制造企業正面臨著提升競爭力以及轉型的嚴峻挑戰。隨著智能制造成為了企業大力推進的重點，在企業面對擴大再生產的需求和設備升級的契機，企業亟需實現信息化和智能化的深度融合，提升企業在質量管控、工藝提升、服務升級等方面的管理和決策能力。

隨著大數據技術逐漸成為工業4.0的標配技術之一，生產制造企業基于數據的生產和管理需求越來越高?；谖锫摼W技術的數據采集和控制模塊的廣泛應用以及企業在信息化方面的大量投入，企業在變革和提升企業管理模式和手段的同時，已積累了大量的數據，形成了極為龐大的數據源。傳統數據庫技術對這種大規模的數據的存儲、管理及分析能力顯得捉襟見肘，而利用大數據技術，可以給企業提供高效的數據分析能力，提高質量管控、工藝提升、服務升級等方面的管理和決策能力。在大數據時代，如何對有用的數據進行挖掘、發現重要的知識和提取有用的信息已成為企業面臨的關鍵點。

對于制造企業來說，由于數據海量且分散，具備負載的關聯性，來源廣泛，而制造企業多數采用傳統的數據庫管理模式，操作人員只能對系統功能框架內的數據進行觀察，無法通過利用集群進行性能提升和數據處理。僅僅憑借傳統的方法和技術，無法滿足企業處理海量大數據及改進生產的需求。因此，在研發、生產等多個環節，引入大數據技術，構建工業大數據分析平臺已成為制造企業轉型升級的具體方向。