除了与一般大数据以强调数量(Volume)、速度(Velocity)、多样性(Variety)，及真实性(Veracity)的“4V要素”之外，工业大数据还特别强调所谓的可见性(Visibility)及价值(Value)。对于大数据及工业大数据之间的差异，一般认为，数据的数量、获取的速度/频率、数据的多样性与真实性，是制造业在导入数字化与自动化之后，会自然演化出现的数据。但对于工业4.0或制造制造，要从设备制造端向使用者服务端的转型而言，可见性及价值，则代表了对工业大数据所追求的目的与意义。
不过数字转型及产业升级的风潮，很多制造业者在着手进行往智能制造转型的过程中，是伴随着数字化与自动化同步进行，由于数字化与自动化之后，机台设备可以快速的产生大量数据，业者如果没有完整个规划或从事阶段性的建设，很容易在初期就走错方向。
相关业者表示，一般的商业大数据可以在累积大量数据数据后，再固定或周期性的进行数据的处理与分析；但是智能制造要能创造价值，最佳的方式则是必须要将相关的工业大数据，就近的在机台设备端，进行实时的分析处理，并且执行反馈。同时，也需要将这些实时处理分析的结果进行视觉化的展示。
业者表示，工业大数据与一般商业大数据的一项重要差异，就在于对于精准度的要求。对一般商业场域中应用的大数据及人工智能而言，准确率能达到90%左右，就已经将惊人，因为对消费者的年龄判别失准，或是推播了错误的广告，一般并不会造成太大的影响；不过，如果应用在工业生产领域，工业大数据结合工业人工智能被要求的准确度，可能是需要到99.9%甚至更高的准确率，因为一旦工业生产制造上的数据出现误差，对于产品后续生产各方面，都将带来难以估计的损失。
也因为工业大数据需要就近进行高速而精准的分析与处理，因此，在智能制造风潮崛起之际，连带掀起了对边缘运算架构的需求。相关业者指出，就近在机台设备端收集的工业大数据，先将必须优先处理反馈的部分进行分析处理，不仅可以达到快速反应的目的，同时也可以将数据量有效的缩减，对之后传输、储存等部分也都会相对较为有利。
就制造业转型智能制造，相关业者认为，从现场的数据采集规划开始、边缘运算架构的搭建，一直到完整解决方案的提供，如果没有工业大数据支撑，结果可能会有极大的差异。当然，相关业者不否认，智能制造的规模若再进一步的发展后，工业大数据的范围一方面将持续扩大，但同时对于数据来源则将持续细化，即便如此，工业大数据在智能制造转型上扮演的角色越来越重要。