工程建设

工业互联网赋能企业数据集成 随着工业互联网的蓬勃发展，数据集成不再局限于企业内部，而是扩展到企业之间，形成了更广泛的数据共享与协作网络。

6.2低质量数据处理技术的重要性突显，“大数据分析”期望通过数据规模弥补低质量数据的缺陷。工业数据中的变量具有明确的物理含义，低质量数据可能扭曲不同变量之间的函数关系，对工业大数据分析带来严重影响。当前制造业企业的信息系统数据质量问题依然突出，例如ERP系统中物料存储的“一物多码”问题。同时，物联网数据质量也面临诸多挑战，如无效工况和重名工况等。这些数据质量问题在实际案例中常常达到30%以上，严重限制了数据的深入分析，因此需要在进行数据分析之前进行系统的数据治理。在工业应用中，由于技术可行性和实施成本等因素，很多关键的量没有被充分测量或者没有被精确测量，这要求分析算法能够在数据条件不完备的情况下运作。在技术发展方向上，可以推广基于工业大数据分析的“软”测量技术，通过建立指标间的关联关系模型来提升生产过程的整体可观性和可控性。

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从数据仓库到数据中台：全方位经验总结 本指南汇集了企业在数据资产建设方面的实战经验，涵盖数据仓库、数据中台、数据湖等核心领域，并深入探讨数据治理平台的搭建和实践。 核心内容包括： 数据仓库从0到1的构建方法论 数据中台规划、设计与实施经验 数据湖架构设计与应用案例 数据治理平台建设与数据质量提升策略 适用人群： 数据工程师 数据分析师 数据架构师 企业IT负责人 对数据资产建设感兴趣的任何人

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数据仓库的建设需要业务人员和信息部门人员共同组建项目小组，共同开发数据仓库。业务人员负责明确决策主题，信息部门人员负责数据抽取。双方需要相互沟通协作。

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