工业大数据的架构主要包括数据采集、数据存储和数据分析三个部分。
1. 数据采集：这是整个工业大数据系统的入口，主要负责从各种设备和系统中收集数据。这些数据可能包括传感器数据、设备日志、生产数据、用户交互数据等。数据采集的方式多种多样，包括但不限于物联网（IoT）、移动设备、云计算等技术。数据采集的主要目标是确保数据的质量和完整性，以便后续的分析和应用。
2. 数据存储：这是数据采集后的处理和存储环节，主要负责将采集到的数据存储在适当的位置，以供后续的分析和处理使用。数据存储的方式也有很多种，包括但不限于关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等。数据存储的主要目标是保证数据的持久化和安全性，同时也要考虑数据的可扩展性和高可用性。
3. 数据分析：这是整个工业大数据系统的分析和应用环节，主要负责对存储的数据进行分析，提取有价值的信息，为决策提供支持。数据分析的方式也有很多种，包括但不限于统计分析、机器学习、人工智能等。数据分析的主要目标是发现数据中的趋势和模式，提高生产效率，降低运营成本，提升产品质量等。
这三个部分相互依赖，共同构成了一个完整的工业大数据系统。数据采集是基础，没有高质量的数据，数据分析就无法进行；数据存储是保障，没有安全、高效、可靠的数据存储，数据采集和分析就无法顺利进行；数据分析是目的，只有通过数据分析，才能真正实现工业大数据的价值。
