在測試、測量和控制應用中，工程師和科學家們在很短的時間內就可以通過智能設備傳感器收集大量的數據。從如此高速且高容量模擬數據中提取準確而有意義的結論成為一個日益嚴峻的問題。這些數據為數據分析、搜索、數據集成、報告生成以及系統維護帶來了新挑戰。同時，數據量不是大數據的唯一特性。通常大數據的特點由四個V組成——數量(volume)、種類(variety)、速度(velocity)和價值(value)。另一個“V”—可視化(visibility)，正逐漸成為一個關鍵的決定性特性。也就是說，全球企業一個日益增長的需求就是訪問不同地區的商業、工程和科學數據。例如，美國中西部農村田野上裝有儀器的農業設備所采集的數據可能會由歐洲的數據科學家進行分析。又例如，南美和中國生產線的產品測試工程師可能需要相互訪問數據來進行比較分析。這就需要云計算等互聯信息技術(IT)系統與數據采集系統(DAQ)緊密連接。因此，嵌入式系統作為智能監測或控制設備的核心，將會實時捕獲前段傳感器的數據，并進行初始的實時、動態和早期數據分析。隨后，嵌入式系統會將初始處理結果通過網絡傳輸到云端服務器，以便在服務器端對整個數據進行管理、整理和深入分析。

不斷發展的大數據分析領域正在為人們提供前有未有的有用信息，為了挖掘這一巨大的資源，開發人員正在轉向基于工具和平臺的解決方案，這些工具和平臺應能夠相互集成，而且能夠與其他合作伙伴提供的工具和平臺相集成。因此，以傳感器、嵌入式系統、IT基礎設施(服務器、存儲和網絡設備)構成的三級大模擬數據解決方案，通過構建一個統一的集成解決方案，可以改善前端傳感器的實時數據捕獲和后端IT基礎設施的數據分析。由于它解決了科研、產品測試以及機器狀態和資產監測等關鍵應用領域的難題，因此其需求將會實現大規模增長，由此也會對更加智能化、平臺化的嵌入式系統市場的發展起到巨大的推動作用。

隨著全球化市場的發展，對于制造商來說，為了保持其競爭力，就必須要不斷的在其產品性能、生產效率、新功能投入中的一項或者多項有所提高。與之而來的就是，對已有產線或者裝備上的自動化系統性能的擴展要求以及在成本、系統集成的各種困難。為了應對這種趨勢，智能化、高性能、集成式的嵌入式系統恰恰為當前工業自動化應用擴展需求與挑戰給出了解決辦法。