随着国家将大数据战略提高到国家战略高度，将大数据视作经济发展和转型的最重要科技依据，更加多的企业的组织已将数据视作最重要资产，著手积极开展数字化转型的系列措施，以期全面提高客户体验，推展经济快速增长。从供给面来看，当今和可意识到的未来，大数据、云计算、人工智能等技术都将较慢发展并被广泛应用，企业早已认识到数字化转型的可行性和必要性，著手创建企业自身匹敌数据的能力。这其中，数据分析能力的建设变得最为关键，它是转录数据资产动能、构建大数据价值、推展数字化转型不可或缺的核心力量。对于生产企业而言，数据跨越着整个产品生命周期，从客户市场需求到概念设计、详细设计、工艺设计、建模试验、生产生产到售后服务全过程。

尤其是生产生产环节，工厂底层包括了条形码、二维码、RFID、工业传感器、PLC以及SCADA等控制系统，它们无时无刻不出产生数据。然而生产环境中搜集的数据多以时间序列仿真流程变量，数据的类型是单一的，很更容易创建索引，因此这也是为什么数据意味着量大是过于的，我们一般来说谈及的制造业大数据分析是所指将有所不同信息化层级之间的结构性系统数据与非结构性数据融合。在面临纷杂繁乱的数据时，为创立灵活的数据平台企业必须将传统的数据仓库结构和方法切换为一个为灵活性而创立、更为均衡和集中的框架。

将数据存储在企业数据仓库中似乎是过于的，而烟囱式的数据集市也不存在由于恐慌和错误而毁坏整个系统的风险。事实上，如今大部分企业建构的数据集市都是基于SQL、NoSQL、数据库、文件系统或类似于技术。

无论否为开源、否为传统系统，极大的独立国家数据创建在诸如Hadoop这样的平台上，需要超过PB级的数据规模，如果无法加以统合优化，在展开数据分析毫无疑问对企业是一场“灾难”。因此，企业在展开数据分析时，数据架构必需在有所不同复杂度的多个层次上呈现出信息，并区分有所不同的信息地下通道和适当的用于角色，这样就可以把有所不同类型的用户变换到同一份数据上，让有所不同的用户在他们所熟知的场景下用于数据。在Teradata刻画的分层数据架构中，依据数据的颗粒度可分成缓冲器层、统合层、计算出来层、汇集层、展现出层和数据实验室。其中最底层的缓冲器层必须尽量的体现源系统的表现形式，还包括数据类型和结构的沿用。

例如，生产数据和财务数据无法变为文本，否则就不会让数据的真实度过早地被毁坏掉。缓冲器层的数据可以被企业中大多数的数据工程师或数据科学家所采访。不同于独立国家的数据湖，缓冲器层必需是企业级可扩展的，需要让成百上千的用户和进程同时采访和处置数据。越往分层数据架构上层回头，预计义结构的数据就越少，基于此的分析就就越更容易被企业中更加多的人所解读。

当抵达展现出层后，企业可以获取公布数据的API模块，它们具备结构化、同一版本控制、向下兼容的特性，并获取给任何许可的用户和应用于采访程序。最后，数据实验室是用户自己主导的数据沙盒，用来反对探寻实验和自助服务。

经过分层架构能使企业以数据的最细颗粒度形式集中数据的框架，这使我们需要检视数据的各种用途并将数据按照有所不同复杂度级别展开重构。在这里，专业的数据科学家可以对原始数据展开研究，将原始数据和现有数据创建起联系，撰写初始算法找到更好的模式特征，进而展开统合和结构化处置，从而增加数据反复并保证在有所不同维度的应用于一致性，为今后提高对于数据调整、管理、管理和数据构建能力打下基础。《国务院关于印发增进大数据发展行动纲要的通报》中认为，数据已沦为国家基础性战略资源，大数据产业于是以沦为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生最重要影响。对于企业而言，通过维持细颗粒度的数据在企业内外的灵活传播，将是企业应用大数据、将洞察力落地为行动的必要条件之一。

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