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当想到大数据时，首先跃入您脑海的是什么？大数据是一个描述超大型数据集的术语。通过对大数据进行分析可以摸索规律、趋势以及人工交互的影响。在大多数企业中，结构化和非结构化数据量极为庞大，已经超过了企业当前的处理能力。

释放工业数据的巨大潜力是许多公司的终极目标。大数据潜力无穷，可帮助公司改善运营并做出更快、更明智的决策。但我们应该从哪里入手呢？

数字化技术可以帮助您更快、更高效、以更低成本设计、制造、交付、支持和维护产品。通过整合以前无法访问的数据流，增强实时可见性和运营分析，并利用更出色的信息产生可操作的洞见，您可以通过以下方式提高企业绩效：减少计划外停机时间；改善合规性和安全性；将供应链物流与客户业务整合；优化维护策略；增强情境感知；减少浪费；并提高整体设备有效性。

实现这些收益的关键是建立无缝和连续的工艺及生产数据流，将这些数据与精确的历史运营信息相结合，然后通过背景分析转化为对整个企业的全新洞见。此外，新的数字化工具可以对这些现有的数据存量进行再分析和转化，并将其与运营数据合成。此过程可以产生更深入的洞见，帮助企业了解如何在资产和运营生命周期创造更多价值。

理清数据，发掘新洞见

数字化转型可将最新的创新工具和流程与企业内部的专业知识相结合。因此不仅可以把新数据和现有数据相互关联，还可以提供可操作的洞见和信息。然后企业可以根据这些新洞见采取行动，并建立闭环流程，推动持续的流程改进。这需要时间，并且通常需要采用各种不同的技术和流程，以不断积累经验和知识，最终实现持续的卓越运营。

举例来说，菲律宾国家电网公司（NGCP）1用超过2.1万公里的输电线路为菲律宾的客户提供安全可靠的电力。面对成本、资源和能源优化压力，NGCP不得不进一步投资于可操作的智能化MHY2-10D,MHY2-10D2。现代发电站平均拥有数以万计的传感器数据元素，企业需要通过适当的上下文环境来利用这些信息。

通过使用AVEVA剑维软件的数据管理解决方案，NGCP将来自控制、监测和业务系统的数据整合到了一个充分冗余的服务器架构中，即使发生意外停机时也可保护公司的数据。控制中心操作员现在可以访问高保真的实时数据，从而改善决策支持，同时按照一个战略计划来升级、扩展和加强输电业务。