为了有效和充分地处理他们收集的数据集并充分利用它们采用数据治理政策至关重要。对于这些组织来说，这是优化工作流程、加强决策和加强风险评估 南非电话号码表 的关键，以确保业务持续增长，提高绩效质量和保持竞争优势。 如果 没有高质量的数据治理，生成的数据要么无法使用，要么不会为公司带来重要的有价值的见解。现在，让我们详细了解 DG 如何为成功的工业运营做出巨大贡献，以及为什么它是工业 4.0 中的关键工具。 工业 4.0 中的数据治理 提供清晰度和透明度 数据治理使公司能够有效地管理复杂的数据集，并通过收集的数据改善他们的导航体验。这样，组织就可以更清楚地了解可用的数据类型、存储位置、这些数据的质量如何、是否存在任何异常值或不必要的数据集。
这两者与机器学习一起在很大程度上依赖于优秀的高质量的数据才能正常运行并获得卓越的业务洞察力。 然而，如果没有适当的数据治理策略，行业组织就无法确保收集到如此高级的数据；因此，他们无法保证基于物联网网络、机器和机器人的分析质量。在这种情况下，DG 所做的是确保在收集、存储和解释数据集的过程中有严格的指导方针，以便为员工提供以系统结构 呈现的可信分析。 这种数据管理将元数据的所有来源（包括主要来源、数据湖、数据仓库、错误系统等）收集到响应式结构化框架中。通过将数据目录集成到 DG 中，员工可以更轻松地查找特定数据，并查看集合之间的沿袭和关系。更重要的是，通过使用过滤器并将行业和商业术语集成到框架中，可以方便快捷地使用搜索功能并缩小合适的结果范围。