在各行業(yè)領(lǐng)域中，很少有比“大數(shù)據(jù)”更容易提及同時又不太容易理解的術(shù)語。這可能會讓人們很容易將大數(shù)據(jù)視為一個不經(jīng)意提到的流行語，而不僅僅是對于企業(yè)的流程和業(yè)務(wù)密切相關(guān)的真實價值的一個概念，但這是一個錯誤。理解并正確利用大數(shù)據(jù)對于任何企業(yè)的成功都是至關(guān)重要的。

了解企業(yè)IT如何以及在何處準確地應(yīng)用大數(shù)據(jù)為其帶來利益，將取決于幾個關(guān)鍵因素，其中包括大數(shù)據(jù)民主化;實施下一代數(shù)據(jù)歷史記錄;從海量數(shù)據(jù)積累戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向戰(zhàn)略工業(yè)數(shù)據(jù)管理戰(zhàn)略;將大數(shù)據(jù)與工業(yè)人工智能技術(shù)融合在一起，并了解這些好處如何在新冠疫情之后發(fā)揮作用。

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新冠疫情如何迫使人們重新思考數(shù)據(jù)存儲和訪問

新冠疫情加速了許多企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅，包括他們存儲和訪問數(shù)據(jù)的方式。這揭示了傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)管理模型的局限性，這種模型中，數(shù)據(jù)在團隊、來源和地點之間呈孤島式分布，這種數(shù)據(jù)把關(guān)嚴重阻礙了可見性，確保只有具有獨特訪問權(quán)限或領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的某些人才能理解或訪問可能與企業(yè)中的其他人相關(guān)的數(shù)據(jù)集。

在許多員工被迫在家遠程工作的環(huán)境中，這種孤立的工業(yè)數(shù)據(jù)存儲和訪問模式有很大的缺點。如果員工保留對特定數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，而他們正在遠程工作，那么會發(fā)生什么情況?在疫情持續(xù)蔓延的情況下，公共衛(wèi)生指南不斷變化，靜態(tài)的企業(yè)數(shù)據(jù)訪問、工作流程和報告嚴重限制了企業(yè)對其員工安全的實時可見性，更不用說業(yè)務(wù)價值和增長了。

發(fā)生的疫情表明，企業(yè)需要重新思考如何存儲數(shù)據(jù)，并使其在組織范圍內(nèi)都可以訪問。隨著越來越多的企業(yè)采用永久性混合方法在現(xiàn)場和遠程工作，迫切需要使用能夠為所有用戶提供持續(xù)和民主化大數(shù)據(jù)訪問的解決方案。

實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)民主化

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一把雙刃劍。從理論上來說，更多的數(shù)據(jù)意味著需要更快的分析以獲得更高效、更有成效的輸出。對IT團隊的運作方式了解得越多，就可以更好地利用這些見解來提高生產(chǎn)力、節(jié)省時間、提高成本效率和促進業(yè)務(wù)增長。但更多的數(shù)據(jù)并不總是意味著是更好的數(shù)據(jù)。其情況通常恰恰相反：企業(yè)積累的數(shù)據(jù)多于他們使用或知道如何處理的數(shù)據(jù)。這種海量數(shù)據(jù)收集方法意味著企業(yè)最終會擁有大量未使用、非結(jié)構(gòu)化、未優(yōu)化的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)越多，可見性就越差。

為了使工業(yè)數(shù)據(jù)具有可操作性和價值，需要識別和提升基于相關(guān)性的數(shù)據(jù)。這種來自企業(yè)不同資產(chǎn)的直觀數(shù)據(jù)，從傳感器到邊緣再到云平臺，為格式化和保護數(shù)據(jù)建立了通用基線。與基于來源或團隊經(jīng)歷不同格式和安全階段的孤立數(shù)據(jù)不同，企業(yè)中的所有數(shù)據(jù)都分配了身份標簽并采用相同的格式，從而在企業(yè)中開放數(shù)據(jù)可見性和訪問權(quán)限。

戰(zhàn)略性工業(yè)數(shù)據(jù)管理

戰(zhàn)略性工業(yè)數(shù)據(jù)管理方法不是大量收集數(shù)據(jù)并將其傾倒到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沼澤中，而是利用數(shù)據(jù)歷史記錄和工業(yè)人工智能解決方案使其數(shù)據(jù)在企業(yè)中更加可見、可訪問和可操作。

這不僅僅是清理數(shù)據(jù)湖或使數(shù)據(jù)具有可操作性。這種戰(zhàn)略性數(shù)據(jù)管理方法還有助于彌合勞動力中日益擴大的技能差距。隨著具有多年領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的資深員工退休，取而代之的是經(jīng)驗水平可能不足的年輕員工，這可能帶來技能差距。人工智能驅(qū)動、數(shù)據(jù)歷史驅(qū)動的戰(zhàn)略數(shù)據(jù)管理方法可以確保關(guān)鍵的歷史知識得到保留和共享，并在整個企業(yè)中廣泛應(yīng)用——無論是團隊還是個別員工。

大數(shù)據(jù)將繼續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵任務(wù)作用，為企業(yè)提供制定與具體業(yè)務(wù)價值結(jié)果相關(guān)的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策所需的資源和洞察力。這可能意味著從優(yōu)化生產(chǎn)線到提供實時流程可見性，所有這些都是為了幫助IT團隊提高生產(chǎn)力、效率和創(chuàng)新性。但要從大數(shù)據(jù)中獲得最大價值并將其有意義地應(yīng)用于工業(yè)，流程工程企業(yè)必須將重點從海量數(shù)據(jù)積累轉(zhuǎn)向更周到的戰(zhàn)略工業(yè)數(shù)據(jù)管理——特別是數(shù)據(jù)集成、移動性和可訪問性。通過部署下一代數(shù)據(jù)歷史記錄器和工業(yè)人工智能解決方案等工具，企業(yè)能夠從以前未優(yōu)化和未被發(fā)現(xiàn)的工業(yè)數(shù)據(jù)集中挖掘出新的、隱藏的價值。