Một phần nguồn dữ liệu lớn công nghiệp là dữ liệu trong lĩnh vực sản xuất và vận hành, và một phần lớn là dữ liệu máy được tạo ra trong quá trình vận hành thiết bị sản xuất và các sản phẩm và thiết bị cao cấp được sản xuất.
Và dữ liệu lớn thực sự không phải là dữ liệu, dữ liệu sau khi truy cập để lưu có thể được thực hiện, điều thực sự là phân tích thông minh và quyết định thông minh, thông qua sự tích hợp của cả hai trên cơ sở hệ thống tối ưu hóa phân tích thông minh "bộ não công nghiệp" để thực hiện quyết định thông minh tương ứng.
Những phân tích và ra quyết định thông minh này không thể tách rời khỏi sự hỗ trợ của hệ thống thông tin và hệ thống tự động hóa ban đầu, nhưng cũng không thể tách rời khỏi thiết bị vật lý và thiết bị tạo ra những dữ liệu này. Dựa trên dữ liệu môi trường nơi dữ liệu được tích hợp, một hệ thống dữ liệu lớn với khả năng phân tích và tối ưu hóa thông minh được xây dựng trên nền tảng của hệ thống quản lý thông tin và hệ thống tự động hóa nhằm đạt mục đích nâng cao chất lượng, tăng hiệu quả, giảm tiêu hao và kiểm soát rủi ro .
Dữ liệu lớn công nghiệp có thể được chia thành ba loại. Một phần là dữ liệu Internet of Things công nghiệp, chẳng hạn như dữ liệu được tạo bởi thiết bị sản xuất, sản phẩm thông minh và thiết bị phức tạp 24 giờ một ngày. Một phần của dữ liệu thông tin hóa doanh nghiệp và một phần quan trọng của dữ liệu là dữ liệu bên ngoài trong chuỗi công nghiệp, bao gồm dữ liệu môi trường của thiết bị trong quy trình vận hành, chẳng hạn như dữ liệu khí tượng, dữ liệu địa lý và dữ liệu môi trường tương ứng. Chỉ khi ba loại dữ liệu này được kết hợp với nhau thì chúng mới được gọi là dữ liệu lớn công nghiệp.
Làm thế nào để sử dụng dữ liệu để lái xe. Đầu tiên là xem chúng ta hiện có loại dữ liệu nào, chúng đến từ đâu, làm thế nào để thu thập chúng nếu chúng ta không có chúng, đặc điểm của những dữ liệu này là gì, chẳng hạn như dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu không gian thời gian, dữ liệu được tạo ra bởi các sản phẩm thông minh và dữ liệu được tạo ra bởi thiết bị sản xuất và cuối cùng là bao nhiêu dữ liệu. Thứ hai là phải hiểu dữ liệu, dữ liệu như thế nào để lưu, quản lý, sử dụng, một quan trọng hơn là làm thế nào để đảm bảo chất lượng của dữ liệu. Thứ ba là sử dụng loại hệ thống nào, loại công cụ nào để đảm bảo lưu trữ dữ liệu, quản lý dữ liệu, xử lý dữ liệu? Đồng thời, cách tích hợp và liên kết những dữ liệu này không chỉ để phân tích và quản lý dữ liệu do thiết bị tạo ra mà còn liên kết dữ liệu môi trường xung quanh, dữ liệu địa lý và dữ liệu xuyên biên giới khác trong quá trình phân tích.
