我们大多数人会认为大数据包含了非结构化数据与结构化数据。我更提倡大数据是“多结构化数据”的说法，无论是自由文本还是关系数据库等，大数据可以由人类产生的数据足迹与机器自动生产的数据两大板块形成。大数据的工具和技术能够为不同的结构化数据服务。在信息化与工业化融合的过程与商业活动中，我们需要加强机器数据的采集，分析，并且把此项工作作为智能制造的核心工作之一。
——工业大数据的机器数据让我们的业务变得透明
在现代工业供应链中，随着大数据应用的普及，我们可以感受到了从采购，生产，物流与销售市场都是大数据的战场。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。通过的载体包括了手机，传感器，穿戴设备，3D打印机和平板电脑等。传感器数据属于工业大数据类别之一，从这些机器数据中，我们可以保障生产，满足法律法规的要求，提升环保，改善客户服务。通过帮我们找到已经发生的问题做好协助预测相类似问题未来重复发生的几率与时间。
大数据的挑战：
1.用理性了解大数据
作为与工业4.0联系最为紧密的两化融合任务，中国制造2015其核心是生产过程、产品的智能化，以及互联网与制造业的融。数据的灵活处理性成为第一个焦点。随着传统数据库(database)和数据仓库(data warehouse)的运行越来越缓慢，并很难满足企业业务的发展需要，数据的灵活性就成为了推动大数据技术发展的一个重要推动力。
2.从Hadoop走向数据湖
2015年的大数据领域被看作是“数据湖(data lake)”与“数据藻泽”的状态之争。无论学术杰如何去诠释，其核心是强调一种基于对象的数据存储方式将收集来的数据以其最原生的格式(多结构化的)存储下来留作日后使用。“数据湖”具有很高的价值定位，它代表了一种可扩展的基础架构，非常经济且超级灵活。
3.自主大数据数据服务成为主流
