工业互联网实现对大规模数据的收集、存储和分析的核心在于建立完善的数据采集系统、数据存储系统和数据分析系统。首先，需要在工厂或设备上部署传感器、监控设备等，实现对生产过程、设备状态等数据的实时采集。这些数据可以通过各种通讯协议传输到数据存储系统，如云平台或企业内部的数据中心，进行存储和管理。
其次，在数据存储方面，可以利用云存储、分布式存储等技术，实现对大规模数据的高效存储和备份。同时，针对不同类型的数据，可以选择合适的存储结构，如关系型数据库、NoSQL数据库等，以满足不同的数据存储需求。
最后，在数据分析方面，可以利用大数据平台、人工智能技术等，对大规模数据进行挖掘和分析，发现数据之间的关联、规律和异常，为企业决策提供支持。这包括数据清洗、数据建模、数据可视化等环节，通过各种算法和模型实现对数据的深度分析。
在实际应用中，可以结合具体的案例进行讲解，如利用工业互联网技术对某工厂生产数据进行收集、存储和分析，实现了生产过程的实时监控和预测维护，提高了生产效率和设备利用率。
综上所述，实现对大规模数据的收集、存储和分析，需要建立完善的数据采集系统、数据存储系统和数据分析系统，结合先进的技术手段和实际应用场景，为企业提供更多的商业洞察和决策支持。