工业大数据是指在工业领域产生的大量数据，涵盖了各种工业过程中产生的数据，包括传感器数据、设备数据、生产数据、质量数据等。工业大数据的划分可以从以下几个方面进行：
数据来源：工业大数据可以来自于不同的数据源，例如生产设备、传感器、仪表等。这些数据源产生的数据可以实时采集、存储和分析，形成工业大数据。
数据类型：工业大数据可以包含多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据是以表格形式存储的数据，如传感器读数、设备状态等；半结构化数据是半结构化格式存储的数据，如日志文件、报警信息等；非结构化数据是没有固定格式的数据，如图像、视频等。
数据规模：工业大数据的规模通常是海量的，以TB、PB甚至EB为单位。这是因为工业领域的数据产生速度快、数据量大，需要使用大数据技术进行存储和处理。
数据价值：工业大数据的价值主要体现在对业务决策的支持和优化生产过程的能力。通过对工业大数据的分析，可以发现生产效率低下的原因、产品质量问题的根源等，从而为管理者提供决策依据。
为了更好地管理和利用工业大数据，管理者可以采取以下方法：
建立数据采集和存储系统：建立高效的数据采集系统，实时采集和存储工业大数据。可以使用传感器、数据采集设备等进行数据采集，通过云计算和大数据存储技术进行数据存储。
数据清洗和预处理：对采集到的工业大数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，提高数据质量。可以使用数据清洗工具和算法进行数据处理。
数据分析和挖掘：利用数据分析和挖掘技术对工业大数据进行深入分析，挖掘数据中的规律和价值信息。可以使用统计分析、机器学习、数据挖掘等技术进行数据分析。
模型建立和优化：基于工业大数据建立模型，对生产过程进行优化和预测。可以使用模型建立和优化方法，如回归分析、优化算法等。
决策支持和应用：通过对工业大数据的分析和挖掘，为管理者提供决策支持。可以将数据分析结果应用于生产调度、质量控制、设备维护等方面，优化生产效率和产品质量。
总之，工业大数据在工业领域具有重要的价值和应用潜力。管理者可以通过建立数据采集和存储系统，进行数据清洗和预处理，利用数据分析和挖掘技术进行深入分析，建立模型进行优化，为决策提供支持和应用。这样可以更好地管理和利用工业大数据，提升企业的竞争力和效益。