工业大数据架构与数据融合的互动关系是相辅相成的。工业大数据架构是指用于存储、处理和分析工业过程中产生的大量数据的系统，它包括数据采集、存储、处理和分析等环节。而数据融合则是将来自不同来源、具有不同特点的数据整合在一起，以获得更全面、准确和有用的信息。这两者之间的互动关系主要体现在以下几个方面：
1. 数据采集与存储：工业大数据架构需要能够高效地采集和存储大量的工业数据。这些数据可能来自于传感器、设备、生产线、实验室等各个环节，具有多样性和复杂性。因此，工业大数据架构需要具备强大的数据采集能力和高效的数据存储能力，以确保数据的完整性和可用性。
2. 数据处理与分析：工业大数据架构需要对采集到的数据进行处理和分析，以便从中提取有价值的信息。这通常涉及到数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘等操作。通过这些操作，工业大数据架构可以发现数据中的规律、趋势和异常，为决策提供支持。
3. 数据融合：工业大数据架构需要将来自不同来源、具有不同特点的数据进行融合，以获得更全面、准确和有用的信息。这通常涉及到数据清洗、数据转换、数据集成等操作。通过这些操作，工业大数据架构可以将来自不同设备、不同传感器、不同时间段的数据进行整合，消除冗余信息，提高数据质量。
4. 数据可视化与交互：工业大数据架构需要将处理和分析后的数据以直观的方式展示给用户，以便用户能够轻松地理解数据的含义和价值。这通常涉及到数据可视化技术，如图表、地图、仪表盘等。此外，工业大数据架构还需要提供丰富的数据交互功能，如查询、筛选、排序等，以满足用户的不同需求。
5. 数据安全与隐私保护：在数据融合过程中，工业大数据架构需要确保数据的安全性和隐私保护。这包括数据加密、访问控制、审计日志等措施。只有确保数据的安全和隐私得到保护，才能让用户放心地使用工业大数据应用。
总之，工业大数据架构与数据融合之间存在着密切的互动关系。只有实现有效的数据采集、处理、分析、融合和可视化，才能充分发挥工业大数据的价值，为企业创造价值。
