工业大数据技术架构白皮书是一份详细说明工业领域内大数据技术架构及其应用的指导文件。它由工业互联网产业联盟的工业大数据特设组发布，反映了该领域内的最新研究成果和应用实践经验。白皮书不仅讨论了大数据技术在工业环境中的核心地位，还提供了实际案例和具体技术组件的介绍，以及工业大数据系统建设的意义、目标、重点问题、架构实现等多方面内容。根据白皮书的内容，我们可以了解到以下知识点： 1. 工业大数据的定义和重要性：指的是在工业生产、运营过程中产生的大量数据的集合。这些数据来源于设备、传感器、控制系统和生产管理系统等，具有“4V”特征——大容量（Volume）、高速度（Velocity）、多样性（Variety）和真实性（Veracity）。2. 工业互联网与大数据：强调数据在推进工业系统智能化变革中的基础性作用。3. 工业大数据技术架构：包括数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制等几个层面。4. 数据采集与交换：涉及到各种数据源的数据提取和转换。5. 数据集成与处理：确保数据质量、清洗和格式化。6. 数据建模与分析：利用数据挖掘和机器学习等方法形成可操作的模型。7. 决策与控制应用：为决策提供支持，提升生产效率和质量。8. 技术发展现状：讨论了各种新兴技术的应用和实现情况。9. 法律声明和知识产权：强调未经授权许可不得擅自使用报告内容的法律义务。10. 编写单位和编写组成员：由工业互联网产业联盟牵头，多家知名研究机构和企业参与编写，确保了报告的权威性。