美林数据赋能时序数据掘金：从管理困境到年创效3300万的逆袭之路

在设备自动化与智能化转型的浪潮下，企业每天都会产生海量时序数据：如设备运行状态数据、日志记录数据、环境监测数据等，时序数据如脱缰野马般持续疯长，数据管理却陷入混乱无序的泥沼。爆炸式增长的数据量和难以凸显的数据价值之间的尖锐矛盾，已成为当下制约工业企业发展的重大瓶颈。

时序数据管理技术难度大、信息密度低，主要面临以下问题：

• 采集传输协议类型繁杂，规范不一，数据解析难、汇聚难；

• PB级的数据量&TB级的数据增量，管理需求各异，数据存储难、成本高；

• 设备供应商不同、型号不同，测点信息不一致、应用模型复用度低；

• 传输过程中数据缺失、异常，数据质量差、应用结果准确度低；

• …

曾被时序数据难题缠身，某企业却借生产时序数据治理“逆风翻盘”，年创效超3300万！这背后究竟藏着怎样的治理秘籍？本期小编带你一探究竟！

数据从“负债”到“金矿”的治理之路

01、采集从“单协慢采”到“多协快采”

不同业务、不同供应商提供的采集协议类型繁杂，时序数据解析在技术侧面临深层次技术壁垒，在时间维度上面临严苛时效与紧迫周期的双重考验。基于统一的数据采集平台，兼容多类型协议和多元时序数据库，高效实现各协议数据的采集和解析。
02、存储从“全局全量”到“分级分类”

基于时序数据的“重量级”，为了满足各业务层对时序数据的应用诉求，将“全局全量存储”升级为“数据分级分类存储”。通过深入分析企业的管理模式与数据传输和应用架构，构建“轻量级”、“便捷式”、“随用随取”的存储机制，实现存储设备和成本的合理规划及利用，高效敏捷响应全业务层级的数据需求。
03、设备从“命名混乱”到“统一标准”

由于设备采购批次、管理业务单位不同，存在同一种类设备供应商、型号不一致，以及同一型号设备测点信息不同的情况。通过建设数据标准和物联模型，实现设备标准、测点标准以及其他基础台账标准的统一，并结合企业的管理现状和管理架构，明确测点的编码规范，在企业内部形成一套全局性、可扩展、符合业务的编码体系。
04、数据从“传输异常”到“智能修复”

时序数据在采集和传输过程中可能存在数据缺失、数据越位以及数据卡死恒定值等异常情况。针对时序数据异常难题，创新引入前沿人工智能技术，搭建智能数据治理中枢，开创多模态协同的数据洞察方法体系，运用深度学习、强化学习等算法对异常数据进行智能分析、预测与修复，打破数据质量瓶颈，构建一套具备高容错性、强一致性的高可用数据体系。
05、数据从“贫瘠资源”到“富裕资产”

时序数据缺乏数据应用，等同于亿万宝藏未被发掘。在工业领域中，时序数据除日常业务监控以外，还可应用于数据查询和分析预测两大核心领域。通过业务侧和管理侧的双重视角，基于时序数据的分析结果，优化业务流程，提升业务效能，驱动时序数据在故障预测预警、自动化巡检等场景中释放长效价值。

该方案已在某企业“落地开花”，在应用实践的“沃土”中结出了累累硕果。显著成效如下：

01、数据采集接入

已完成总计1600余万个测点数据接入，涉及5个通用协议、10+工业协议。

02、数据存储优化

全集团存储成本降低30%，冗余数据优化80%，实现降本增效双赢。

03、数据标准化

实现共计2000余万测点的标准和编码统一，为时序数据应用提供规范化的底座。

04、数据质量提升

时序数据异常率下降60%，各类分析和应用的准确率提升40%。

05、数据应用成果

基于时序数据，研发温度异常、传感器异常等20余个预测预警模型，准确度高达85%。

时序数据治理不是成本，而是战略投资

时序数据与离线数据的一体化治理，不仅是技术层面的升级，更是进一步推动企业数字化、智能化转型的核心利剑。通过时序数据标准化、质量规范化，以应用场景驱动数据释放潜能，让时序数据从“负债”变为“金矿”，真正赋能生产提效、风险可控、决策科学化。

美林数据以“采存管治用”全链路方案，助力企业从海量时序数据中掘金，以数据智能驱动业务增长，领跑数字化转型新赛道！