上文中我們將工業大數據分為公共資源數據、工程類數據、管理類數據和物聯數據。其中管理類數據一般也稱業務數據，即由業務活動產生的記錄。傳統的數據倉庫理論將業務數據的管理理論和應用模式發展到一個很成熟的水平，目前無論制造企業還是IT公司在談工業大數據時，更多是按照數據倉庫理念在進行企業數據的管理和應用。

美林公司認為傳統的數據倉庫理論是建立在結構化業務數據的基礎上，是工業大數據的重要組成部分之一。其難點在于從千變萬化的業務中找到穩定的數據結構，又能方便的支撐業務數據的統計和分析，下面重點闡述業務數據如何從業務中來又如何到業務中去。

第一節 數據管理的基礎理論

數據管理是利用計算機硬件和軟件技術對數據進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程，其核心是數據組織。為了能夠對數據進行有效組織，演化出了主題域、主題、子主題等概念，這幾個概念是建立起虛擬的數據分類關系，如一顆大樹不斷的分叉直到掛接到某幾個關系相對穩定的數據模型。元數據是數據的數據，用來對數據屬性進行定義，比如人的元數據包括姓名、電話、年齡等。數據實體就是數據模型的實體化，比如人的數據實體包括張三、135XXXX5678、30歲等。具體關系如下圖所示：

小結一下，業務域、業務主題域、業務子主題域等的劃分都是虛擬的，元數據是對業務實體的屬性定義（目前我們將編碼規則和編碼值當成元數據的重要屬性進行管理），其目的是為了方便數據實體的查詢、檢索和維護，都是數據標準的重要組成部分。數據實體對于具體的物理實體，根據應用和管理需要分為主數據、業務數據、主題分析數據。

第二節 業務數據的建模方法

從業務系統中抽象出穩定的數據結構，一直是業務數據的管理和組織的基礎核心，業界主要采用IRP和EA兩種建模手段進行數據結構設計。IRP理論從組織機構入手，識別各部門的用戶視圖（單據或報表），通過對業務單據或報表中數據項的識別和歸納得到相應數據模型；EA理論從主輔價值鏈入手，從而得到最末端流程，并通過關鍵活動產生的數據進行分析得到相應的數據模型。IRP相對于EA屬于自底向上的輕量級的建模方法，主要解決數據建模問題，EA屬于自頂向下的重量級的建模方法，主要解決業務建模、應用建模和數據建模，數據模型只是企業模型的一部分。

美林公司目前采用EA+IRP的方式進行企業數據建模，從企業主價值鏈入手并導入最佳實踐，根據二、三級流程關鍵活動節點識別核心數據，從核心系統應用入手識別核心數據關鍵屬性和集成關系，從而快速得到企業級的數據視圖。

第三節 業務數據的應用模式

1、業務數據的查詢瀏覽：業務數據通過線上采集或線下導入進入數據中心后，供業務人員進行查詢、瀏覽，并能支持漫游和穿透。

2、業務數據的共享集成：由于各業務系統按照各自業務域進行建設，企業價值鏈的協同勢必涉及各業務域之間的數據集成和交互。利用業務數據集中管理將過去點對點的集成變成總線式集成，提升系統集成的效率和可靠性。

3、業務數據的統計分析：業務數據結構化以后最大的價值是統計分析，將業務記錄通過統計變成業務規律用以指導業務改進。傳統上我們利用Excel工具就開發了大量的離線數據的統計應用，現在各種BI工具更是提供了在線統計應用能力。