4、仪器仪表中“大数据”的安全问题
如何保证自身以及用户数据的安全隐私，已经成了“大数据”发展的首要议题。仪器仪表安装位置广泛，有的暴露自然环境之中，也有通过软环境受到数据入侵造成的数据毁灭，仪器仪表技术的“大数据”安全问题值得研究。需要建立自上而下的仪器主动安全防护体系，对“大数据”的入侵、毁灭具有可抗性、恢复性。
总的来说，“大数据”下的仪器仪表研究开发已逐渐突破传统范畴，正在向云计算、云存储、互联网技术等融合发展。工程师们需要开发拥有更高带宽和吞吐量的最先进的高速串行数据总线技术，同时对不断更新和复杂化的行业规范和标准提供简单省时又精确的测量方法;解决各种瞬态信号在时间相关的多个互联域中的联合监测和分析;在能源技术方面做到更高效、节能、稳定。
二、仪器仪表技术的发展对“大数据”的支撑
1、多物理量检测技术、RFID技术和模块化数据采集系统等为“大数据”的获取提供前提与支撑。
多种物理量检测获取到不同种类的数据，即为非结构化数据，现代仪表检测的灵敏度、精度、测量范围、检测对象都有了很大的提升，现代仪器仪表对物理世界的认知交互应用越来越广泛。先进的传感检测仪表是信息世界与物理世界互动的前提，也是造成海量数据的原因。如美国国家仪器公司(NI公司)开发的产品NICompactDAQ、CompactRIO、PXI硬件，以及诸如NILabVIEW系统设计软件和DIAdem之类的工具为“大数据”实时的在采集数据的源头处理数据。
2、互联网技术、总线技术、分布式仪表技术为“大数据”的信息融合提供多样性保障。
随着现代工业的飞速发展和生产装置规模的不断扩大，生产过程日趋复杂，对企业生产自动化仪表和各种信息的集成设备信息综合要求越来越高。据估计，到2020年，全球将有约300亿的仪器设备通过无线方式发生互联，无线传感网、物联网技术在智能电网、智能交通等中得到了越来越多的应用。一个大的复杂系统亟需综合各种数据信息，不同设备检测获取的数据的结构是不同的;通过网络，中间点智能变送器发挥的作用更加重要，它将为上层设备的“大数据”分析提供可访问性、可用性。总的来说，网络技术、总线技术、分布式测量技术为仪器仪表产生的“大数据”信息的时空融合提供渠道，以保证数据多样性。
