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为什么有效的数据管理是互联世界的关键
通过杰夫·金纳德 2021 年 1 月 20 日

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2020 年数字化转型快速加速，这一趋势在 2021 年丝毫没有放缓的迹象。智能工厂和工厂现在融合了一系列互联技术，所有这些都产生了大量的数据。因此，数据将继续呈指数增长，其中国际数据中心预计到 2025 年，全球数据将达到惊人的水平175 泽字节.

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数据问题
这给许多工业组织带来了管理连接设备和服务产生的海量数据的问题。许多人淹没在信息中，需要帮助来获得可行的业务洞察力，以跟踪、分析和改进流程和生产力。这是有效的数据管理否则，企业将在自动化和其他技术创新上进行投资，但无法实现运营收益。

质量主数据对燃料至关重要预测性维护策略。没有它，组织将无法进行有效和高效的维护和运营。对于重型资产运营商来说，这个问题会被放大，因为质量差的数据会严重影响利润并产生安全隐患。如果组织想要简化维护工作并消除代价高昂的中断，数据清理、治理和管理至关重要。一个基于低质量数据做出决策的组织打开了财务之门，在许多预测性维护情况下，安全隐患。

那么组织如何提高数据质量呢？
随着组织努力有效和高效地管理数据，他们将越来越需要集成智能技术，包括人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。他们将利用这些技术的力量来帮助汇总和解释大量可用数据。借助人工智能和维护软件，企业可以获得有意义的见解和数据点，以优化维护工作。智能技术至关重要，因为组织努力获得正确的洞察力，以保持其关键资产的生产力，并最大限度地减少停机时间。例如，机器学习可以检测数据中的故障模式，帮助企业更有效地维护设备健康。

当企业希望通过预测性维护来帮助优化运营时，他们必须专注于数据质量以确保他们拥有准确、单一的数据视图来推动维护决策。借助质量数据，组织可以安排和分配必要的停机时间，以最大限度地减少中断并防止意外停机。高质量的数据可以推动更好的决策、改进的业务流程和更大的竞争力。

5G 的推出只会增加数据的爆炸性增长，给组织带来更大的压力，以改变他们清理和管理数据的方式。有效的数据管理是创建更具竞争力的组织的关键，但在我们互联的世界中，传统方法将失败。通过优先考虑数据质量和集成智能技术，组织将改善数据治理和主数据管理. 对于寻求实现数字化转型收益的路线图的工业企业而言，专注于高质量的主数据是 2021 年成功的关键。

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