工业大数据，很难从内涵角度来作出一个定义，因为它涉及到很多各种各样的数据。但从外延角度来看，比较容易。
 

　　从企业的角度看，工业大数据是在一个企业的设计、创新、生产、经营和管理决策过程产生、使用和转型升级过程需要的信息之和。所以最小的圈是企业，一个企业从开始到生产线到设计、到工艺过程、到人，一直到管理、决策、市场、服务，像这样的环节都在使用。
 

　　从供应链、产业链和生态链的角度来看，工业大数据是供应链、产业链和生态链产生、使用和需求的各类信息之和。这三个链之间很难一刀断开，因此，我也是从一个概念来看。所以，制造业也好、工业企业也好，整个过程是一个链环周。这个链不仅是一个企业，更重要的是政府机构、研究机构，需要把控和研究如何追求制造业前两环的优化。所以我们看到了超越一个企业的生存、使用和发展需求的新工业数据。
 

　　从行业管理和宏观调控的角度来看，工业大数据是工业行业管理和宏观调控产生、使用和需求的各类信息之和。每一个行业的管理都需要工业大数据，在工业行业又生存了很多企业，做好工业数据管理需要这样一个链条，所以“3+3”构成了工业大数据的外延，每一个环节，使用的和需求的中间是交集，这样才对工业大数据的发展提供了基础。
 

　　为什么要发展工业大数据？
 

　　同样是三个层面，从三个由小到大的层面，加上一个需求，来看一下工业大数据的作用和意义。
 

　　首先，从最小的层面——企业来看，工业大数据为企业全过程设计、创新、生产、经营、管理、决策服务，为企业的发展战略和目标的实现服务。
 

　　第二个层面，工业大数据服务于供应链的优化、产业链的完善、生态链的形成和优化。从供应链、产业链、生态链来看，不管是CSM的生产圈，还是一个特定产品制造过程的供应链，或是一个完整生产过程的分析，工业大数据都是为了它的形成和优化。
 

　　第三个层面，工业大数据要满足行业和宏观决策调控的实际需求，提高行业和宏观经济管理决策质量、能力。

　　第四，从工业转型升级的需求看，工业大数据是为了一个个企业、行业、装备、工艺、生产线、供应链的转型升级服务。先进制造业、工业4.0、智能制造，以两化融合和智能制造为重点的中国制造2025，都是工业转型升级模式的未来方向。