工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，是制造业数字化转型的重要技术手段，能够实现人、机、物互联，其中，数据则是实现互联互通的关键要素。

数据处理工作主要面临哪些挑战

数据的海量增长给企业带来了新挑战，企业不仅要处理海量数据的采集和存储，还要解决如何从庞大的数据中提取有价值的信息。同时，这些数据的多样性和复杂性，也要求企业管理者必须具备强大的数据分析能力。

概括来说，企业在数据处理工作中面临的挑战主要有以下六点：

• 缺乏标准体系规划

• 数据来源不准确

• 数据链路不清晰

• 缺少统一维度管理

• 权责与密级不清晰

• 缺乏数据治理机制

为企业提供全数据周期服务

针对数据分析难题，信云智联工业互联网平台中的数据平台，具备数据采集、数据治理、数据应用等关键能力，能够构建水泥行业特色的数据治理体系，还可以针对不同管理角色，实现数据分析展示千人千面，真正为企业管理者提供更精准、更具前瞻性的经营决策依据。

数据平台

通过数据平台的能力，企业能够对数据进行进一步处理、清洗，确保数据的准确性和完整性，并将不同来源和格式的数据进行整合，以便进行统一分析。提炼有价值的信息后，能够将分析结果通过图表、仪表盘等形式进行可视化展示，便于用户理解和决策，进而为企业的生产、经营、管理等提供决策支持，实现采集－存储－清洗－整合－分析－可视化－决策全数据周期服务。

数据应用场景有哪些

数据资产的价值通过应用体现，经过处理后的数据，有着非常广泛且灵活的应用场景，整体可分为以下四大关键应用场景。

业务可视

人事、生产、设备、安全主管等不同角色的管理人员，可以通过三维可视化，实现业务可视化管理。例如，设备主管可实时监控设备状态，分析设备数据，预测设备可能出现的故障，提前进行维护，避免意外停机。

数据看板

将企业各个业务模块，如财务、生产、销售、采购、人资、党群等，形成各类指标看板，动态分析、实时查看，一屏掌握实时的业务数据。

 对标分析

基于海量数据，对企业的财务、生产、质量等关键数据进行分层对标，通过横向、纵向的分析、梳理、对比，发现数据中的闪光点和问题，推动企业业务的持续优化与改进。

智能决策

结合大数据和AI技术，可对特定数据进行建模分析，建立相应的机理模型以及算法模型，再利用人工智能算法对相关参数进行自动决策、智能预测，帮助企业做出更加精准和高效的决策，为企业管理层提供决策支撑，例如，可以实现水泥磨调度、生产调度、28D强度预测、产销优化等智能决策。

数字化转型升级过程中，数据能力是关键。信云智联把握数据治理脉络，以应用场景为导向，形成贯穿数据全生命周期的治理体系，帮助企业加速推进转型升级，共赴数字化宏伟征程。