什么是大数据？大数据有什么用？我想每个人都有自己的不同答案。80年代，我们认为大数据就是存储在磁带中的数据就是大数据；早90年代，我们又认为大数据就是能够储存在台式机里的数据；00年代，我们心目中的大数据是存放在千万台机器里的大规模的数据，一个新的名字——数网星大数据采集及应用管理平台。
　大数据出现在我们日常生活的各个角落。随着大数据的持续增长，工业大数据的应用也被各大生产企业重点应用。
　数网星大数据采集及应用管理平台就是这样一个通过工业大数据帮助企业降低成本，提高生产效率，对企业设备进行远程监控、远程运维、数据分析实现公司智能化、信息化、数字化。

　随着社会计算的兴起，人们习惯于在网上分享和交流信息。比如，社交拥有庞大的用户群，而且在不断增长。这些用户每天发出的日志以及分享的资料更是不计其数，其数据量已经达到PB级别，传统的解决方案已经不能很好地处理这些数据。这些针对海量数据的管理系统能够较好地为用户提供服务，而且具有可扩展性和容错性，这是解决大数据问题所需要的性能。微博服务商也面临大数据的挑战，消息的发送量达到每天数亿条，而查询量则达到每天数十亿次，这要求存储管理系统不仅能够存储大规模数据，而且能够提供高吞吐的读/写服务。由于微博用户暴增便将数据迁移到其他系统上，尽管其他系统还未成熟，但却是解决海量数据的较为有效的方案。这些都涉及大规模数据信息存储与管理。
　中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所工程师刘钊介绍说，我国制造业规模*水平，有着世界zui为门类齐全、独立完整的制造业体系，在多个工业领域具有产量优势。制造业增加值达22万亿美元，制造业产出占世界比重高达21%。按照标准工业分类，在22个大类中，我国在7个大类中名列*；在世界500种主要工业品中，钢铁、水泥、汽车等220多种工业品产量居世界*位；高铁、核电、航天等制造领域具有*水平。同时，我国信息产业发展水平*，中国信息产业用户数量世界*，业务应用快速发展，技术研发和设备制造能力不断提升，部分骨干企业已初具影响力，形成了涵盖软硬件研发制造、网络设施建设运营、信息服务等主要领域的产业体系，已成为举世瞩目的互联网大国。
　各个领域的科学研究同样面临海量数据的挑战，从生物基因到天文气象，从日常生活到工业生产，得益于测量技术和设备的发展，这些领域在实验或实践中产生了大量的数据，而人们需要对这些数据进行处理分析从而挖掘出有价值的信息，数网星大数据采集及应用管理平台就充分利用了大数据帮助工业企业迈向智能化、数字化提供强有力的支持。随着下一代基因测序技术的发展，基因中所蕴含的信息逐渐被人们所发掘，人们获得更多更准确的基因数据，但是如何匹配基因数据，如何从这些数据中挖掘出所需要的信息，这是生物信息学遇到的新挑战。在环境气象研究中，科学家已经收集了数十年甚至上百年的气象环境数据，在这些数据中分析气候的变化需要海量数据处理技术的支持。在医学药物研究中搜集的大量的病人数据和药物测试数据，这些数据的规模很大，需要从中分析出有用的信息。在人文社会科学中，社会学家开始注意互联网社交网络上的人际交往和社会关系，其涉及的数据量也是非常巨大的，从海量数据中找出社会学家感兴趣的内容是富有挑战性的。人工智能研究方面，人们希望计算机拥有人类的学习能力和逻辑推理能力，这就需要机器存储大量的经验数据和知识数据，还需要从这些大量数据中迅速获得所需要的内容，并对其进行分析处理，从而做出正确有效的判断。
　如今传感器的广泛使用，数据采集更加方便，这些传感器会连续地产生数据，如实时监控系统、网络流量监测等。除了传感器*地产生数据外，许多领域都会涉及流数据，工业大数据已经成为智能制造发展的重要核心之一，而新型工业数据平台将会成为构建智能应用生态的关键。随着跨界融合的不断深入，一系列新型工业数据平台开始涌现，横向整合了多个环节的数据，纵向打通了企业管理层与生产现场层的数据，为深层决策优化提供了基础。因为它们每时每刻连续不断地产生，但与其他的海量数据不同，流数据连续有序、变化迅速，而且对处理分析的响应度要求较高，因此对于流数据的处理和挖掘往往采用不同的方法。现代工业企业已经步入海量数据时代，在新时代下可以带来创新和生产率增长，并可能出现新的商业模式。利用好经济生活产生的海量数据，可以发挥重要的经济作用，不仅有利于企业的生产活动，也有利于国民经济，提高国家的竞争力。面对大规模的工业大数据，人们除了需要提高获取、存储和分析数据的能力，同时需要保障数据的安全和隐私，但这仍然是巨大的挑战。
　传统的关系型数据库并不能够很好地解决工业海量数据带来的问题，单机的统计和可视化工具也变得力不从心。一些新的数据管理系统如数网星大数据采集及应用管理平台孕育而生，数网星为助力工业企业实现智能化、数字化提供有力支持。