使用工业 DataOps 加快您的数字化转型

工业 DataOps 将打破数据的孤立状态，优化整个组织内对工业数据的使用。领域专家和数据科学家需要便捷地访问复杂的工业数据，以解决棘手问题，从而在生产率、质量和可持续性层面推动实现转型成果。

工业 DataOps 依赖于与领域专家进行的协作。

通过流程及工具而实现的个人与交互对于实现数据在整个组织内（包括不同领域和部门的领域专家）的价值不可或缺。通过工业 DataOps，可以进行跨职能部门的参与及协作，从而分享并获取工业数据带来的更大价值。

数据的价值，取决于其背后的分析结果，以及其推动的实际行动。

数据、分析与工业运营的融合使工业 DataOps 变得不可或缺。 复杂的工业数据需要具备实境才能在组织中得到广泛使用。使用具有自动化数据管道的中心化、实境化可信数据源，工业用户能采用经过简化的通用方式对工业数据进行探索、理解和分析。

数据价值的挖掘需要采用敏捷方法。

工业 DataOps 所执行的不是静态的报告或广泛的前期设计。 它是敏捷性远高于此的流程，实验、迭代和反馈在该流程中必不可少。创造业务价值并不是数据专家与数据用户之间的单向交易。它是双方的共同努力，要求双方共同参与、分享和开发能发挥转型价值的解决方案。正如数据在不断变化一样，使用数据的方式也在不断变化。