从数据到信息，本身就是一种过滤机制——这需要一种提炼，然后可执行、可传递的信息形成知识。知识分为隐性和显性，隐性知识往往存在于人本身之中，传递性很差。
图2 数据、信息和知识的模型
可惜的是，传统知识管理的DIK模型（Data-Information-Knowledge）关系，是一个单线程关系。它只解决了知识的提炼，没有解决回馈问题。
就工业大数据而言，最重要的就是对它进行密集型的分析——工业知识断不能缺位。GE在谈及工业互联网的时候，给与了“专业知识”以高度的重视。工业大数据不是传统的数据统计分析，而是基于专业知识的引导，才能挖掘出数据真正的价值。
显然，知识体系必须重新作用于数据本身，才能形成工业大数据的价值。在工业领域，“无知识，不数据”。没有工业经验的线性化指引，数据就不会高速转化，工业大数据的价值，就不会产生。