当前，全球主要国家掀起了新一轮以“信息技术与制造业融合”为共同特征的工业革命，加速发展新一代信息技术，并推动其与全球工业系统的深入融合，以期抢占新一轮产业竞争的制高点。无论是欧美老牌国家制造业的重振，还是中国制造业的转型提升，工业大数据都将发挥不可替代的作用。2019年，我国工信部发布《工业大数据发展指导意见（征求意见稿）》，从国家层面为推进工业大数据发展，逐步激活工业数据资源要素潜力，不断提升数据治理和安全保障能力。
智能化转型升级在即，工业大数据规模逐步扩张
近年来，随着全球工业化改革的发展，全球工业大数据的规模不断增加。至2017年全球工业大数据的市场规模为201亿美元，当年全球大数据市场规模为394亿元，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。从我国来看，《中国制造2025》提出了未来我国工业发展要向着智能化转变，而工业大数据的发展是一个重要的推动因素，目前我国已经在贵阳布局了大数据中心的建设，为国内工业大数据的发展提供了基础支撑。据贵阳大数据交易所统计资料显示，2017年我国工业大数据市场规模约为212元，较上年同比增长41.3%，增速较快。按照国内工业数据化的发展及政策支持的推进，预计2018年国内工业大数据的规模增加至292亿元。
提供决策支撑，工业大数据为工业生产创造价值
在工业生产中，数据是不时生成的。尤其是当前随着信息技术、电子与数学技术、传感器、物联网等技术的发展，一批智能化、高精度、长时间导航、高性价比、微型传感器应运而生，数据收集量飞速扩张。而围绕工业大数据等新型数据处理基础设施大大降低了工业数据处理的技术门槛和成本支出。
工业大数据围绕典型智能制造模式，关注从客户需求到销售、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，极大延展了传统工业数据范围。而通过工业大数据分析等关键技术，一方面能够实现设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节智能化水平的提升，满足用户定制化需求，提高生产效率并降低生产成本，为企业创造可量化的价值；另一方面，这些数据具有明确的权属关系和资产价值，企业能够决定数据的具体使用方式和边界，数据产权属性明显。
工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为其价值的深入挖掘提供支撑。
工业大数据一方面通过找出产品（行业）最具竞争力的地方，继续深入挖掘潜在的数据价值，并围绕这一领域的工业数据建立产品和服务能力；另一方面通过判断哪里是影响工业企业发展、成本、市场、供应链或能源消耗的痛点，在数据时代，寻找大数据机会的解决方案。
