​工业大数据是在工业4.0和工业互联网基础上，利用其主要特征是智能和互联，主旨在于通过充分利用信息通讯技术，把产品、机器、资源和人有机结合在一起，推动制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。智能制造时代的到来，也意味着工业大数据时代的到来。工业大数据的应用，将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，也是全球工业转型必须面对的重要课题。

工业大数据的来源其中一部分是生产经营领域的数据，另外很大一部分则是生产设备和生产出来的高端产品与装备在运营过程中产生的机器数据。

而真正的大数据不是有了数据，把这些数据接入之后存起来就可以了，真正要做的事情是智能分析和智能决策，通过在两化融合的基础上构建的智能分析优化系统“工业大脑”进行相应的智能决策。

这些智能分析与决策离不开原有的信息化系统和自动化系统的支撑，更离不开产生这些数据的实体设备与装备。基于这些数据集成实体运行所在环境数据，在信息管理系统和自动化系统基础之上，构建具备智能分析优化能的大数据系统，达成提质、增效、降耗和控险的目的。

工业大数据可以分为三类，一部分是工业物联网数据，比如生产设备、智能产品、复杂装备24小时不断产生的数据。一部分企业信息化数据，同时还有很重要的一部分数据是外部跨产业链的数据，包括设备在运行过程中所处的环境数据，比如气象数据、地理数据、相应的环境数据，这三种数据合计才能称之为工业大数据。

通常来讲，在与企业规划工业大数据业务落地可以从两个维度与企业一同进行思考。一方面是从业务驱动角度来看，要思考企业的整体业务目标是什么，为了实现这个业务目标要做什么样的转型以及哪方面的能力提升，具体的业务提升和转型方向是什么；为了实现业务目标，理想的业务流程是什么，如何让这个流程跟数据流进行相应的结合和映射。这是一个由上而下的思考过程，是企业的高层管理者、战略管理者进行思考并牵引，通过中间管理层完善与丰富，最后落地实施的过程。很多时候大数据应用确实可以解决业务问题，但也可能解决不了所有的业务问题。大数据应用真正帮助企业的不仅仅是在于具体业务问题的解决层面，它是要让企业构建对数据驾驭的能力，当企业具备了这种能力后，才能够真正让企业在内部的生产管理、对外的经营模式上产生变化，真正形成持续的创新与应用的能力。

如何利用数据进行驱动。第一是去看现在手里有什么样的数据，这些数据从哪儿来，如果没有这些数据要怎么收集，以及这些数据的特点到底是什么，是时序数据、时空数据、智能产品产生的数据、生产设备产生的数据，数据量到底有多大；第二是对这些数据有了了解以后，这些数据怎么保存、管理、使用，另一个比较重要的则是数据质量怎么保证。第三是用什么样的系统、什么样的工具保证数据存储、数据管理、数据处理？同时这些数据到底如何进行集成、关联，不仅仅要把设备产生的数据拿来进行分析管理，还要在分析过程中关联周边的环境数据、地理数据等跨界数据。