另一个制约我国工业大数据应用发展的重要因素是政策法规体系不健全。工业大数据的开发和利用既要满足工业企业典型应用场景的业务发展需求，也要防止涉及国家、企业秘密的数据发生泄露。而目前，我国在工业大数据的利用、评价、交换以及信息安全保护方面的法律法规尚有待进一步健全，这在很大程度上抑制了工业大数据应用的广度和深度，不利于工业大数据生态系统的建设和培育。
2.基于工业大数据的企业管理理念和运作模式变革
随着智能设备、物联网技术、智能传感器、工业软件以及工业企业管理信息系统等在工业企业的广泛应用，综合利用各种感知、互联、分析以及决策技术，通过实时感知、采集、监控现场制造加工状况、物流情况、生产准备情况、技术状态管理情况，并开展数据挖掘分析，急需工业大数据平台和相关技术的支撑。
工业大数据应用目的是推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用工业大数据分析技术开展挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性、有效性。
3.工业大数据人才缺乏制约产业发展
工业大数据技术应用的关键是揭示各种典型工业应用场景下，各种数据的内在关联关系，因此，工业大数据技术的应用者不但要掌握工业大数据的相关知识和工具，还需要深刻了解制造业典型业务场景，并结合工业大数据的分析和可视化展示情况，结合业务场景进行合理解读，此外，还需要结合业务场景进行解决方案的制订和管理决策，以上工业大数据人才的要求将大大制约工业大数据产业发展进程。
整体上，工业大数据对复合型人才的能力需求更强烈，目前我国工业大数据的高级管理决策人才、数据分析人才、平台架构人员、数据开发工程师、算法工程师等多个方向均存在较大缺口，极大阻碍了工业大数据产业的发展。
工业大数据技术和应用的四大发展趋势
1.工业大数据应用的外部环境日益成熟
以工业4.0和工业互联网为代表的智能化制造技术已成为制造业发展的趋势，智能化制造技术的研究和应用推动了工业传感器、控制器等软硬件系统和先进技术在工业领域的应用，智能制造应用不断成熟，一方面正在逐步打破数据孤岛壁垒，实现人与机器、机器与机器的互联互通，为工业数据的自由汇聚奠定基础，另一方面进一步增强了工业大数据的应用需求，使得工业大数据应用的外部环境日益成熟。
2.人工智能和工业大数据融合加深
工业大数据的广泛深入应用，离不开机器学习、数据挖掘、模式识别、自然语言理解等人工智能技术清理数据、提升数据质量和实现数据分析的智能化，工业大数据的应用和安全保障都离不开人工智能技术，而人工智能的核心是数据支持，工业大数据反过来又促进人工智能技术的应用发展，两者的深度融合成为发展的必然趋势。
3.云平台成为工业大数据发展的主要方向
工业大数据云平台是推动工业大数据发展的重要抓手。传统的互联网大数据处理方法、模型和工具难以直接使用，增加了工业大数据的技术壁垒，导致工业大数据解决方案非常昂贵，云平台的出现，为工业企业特别是中小型工业企业随时、按需、高效地使用工业大数据技术和工具提供了便宜、可扩展、用户友好的解决方案，大大降低了工业企业拥抱工业大数据的门槛和成本。
4.工业大数据将催生新的产业
除了云平台，新的大数据可视化和自动化软件也能大大简化工业大数据的数据处理、分析过程，打破了大数据专家和外行之间的壁垒。这些软件的出现使得企业可以自主利用工业大数据，做相对简单的工业大数据分析，以及外包复杂的工业大数据应用需求给专业工业大数据服务公司，从而催生新产业，包括工业大数据存储、清理、分析、可视化等相关的软件开发、外包服务等。
国防大数据：抢占未来战争制高点的基石
大数据时代的国防建设需要新的国防战略思想体系来指导。未来作战是各军种一体化行动的联合作战，国防大数据生之于此，并可以更好地为未来联合作战服务。
国防大数据是大数据在国防与军事领域的应用，是保卫国家主权、统一，领土完整和安全而展开的军事活动所生成的各种数据资源，是综合了国防和大数据的需求，表现了国防大数据主要的内涵和特点。