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。
中图分类号： TP399
文献标识码： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.04.004
引用格式： 汪洋，王柯，张桃宁，等. 工业数字化转型中的数据治理研究[J].信息技术与网络安全，2022，41(4)：25-31.
文献标识码： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.04.004
引用格式： 汪洋，王柯，张桃宁，等. 工业数字化转型中的数据治理研究[J].信息技术与网络安全，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
近年来，在国家政策引导和新一代信息技术发展的驱动下，我国工业互联网发展迅速，在推动行业数字化转型、提高网络支撑能力等方面都有长足进步。随着数据资源的爆炸性增长，企业面临着数据标准不统一、数据信息分散、数据质量参差不齐、开发维护困难等问题[1]，很难满足实时分析和决策的高要求。因此，数据治理对于工业互联网的发展至关重要。
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作者信息：
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)
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