我认为是云计算技术。
工业互联网的大数据核心技术是数据的采集，分析，分发。
“极简工业”工业互联网是目前最方便的工具
大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。)
简单地说，三个是数据、数据、数据I.大数据数据的获取和预处理大数据采集一般分为大数据智能传感层，主要包括数据传感系统、网络通信系统、传感适配系统、智能识别系统和软硬件资源访问系统，实现了结构化、半结构化和非结构化海量数据的智能识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等功能。
基本支持层：提供虚拟服务器、结构化、半结构化、非结构化数据数据库和物联网资源。
大数据预处理：完成接收数据的初步识别、提取、清理等操作。
通用相关技术：支持日志系统中各种数据发送者定制的水槽NG实时日志收集系统，用于采集数据，同时简单处理数据，Logstore是开源服务器端数据处理流水线，可以同时从多个源采集数据，数据被转换，然后将数据发送给存储库；SQOP用于将关系数据库和Hadoop中的数据传送到Hadoop，Hadoop中的数据可以导入到关系数据库中；Zookeeper是提供数据同步服务的分布式、开源分布式应用程序协调服务。
大规模数据的存储、管理、分析与挖掘大数据存储和管理：将收集到的数据存储在内存中，建立相应的数据库，并进行管理和调用大数据挖掘：从大量、不完整、有噪声、模糊和随机的实际应用数据中提取隐藏信息和知识的过程，人们事先不知道，但也有可能有用的信息和知识。
大数据分析：收集、存储、管理和分析大规模数据，重点是分析如何计算需要计算的数据（HDFS、S3、Hbase、Cassandra）以及如何计算（Hadoop、Spark）。
本部分包含更多信息，其中的一些重点是：Hadoop：是一个具有多个组件的通用分布式系统基础结构；
Hadoop生态系统主要由核心组件（如HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Ozie、PIG、Hive）组成；
Spark：重点关注集群中并行的处理数据，并使用RDD（灵活的分布式数据集）来处理RAM中的数据。
风暴：连续处理从源源导入的数据流，并在任何时候获得增量结果。
Hbase是一种分布式、面向列的开源数据库，可以被认为是HDFS的封装，它的本质是数据存储和NOSQL数据库。
MapReduce：作为Hadoop的查询引擎，大型数据集的并行计算单元的核心任务是将SQL语句转换为MR程序，将结构化数据映射到数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。
大数据的显示与应用。
数据可视化：对接部分BI平台，分析数据可视化，用于指导决策服务。在大数据分析的应用过程中，可视化和可视化分析可以通过交互的视觉性能来帮助人们探索和理解复杂的数据，可视化和可视化分析可以快速、有效地简化和细化数据流，帮助用户交互和过滤大量的数据，帮助用户更快更好地从复杂的数据中获得新的发现。
Python爬虫：掌握了请求库的使用，lxml库(或美观的ssoup4库)基本启动；熟练的操作符数据分析工具(如Excel、spss、SAS等)；掌握数据分析思想，能可视化数据，并能正确解释分析结果等。
大数据的应用：大数据的实际应用场景，如金融大数据、教育大数据、餐饮、交通、工业、农业等。Cami流域大数据的训练
大数据简单的来讲就是一个能够收集数据并且可以通过云计算法做出分析！
小编本人就是做商用大数据设备的，它就是能匹配到周边数据，并且通过大数据库分析找出你的意向客户！很多人都知道，从一个微信引流一个粉丝的成本是50到100左右，而通过大数据的分析能帮你降低到五分之一到七分之一左右