智慧工厂的核心数据包括生产经营相关业务数据，设备物联数据及外部数据。为了支撑智能工厂建设，大数据平台在常规技术基础上还需要满足以下方面需求：
多类型数据源抽取融合：大数据平台通过集成主流关系型数据库，非关系型数据库，流式数据等多种抽取方法，形成融合数据抽取方案，对业务数据，物联网数据和外部数据完成覆盖式收集。
多类型ETL方法融合：为了保证数以万计的物联网节点产生的实时数据流能够被及时处理，在使用常规ETL方法的同时增加了基于大数据分布式技术的ETL集群，并且支持横向扩容，消除数据清洗瓶颈。
多元数据服务融合：为支撑智慧工厂不同方向的数据应用，大数据平台包含了从算法库到数据接口的多元化数据服务，支撑智能工厂的优化需求。
信息安全保障融合：在完成大数据平台自有信息安全建设的同时，平台会与集团公司的信息安全主动防御体系和信息安全治理体系融合，融入安全框架，遵循相关安全规范和安全策略。
