工業大數據應用難點有：
壹是大數據技術的運用困難，存在數據不足、數據信噪比低以及數據分析難度高等問題。
二是大數據給信息安全帶來新挑戰，如工業大數據加大了隱私泄露的風險，對現有存儲和安全措施提出了更高要求，以及大數據正在被運用到新的攻擊手段中。
三是創造智能新產品，包括智能應用軟件、智能基礎設備、智能自主產品、智能穿戴產品、智能家居產品等。
四是智能應用系統創新，如智能制造、智能物流和智能企業應用系統等。
目前，工業大數據在產品創新設計、產品故障診斷與預測、供應鏈的分析和優化、產品銷售預測與大數據營銷、生產計劃與排程、產品質量管理與分析等場景有廣泛的應用。“數據是工業互聯網的血液。”何友如此描述大數據與工業互聯網的互為動力。
不過，由於工業大數據數據價值密度高，數據類型繁多，多源異構的機構化數據和非結構化數據並存，數據處理實行性要求也非常高，數據關系和關聯性異常復雜等特征，企業如何從數據統計分析能力轉變為大數據分析、預測和決策能力，促進傳統工業升級改造和產業整合，是目前要解決的核心關鍵問題。