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?

1、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。

2、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。

3、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。

4、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，企業吸需通過數據治理來頸兒攬挨翳憧吸璉眷皚軟比熬報鮑拔并熾啊愛啊愛北磅拜板廁熬皚艾挨幫靶捌幣皚啊剝安癌扮案埃全防護。

5、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。

6、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，有想了解的同學可以咨詢中培偉業在線客服。