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。
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。
在本文中，我们讨论了有关组织如何衡量和改善数据质量的一些技巧。将数据用于业务目的的关键规则之一就是：决策的质量在很大程度上取决于数据的质量。但是，仅仅知道它并不是非常有用。为了获得切实的结果，我们应该测量数据的质量，并根据这些测量结果进行改进。在这里，我们将对复杂的数据质量问题进行一些探讨，并分享如何解决这些问题的技巧。
进行数据资产管理可以保护、管理和利用有价值的企业数据资产–企业数据及其数据化服务。如今，人们广泛认为数据资产对于推动和赋能业务价值至关重要。
在数字时代，成功的企业与众不同之处在于它们已经发展了将数据作为整个企业资产进行管理的能力。这种能力取决于几个要素：强大的技术基础、管理数据处理的机制以及员工对良好管理数据的责任感。这些要素为何重要，它们如何帮助公司使用数据支持其业务目标。下面，我看看将数据作为资产进行管理涉及的九大问题。
数字经济时代，数字化转型仍然是大多数工业企业的首要任务。在新技术推动的创新转型浪潮的推动下，工业企业正在进行数字化转型，并专注于新的业务流程、服务和竞争战略。
对于所有企业来说，数字化转型都是新鲜事物，都在摸着石头过河，再加上数字化转型本身是一个极其复杂的系统工程，多以企业在数字化转型的过程中难免会遇到各种问题，甚至犯各种错误，有些错误的代价非常大，企业要尽可能避免。
通过企业资源计划管理（ERP）系统的建设，搭建统一的生产经营管控平台，管控科研生产任务的全过程，规范基础数据和业务流程，支持集成化生产、采购、库存、交付、项目、质量等业务运营管理，实现财务业务一体化，实现物流、资金流和信息流的统一，提高核算效率和准确度，实现业务数据充分共享。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
视频监控系统是由摄像、传输、控制、显示、存储记录5大部分组成。系统通过前段摄像机对远程监控对象的录制、回放、联动报警、监控策略制定、应急指挥等应用，达到监控与通讯的双重功能。
作者看过一些振动频谱分析的资料，大多写的较为复杂，其实对化工现场的普通机泵的振动监测，频谱分析，记住以下这些典型图谱，对照分析，一般就够用了。
反应堆关键设备健康监测与故障诊断技术研究进展
在现代工业生产与运维管理中，设备状态监测扮演着举足轻重的角色。它如同一双无形的眼睛，时刻注视着设备的运行状况，确保生产线的顺畅与设备的安全。
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