工业4.0时期，数据已成为推进企业数字化转型的迫切引擎。相关词，工业企业在数据继续与分析中濒临着数据孤岛、数据各样性、实时期析需求以及数据安全等多重挑战。

Denodo数据杜撰化平台以其专有的上风，为工业企业提供了一种高效、生动的数据整合与继续模式。本文援用了IDC分析讲演的征询效果，洽商了Denodo平台若何匡助企业应付这些挑战，并达成数据价值的最大化。

工业数据继续与分析的挑战

在工业企业的数字化转型过程中，数据继续与分析濒临着以下主要挑战：

数据孤岛问题：工业企业的多个业务系统（如ERP、MES、PLM等）不时平安开动，酿成数据孤岛，导致数据难以整合应用。

数据类型各样：工业数据包含结构化、非结构化数据（如传感器数据、图像数据等），对数据的存储、处理和分析建议了更高条款。

实时性分析需求：智能制造需要实时监控坐蓐过程、开导景色等信息，以便快速决策，这对数据分析的实时性建议了挑战。

数据安全与诡秘保护：工业数据中包含大量敏锐信息，需要加强数据安全和诡秘保护，以审视数据暴露。

Denodo数据杜撰化平台的5大上风

1. 破损数据孤岛，达成数据结伴拜访

Denodo数据杜撰化平台梗概联接到企业里面外部的多种数据源，包括企业级应用（ERP、MES、PLM等）、云数据库、大数据平台（如Hadoop、Spark）、以及物联网开导数据。通过杜撰化时期，Denodo使用户不错在不复制数据的情况下拜访各个数据源，达成了数据的结伴拜访与整合，极大减少了数据孤岛问题。

2. 提高数据分析效力，支撑实时决策

Denodo平台支撑实时数据查询与分析，无需恭候数据复制或ETL处理。实时坐蓐监控、开导故障瞻望、供应链优化等应用齐梗概从中受益。用户不错实时赢得所需数据，匡助企业快速反馈坐蓐特别，提高决策效力。

实时坐蓐监控：通过实时期析坐蓐数据，实时发现问题，优化坐蓐经过。

开导故障瞻望：瞻望开导潜在故障，提前进行艳羡，减少坐蓐中断。

供应链优化：整合供应链高下流数据，达成空洞化的库存继续和物流优化。

3. 缩短数据继续资本，普及生动性

通过数据杜撰化，Denodo平台无需复制数据，从而大幅缩短了数据存储和继续资本。同期，平台提供了图形化界面，简化了数据集成与继续经过，使企业在复杂的数据继续任务中也能愈加纵欲应付。

数据仓库当代化：整合土产货与云霄数据，支撑数据仓库向云霄迁徙，达成生动的当代化立异。

数据湖构建：整合来自不同系统的数据源，构建企业级数据湖，为企业的数据分析提供基础支撑。

云迁徙支撑：平台支撑无缝的数据迁徙，匡助企业纵欲达成数据上云，缩短迁徙过程中的复杂性。

4. 增强数据安全性与诡秘保护

Denodo数据杜撰化平台提供了多档次的数据安全保护次序，包括数据加密、基于扮装的拜访截至、以及数据脱敏处理。这些机制梗概有用保险敏锐信息的安全，审视数据在传输和拜访过程中发生暴露。

数据加密：对数据进行加密存储和传输，审视未经授权的拜访。

拜访截至：通过细粒度的权限继续，确保不同扮装只可拜访到相应的数据。

数据脱敏：对敏锐数据进行脱敏处理，既保险诡秘，又不影响数据分析的准确性。

5. 符合改日时期发展，支撑各样化数据应用

左证IDC讲演，大多数企业但愿通过数据集成供应商来赢得主动数据架构处罚决策。Denodo平台与这种趋势高度契合，支撑API自动化生成和安全继续，并在智能制造、瞻望性艳羡等场景中进展了迫切作用。其通达的架构使企业梗概在改日的数字化进度中，更好地符合新的时期需求与应用场景。

应用案例：研华科技的数据中台

研华科技是智能系统限度的跨越企业，为应付数据继续挑战，研华科技遴荐了Denodo数据杜撰化平台，构建了企业级数据中台，达成了以下效果：

数据整合效力普及：将90%的应用系统和数据源联接到数据中台，达成快速的数据展示与分析。

各人仓储继续：整合散播于不同地区的数据，达成各人化的仓储继续与数据分析。

产能瞻望与实时期析：通过实时数据整合，提高坐蓐效力，达成更精准的产能瞻望。

API数据做事：支撑多种数据拜访模式，通过API达成数据自动化继续。

数据尺度化继续：配置企业专属“数据字典”，达成数据的尺度化与可视化继续。

Denodo数据杜撰化平台凭借其生动性、高效性、安全性与经济性，为工业企业提供了一种更智能的数据继续与分析决策。通过破损数据孤岛、支撑实时决策、简化数据继续以及增强数据安全，Denodo平台匡助企业开释数据的沿途后劲，达成业务的数字化转型。