定義：工業(yè)大數(shù)據(jù)即工業(yè)數(shù)據(jù)的總和，分成三類，即企業(yè)信息化數(shù)據(jù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及外部跨界數(shù)據(jù)。

空間分布：不僅存在于企業(yè)內(nèi)部，還存在于產(chǎn)業(yè)鏈和跨產(chǎn)業(yè)鏈的經(jīng)營主體中，如SCM、CRM。

產(chǎn)生主體：人和機器。人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)如：設(shè)計數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)。機器數(shù)據(jù)有生產(chǎn)設(shè)備(生產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量控制與績效數(shù)據(jù))和工業(yè)產(chǎn)品(智能服務(wù))

從數(shù)據(jù)流動的視角來看，數(shù)字化解決了“有數(shù)據(jù)”的問題，網(wǎng)絡(luò)化解決了“能流動”的問題，智能化要解決數(shù)據(jù)“自動流動”的問題，即能夠把正確的數(shù)據(jù)在正確的時間以正確的方式傳遞給正確的人和機器，能夠把海量的工業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，信息轉(zhuǎn)化為知識，知識轉(zhuǎn)化為科學(xué)決策，以應(yīng)對和解決制造過程的復(fù)雜性和不確定性等問題。

1、本質(zhì)特征：具有復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)特性。確定性是工業(yè)系統(tǒng)本身有效運行的基礎(chǔ)。應(yīng)對不確定性的前提是感知信息、消除不確定性。

2、4V特征：大規(guī)模(Volumn)、速度快(Velocity)、類型雜(Variety)、低質(zhì)量(Veracity)

所謂“大規(guī)模”，就是指數(shù)據(jù)規(guī)模大，而且面臨著大規(guī)模增長。

所謂“速度快”，不僅是采集速度快，而且要求處理速度快。

所謂“類型雜”，就是復(fù)雜性，主要是指各種類型的碎片化、多維度工程數(shù)據(jù)，包括設(shè)計制造階段的概念設(shè)計、詳細(xì)設(shè)計、制造工藝、包裝運輸?shù)雀黝悩I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及服務(wù)保障階段的運行狀態(tài)、維修計劃、服務(wù)評價等類型數(shù)據(jù)。

所謂“低質(zhì)量”，就是真實性(Veracity)，相對于分析結(jié)果的高可靠性要求，工業(yè)大數(shù)據(jù)的真實性和質(zhì)量比較低。

3、工業(yè)大數(shù)據(jù)新特征歸納為多模態(tài)、強關(guān)聯(lián)、高通量等。

“多模態(tài)”：工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)系統(tǒng)在賽博空間的映像，必須反映工業(yè)系統(tǒng)的系統(tǒng)化特征，必須要反映工業(yè)系統(tǒng)的各方面要素。數(shù)據(jù)記錄必須追求完整。

“強關(guān)聯(lián)”：工業(yè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)并不是數(shù)據(jù)字段的關(guān)聯(lián)，其本質(zhì)是物理對象之間和過程的語義關(guān)聯(lián)。1)產(chǎn)品部件之間的關(guān)聯(lián)。2)生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。3)產(chǎn)品生命周期不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)。4)不同學(xué)科不同專業(yè)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

“高通量”：嵌入了傳感器的智能互聯(lián)產(chǎn)品已成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代的重要標(biāo)志。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)已成為工業(yè)大數(shù)據(jù)的主體。

4、應(yīng)用特征歸納為跨尺度、協(xié)同性、多因素、因果性、強機理等幾個方面。(“跨尺度”、“協(xié)同性”主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)支撐工業(yè)企業(yè)的在線業(yè)務(wù)活動、推進業(yè)務(wù)智能化的過程中)

“跨尺度”：工業(yè)4.0 強調(diào)的橫向、縱向、端到端集成，就是把不同空間、時間尺度的信息集成到一起。為此，需要綜合利用云計算、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等技術(shù)。

“協(xié)同性”：工業(yè)系統(tǒng)強調(diào)系統(tǒng)的動態(tài)協(xié)同，工業(yè)大數(shù)據(jù)就要支持這個業(yè)務(wù)需求。我們進行信息集成的目的，是促成信息和數(shù)據(jù)的自動流動，加強信息感知能力、減少了決策者所面臨的不確定性，進而提升決策的科學(xué)性。

“多因素”是工業(yè)對象的特性(復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng))所決定的。

“因果性”源于工業(yè)系統(tǒng)對確定性的高度追求。為了把數(shù)據(jù)分析結(jié)果用于指導(dǎo)和優(yōu)化工業(yè)過程，其本身就要高度的可靠性。

“強機理”是獲得高可靠分析結(jié)果的保證。分析結(jié)果的可靠性體現(xiàn)在因果和可重復(fù)性，需要排除來自各方面的干擾。在數(shù)據(jù)維度較高的前提下，人們往往沒有足夠的數(shù)據(jù)用于甄別現(xiàn)象的真假。這時，領(lǐng)域中的機理知識實質(zhì)上就起到了數(shù)據(jù)降維的作用，分析的結(jié)果必須能夠被領(lǐng)域的機理所解釋。