工业数据库的建立用什么软件或方法?

数据的生命周期维护产生的作用是什么?

上数据湖的话，是不是要替代数仓?数据治理如何做?

合作伙伴对于共享数据有顾虑，这种情况怎么处理?

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在工业产业进入新一轮全球性革命的大背景下，云计算、大数据、AI、物联网、移动/边缘计算等技术的兴起成为中国制造业数字化、智能化转型加速的重要推手。在这个过程中，工业大数据的应用将带来⼯业企业创新和变⾰的新时代，由此引发了制造企业的普遍关注。

2022年8月10日，由ENI经济和信息化网、戴尔科技集团联合主办的“‘释放工业数据价值 驱动智能转型加速’ 专精特新系列直播课第七期”如期而至。中国两化融合应用联盟副理事长 、国家工业大数据工程实验室特聘专家王建峰，迪马工业信息中心主任程鹏波以及戴尔科技非结构化数据解决方案事业部李海共同就工业大数据的典型应用、数据汇集、治理、分析的技术手段及应用场景做了分享。

程鹏波

迪马工业信息中心主任

在《定制化改装车企如何进行数字化建设》的演讲中，迪马工业信息中心主任程鹏波在谈到企业的数字化战略时提到，要围绕业务，即如何为客户创造价值。基于迪马工业产品集中度低、定制化强，一份合同一个工程，“三边”运营模式等业务特点和现状，迪马工业通过业务调研与规划定位推导数字化规划，制定了信息流实时共享物流节点可是可控的柔性生产总体框架。

此外，程鹏波介绍到，迪马工业的OCS是由六大业务功能(产品库、配置库、模块库、方案库、案例库、报价库)和三大引擎功能(配置解析引擎、动态渲染引擎、模块解析引擎)构成，可实现按需调用，如CRM(客户、商机)、PLM(设备、BOM)、ERP(价格、配置方案/配置变更)等。

李海

戴尔科技非结构化数据解决方案事业部

通过分享”基于AI的多维需求“、”基于AI的3D分析数据湖“等案例，戴尔科技非结构化数据解决方案事业部李海，就多维数据湖在高端制造业的应用，介绍了数据湖的发展过程、戴尔科技集团对数据湖的理解，以及戴尔PowerScale 为何被称为构建多维数据湖的基石。

李海介绍道，PowerScale是极致弹性的数据湖，可以对任意数据、任意位置，进行智能洞察数据。实现了自动发现新节点,自动负载均衡，无需停机，数据无需迁移;60秒无需停机即可完成添加新节点;从文件到对象，大数据访问协议对同一个数据集;全面架构和数据的洞察力等。

王建峰

中国两化融合应用联盟副理事长

国家工业大数据工程实验室特聘专家

如何能让数据充分的流通起来，充分的共享互通呢?在《工业大数据数据治理实践》的主题演讲中，中国两化融合应用联盟副理事长、国家工业大数据工程实验室特聘专家王建峰，以工业企业数据治理的价值为引，介绍了工业企业数据治理建设的六个关键点及八大建设趋势。

此外，王建峰介绍了构建基于企业视角的数据治理总体规划、构建基于开放和共享的数据标准体系、构建基于闭环管理的数据质量体系、构建基于战略价值实现的数据指标体系等8个实践。在提到构建基于战略价值实现的数据指标体系时，王建峰提到，通过详细对接梳理构建拥有明确业务含义和口径数据指标全集，根据业务含义定义指标及各属性信息，沿用/补全基础、业务信息，结合数据资源盘点成果，开展指标数据建设，支撑数字化运营，实现端到端的数据价值联动体系。

在互动讨论环节，三位讲师结合参会代表的具体问题进行了深入的解答。近200位成长型企业数字化相关管理人参与了此次活动，并就自身感兴趣的内容在直播间进行了充分的讨论与交流。

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