自動化控制柜中的數據儲存經常在應用中被忽略，其實運營數據在自動化控制柜設計時，會定期進行。

存儲的數據可以是實際值，例如生產數量，也可以是根據原始數據獲得的統計數據，例如每秒檢查但每小時記錄一次的平均、zui小和zui大溫度值。自動化控制柜數據點通常具有一個地址或名稱以及一個值。數據點僅提供以過程或控件為中心的數據視圖。沒有描述、度量單位、操作范圍或其它描述性信息。

由于自動化控制柜里的工業數據主要用于控制環境之外的機器維護、過程優化、質量和可追溯性，因此帶來了一定的挑戰性。在這種情況下，必須對數據進行分析和調整，以對機器進行維護，對過程進行流程優化，對產品進行質量和追溯。所需的數據必須相關聯，有時必須轉換為可用格式。

典型的工廠所擁有的機器具有不同的數據。對于自動化控制柜里數據分析，必須對數據點進行標準化、規范化，并且在某些情況下使用部件指標來進行計算。分析數據通常不如控制數據那么關鍵。企業使用低成本傳感器收集數據以進行非關鍵分析。傳感器可能會發生故障或漂移。帶有外部數據驗證的冗余傳感器，可以幫助實現良好的數據存儲。

工業數據的提取和轉換，必須在接近生產機器處完成。這樣數據可以被則地邊緣分析所使用，并發送到則地數據中心或云端。采用邊緣計算還是云計算主要取決于哪個效率更高。制造企業必須簡化數據集成，以實現工業4.0、智能制造和IIoT的預期價值。