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地理空间信息系统(GIS)使得在网络中使用数据变得至关重要。这些不仅仅是可以向第三方提供信息的数字化地图。今天，GIS已经转变为数据中心，可以根据需要以多种方式进行定制。它们还可以用来确定电力项目的优先级，并将不同的项目捆绑在一起，以实现更有成本效益的工作。
此外，网络运营商对数据共享的看法必须从“需要知道”的基础转变为信息披露的假设。特别是，天然气和电力网络之间应该有更多的数据共享。
虽然数据对网络运营商的价值是可以理解的，但以正确的方式收集数据也很重要。如果事情从最初阶段就朝着正确的方向发展，那么以后出现的问题就可以避免。在一些案例中，网络运营商积累了大量的数据，但实际上这些数据从未被利用——这样的尝试只会导致时间和资源的浪费。因此，必须始终为特定目的而收集数据，而不仅仅是为了保存记录。
另一方面，一些运营商认为，如果他们在数据收集过程中过于挑剔，可能会扼杀创新，因为未来还会有一些数据的使用。通过咨询他们的利益相关者，操作人员可以适应其他人的数据需求，而不仅仅是按照他们的目标行事。
掌握数据治理模型
电力公司是具有许多分立子组织的大型组织，每个子组织管理各种程序、过程和系统。通常，这些组织在竖井中独立工作，经常复制数据，而不是共享数据。因此，在数据量不断增加的情况下协调数据系统和流程会加剧与缺乏数据治理相关的问题。因此，当前的任务是需要使用治理模型来确保流程、系统和数据对齐，以满足现代网格的需求。
数据治理使实用程序能够跨多个流程和系统聚合数据，并需要混合问责制、商定的服务水平和度量。采用强大的治理模型将改进数据生命周期的方法。
Cyient的智能数据管理解决方案(iDMS)经过定制，可以通过可配置的机器学习验证程序无缝监控、识别和纠正输入数据质量，而不影响资本支出。
由于部门正在进行重组，以促进资产管理公司和数据组织者之间的更多协作，因此需要通过明智地部署数据验证工具，加强网络的数据驱动转型。发现Cyient的iDMS可以提供帮助。
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