由 dawei
在工业数据质量层面，存在失真、错位、不一致等问题，影响了分析决策的有效性，数据质量亟待提升。
数据质量的高低将直接影响分析结果的有效性。质量不高的数据，不仅会使分析结果与实际偏离，还可能引发不可逆的灾难性后果。如果支撑企业决策的数据失真，无疑会使企业经营决策与预期目标相背离。
通常情况下，在工业现场受限于苛刻的工作条件，制造设备难免会产生数据失真和错位问题。而工业信息系统大多来自不同厂家，工业数据的一致性又难以确保。
因此，在不同业务场景下，往往存在多数据来源、结构化与非结构化数据并存现象，有效的数据质量保障措施匮乏。此外，工业数据预测分析结果容错率较低，在数据出现噪音等问题时，预测结果的准确性无法得到有效保障。