工業大數據正以一種革命風暴的姿態闖入人們視野，其技術和市場在快速發展，而駕馭工業大數據的呼聲則一浪高過一浪。于是有人說中國大數據產業有炒作“過熱”之嫌，也有人認為大數據投資正當時。隨著近些年國家工業信息化進程腳步的不斷加快，以及國際社會在工業現代化、工業互聯網等方面的不斷演進，使得工業大數據技術在工業行業以及制造業方面也進行了比較深度的技術融合和應用融合。

1.工業大數據應用的外部環境日益成熟

以工業4.0和工業互聯網為代表的智能化制造技術已成為制造業發展的趨勢，智能化制造技術的研究和應用推動了工業傳感器、控制器等軟硬件系統和先進技術在工 業領域的應用，智能制造應用不斷成熟，一方面正在逐步打破數據孤島壁壘，實現人與機器、機器與機器的互聯互通，為工業數據的自由匯聚奠定基礎，另一方面進 一步增強了工業大數據的應用需求，使得工業大數據應用的外部環境日益成熟。

2.人工智能和工業大數據融合加深

工業大數據的廣泛深入應用，離不開機器學習、數據挖掘、模式識別、自然語言理解等人工智能技術清理數據、提升數據質量和實現數據分析的智能化。上海大數據培訓：工業大數據的應用和安全保障都離不開人工智能技術，而人工智能的核心是數據支持，工業大數據反過來又促進人工智能技術的應用發展，兩者的深度融合成為發展的必然趨勢。

3.云平臺成為工業大數據發展的主要方向

工業大數據云平臺是推動工業大數據發展的重要抓手。上海大數據培訓總結對比：傳統的互聯網大數據處理方法、模型和工具難以直接使用，增加了工業大數據的技術壁壘，導致工業大數據解決方案非常昂貴，云平臺的出現，為工業企業特別是中小型工業企業隨時、按需、 高效地使用工業大數據技術和工具提供了便宜、可擴展、用戶友好的解決方案，大大降低了工業企業擁抱工業大數據的門檻和成本。

4.工業大數據將催生新的產業

除了云平臺，新的大數據可視化和自動化軟件也能大大簡化工業大數據的數據處理、分析過程，打破了大數據專家和外行之間的壁壘。上海大數據培訓：這些軟件的出現使得企業可以自主利用工業大數據，做相對簡單的工業大數據分析，以及外包復雜的工業大數據應用需求給專業工業大數據服務公司，從而催生新產業，包括工業大數據存儲、清理、分析、可視化等相關的軟件開發、外包服務等。