1、一文读懂工业大数据的脉络 工业大数据不同于大数据，具有自己独特的特征。
2、大体上是3+3，第一个“3”是指3个层面——企业，企业上面的供应链、产业链和生态链，以及在这上面的行业管理和宏观经济。第二个“3”是指每个企业都有的3个过程——生产，使用，以及发展中的经营效益，所以，“3+3”基本上把工业大数据的脉络圈起来了。
3、工业大数据的本质是以数据形式呈现的“信息”或者“知识”，而不是没有关联的数据。“信息”和“知识”的本质接近，差别在于：“知识”在时空上的更具有更强的通用性和连续性。没有关联的数据是垃圾。工业大数据的核心价值是知识的重用。大数据带来的好处是：获得知识的成本低、范围广、质量高。
4、浙江数新网络的CTO原攀峰在《新一代云数据平台架构演进》分享中，深入探讨了大数据发展的历史脉络与云数据平台的未来趋势。他指出，数据平台经历了从传统数据到云数据的演变，技术架构也相应地从数据仓库到云原生架构，强调了云原生技术的弹性与灵活性。
5、探索工业智能的通讯密码：全面解析常用接口与协议 在信息科技的脉络中，理解并掌握工业控制领域的通讯接口与协议至关重要。让我们一起深入探讨这些技术基石，它们就像工业大数据采集中的语言，构建起设备间的桥梁。
6、数字化是工业0的基础，所以企业要做工业0，需要先根据企业的实际情况，打好基础，做好规划，才是通往工业0的稳健之路。孙老师的演讲旁征博引、深入浅出、风趣幽默，令在场的运营官学员意犹未尽。大家了解了工业0的发展脉络，包含的技术，对于企业如何推行工业0也有了较为清晰的思路。
1、工业大数据分析主要研究设计方法包括以下几种：描述性统计分析：使用统计指标和图表来描述工业大数据的基本特征，例如平均值、方差、频率分布等。相关性分析：通过计算变量之间的相关系数或协方差，来探索工业大数据中不同变量之间的关联程度。
2、不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
3、分布式处理技术 分布式处理技术使得多台计算机通过网络连接，共同完成信息处理任务。这种技术能够将数据和计算任务分散到不同的地点和设备上，提高处理效率。例如，Hadoop就是一个流行的分布式处理框架。云技术 云技术为大数据分析提供了强大的计算能力。
4、制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
5、工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据应用，则是对特定的工业大数据集，集成应用工业大数据系列技术与方法，获得有价值信息的过程。
1、工业大数据分析实践，是指将大数据技术应用于工业领域，通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，挖掘数据价值，优化工业流程，提升生产效率和质量的一系列活动。在工业大数据分析实践中，数据的采集是首要环节。这包括从各种传感器、设备日志、生产线监控系统等来源获取实时数据。
2、第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购，生产，物流与销售市场的内部流程以及外部互联网讯息等，都是此类大数据的战场。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心，交易，服务，后台服务等。
3、途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
4、Gartner的另一位分析师Marcus Collins指出，“信息管理实践方法对于现在的大数据和以前的数据仓库都是一样重要的。即使是对于希望增加处理灵活性的公司而言，他们也要记住一点，信息是企业资产，应该一如继往地保持重视。
5、工业供应链的分析与优化 当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。
6、《工业大数据白皮书2017年版》指出，研究与应用工业大数据，产品大数据是核心，物联大数据是实现手段，集成贯通是基础（业务模式、商业和价值驱动、关键抽取和应用）。而在实践过程中，这三个方面都存在不同程度的难点。
1、工业大数据的价值不仅在于通过洞察力驱动决策，更在于实时响应，推动企业从传统制造向智能制造的转型。大数据不仅定义了制造业的新愿景，内外兼修的应用不仅提升了制造能力，还解决了“大而不强”的问题，加速了知识的积累与创新。在这个数字化时代，工业大数据正以强大的力量推动着制造业的革新与进步。
2、工业大数据可以帮助企业更好地了解市场需求、优化生产流程、提高产品质量和效率，从而提升企业的竞争力和盈利能力；与黄金一样，工业大数据也是一种稀缺资源，只有掌握了足够的数据，才能更好地把握市场机遇和发展趋势。因此，工业大数据被视为企业发展的重要资源和战略资产，具有极高的价值和意义。
3、工业大数据可以推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂，推动制造模式变革和工业转型升级。
4、产品大数据：产品大数据是工业大数据的根源与核心，但工业制造业领域涵盖十分广泛，行业种类繁多，产品种类数量庞大且仍在不断增长，如何规范产品大数据的定义与分类方法，建立规范的、属性明确的、可查询可追溯可定位的产品大数据，将是顺利应用工业大数据的前提。