本期课程讲师——【地哥】，昆仑数据首席架构师/K2隐形网红/一名有摇滚愤青基因的工科博士。他带领大家从工业平台产品架构出发，结合行业案例＋K2小剧场，生动解读“数据资源化”，分享工业大数据平台建设思路。
怎样提炼工业数据管理实践经验？
如何降低数据使用门槛？
工业大数据平台四层架构相比传统三层架构有哪些优势？
如何有效消除企业内部IT、DT、OT不同部门对数据理解和探索的鸿沟？
且听地哥一一道来。
敲黑板：
1、从技术角度，因为数据的形式、密度、访问模式的不同，相应的数据管理系统的架构设计和优化方向可能大相径庭，其复杂和多样性造成了数据管理的IT技能要求很高，数据管理看起来顺理成章变成了一个IT人主导的领域。
2、典型的工业大数据三层架构看起来合情合理，市面上绝大多数的平台也都可以映射到这个架构中，但是当我们把这个平台架构应用到工业的复杂场景中，从消费数据的视角，存在一个很大的问题，我们称之为“数据应用落差”。
3、设备基础数据可能来自于设备管理系统，生产、工艺、物料基础数据来自于MES。设备时序数据来自于SCADA系统，过程数据来自于机台日志…尽管来源和形式不同，我们如果能用统一工业物理对象模型把这些数据集成起来，进行有机关联，才能观察到数据中隐藏的更深的洞见。
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