计全球预测性维护市场将生长根据 Markets and Markets 的数据，从 2019 年的 30 亿美元到 2024 年的 107 亿美元。然而，为了让这一理念变得更加普遍，组织需要拥有高质量的数据。企业淹没在数据中，必须对其进行清理，以确保决策，尤其是预测性维护决策，是由准确的信息驱动的。为了获得单一、完整的数据视图，需要从多个来源和系统进行聚合，这使数据质量重新成为人们关注的焦点。

想了解情况吗？
在您的收件箱中获取我们的每周通讯，其中包含最新的数据管理文章、网络研讨会、活动、在线课程等。

订阅
值得信赖的数据对于预测性维护至关重要，尤其是在重工业中，其中的故障可能代价高昂且可能是灾难性的。例如，如果天然气勘探企业根据不良数据做出维护决策，可能会导致管道故障，从而导致计划外中断；该业务可能因此遭受重大财务损失。或者，根据故障，它可能会影响工人的安全。

数据泛滥只会随着自动化、机器学习和人工智能的发展而增加，数字化转型推动了增长。公司正在积累越来越多类型的数据，快速准确地分析这些数据的需求变得更加重要。IDC 预测，到 2025 年，175 泽字节的现有数据中，近 60% 将由企业创建和管理。准确、可靠和及时的信息对于有效的决策至关重要。然而，数据质量仍然是一个绊脚石。

那么，组织如何提供准确的单一数据视图？

如果公司希望从预测性维护中获得成本、效率和运营收益，那么必须回归基础并将数据质量作为重点。

提高数据质量的关键步骤：

1. 主数据治理：优先考虑良好的数据治理是帮助从多个系统（包括 EAM/ERP/CMMS/IIoT）收集数据并确保您的单一事实来源准确的关键。

2. 消除数据孤岛： 打破孤岛以获得洞察力是提高数据质量的另一个关键组成部分。组织可以访问大量数据；但是，他们必须能够将来自许多不同来源的数据汇集在一起​​，以获得数据的单一视图。在预测性维护的情况下，这是关键任务，目标应该是消除所有孤岛。

3.数据清理 ： 组织必须在数据清理上投入时间，以最大限度地提高系统中数据的准确性。这需要通过识别任何错误并更正它们以免再次发生来确保数据是正确、一致和可用的。然后，这些经过清理的数据可用于推动可操作的见解。

通过遵循这三个步骤，组织将对驱动预测性维护决策所需的数据有一个准确、单一的视图。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。一个基于低质量数据做出决策的组织正在为财务和在许多预测性维护情况下的严重安全后果敞开大门。

相关帖子DA内容精选 2022年300个以上最佳免费数据科学课 大厂数据分析面试指南！来自亚马逊、谷歌、微软、头条、美团的面试问题！ 机器学习模型方法总结 历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表 机器学习如何应用于商业场景？三个真实的商业项目 数据工作者的自我修养 | 哪些技能是必不可少的？ 《汗牛充栋：数据分析书籍分享》CDA网校新课上线 文本挖掘常用的107个语料库 一图读懂“东数西算”工程 零基础转行数据分析，看这篇文章就够了