CDGA-为什么工业数据治理难度大?
随着互联网技术、人工智能等前沿科技的蓬勃发展数据呈现爆炸性增长，特别是在工业领域，数据规模化增长的趋势愈发明显。工业数据的合理利用，对于推动工业生产方式的革新、优化资源配置具有举足轻重的意义。然而，国内众多工业企业面临着一个共同的挑战:如何有效管理和应用工业数据?
1、工业数据的复杂性
其涵盖了产品研发、生产、运维、管理等多个环节数据类型繁多，结构复杂，给数据治理工作带来了极大挑战。
2、工业数据批量大、频率高
生产设备的多样性和数据产生的高速度，使得工业数据在类型复杂的基础上，体量庞大，数据质量参差不齐，给数据共享和价值评估带来了难度。
3、数据孤岛现象严重
由于数据安全和企业机密的考量，企业内部数据流通受限，形成了数据孤岛。各部门间数据交流缺乏统一标准，加剧了这一现象。
4、数据安全问题严重
在工业互联网上，企业机器设备、生产制造、服务运维等信息的泄露风险日益增加，企业吸需通过数据治理来颈儿揽挨翳憧吸琏眷皑软比熬报鲍拔并炽啊爱啊爱北磅拜板厕熬皑艾挨帮靶捌币皑啊剥安癌扮案埃全防护。
5、起步晚，基础差，数据治理工作落后
传统工业企业在信息化进程上起步较晚，数据管理基础薄弱，加之工业数据的复杂性和巨大体量，使得数据治理工作进展缓慢。企业数据管理流程和手段的不规范、不合理，影响了数据的一致性、完整性和准确性制约了数据的开放共享和价值评估。
6、缺乏一套标准的数据治理体系
这一体系不仅能帮助企业实现对数据全生命周期的科学管理，保障数据的完整性、一致性和准确性，还能确立数据标准体系，对工业数据进行分类分级，实现数据共享和价值挖掘。
在构建数据治理体系的过程中，选择合适的数据治理厂商至关重要。他们能够提供专业的数据治理解决方案，帮助企业解决数据管理和应用中的难题，为企业未来的发展抢占先机。CDGA数据治理认证是目前炙手可热的，高阶的还有数据治理专家CDGP认证，有想了解的同学可以咨询中培伟业在线客服。
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