第一类是经营性数据，比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据，这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来，表现了一个工业企业的经营要素和成果。
第二类是生产性数据，这部分是围绕企业生产过程中积累的数据，包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SCADA系统的建设，这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现，是决定企业差异性的核心所在。
第三类是环境类数据，包括布置在机床的设备诊断系统，库房、车间的温湿度数据，以及能耗数据，废水废气的排放等数据。这些数据对工业生产过程中起到约束作用。
从目前的数据采用情况看，经营类数据利用率最高，生产性数据和环境类数据相比差距比较大。从未来数据量来说，生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大，环境类数据也将越来越多样化。
企业所积累的数据量以越来越快的速度在增加，很多企业也就顺势将大数据技术引入企业的生产经营中。大数据在工业企业的应用主要体现在三方面：
日本的科研人员日前设计出一种新型座椅，能够通过分析相关数据识别主人，以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器，可以收集并分析驾驶者的体重、压力值，甚至坐到座椅上的方式等多种信息，并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配，以此判断驾驶者是否为车主，从而决定是否开动汽车。实验数据显示，这种车座的识别准确率高达98%。
三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况，就能了解全国各地基建情况，进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。
提升服务型生产就是增加服务在生产（产品）的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸，就是在售前阶段，通过用户参与、个性化设计的方式，吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制，通过精准的量体裁衣，在其他成衣服装规模关店的市场下，能保持每年150%的收入和利润增长，每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了，小米手机也属于这一类。二是后向延伸，通过销售的产品建立客户和厂家的互动，产生持续性价值。
苹果手机的硬件配置是标准的，但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的，这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始，通过APPStore建立用户和厂商的连接，满足用户个性化需求，提供差异性服务，年创造收入在百亿美金。
商业模式创新主要体现在两个方面，一是基于工业大数据，工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务；二是在工业大数据背景下，能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是，通过提供创新性商业模式能获得更多的客户，发掘更多的蓝海市场，赢取更多的利润；同时通过接受创新性的工业服务，降低了生产成本、经营风险。
比如，GE不销售发动机，而是将发动机租赁给航空公司使用，按照运行时间收取费用，这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态，通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命，获得的经济回报高于发动机销售。
在接受服务方面，目前国内外有一批企业提供云服务架构的工业大数据平台。包括海尔收购GE的白电业务的一揽子合作中，就包括GE的Predix工业大数据平台向海尔开放，接入海尔的工厂，提供工业大数据服务。九次方大数据也在联合各省市建立云化的工业大数据平台，向当地的工业企业开放大数据采集、大数据存储、大数据挖掘和应用能力。
工业大数据是企业生产经营的一次重大变革，对于工业化、信息化都还没有完成的工业企业而言，数据化时代又到来了，挑战很大。
工业大数据建设，首先是一种思维变革，改变以前以要素竞争为主的工业生产模式，进入到数据和创新竞争为主的新生产时代。其次，正如清华大学王建民教授所言“工业大数据不存在交钥匙工程”，因此，需要企业、管理层、员工和相关人都投身其中，各司其职，才有所成。