数据管理”这个沉寂了几十年的管理领域重新被重视起来，“数据资产化”为大数据厂商、各大企业所津津乐道。随着我国制造业向数字化、网络化、智能化的持续大力推进，大数据在工业领域的应用引发了制造行业的普遍关注。
工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
随着工业化改革的发展，全球工业大数据的规模不断增加。全球工业大数据的市场规模为258亿美元，全球大数据市场规模为454亿元，工业大数据占全球大数据总规模超过50%，可见工业大数据已经成为全球大数据行业发展的主要的领域。未来，在以德国为代表的工业4.0深化发展及其他国家智能制造的发展，预计2020年全球工业大数据的市场规模为480亿美元，占大数据总规模的比重约为60%。
工业大数据的发展是智能制造发展的一个制高的竞争点，在制高点的竞争中，对我们国家即是挑战也是机会，对于我国在工业2.0和3.0上的缺陷，我们需要抓住工业大数据的机会实现弯道超车。目前我国发展工业大数据尚存在如下几方面的问题：产品数据格式不统一、规范缺乏，互通融合困难;平台技术架构复杂、资源整合困难;信息化战略、业务战略不一致;网路安全、系统安全、数据安全等安全问题突出。
在工业大数据领域中国具有很大优势，从 80 年代到 2010 年，很多产业制造从欧美日韩转移到大陆， 国内涌现了一批厂商，比如面板行业的京东方、天马等，在大环境上就有了不错的制造基础。作为制造大国，国家在‘十四五’规划中不断提及发展工业互联网、构建工业大数据体系等， 这些将成为大数据推广落地的重要方向。”
工业大数据推进过程中有三个关键问题必须予以关注和解决。一是数据标准，核心是数据模型，只有掌握一套企业级数据模型，并以此为基础对各项应用的数据库进行管控，企业的数据资产才真正受控。二是数据整合，数据只有整合起来，建立数据关联，才能够发挥更大的价值，数据整合的前提是有一套数据标准。三是数据安全，对于军工企业尤其如此，大数据强调数据关联、整合，这势必会显著增加安全风险。为确保数据安全，一方面是充分利用技术手段，另一方面是选择可靠的实施服务提供商。
工业大数据行业研究报告主要分析了工业大数据行业的市场规模、工业大数据市场供需求状况、工业大数据市场竞争状况和工业大数据主要企业经营情况、工业大数据市场主要企业的市场占有率，同时对工业大数据行业的未来发展做出科学的预测。中研普华凭借多年的行业研究经验，总结出完整的产业研究方法，建立了完善的产业研究体系，提供研究覆盖面最为广泛、数据资源最为强大、市场研究最为深刻的行业研究报告系列。报告在公司多年研究结论的基础上，结合中国行业市场的发展现状，通过公司资深研究团队对市场各类资讯进行整理分析，并且依托国家权威数据资源和长期市场监测的中研普华数据库，进行全面、细致的研究，是中国市场上最权威、有效的研究产品。工业大数据行业研究报告可以帮助投资者合理分析行业的市场现状，为投资者进行投资作出行业前景预判，挖掘投资价值，同时提出行业投资策略、生产策略、营销策略等方面的建议。
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