隨著互聯網技術、人工智能等前沿科技的蓬勃發展，數據呈現爆炸性增長，特別是在工業領域，數據規模化增長的趨勢愈發明顯。工業數據的合理利用，對于推動工業生產方式的革新、優化資源配置具有舉足輕重的意義。然而，國內眾多工業企業面臨著一個共同的挑戰：如何有效管理和應用工業數據?

一、工業數據的復雜性

其涵蓋了產品研發、生產、運維、管理等多個環節，數據類型繁多，結構復雜，給數據治理工作帶來了極大挑戰。

二、工業數據批量大、頻率高

生產設備的多樣性和數據產生的高速度，使得工業數據在類型復雜的基礎上，體量龐大，數據質量參差不齊，給數據共享和價值評估帶來了難度。

三、數據孤島現象嚴重

由于數據安全和企業機密的考量，企業內部數據流通受限，形成了數據孤島。各部門間數據交流缺乏統一標準，加劇了這一現象。

四、數據安全問題嚴重

在工業互聯網上，企業機器設備、生產制造、服務運維等信息的泄露風險日益增加，企業亟需通過數據治理來加強數據安全防護。

五、起步晚，基礎差，數據治理工作落后

傳統工業企業在信息化進程上起步較晚，數據管理基礎薄弱，加之工業數據的復雜性和巨大體量，使得數據治理工作進展緩慢。企業數據管理流程和手段的不規范、不合理，影響了數據的一致性、完整性和準確性，制約了數據的開放共享和價值評估。

六、缺乏一套標準的數據治理體系

這一體系不僅能幫助企業實現對數據全生命周期的科學管理，保障數據的完整性、一致性和準確性，還能確立數據標準體系，對工業數據進行分類分級，實現數據共享和價值挖掘。

在構建數據治理體系的過程中，選擇合適的數據治理廠商至關重要。他們能夠提供專業的數據治理解決方案，幫助企業解決數據管理和應用中的難題，為企業未來的發展搶占先機。CDGA數據治理認證是目前炙手可熱的，高階的還有數據治理專家CDGP認證，有想了解的朋友咨詢中培偉業在線客服吧!