工业大数据发展难点在哪工业大数据是指在工业生产过程中产生的大量数据，通过分析和挖掘这些数据可以为企业提供决策依据、优化生产流程、提高生产效率。

要实现工业大数据的有效利用和发展，仍然面临一些难点和挑战。

工业大数据发展的难点是什么工业大数据发展难点主要体现在以下几个方面。

数据获取和存储是工业大数据发展的关键问题。

工业生产过程中产生的数据种类繁多，包括传感器数据、监测数据、设备运行数据等，如何高效地获取和存储这些数据是一个挑战。

工业数据的存储容量也是一项巨大的挑战，需要建立可靠的存储系统来应对海量数据的存储需求。

数据质量和可靠性是工业大数据发展的关键问题。

工业生产过程中，数据会受到各种干扰和噪声的影响，如何保证数据的质量和可靠性是一个难点。

工业数据的准确性对于后续分析和决策的准确性也至关重要，需要采取一系列的措施确保数据的准确性和一致性。

数据分析和挖掘是工业大数据发展的难点之一。

工业大数据中包含着丰富的信息和知识，如何通过合理的数据分析和挖掘方法，提取出有价值的信息和知识，并进行相应的应用是一个挑战。

数据分析和挖掘过程中，还需要考虑到数据隐私和安全的问题，确保数据的合法使用和保护。

工业大数据的应用和推广也面临一些难点。

由于工业大数据的应用范围广泛，涉及多个领域和行业，因此在推广应用过程中需要面对不同行业的特点和需求，如何将工业大数据与实际生产相结合，实现产业升级和效益提升是一个挑战。

还需要建立相关的政策和法规来规范工业大数据的应用和推广，保障数据的合理使用和隐私保护。

工业大数据发展面临的难点主要包括数据获取和存储、数据质量和可靠性、数据分析和挖掘，以及工业大数据的应用和推广等方面。

只有克服这些难点，才能实现工业大数据的有效利用和发展，为企业带来更大的经济效益和社会价值。