工業大數據具有一般大數據的特征(海量性、多樣性等)，此基礎上具有價值性、實時性、準確性、閉環性四個典型的特征。工業大數據與互聯網大數據最大的區別在于工業大數據有非常強的目的性，而互聯網大數據更多的是一種關聯的挖掘，是更加發散的一種分析。除此之外，兩者在數據的特征和面臨的問題方面也有不同。有別于互聯網大數據，工業大數據的分析技術核心要解決"3B"問題：

1、Below Surface——隱匿性，即需要洞悉背后的意義

工業環境中的大數據與互聯網大數據相比，最重要的不同在于對數據特征的提取上面，工業大數據注重特征背后的物理意義以及特征之間關聯性的機理邏輯，而互聯網大數據則傾向于僅僅依賴統計學工具挖掘屬性之間的相關性。

2、Broken——碎片化，即需要避免斷續、注重時效性

相對于互聯網大數據的量，工業大數據更注重數據的全，即面向應用要求具有盡可能全面的使用樣本，以覆蓋工業過程中的各類變化條件、保障從數據中能夠提取以反映對象真實狀態的信息全面性。因此，工業大數據一方面需要在后端的分析方法上克服數據碎片化帶來的困難，利用特征提取等手段將這些數據轉化為有用的信息，另一方面，更是需要從數據獲取的前端設計中以價值需求為導向制定數據標準，進而在數據與信息流通的平臺中構建統一的數據環境。

3、Bad Quality——低質性，即需要提高數據質量、滿足低容錯性

數據碎片化缺陷來源的另一方面也顯示出對于數據質量的擔憂，即數據的數量并無法保障數據的質量，這就可能導致數據的低可用率，因為低質量的數據可能直接影響到分析過程而導致結果無法利用，但互聯網大數據則不同，其可以只針對數據本身做挖掘、關聯而不考慮數據本身的意義，即挖掘到什么結果就是什么結果，最典型的就是經過超市購物習慣的數據挖掘后啤酒貨架就可以擺放在尿不濕貨架的對面，而不用考慮他們之間有什么機理性的邏輯關系;換句話說，相比于互聯網大數據通常并不要求有多么精準的結果推送，工業大數據對預測和分析結果的容錯率遠遠比互聯網大數據低的多。互聯網大數據在進行預測和決策時，僅僅考慮的是兩個屬性之間的關聯是否具有統計顯著性，其中的噪聲和個體之間的差異在樣本量足夠大時都可以被忽略，這樣給出的預測結果的準確性就會大打折扣。比如當我覺得有70%的顯著性應該給某個用戶推薦A類電影，即使用戶并非真正喜歡這類電影也不會造成太嚴重的后果。但是在工業環境中，如果僅僅通過統計的顯著性給出分析結果，哪怕僅僅一次的失誤都可能造成嚴重的后果。

工業大數據面臨的挑戰

第一是數據搜集，要對來自網絡包括物聯網和機構信息系統的數據附上時空標簽，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，還可與歷史數據對照，多角度檢驗數據的全面性和可信性。

第二是數據存儲，要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，要用到冗余配置，分布和云計算技術，存儲時對數據進行分類，并加入便于檢索的標簽。

第三是數據處理，利用上下文關聯進行語義分析，現在關于上下文這種關聯，也是一個國際上比較熱門的一個領域。

第四是可視化呈現，目前計算機智能化有了很大的進步和發展，但是談不到深層次數據挖掘，現有數據挖掘算法在行業中難以應用，就是我們談到的智能之路進步很大，但還很遙遠。

應用工業大數據的考慮因素

在我國大數據采集技術和處理技術不斷優化的今天，相關的大數據處理技術結合了物聯網的實時采集能力已經在我國更多領域之中展現了非凡的科技效果，特別是在我國工業領域之中專業的工業大數據處理技術為我國現代化工廠的建設帶來了更好的技術保障，而工業企業想要實現轉型更好的應用工業大數據則必須綜合考慮如下因素：

1、注意大數據計劃的完善程度

眾所周知大數據處理技術結合了眾多的技術類型和設計層面，因此企業想要利用強大的工業大數據來實現轉型和變革，則必須要建立完善的分析基礎和應用環境，消費者在選用工業大數據之前必須要考慮企業實施的基礎環境是否適宜，并且經過專業的工業大數據機構進行全方位的分析提供可靠的發展基礎才能夠確保這種優質技術獲得完美的落實。

2、注意分析應用后的實際效果

在應用大數據之前企業必須要對這種數據應用之后可能應對的情況和實際效果進行綜合分析，通過品牌的工業大數據來確認數據采集和處理工藝能夠滿足企業的實際需求，在應用該種工業大數據之后能夠為企業帶來的實際經濟效益和實際效果尤為重要，因此企業也可以通過工業大數據機構來進行全方位的測評來確保為技術使用奠定良好的基礎。

應用工業大數據之前必須要進行基礎環境和實際效果等多方面的考慮，分析工業大數據應用所能夠帶來的好處和困境才能夠確保工業大數據的利用得以完美實現，也可以經過專業的工業大數據機構來進行更好的輔導確保該種技術的應用之下能夠為企業的現代化管理帶來更好的幫助。