目前，随着我国工业互联网与工业大数据应用加深、市场规模持续扩大，数据采集时间不断延长、数据范围不断扩大、数据粒度不断细化的趋势，大数据的积累量持续增长，对于大数据挖掘和分析结果，广泛应用于企业的各个环节，帮助企业实现供应链优化、设备故障诊断和风险预测、产品价值挖掘、商业模式创新等，推动企业高质高速发展。

虽然大数据资源呈爆炸性增长之势，却仍受到孤立、分散、封闭等问题的限制。一是数据资源孤岛化，各企业各系统间产生的数据相互独立，在不同地区、不同行业之间数据管理、共享方法各不相同，数据难以大范围、深层次的集成汇聚，各企业各行业间难以实现数据的互访问互操作。二是数据价值待挖掘，工业互联网与工业大数据应用局限于重点行业和特定场景，大部分企业缺乏大数据分析应用意识，难以全方面的挖掘分析数据，且存在关键共性技术短板，数据分析、应用技术的难点无法短期攻关。三是数据安全高风险，工业互联网打破了传统工业相对封闭可信的生产运营环境，数据可被攻击路径大大增加，数据安全防护难度加大，数据安全审核薄弱，数据安全技术水平较低，无法确保数据开放安全。

面对工业互联网与工业大数据应用存在的问题，中国工业互联网研究院通过建设国家工业互联网大数据中心加速大数据的体系建设：一是加快建设工业互联网大数据共享生态，重点突出数据开放共享的顶层设计，从顶层逐步推进数据标准化、规范化进程，打破数据“孤岛”问题。通过构建完善的数据共享生态，引导产业链上下游共建共用可信的大数据空间，激发各主体开展工业互联网数据合作共享的积极性，加速数据流动、共享、使用进程。二是加快拓展工业互联网大数据创新应用，梳理大数据关键共性技术短板，确定发展路径，加快技术攻关。同时，加快人才队伍建设，建设吸纳培养人才的机制。三是加快构建工业互联网大数据安全防护机制，规范工业互联网数据相关的安全防护、检测及其它技术要求，围绕工业互联网与工业大数据应用特点，统筹制定数据在采集、传输、存储、处理等覆盖数据全生命周期安全相关对策，构建健全的工业互联网数据安全发展体系。

通过工业互联网+大数据应用，汇聚、处理、分析、共享和应用各类数据资源，推动工业经济全要素、全产业链、全价值链的数据流通共享，实现对工业领域各类资源的统筹管理和调配，进而实现生产资源的价值挖掘，并进一步深化我国制造业供给侧结构性改革，解决低端产能过剩与高端产品供给不足并存的问题，构建数据作为重要权属要素参与价值创造和分配的流通体系，聚焦数据权属价值判断和数据共享交换，推动建立数据确权法律法规、数据共享规则、政府监管机制、数据赋能模式、安全防护方法，促进数据流带动技术流、资金流、人才流、物资流，通过跨设备、跨系统、跨企业、跨区域、跨产业的全面互联互通，实现工业生产的资源优化和协同制造，催生智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制等新模式、新业态，从而推动工业生产、制造、服务体系的要素升级、产业链延伸和价值链拓展，构筑面向全球新一轮科技和产业革命的国际竞争新优势。