工业数字模型驱动引擎-数据探索

时间:2024-04-19 18:31:42

数据探索

在现实工业制造生产活动中,我们已知工业企业内部一般会存在研发、销售、制造、供应、交付、运维等多个环节,每个环节都可能产生几千甚至上万个数据对象。如果想要了解不同数据对象之间的关系,可以想象进行海量业务数据探索时难度有多大,数据分析效率极低。

数据探索就是利用数据可视化,探索多来源数据间关系的一种数据分析方法,是为实现数据索引和数据追溯。数据探索功能使用图结构来承载物理产品的数字模型,吸收的各环节相关数据,从而形成伴随物理产品全生命周期的全量数据价值网络,为各环节提供同源数据。数据探索有以下特点:

  • 数据模型图谱可以自然地表现作业过程中产生的数据和数据间关系。
  • 联接企业内所有数据,避免产生数据孤岛。
  • 通过图形化编排,快速构建主题图谱,提升数据复用效率。
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