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视频作者：北京和远科技有限公司
数字化运维怎样赋能？
数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天人工智能异常，远程协同XR数字化运维解决方案，好像是良药一般。其实，数据挖掘、机器学习和人工智能这三个概念，是有密切联系也有具体区别的。
数据挖掘是从一整套方法路线来讲的，指通过数据库、统计学、机器学习算法等技术，在数据中通过探索和建模的方法，发现未知并且有价值的规则和模式的一种技术，也指使用上述技术进行的建模过程。
数据挖掘有自有的闭环方作为佳实践，需要经过业务理解-数据理解-数据准备-数据建模-模型优化与验证-部署上线的完整过程。
数字化运维的基础目标
数据生产力意味着知识创造者的崛起，智能工具的广泛普及，数据要素成为要素。人类认识改造自然的方法，实现了从实验验证到模拟择优，经济发展从规模经济到范围经济，远程协同XR数字化运维平台，就业模式从八小时制到自由连接体，企业性质从技术密集到数据密集，组织形态从公司制到“数字经济体”，远程协同XR数字化运维技术，消费者主权崛起，江西远程协同XR数字化运维，人类实现了数亿人跨时空的协作。
然而释放数据生产力是有前提条件和必要基础的。
通过平台实现数据融合，通过治理实现数据可管可用，通过算法结合业务场景实现业务价值。
这三者共同组成了企业数据运用的能力框架。所以，很明显的，就好比“木桶理论”，企业数据运用能力的高低不取决于某一项的特长，而是三块木板的短板。
所以通过治理构建完备的数据平台，通过平台（中台）重塑数据价值链和数据供给机制，通过算法支撑业务分析和业务创造价值，就是企业数字化转型的基础目标。
数字化运维-智能设备数字化&实时监控
数字孪生工厂基于生产园区、产线、设备、物流及物料的三维可视化模型数据，集成生产运营数据、设备状态监测数据、视频监控画面数据等，打造可视化的信息管理门户，满足如下需求。
l 虚拟展示智能设备位置、如何连接等；
l 设备信息显示（3D环境选取/分类列表选择）
l 设备实时状态显示（3D环境选取/分类列表选择），状态预警
l 智能物流模拟等
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