傳統信息化建設滿足對于業務管理的同時也產生出大量的數據孤島。打通應用線，實現數據匯集融合是數據對業務系統和應用的賦能。
我們現在的企業廣泛通過erp構建企業資源管理，軌道交通vr數字化運維技術，mes構建生產計劃管理，plm實現產品全生命周期管理，scm供應鏈管理，bom實現物料集中管理等等等。
這些都是業務系統，都在產生大量的數據。如果erp的訂單管理與mes生產排期相結合就有可能實現零庫存；如果產品故障數據對應了plm中準確的部件代碼并與scm供應鏈打通，就可以對供應商的產品品質做評估從而優勝劣汰。
在市場波動劇烈的競爭中，所有制造企業都期待獲得更高的靈活性、效率和，以及更短的產品入市時間和盡可能高的安全性。
為滿足在獲取價格低廉的材料和健康等方面日益增長的需求，制造企業正積極在新工廠和現有工廠中實施數字化，借此嶄新的局面。而數字化孿生工廠，正是企業龐大的數據信息與人之間的互動窗口。
數據生產力意味著知識創造者的快速-，智能工具的廣泛普及，數據要素成為要素。人類認識改造自然的方法，實現了從實驗驗證到模擬擇優，vr數字化運維技術，經濟發展從規模經濟到范圍經濟，就業模式從八小時制到自由連接體，企業性質從技術密集到數據密集，航空航天vr數字化運維技術，組織形態從公司制到“數字經濟體”，消費者--，人類實現了數億人跨時空的協作。
然而釋放數據生產力是有前提條件和-基礎的。
通過平臺實現數據融合，通過治理實現數據可管可用，通過算法結合業務場景實現業務價值。
這三者共同組成了企業數據運用的能力框架。所以，很明顯的，就好比“木桶理論”，電力能源vr數字化運維技術，企業數據運用能力的高低不取決于某一項的特長，而是三塊木板的短板。
所以通過治理構建完備的數據平臺，通過平臺--數據價值鏈和數據供給機制，通過算法支撐業務分析和業務-創造價值，就是企業-的基礎目標。
登錄后臺
