矿冶大数据包括矿石与矿物特性数据、矿产资源数据、加工设计数据、试验数据、设备与流程数据、生产物资数据、生产运行数据、安全与环保数据等。这些数据无法用单台计算机进行处理，需要采用分布式架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储等技术。建设矿冶大数据平台，是实现矿冶智能制造的必要途径，主要内容包括：

①矿冶大数据采集。采集矿冶资源分布、资源储量、品位、开采条件等矿产资源数据；收集研究院所矿物加工实验所做的工艺矿物学研究报告；收集和采集庞大的矿石可选性试验研究、矿石工艺矿物学研究、矿物加工设计与实验的数据；采集矿冶企业的厂矿、生产设备、流程等生产资料数据；采集矿冶企业的主要材料、辅材、燃料、动力、工具、备件等物资数据；应用生产过程在线检测与智能感知系统采集海量生产运行数据。

②矿冶大数据存储。通过矿冶设备网、工业以太网、管理局域网及互联网的融合互联技术，以及建立云计算中心，实现矿冶大数据的分布式云存储。

③矿冶大数据应用。通过矿冶大数据平台，整合矿冶生产全生命周期数据，提供针对矿物特性分析、矿山矿产资源分析、故障预测分析、矿冶建模仿真分析、矿山安全预警分析等全方位的数据分析方法和工具，为矿冶企业提供矿冶生产设计、矿产资源管理、过程控制与运行优化、智能运维、安全环保监控等增值业务服务。

矿冶大数据的平台建设与应用目标是为终端用户提供所需的数据资源和技术服务，缩短矿冶企业设计周期，降低能源及资源消耗，降低成本，促进矿冶行业的健康和可持续发展。