大数据是信息化发展的新阶段。飞机上传感器数量最多的部位就是发动机。一台现代航空发动机，每10毫秒就能生成几百个传感器信息，每次飞行能产生1TB数据。

　　随着传感器技术、数字化技术的不断发展，航空发动机可测量数据类型越来越多，数据量越来越大，发动机大数据的复杂性和多样性对数据收集、存储和处理的要求也越来越高。

　　大数据不仅仅依靠数据的体量大，只有通过有效的数据分析才能获取深入的、有价值的、智能的信息。可视化分析、数据挖掘算法、模型预测分析、数据质量和数据管理等均已成为决定数据价值的关键因素。

　　为了进一步提高产品可靠性、改进运营效果，几乎所有发动机制造商都对大数据分析进行了大量投资，在设计、制造和售后服务环节应用了大数据。
　　设计阶段通过巨大的高效能计算集群，开展多方异地协同设计，对发动机产品进行高逼真度的仿真，产生大量数据进行分析，以优化设计方案。
　　生产制造阶段通过将数据联网，无论在工艺、计量还是质量管理方面都朝着物联网的方向发展。
　　售后服务阶段采用健康管理平台，将每一台发动机中上百个传感器的数据采集并及时地分析，致力于提前发现发动机的异常运行事件及可能的故障，提前警示是否需要保养，保证发动机产品的安全、持续运营。
　　除了OEM（原始设备制造商）厂商以外，MRO（维护、维修与大修）企业及供应商也在开发他们自己的数据分析功能。排气温度裕度、振动、燃料流量、轴转速、油压和可变静子导向叶片的位置都是MRO企业的重要测量数值，这些可用于运营过程中帮助客户确定发动机的哪些部件需要检查，以加快机库内的维修工作。