工业数字化转型中的数据治理研究
信息技术与网络安全 4期
汪 洋1，王 柯1，张桃宁1，韩 蕊1，彭艳兵1，2，汤国强1，2
(1.南京烽火天地通信科技有限公司，江苏 南京210000； 2.南京掌控通信科技有限公司司法鉴定所，江苏 南京210000)
摘要： 工业大数据是智能制造的核心,然而工业数据治理面临数据资源不丰富、数据标准不统一等问题。结合工业数据的隔离性、多模态、强关联以及高通量等特点，搭建了一套面向工业生产的数据治理体系，充分利用人工智能、大数据等先进技术，打通工业生产系统间的数据链条，实现数据融合共享，提升数据质量，以满足智能化生产过程管控需求，并为此提供高效的分析决策支持。通过数据治理应用实践案例，全方位体现数据治理对工业智能化和数字化的促进作用，为工业数字化转型提供技术支持。
中圖分類號： TP399
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.04.004
引用格式： 汪洋，王柯，張桃寧，等. 工業數字化轉型中的數據治理研究[J].信息技術與網絡安全，2022，41(4)：25-31.
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.04.004
引用格式： 汪洋，王柯，張桃寧，等. 工業數字化轉型中的數據治理研究[J].信息技術與網絡安全，2022，41(4)：25-31.
Case study on data governance in digital transformation of optical fiber industry
Wang Yang1，Wang Ke1，Zhang Taoning1，Han Rui1，Peng Yanbing1，2，Tang Guoqiang1，2
(1.Nanjing Fiber Home World Communication Technology Limited Liability Company，Nanjing 210000，China； 2.Nanjing Xhunter Software Limited Liability Company，Judicial Identification，Nanjing 210000，China)
Abstract： Industrial Big Data is the core of intelligent manufacturing, but industrial data governance faces problems such as insufficient data resources and inconsistent data standards. Combining the characteristics of isolation, multi-modality, strong correlation and high throughput of industrial data, this paper builds a data governance system for industrial production, making full use of advanced technologies such as artificial intelligence and Big Data to get through the data chain between industrial production systems, realizes data fusion and sharing, improves data quality to meet the needs of intelligent production process management and control, and provides efficient analysis and decision support. Through its data governance practice cases, it fully reflects the role of data governance in promoting industrial intelligence and digitalization, and provides technical support for industrial digital transformation.
Key words : industrial Big Data；data governance；data quality；application practice
0 引言
近年來，在國家政策引導和新一代信息技術發展的驅動下，我國工業互聯網發展迅速，在推動行業數字化轉型、提高網絡支撐能力等方面都有長足進步。隨著數據資源的爆炸性增長，企業面臨著數據標準不統一、數據信息分散、數據質量參差不齊、開發維護困難等問題[1]，很難滿足實時分析和決策的高要求。因此，數據治理對于工業互聯網的發展至關重要。
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作者信息：
汪 洋1，王 柯1，張桃寧1，韓 蕊1，彭艷兵1，2，湯國強1，2
(1.南京烽火天地通信科技有限公司，江蘇 南京210000；
2.南京掌控通信科技有限公司司法鑒定所，江蘇 南京210000)
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