壹是大數據技術應用難度大，存在數據不足、數據信噪比低、數據分析難度高等問題。
第二，大數據給信息安全帶來新的挑戰。例如，工業大數據增加了隱私泄露的風險，對現有的存儲和安全措施提出了更高的要求，大數據正在被應用於新的攻擊手段。
三是打造智能新品，包括智能應用軟件、智能基礎設備、智能獨立產品、智能穿戴產品、智能家居產品。
四是智能應用系統的創新，如智能制造、智能物流、智能企業應用系統等。
目前，工業大數據廣泛應用於產品創新設計、產品故障診斷與預測、供應鏈分析與優化、產品銷售預測與大數據營銷、生產計劃與調度、產品質量管理與分析等領域。“數據是工業互聯網的血液。”何友這樣描述大數據與工業互聯網的互動。
然而，由於工業大數據價值密度高，數據類型多樣，多源異構的機構數據和非結構化數據並存，對數據處理的要求非常高，數據關系和關聯極其復雜，如何將企業的統計分析能力轉化為大數據分析、預測和決策能力，促進傳統產業升級轉型和產業融合，是當前需要解決的核心關鍵問題。