資料孿生與大資料的區別

數字孿生側重於資訊優化，大資料則強調資料分析。

數字孿生是現有或將有的物理實體物件的數字模型，通過實測、模擬和資料分析來實時感知、診斷、預測物理實體物件的狀態，通過優化和指令來調控物理實體物件的行為，通過相關數字模型間的相互學習來進化自身，同時改進利益相關方在物理實體物件生命週期內的決策。

大資料是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產是一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。