谈谈大型集团如何构建全域一致性数据模型

数据建模包括概念模型、逻辑模型、物理模型。企业级数据模型设计通常有两种方法：自上而下和自下而上。

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谈谈DCS和SCADA在数字化转型中的的作用

几十年来，工业控制系统在工业自动化中扮演着重要的角色，企业通过它收集、处理和操作来自生产车间的数据。目前，这些系统正处于过渡阶段。持续的技术和工业发展产生了两种过程控制系统:分布式控制系统(DCS)和监控控制和数据采集系统(SCADA)。本文探讨了DCS和SCADA在数字化转型中的作用。提供了这些工业控制系统以及可编程逻辑控制器(PLC)的简要概述，然后深入分析了DCS和SCADA在工业转型和未来发展中的角色演变。

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谈谈基于事件流处理的物联网数据的应用模式

通过物联网（IoT）连接的设备出现在很多场合——汽车、工厂、家庭、零售店和可穿戴设备等等。在后台，这些“东西”通过它们所安装的传感器传输大量数据，而且它们不停地这样做，不断变化的数据流引发了新服务的创造、货币化机会、更好的效率和更具竞争力的商业模式。来自物联网设备中传感器的数据被数以万亿计的设备、人员、组织和场所使用。虽然这个万亿节点的网络带来了许多挑战，但机会也很多。能够收集、处理和分析巨量物联网信息的组织可以以过去从未想象过的方式将自己与竞争对手区分开来。

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谈谈如何制定完整动态的数据治理框架

随着组织继续变得更加数据驱动，它们的成功最终将取决于维护和使用数据的一致视图的能力。更好的数据——以及对这些数据含义的更清晰的理解——可以推动洞察力，帮助你每天做出更好的决策。数据治理框架的组件为各种规模的企业建立和维持有效的数据治理计划提供了一个全面的结构。有了这些元素，您就可以向组织中的所有用户提供可信的、及时的、高质量的数据。并创建数据，推动一个更有效，高效率和反应迅速的组织。

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从麦肯锡的20个图表看数据可视化的魅力

无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。

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三个典型的设备主数据建设案例

建立集团统一的设备主数据管控体系，从而治理和整合集团已有的设备数据资源，将设备主数据从系统局部应用提升到集团全局共享应用。提升集团公司数据架构的灵活性、提升数据资产的可复用性、减少因数据质量问题导致的高额维护和管理费用，实现集团设备主数据的全生命周期管理和数据集成共享。建立以基层厂矿生产系统设备资产树为基础结构的资产管理体系，实时反映各类设备当前状态；集成全集团设备台账及档案信息，准确反映设备全生命周期各阶段的信息。

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谈谈工业企业的数字化转型之路

数字化转型是一个艰巨的挑战，它具有许多相互依赖的因素，而且还没有一种万能的解决方案。企业进行数字化转型实现的创新不仅是一次性的活动或项目，而是观念，组织文化和业务敏捷性的改变；需要将数据、系统和组织与价值链以及业务和领域知识联系在一起，共同创造价值；并且制定周密方案，考虑人员、流程、技术、资产和数据的数字化路线图是重新调整业务绩效的关键方向。

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谈谈如何以正确的指标驱动有效的进行数据质量控制

希望这篇文章为您提供了保持数据高质量所需的信息和工具。我们也希望您同意，数据质量管理是确保组织在数字时代保持竞争力的关键过程。虽然维护高质量的数据似乎是一件很痛苦的事情，但想想其他公司也觉得DQM是一个巨大的麻烦。所以，如果你的公司煞费苦心地让你的数据变得可信，你就会自然而然地在你的市场上获得竞争优势。俗话说，“如果事情很容易，每个人都会去做。”DQM是创建有效的业务仪表板的先决条件，该仪表板将帮助您进行决策并推动业务发展。

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