在测试、测量和控制应用中，工程师和科学家们在很短的时间内就可以通过智能设备传感器收集大量的数据。从如此高速且高容量模拟数据中提取准确而有意义的结论成为一个日益严峻的问题。这些数据为数据分析、搜索、数据集成、报告生成以及系统维护带来了新挑战。同时，数据量不是大数据的唯一特性。通常大数据的特点由四个V组成——数量(volume)、种类(variety)、速度(velocity)和价值(value)。另一个“V”—可视化(visibility)，正逐渐成为一个关键的决定性特性。也就是说，全球企业一个日益增长的需求就是访问不同地区的商业、工程和科学数据。例如，美国中西部农村田野上装有仪器的农业设备所采集的数据可能会由欧洲的数据科学家进行分析。又例如，南美和中国生产线的产品测试工程师可能需要相互访问数据来进行比较分析。这就需要云计算等互联信息技术(IT)系统与数据采集系统(DAQ)紧密连接。因此，嵌入式系统作为智能监测或控制设备的核心，将会实时捕获前段传感器的数据，并进行初始的实时、动态和早期数据分析。随后，嵌入式系统会将初始处理结果通过网络传输到云端服务器，以便在服务器端对整个数据进行管理、整理和深入分析。
不断发展的大数据分析领域正在为人们提供前有未有的有用信息，为了挖掘这一巨大的资源，开发人员正在转向基于工具和平台的解决方案，这些工具和平台应能够相互集成，而且能够与其他合作伙伴提供的工具和平台相集成。因此，以传感器、嵌入式系统、IT基础设施(服务器、存储和网络设备)构成的三级大模拟数据解决方案，通过构建一个统一的集成解决方案，可以改善前端传感器的实时数据捕获和后端IT基础设施的数据分析。由于它解决了科研、产品测试以及机器状态和资产监测等关键应用领域的难题，因此其需求将会实现大规模增长，由此也会对更加智能化、平台化的嵌入式系统市场的发展起到巨大的推动作用。
随着全球化市场的发展，对于制造商来说，为了保持其竞争力，就必须要不断的在其产品性能、生产效率、新功能投入中的一项或者多项有所提高。与之而来的就是，对已有产线或者装备上的自动化系统性能的扩展要求以及在成本、系统集成的各种困难。为了应对这种趋势，智能化、高性能、集成式的嵌入式系统恰恰为当前工业自动化应用扩展需求与挑战给出了解决办法。