一個好的數(shù)據(jù)策略是每一個成功的數(shù)字化轉型的核心。隨著工業(yè)企業(yè)開始為其數(shù)字化轉型計劃構建成功的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，他們必須消除數(shù)據(jù)孤島、增強數(shù)據(jù)存儲能力、實施強有力的安全和訪問控制。成功的數(shù)據(jù)基礎的一個組成部分是數(shù)據(jù)歷史記錄軟件，它不僅能夠記錄工廠和資產(chǎn)過程的實時數(shù)據(jù)，還是集中和獲得企業(yè)數(shù)據(jù)可見性的關鍵，從而促進協(xié)作。

工業(yè)企業(yè)收集了從資產(chǎn)性能到維護需求的各種數(shù)據(jù)，但其中許多企業(yè)仍缺乏如何管理這些數(shù)據(jù)或最大化其價值的計劃。事實上，根據(jù)Forrester的數(shù)據(jù)顯示，一個企業(yè)中60%到73%的數(shù)據(jù)從未成功地用于任何戰(zhàn)略目的。結果，公司錯失了精簡運營和發(fā)展業(yè)務的關鍵機會。

一個好的數(shù)據(jù)策略是每一個成功的數(shù)字化轉型的核心。隨著工業(yè)企業(yè)開始為其數(shù)字化轉型計劃構建成功的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，他們必須：

(相關資料圖)

消除數(shù)據(jù)孤島 增強數(shù)據(jù)存儲能力 實施強有力的安全和訪問控制 確保數(shù)據(jù)具有上下文

數(shù)據(jù)驅動型領導者，如首席數(shù)據(jù)官(CDO)，應該帶頭制定企業(yè)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，并承擔構建強大數(shù)據(jù)基礎的主要責任。這并非易事，CDO必須在這個復雜的過程中尋找工具來幫助他們。

成功的數(shù)據(jù)基礎的一個組成部分是數(shù)據(jù)歷史記錄(Data historian)軟件。它不僅能夠記錄工廠和資產(chǎn)過程的實時數(shù)據(jù)，還是集中和獲得企業(yè)數(shù)據(jù)可見性的關鍵，從而促進協(xié)作。

開發(fā)成功數(shù)據(jù)策略的挑戰(zhàn)

工業(yè)企業(yè)在開始為其數(shù)字化轉型項目制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略時面臨著緊迫的挑戰(zhàn)。為了確保成功，他們必須克服幾個障礙：

數(shù)據(jù)孤島

工業(yè)數(shù)據(jù)的來源廣泛，且這些來源一般都使用不同的接口以及不同的樣本頻率和參數(shù)。這些數(shù)據(jù)可能來自工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備、監(jiān)測工廠和工業(yè)資產(chǎn)，通常存儲在本地機器上，而不是在給企業(yè)中的其他員工訪問的集中式數(shù)據(jù)庫中。

數(shù)據(jù)孤島增加了確保數(shù)據(jù)質量的難度。此外，數(shù)據(jù)孤島也是機器學習算法和其他軟件工作流程自動化質量測試的障礙。

數(shù)據(jù)碎片化

碎片化的數(shù)據(jù)使得在工廠級別上很難獲得高層次的、企業(yè)范圍的視圖。工業(yè)企業(yè)必須實時了解他們的工廠和資產(chǎn)的運行情況，以便做出關鍵的業(yè)務決策。

去中心化的數(shù)據(jù)剝奪了企業(yè)做出明智決策所必需的視圖和上下文。因此，領導者往往會錯過實施前瞻性戰(zhàn)略的機會，比如預測性維護，從而迫使他們只能在決策過程中被動地響應。

缺乏安全和訪問控制

數(shù)據(jù)碎片化掩蓋了公司擁有的大量數(shù)據(jù)，以及保護數(shù)據(jù)免受未經(jīng)授權訪問所需的安全協(xié)議。如果沒有安全措施和數(shù)據(jù)訪問控制，企業(yè)將面臨數(shù)據(jù)泄露的風險。

考慮到這種風險，除非有一個安全的系統(tǒng)，否則客戶不愿意信任一個企業(yè)來處理他們的數(shù)據(jù)。不安全的數(shù)據(jù)也給客戶審計數(shù)據(jù)帶來了問題。

丟失企業(yè)的數(shù)據(jù)

如果沒有對所有數(shù)據(jù)的企業(yè)級視圖，決策制定的上下文就會丟失，因為員工在離開企業(yè)時會帶走他們的知識(例如，了解為什么收集某些數(shù)據(jù)以及如何利用這些數(shù)據(jù))。更糟糕的是，如果有問題的數(shù)據(jù)存儲在本地機器上，那么當員工離開時，它可能會丟失。

技術在工業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略中的作用

一個合理的工業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略將為企業(yè)的數(shù)字化轉型帶來成功。數(shù)據(jù)策略還可以使企業(yè)更安全，從而提高工作流程的效率、更好的決策制定、改善工廠維護和增加客戶信任。當你的行業(yè)組織開始構建數(shù)據(jù)策略時，Data historian可以幫助你實現(xiàn)這些好處。

Data historian軟件可以為行業(yè)領導者(如CDO、管理者和數(shù)據(jù)科學家)提供許多改善企業(yè)數(shù)據(jù)基礎設施的機會。該軟件能夠使關注數(shù)據(jù)的領導者從過去的錯誤中吸取教訓，改進工作流程。Data historian還能豐富數(shù)據(jù)，并使其可供整個企業(yè)使用。

最后，當關鍵員工離職時，該工具可以幫助促進知識轉移。決策過程記錄在代碼中，以便在必要時進行逆向工程。這在維護和保養(yǎng)、問題診斷和預測未來維護期間特別有用。

該軟件還動員工業(yè)企業(yè)采取一些重要步驟，這些步驟是整體數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的一部分。當Data historian位于企業(yè)級時，它可以跨工廠、資產(chǎn)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器集中數(shù)據(jù)。然而，你必須有策略地進行以下過程：

審計現(xiàn)有數(shù)據(jù)。智能數(shù)據(jù)存儲是每個工業(yè)企業(yè)的目標。你應該確定唯一且最新的數(shù)據(jù)。存儲低質量數(shù)據(jù)的成本或精力是不值得的。 標準化數(shù)據(jù)。你必須確保所有數(shù)據(jù)“使用相同的語言”。通過使用Data historian作為連接不同供應商的數(shù)據(jù)并將其組織起來以供將來分析的中間層，盡可能地跨數(shù)據(jù)源標準化數(shù)據(jù)格式和參數(shù)。 數(shù)據(jù)集中。將數(shù)據(jù)存儲從本地機器轉移到集中式基礎設施。在此過程中，執(zhí)行自動QA檢查，以確保未來的數(shù)據(jù)質量。此外，還要確保到目標用戶群的性能和可靠連接。 實施安全和訪問控制。不是每個員工都需要隨時訪問所有客戶數(shù)據(jù)。建立內部數(shù)據(jù)使用的訪問參數(shù)，以便相關員工只能訪問其角色所需的數(shù)據(jù)。為了審計和安全目的，確保所有數(shù)據(jù)都被記錄和跟蹤。

正確的工具可以幫助工業(yè)企業(yè)深入了解他們的數(shù)據(jù)。但是，為了利用工業(yè)數(shù)據(jù)基礎，了解企業(yè)面臨的更大挑戰(zhàn)以及如何從戰(zhàn)略上將軟件實現(xiàn)到現(xiàn)有的基礎設施和流程中是很重要的。通過這樣做，工業(yè)企業(yè)將在數(shù)字化轉型項目和管理不斷增加的海量數(shù)據(jù)方面取得更大的成功。

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