Częściowym źródłem przemysłowych big data są dane w zakresie produkcji i eksploatacji, a dużą część stanowią dane maszynowe generowane w procesie eksploatacji urządzeń produkcyjnych oraz wytwarzanych produktów i urządzeń wysokiej klasy.
A prawdziwe duże zbiory danych to nie dane, dane po uzyskaniu dostępu do zapisu można wykonać, prawdziwą rzeczą jest inteligentna analiza i inteligentna decyzja, poprzez integrację tych dwóch w oparciu o inteligentny system optymalizacji analizy „mózg przemysłowy” aby przeprowadzić odpowiednią inteligentną decyzję.
Te inteligentne analizy i podejmowanie decyzji nie mogą być oddzielone od wsparcia oryginalnego systemu informacyjnego i systemu automatyzacji, ale nie mogą być również oddzielone od fizycznego sprzętu i sprzętu, który wytwarza te dane. W oparciu o dane środowiskowe, w których dane są zintegrowane, budowany jest system big data z inteligentną analizą i możliwością optymalizacji w oparciu o system zarządzania informacjami i system automatyzacji, aby osiągnąć cel poprawy jakości, zwiększenia wydajności, zmniejszenia zużycia i kontrolowania ryzyka .
Przemysłowe duże zbiory danych można podzielić na trzy kategorie. Jednym z elementów są dane przemysłowego Internetu Rzeczy, takie jak dane generowane przez sprzęt produkcyjny, inteligentne produkty i złożone urządzenia przez 24 godziny na dobę. Część danych informatyzacyjnych przedsiębiorstwa, a ważną częścią danych są dane zewnętrzne w całym łańcuchu przemysłowym, w tym dane środowiskowe sprzętu w procesie eksploatacji, takie jak dane meteorologiczne, dane geograficzne i odpowiednie dane środowiskowe. Dopiero po połączeniu tych trzech rodzajów danych można je nazwać przemysłowymi dużymi zbiorami danych.
Jak korzystać z danych podczas jazdy. Pierwszym z nich jest przyjrzenie się, jakie dane mamy teraz, skąd pochodzą, jak je gromadzić, jeśli ich nie mamy, jakie są cechy tych danych, takie jak dane dotyczące szeregów czasowych, dane dotyczące przestrzeni czasowej, dane generowanych przez inteligentne produkty i danych generowanych przez sprzęt produkcyjny oraz ile danych jest w końcu. Drugim jest zrozumienie danych, danych, jak je zapisywać, zarządzać, wykorzystywać, innym ważniejsze jest to, jak zapewnić jakość danych. Trzecim jest użycie jakiego rodzaju systemu, jakie narzędzia zapewniają przechowywanie danych, zarządzanie danymi, przetwarzanie danych? Jednocześnie sposób integracji i powiązania tych danych polega nie tylko na analizie danych generowanych przez sprzęt i zarządzaniu nimi, ale także na powiązaniu otaczających danych środowiskowych, danych geograficznych i innych danych transgranicznych w procesie analizy.
