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加快工業數據治理的五大著力點

時間：2021-11-27來源：頭條瀏覽數：586次

一、為何開展工業數據治理？
1、在工業數據資產層面，底數不清現象普遍存在,阻礙了數據資產化進程，亟待理清。
2、在工業數據質量層面，存在失真、錯位、不一致等問題，影響了分析決策的有效性，數據質量亟待提升。
3、在工業數據采集層面，存在樣本不全、效率低、準確性低等問題，亟待得到解決。
4、在工業數據聯通層面，存在系統不聯通、數據中心不鏈接、產品數據不銜接等問題，數據孤島普遍，亟待提高數據暢通水平。
5、在工業數據應用層面，面臨機理模型匱乏困境，應用層次不高，數據價值亟待有序釋放。

二、制約工業數據治理的三大難題
1、從體制機制看，數據治理職責有待健全。
2、從方式方法看，數據治理理論有待完善。
3、從自主創新看，數據治理技術有待突破。

三、加快工業數據治理的五大著力點
1、樹立價值驅動的工業數據治理理念。
2、建立工業數據治理組織機構體系。
3、制定工業數據治理制度標準體系。
4、完善工業數據治理評價考核體系。
5、強化工業數據治理平臺技術研發。

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