如何构建物联网数据精炼厂

物联网数据的精炼应用是跨越数字化转型鸿沟的基础

随着物联网设备数据的应用增加，数据质量管理的重要性日益凸显。质量低下的数据基础可能会引发挫败感，且商业利益有限。数据质量的概念虽直观，但定义多样。良好的数据质量包括有效、准确、一致和完整，并且要适合其使用目的。

物联网数据精炼厂

物联网数据精炼厂类比于炼油厂，通过一系列“质量门”，对数据进行提炼，包括数据的可访问、结构化、验证、清理、注释、验证和共享等步骤。这个过程使数据更加精炼、可靠和有价值。

数据产品占据中心舞台

数据产品作为数据基础设施和最终用户应用程序之间的一层，对于定义角色和职责以及确保数据生产者和消费者之间一致性具有重要意义。数据产品由K2view定义为特定的数据集合，旨在满足消费者需求。

主要角色

构建物联网数据精炼厂涉及多个主要角色，其中包括数据平台工程师、数据工程师、数据管理员、数据分析师、机器学习运维工程师、数据科学家和机器学习工程师。这些角色共同协作，以确保数据精炼过程的顺利进行。

整合数据精炼厂

数据精炼厂的整合包括数据精炼步骤、平台团队、数据管道和赋能团队。数据产品的定义和管理在整个过程中至关重要，同时需要考虑数据质量工具的选择，以便更好地管理数据。

数据作为战略资产

应将数据视为战略资产，这要求物联网和制造公司通过适当的机制控制数据。IT部门的治理举措应重视数据质量管理的重要性，以保证数字化转型计划能够得以规模化实施。

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文章来源：

数据驱动智能

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