大数据是新趋势下CIO们广泛关注的技术，说到大数据，就不得不提“4V”特征，即数据量巨大（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。而工业大数据，顾名思义控制工程网版权所有，是指工业领域的大数据，在产品设计、制造、销售、维护等全生命周期中产生大量的数据资源，涉及文本、图像、视频等各种结构化和非结构化数据，具有明显的大数据特质，对于制造业发展具有非常重要的实际应用价值。

从架构的角度讲，最重要的首先是数字化。而且在数字化的过程当中，大数据扮演着越来越重要的角色。因为在用户系统分析或者说智能制造过程中的传感器，产生的很多信息是非结构信息。这样的大数据如何能够把企业内部的非结构化信息有效集成起来，实现CPS有效地指导、有效地协同。所以可以理解为，工业大数据是工业4.0的重要核心，这也是工业4.0延展过程当中数字化逐步深入的一个具体的体现。

需要指出的是，与社会大众熟悉的互联网大数据相比，工业大数据在数据量需求、数据质量等方面不尽相同，具有更强的专业性。中国工程院柴天佑院士在发表“智能制造与智能优化制造”主题报告时表示，现在使用工业大数据，如果要深层次地解决复杂动态性的工业系统的分析和可视化、预测和决策的话，必须解决三个难题：一是如何从价值密度低的大数据中挖掘相关关系，通过相关关系挖掘因果关系；二是如何处理数据、文本、图像等非结构化信息，或者研究非结构化信息单一处理，变成一个智慧系统；三是如何利用相关关系建立复杂动态系统的模型。

由此可见，如何更好地推动工业大数据的投入应用，已成为急需解决的重要课题。根据国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，工业大数据应用被列入十大重点工程，利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。

业内人士指出，工业大数据已经成为当前制造业转型升级的关键，例如在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在我国，《中国制造2025》提出，加快推动云计算、大数据等新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向。同时，我国也已经建立了中国工业大数据创新发展联盟，推进工业与信息化深度融合及工业互联网与大数据的发展。相信在新的一年里，在政府、产业机构、企业等各方的合力推动下，我国工业大数据将获得快速的发展，成为支撑中国制造业转型升级的强力引擎。