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?

一、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。

二、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。

三、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。

四、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，企业亟需通过数据治理来加强数据安全防护。

五、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。

六、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，有想了解的朋友咨询中培伟业在线客服吧!