随着大数据技术的快速发展，它已经被应用于商业、金融等各个行业，并且发挥了重要价值。在此发展环境中，煤矿产业大数据的价值主要在于其数据规模庞大，数据具有效率高、思维多元、内容丰富等方面的特点。

对于煤矿数据特征来说，相较于传统数据挖掘技术，煤矿大数据架构特征更为明显。一方面，专业数据采集人员需要选择数据源抽取形式进行计算，形成融合数据的抽取方案，提升数据收集的覆盖性。另一方面，在进行计算与分析过程中，专业技术人员需要根据数据之间的关系进行分析，为不同系统的数据提供相应的理论与技术支持。

金煤矿企大数据平台在系统的智能模式下其自主生成智能数据库，在进行煤炭的挖掘与生产过程中，为保证数据采集的频率，可以采用开发组件对数据库进行定时采集。同时，也可以采用监听的形式达成数据收集的效果。

金煤矿企大数据平台元数据包含业务、技术、管理等方面的数据，对于该数据的管理是存在于整个金煤矿企大数据平台架构周期中的，并且在整个架构过程中，煤炭数据都应完整保存。

大数据具有来源广泛、分析全面等特点，所以煤炭大数据的首要目标是能够收集细粒度广范围的数据。在利用细粒度广范围获取技术进行煤矿内部数据的获取的同时，专业技术人员进行煤矿数据采集专用设备一般会选择摄像头、传感器、定位系统等多种设备进行数据收集。在数据采集之后，利用智能化煤炭大数据技术针对数据进行预处理。

金煤矿企大数据平台对数据储存框架中的时间、空间等大量多源异构数据进行分析，由于数据存储框架的可扩展性较强，容错性较高，进一步提升此方面的储存于管理能力，能够更加高效的保管数据。

在大数据的处理中，图形处理器集群并行的计算机分布式技术、预测分析等先进分析技术。其在应用于煤炭数据分析的同时，为了保证高效的学习，还可以为之匹配数据处理模型，要求越高，模型的复杂程度就越高。