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制造数字化中对待数据有什么要求

随着大数据时代的到来,移动数据已成为连接世界的载体和推动经济社会发展、便利人民生活的动力源泉。随着数据的流动,特别是为解决数据流动过程中的一系列问题,“数据治理”已成为流行。制造数字化中对待数据有什么要求?

 

 

  1. 数据治理

数据治理是一种高层次的、有计划的数据管理系统活动。其关键管理活动包括制定数据战略、完善数据政策、建立数据体系结构等,关注数据用户合规制定、使用方法和使用权限,强调数据资产全生命周期管理前的基础工作,注意数据资产管理中的相关保障措施。专注于数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全、数据集成与互操作性、文档与内容、参考数据与主数据、数据仓库与商业智能、元数据、数据质量等。由于数据治理涉及的内容很多,本文首先讨论数据质量管理中较为重要的功能。

  1. 数据质量管理

数据质量是保证数据应用效果的基础。数据质量是描述数据值内容的指标。数据质量管理的缺失会导致数据质量问题,如脏数据、数据重复、数据冗余、数据丢失、数据不一致、无法集成、责任缺失、用户体验差等。因此,对于企业来说,提高数据质量的需求越来越强。

理想情况下,数据质量管理应该开发和实施涵盖整个数据生命周期的过程改进计划和过程。从创建、收集、存储、系统集成、归档和数据销毁。但事实上,一次完成所有的事情是不可能的。我们可以为改进哪个过程设定优先级,并以有序和批量的方式改进它们。

制造数字化是指实现数据的可控、量化、可实现属性,反映数据价值的过程。然而,数据的质量决定数据的价值,并影响着数据资产的效率。而当下的数据已经渗透到各行各业,越来越成为企业不可或缺的战略资产,对企业意义重大。