大数据(Big Data)又称海量数据，其数据源可能是过去人工或机器记录的数据，或物联网硬件不断产生的实时数据，也可能是已经存在互联网上的信息，数据数据量会一直产生或更新，而形成海量数据。数据大并无实质意义，智能化制造的关键技术在大数据的分析，也是机器深度学习的关键技术，其重点在于预测，利用数据探勘的技术，在海量数据中找到原本不易发现的关联性或是经验，以快速累积经验值，并做出精准的预测与决策。

大数据与云端运算相辅相成。美国国家标准与技术研究院(NIST)将云端运算定义为：云端运算是一种模式，能方便且随需求应变地通过连网存取广大的共享运算资源(如网络、服务器、储存、应用程序、服务等)，并可通过最少的管理工作与服务供应者互动，快速提供各项服务。在云端运算里基本可分为公有云及私有云，一般来说，大企业会建立私有云，建设“网络储存服务器”(Network Attached Storage，简称NAS)，自己控管企业内部所有的数据，而中小企业或个人则大多会使用公有云，如：免费的百度云、Dropbox、Google、Amazon以量计价的公有云端服务等，未来的云端运算发展，由于海量数据在云端进行储存与运算，因此，网络安全对于大数据及云端运算而言，将具有极关键之地位，更是让工业4.0的发展，可以无后顾之忧的重要支撑。

工业4.0的关键技术，包括：物联网、人工智能、大数据与云端运算等，已全面应用在我们的日常生活及制造业，除了促进传统制造业智能化生产，提升产业竞争力，也逐渐改善人们的生活，满足消费者客制化，面对未来工业4.0的浪潮，我们应及早认识与学习工业4.0的关键技术，并有效地整合与运用，以在工业4.0时代占有一席之地。