Част от източника на индустриални големи данни са данните в областта на производството и експлоатацията, а голяма част са машинните данни, генерирани в процеса на работа на производствено оборудване и произведени продукти от висок клас и оборудване.
И истинските големи данни не са данните, данните след достъпа за запазване могат да бъдат направени, истинското нещо е интелигентният анализ и интелигентното решение, чрез интегрирането на двете на базата на интелигентната система за оптимизация на анализа "индустриален мозък" да изпълни съответното интелигентно решение.
Тези интелигентни анализи и вземане на решения не могат да бъдат отделени от поддръжката на оригиналната информационна система и система за автоматизация, но също така не могат да бъдат отделени от физическото оборудване и оборудването, които произвеждат тези данни. Въз основа на данните от околната среда, където данните са интегрирани, система за големи данни с интелигентен анализ и способност за оптимизация е изградена на базата на системата за управление на информацията и системата за автоматизация, за да се постигне целта за подобряване на качеството, повишаване на ефективността, намаляване на потреблението и контролиране на рисковете .
Индустриалните големи данни могат да бъдат разделени на три категории. Една част са индустриални данни за интернет на нещата, като например данните, генерирани от производствено оборудване, интелигентни продукти и сложно оборудване 24 часа в денонощието. Част от данните за информатизацията на предприятието и важна част от данните са външните данни в цялата индустриална верига, включително данните за околната среда на оборудването в процеса на работа, като метеорологични данни, географски данни и съответните данни за околната среда. Само когато тези три вида данни се комбинират, те могат да бъдат наречени индустриални големи данни.
Как да използвате данни за шофиране. Първият е да разгледаме какъв вид данни имаме сега, откъде идват, как да ги съберем, ако не разполагаме с тях, какви са характеристиките на тези данни, като данни за времеви редове, данни за времево пространство, данни генерирани от интелигентни продукти и данни, генерирани от производствено оборудване, и колко данни са в крайна сметка. Второто е да се разберат данните, данните как да се запазват, управляват, използват, друго е по-важно как да се гарантира качеството на данните. Третото е да се използва каква система, какъв вид инструменти, за да се осигури съхранение на данни, управление на данни, обработка на данни? В същото време, как да интегрирате и асоциирате тези данни е не само да анализирате и управлявате данните, генерирани от оборудването, но и да асоциирате заобикалящите данни за околната среда, географски данни и други трансгранични данни в процеса на анализ.
