數據成為工業領域新的“生產資料”。根據 IDC 數據，2019 全球數據量達到 42ZB，預計 2022 年達到 163ZB，復合增速為 57%。大數據急速膨脹不斷在各個領域催生新的應用生態，工業領域成為下一個藍海。隨著我國工業自動化、信息化水平不斷提升，數據市場也在快速增長。根據賽迪顧問，2019 年我國工業大數據市場達到 146.9 億元，預計未來保持 30%以上的高增長。工業數據涵蓋企業運營、產品生產、工藝流程、市場銷售等多個環節的信息，深度挖掘將大幅提升生產效率、降低生產成本，已經成為當前智能制造新的“生產資料”。
制造過程數據的提取挖掘，是當前智能制造邁上新臺階的關鍵。根據數據來源，工業大數據可分為企業運營相關的數據、企業外部數據、制造過程的數據。在經過多年企業信息化發展后，企業管理 ERP、銷售 CRM 等內部運營類數據已經有了一定的積累。互聯網的快速發展，也為售后服務、產品跟蹤、市場運營、行業發展提供了廣闊的數據支持。而當前最重要的，則是生產制造環節的數據挖掘。工業制造已經由 3.0 的自動化，逐步邁向 4.0 的智能化。以智能制造設備、工業機器人、各類傳感器、智能儀器儀表為核心，通過構建廣泛的物聯網生產系統，匯聚生產過程中的物料、加工、流程等多維度數據，實現生產過程的全面優化。從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、制造、采購、供應、庫存、售后服務、運維等整個企業和產品全生命周期各個環節，工業大數據打通后，利用人工智能技術，實現真正智能制造。
工業數據是整體應用框架的第一步，入口價值凸顯。根據中國電子技術標準化研究院的《工業大數據白皮書》，整個工業大數據的應用分析框架分為 5 個部分，分別為數據提供者、系統協調者、應用提供者、大數據框架提供者以及數據消費者：1）數據提供者主要就是為后續系統的分析和演繹提供高質量的數據；2）系統協調者主要職責在于規范和集成各類所需的數據應用活動；3）大數據框架提供者主要是為數據消費者提供各種處理方式和工具；4）工業大數據應用提供者，主要將原始數據進行收集、預處理、分析、可視化等操作后給數據消費者；5）數據消費者主要職責就是將數據高效利用到生產、設計、服務等各個環節。所以，從整個工業大數據應用框架來看，工業數據作為整個應用框架的入口有非常重要的作用，提供數據的質量高低、預處理數據的效果好壞都直接影響著最終工業數據的應用效果。
