工业企业收集了从资产性能到维护需求的各种数据，但其中许多企业仍缺乏如何管理这些数据或最大化其价值的计划。事实上，根据Forrester的数据显示，一个企业中60%到73%的数据从未成功地用于任何战略目的。结果，公司错失了精简运营和发展业务的关键机会。
一个好的数据策略是每一个成功的数字化转型的核心。随着工业企业开始为其数字化转型计划构建成功的数据战略，他们必须：
•消除数据孤岛
•增强数据存储能力
•实施强有力的安全和访问控制
•确保数据具有上下文
数据驱动型领导者，如首席数据官(CDO)，应该带头制定企业的数据战略，并承担构建强大数据基础的主要责任。这并非易事，CDO必须在这个复杂的过程中寻找工具来帮助他们。
成功的数据基础的一个组成部分是数据历史记录(Datahistorian)软件。它不仅能够记录工厂和资产过程的实时数据，还是集中和获得企业数据可见性的关键，从而促进协作。
开发成功数据策略的挑战
工业企业在开始为其数字化转型项目制定数据战略时面临着紧迫的挑战。为了确保成功，他们必须克服几个障碍：
数据孤岛
工业数据的来源广泛，且这些来源一般都使用不同的接口以及不同的样本频率和参数。这些数据可能来自工业物联网设备、监测工厂和工业资产，通常存储在本地机器上，而不是在给企业中的其他员工访问的集中式数据库中。
数据孤岛增加了确保数据质量的难度。此外，数据孤岛也是机器学习算法和其他软件工作流程自动化质量测试的障碍。
数据碎片化
碎片化的数据使得在工厂级别上很难获得高层次的、企业范围的视图。工业企业必须实时了解他们的工厂和资产的运行情况，以便做出关键的业务决策。
去中心化的数据剥夺了企业做出明智决策所必需的视图和上下文。因此，领导者往往会错过实施前瞻性战略的机会，比如预测性维护，从而迫使他们只能在决策过程中被动地响应。
缺乏安全和访问控制
数据碎片化掩盖了公司拥有的大量数据，以及保护数据免受未经授权访问所需的安全协议。如果没有安全措施和数据访问控制，企业将面临数据泄露的风险。
考虑到这种风险，除非有一个安全的系统，否则客户不愿意信任一个企业来处理他们的数据。不安全的数据也给客户审计数据带来了问题。
丢失企业的数据
如果没有对所有数据的企业级视图，决策制定的上下文就会丢失，因为员工在离开企业时会带走他们的知识(例如，了解为什么收集某些数据以及如何利用这些数据)。更糟糕的是，如果有问题的数据存储在本地机器上，那么当员工离开时，它可能会丢失。
技术在工业数据战略中的作用
一个合理的工业数据战略将为企业的数字化转型带来成功。数据策略还可以使企业更安全，从而提高工作流程的效率、更好的决策制定、改善工厂维护和增加客户信任。当你的行业组织开始构建数据策略时，Datahistorian可以帮助你实现这些好处。
Datahistorian软件可以为行业领导者(如CDO、管理者和数据科学家)提供许多改善企业数据基础设施的机会。该软件能够使关注数据的领导者从过去的错误中吸取教训，改进工作流程。Datahistorian还能丰富数据，并使其可供整个企业使用。
最后，当关键员工离职时，该工具可以帮助促进知识转移。决策过程记录在代码中，以便在必要时进行逆向工程。这在维护和保养、问题诊断和预测未来维护期间特别有用。
该软件还动员工业企业采取一些重要步骤，这些步骤是整体数据战略的一部分。当Datahistorian位于企业级时，它可以跨工厂、资产和工业物联网传感器集中数据。然而，你必须有策略地进行以下过程：
•审计现有数据。智能数据存储是每个工业企业的目标。你应该确定唯一且最新的数据。存储低质量数据的成本或精力是不值得的。
•标准化数据。你必须确保所有数据“使用相同的语言”。通过使用Datahistorian作为连接不同供应商的数据并将其组织起来以供将来分析的中间层，尽可能地跨数据源标准化数据格式和参数。
•数据集中。将数据存储从本地机器转移到集中式基础设施。在此过程中，执行自动QA检查，以确保未来的数据质量。此外，还要确保到目标用户群的性能和可靠连接。
•实施安全和访问控制。不是每个员工都需要随时访问所有客户数据。建立内部数据使用的访问参数，以便相关员工只能访问其角色所需的数据。为了审计和安全目的，确保所有数据都被记录和跟踪。
正确的工具可以帮助工业企业深入了解他们的数据。但是，为了利用工业数据基础，了解企业面临的更大挑战以及如何从战略上将软件实现到现有的基础设施和流程中是很重要的。通过这样做，工业企业将在数字化转型项目和管理不断增加的海量数据方面取得更大的成功。
