数据是工业互联网的一种最重要的生产要素，以生产制造过程中的数据为基础进行分析，实现智能决策和智能控制。现在很多企业都知道数据的重要性，所以对数据的采集和保存都十分重视，但是大多数企业仅仅停留在这个层面而已，那么如何让这些“多”、“杂”的工业大数据发挥价值是很多企业需要思考和探讨的问题。

尤其是在流程性行业，数据积累更加庞大，但目前这些数据仅仅是用来“看”的，很难应用起来。这时就需要依托于工业数据大脑强大的计算和处理信息能力。其中主要思考的是以下几大问题。

1、如何利用大量的看似毫无规律和联系的数据；

2、人工智能和机器学习的同时，到底会对企业的实际生产带来哪些实际的改变

3、最终到底能否实现错误预判、工艺改进、成本控制、销售预测等等可以产生实际经济效益的作用。

那以上几大问题通过工业数据大脑到底是如何实现的呢？

首先通过数据挖掘，不断对数据模型进行评估、衡量、修正，挖掘出潜在的信息模型，它能组合各个领域的优点，从而能从数据中挖掘到其他传统方法不能发现的有用知识。然后利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析等， 随着科学技术的不断发展，新的算法会不断地加入。同时工业大数据中的数据挖掘源于生产实际的实际应用需求，用具体的生产数据为驱动，挖掘大数据的具体价值，而不仅是浮于表面，是真正可以应用到到实际的生产和管理过程中的。

由大数据驱动的生产智能化转型升级，已经是大势所趋，将人工智能与工业互联网、云计算等技术相结合，工业大数据驱动的的工业互联网必将深度融入实体经济，加快产业向高端提升，实现产业数字化。

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