的工业化国家，比如在欧洲实现本地打印，这样就能节省物流成本。
3D打印目前还不能用于大规模的生产，一是因为跟传统工艺比，生产成本比较高；二是生产耗时比较长，且打印过程中也可能出现问题导致延误，例如可能要几个小时才能打一双鞋；三是3D打印不仅仅是打印机重要，还需要整个生态环境配合，目前不能在同一个打印机里放不同的原材料。此外还要有一个专门的设计平台，有设计出来的可以进行3D打印的东西；四是作为一个新的行业，还需要有风投、一些专门做众筹的网站。不过好消息是，3D打印从2008年发展到2012年，数量不断上升，产品的复杂性也在不断增加。
2012年的时候，曾经有人预测说我们每个人可以有自己的打印机，但目前来看成本还是非常高，远没有达到可以做很好的消费级3D打印机的程度。3D打印的技术还在发展，已经有些成熟的应用领域了，相信未来的打印速度、成本和应用方面会得到进一步提升。
在时尚行业，RFID标签（电子二维码）被运用得很多，可以用来管理店员、防止产品被盗。这个技术已经存在40年了，变得很便宜，一个RFID标签的成本低于1欧元，而条形码比它贵3欧元左右。RFID有很多优势：首先读取速度很快、准确率更高、可以同时读取几个信息，例如要将一瓶意大利产的红酒销售到中国香港，除了在标签里储存产地信息外，还可以储存例如葡萄摘自哪里、哪一年生产乃至整个运输过程的信息等等。
在使用RFID的标签上，除了要有天线可以和外界进行通信外，还需要射频的模块、微处理器等。RFID标签在金属或者液体上的表现不太好，因此光有标签不够，还需要其他的基础设施，比如RFID读取器，背后要有物联网以及数据管理的一整套系统。标签虽不贵，但背后这套系统还是有些成本，所以有些小公司不愿意用RFID标签。在工业4.0方面，有些零部件因为安装了传感器，可以和生产设备进行沟通，甚至可以和其他零部件进行沟通，开创了另外一种生产方式。
零售行业有6个数字价值的驱动因素，分别是：创新、资产的使用、可持续性、生产率、客户体验以及供应链和物流。
将数据运用到零售行业时，在数据相关性分析方面比较复杂，很多时候需要通过谷歌的数据，再结合公司自己在一段时间内的销售数据，与其他数据做相关性的对比。德国有一家在线卖服装的网站，通过相关性的分析发现网站的数据流量和天气情况有相关性：天气不好的时候，网站的流量一下子就上去了。这种相关性分析是对比了很多数据的结果，除了天气情况外，还对竞争者有没有采取促销活动等进行了相关性分析。
有了相关性的结论之后，公司就可以改进决策，例如可以在天气不好的时候做促销，或者做一些定价方面的调整，以此来推动更大的销量。但相关性分析也有很大的挑战，需要进行大量数据的对比，寻找到相关性。
在数字化的背景下，如果零售行业要采取全渠道的购物方式，首先要增加客户对公司产品的认识。20%的欧洲人是在Facebook或者Twitter上看到相关品牌的。如果在社交媒体上有非常多的粉丝群，就可以帮助潜在客户更好地了解品牌；另外，要帮助客户更好地了解产品的具体细节。比如，在一些领先市场，31%的智能手机用户是通过自己的手机来进行搜索然后购买，主要的欧洲市场5%~10%的购买是通过移动终端。
解决了客户获取地问题之后，需要考虑如何将产品送达到客户手中，现在欧洲越来越流行购买之后自取，因为最后一公里的送货成本非常高，通过客户来店里自取可以帮助零售商降低成本，这也是增加销售的机会。销售完成之后需要通过大数据做好售后服务来维持客户的忠诚度，30%的英国和德国的消费者非常喜欢在网上写售后点评。
走全渠道零售也存在一些挑战，首先是客户希望能够随时随地下了订单后就可以马上拿到货，但自提和寄送都难以达到要求，IT方面也需要基础设施方面的投入，对组织也有很大的挑战。要理解客户的预期，包括他们的行为，组织的壁垒就很容易被打破。
德国一些机构专门针对消费者做过一些研究，发现送货越快，退货率就越低。但自提和寄送的方式都存在一些隐患。就自提而言，一方面是客户买了之后从来不来拿，而退货方面，客户往往不知道应该退回哪里，觉得售后麻烦。
在线销售方面，有两个品类如果能够做到短时间送货，就能够卖得更成功：一个是日用杂货，一个是药物。要实现实时送货需要在人口密度高的地方，其他一些快递的方式，像储物柜、无人机在尝试解决这些问题。亚马逊在美国已经开始使用无人机，德国邮政在德国靠近北海的一些岛也开始使用无人机进行配送。
如今智能手机已经成为新的零售终端，通过数据的推送可以触发销售，因此数据的整合也变得越来越重要。考虑到个性化、信任等因素，数据往往扮演着双刃剑的角色。
在线虽然变得很重要，但线下店仍然具有很高的价值。未来可能会用到像面部识别、3D打印、智能照明、虚拟现实这些技术，以此吸引更多的客户在店内购物。除了在零售行业，技术在其他领域也得到了很好的利用，例如有人烧伤了，可以通过给他戴上虚拟现实的眼镜让他感觉在非常寒冷的地方，伤口就能够更好地接受用药，以更快的速度愈合。
在大数据和传感器的作用下，到2020年全球40亿人口会彼此连接在一起，这已经超过了全球一半的人口。未来存在很多机会，是价值4万亿元的市场，应用会超过2500多万种，数据量会超过50万亿TB。
