如何避免数据丰富但信息匮乏:为什么信息是智能工厂的货币

人们常说“数据就是新石油”。然而，就像石油一样，它通常以原始的形式开始。处理和提炼数据，使之成为更有价值的决策信息，是在数字化转型投资中获得最佳回报的秘密。

为什么来自Data Analytics的信息对今天（和明天）的制造商很重要？

分析将现实世界的输入与现实世界的输出结合起来，利用数字世界的速度和能力来集成更多的信息，适应它，并发展业务，以获得更好的业务结果。传感器技术、连接性、通信网络和云计算的进步意味着，制造商可以解决以前过于复杂、成本过高、耗时过长的挑战，或者缺乏足够的信息来确定根本原因和验证的挑战。人工智能、机器学习和深度学习不仅可以帮助更快、更准确地从历史数据中识别模式和趋势，而且它们可以随着新数据的出现而学习和适应。分析可以合并以前来自不同业务系统的完全不同的数据，这样您的生产线就可以根据您的采购系统变得更智能，您的采购系统也可以根据您的质量系统变得更智能。虽然提高效率、提高质量和降低成本是当今智能工厂的主要好处，但未来将形成的好处是数据如何产生和增长新的商业机会。为消费者和企业客户提供的工业物联网产品可以向您发送数据，以帮助改进您的产品或服务，并开辟新的收入来源，所有这些都有数据支持。

关于数据分析最大的误解是什么?
数据科学家们接受培训寻找异常，确定趋势，开发理论和实施模型和算法，以获得数据的最佳信息。这听起来很难，它是。但是，甚至更难的是解释分析价值和进入投资数字技术和数据科学团队所需的工作的工作，以实现生意4.0和数据分析的数据。通常，特别是在复杂的操作中，工作范围可以感到压倒性，对结果和时间表的预期可能是困难的，问题和答案难以清楚，并且旅程需要在运营，商业单位和金融之间进行广泛的协调。一个分阶段的方法和一个或多个经验丰富的生态系统合作伙伴的参与可以帮助公司实现可管理的增量或最终转换，并获得领导力的投资支持。

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