数据资源的快速增长,给企业带来了不少的困难,怎么解决数据标准的不统一,数据信息的不集中,数据质量的参差不齐等等问题,都在推动着企业寻求数据治理.

要着手弄清楚工业企业的数据治理,首先应该明白工业数据的特点,工业数据一般划分为操作技术数据和信息技术数据,问题呢一般都是多台设备数据互通性差,采购的数据来源多样化,结构复杂,但是每个不走之前的关联性有比较强,数据量也比较大,所以如何提升数据价值的密度,提高挖掘效率是现阶段亟待解决的问题.

不论是元数据的管理还是主数据的管理统统需要一个标准的管理模式,能满足跨部门,跨业务的各个主体同事需要的数据能系统化共享化,形成一个可流通,可共享的信息平台.有了标准的统一,数据的质量管理也要跟上,比如生产数据的控制,在突发事件发生时要能满足生产流程的正产运转,比如传感器数据,在检测生产过程中,要做到实时感知异常并及时优化调整,再就是故障记录数据,这样可以对已发生的股账户数据进行分析诊断,提供数据的可追溯性和提高数据的可靠性左支撑.对工业英语的各个应用系统数据还需要进行提炼跟分类,能够把握在数据生命周期的各个阶段有效的管理.重中之重的就是数据的安全性,任何敏感的数据一旦泄露,对企业的影响是不可逆的,故而要竭力保证数据的存储安全,传输安全跟使用安全.