数据作为将物理世界信息全面映射到数字世界的表现， 是数字化转型的关键驱动要素，数据不断积累产生的大数据作为数据发挥应用价值的核心技术之一，也是促进数字化转型的关键技术。在计量领域，计量活动大数据化后会形成计量大数据，也是推进计量数字化的关键技术。计量大数据在计量数字化转型的过程中可以起到多方面的作用，具体可以体现在以下几个方面：

计量数字化要求计量活动从离线计量向在线计量转变，从单参数计量向综合参数计量转变，从单一计量器具计量向产品终端计量转变，从事后计量向产品研发、设计、生产、报废全生命周期计量转变。而要实现远程的、在线的计量，必然离不开大数据技术的支持。远程计量是指在远离待计量或待校准计量器具或系统的情况下，能够通过物联网或者互联网实现计量或校准目的的一种计量服务。

远程计量在计量过程中需要实时采集计量器具或系统上的相关数据，通过大数据技术的处理和分析，依据相应的计量标准，实现对计量器具或系统的实时监测，并能够及时报告异常情况。借助大数据技术，远程计量可用于对单组或多组仪表和电磁环境设备进行数据的实时监测，并提供远程计量服务。

大数据实际上就是人工智能发展的基础，在人工智能发展过程中，大数据起到了极为重要的作用。从数字化向智能化发展的核心逻辑来讲，就是数据统计到机器学习、感知智能到认知智能的发展，想要实现感知智能到认知智能，数字化向智能化的跃进，数字化场景的重建必然是基础之一。

计量数字化要求将物理世界的传统计量场景在数字世界进行数字化场景重建，实现计量标准装置、校准检定计量操作、校准证书与测试报告、计量规范规程的数字化。一方面，其需要从多维度进行对象的数据刻画，另一方面是基于模型对象的重建。大数据不断提供更多维度的数据支持，不断进行模型的迭代重建，从而实现对对象的认知跨越。数字孪生技术就可以简单地看为数字场景重建的雏形。因此计量大数据的不断发展，有助于计量数据维度的积累，方便构建计量数据闭环，为智能技术发展提供数据驱动训练，为计量行业从数字化向智能化迈进打下基础。