数据基准化，也称为数据概览，是我们处理和直观地组织数据的方法。这包括开发图表、地图、和字典，以显示不同数据元素和实体之间的关系。在确定适当的数据（请参见“最小可行数据”）之后，我们会处理、准备、清洗和对齐它以进行分析。这通常包括数据剖析、清洗和转换，以确保数据的准确性、一致性和完整性。

我们使用战略数据分析来识别和定位我们客户的最小可行数据（MVD），即实现特定目标或目的所需的最少数据量。MVD的概念通常在敏捷开发方法中使用，通过专注于满足客户需求所需的最小功能集来快速开发和发布产品。

在数据分析的应用方面，MVD指的是获得洞察或做出明智决策所需的最小数据量。这涉及识别最重要的数据变量、减少数据冗余和消除不贡献于分析的无关数据点。

使用MVD可以简化数据收集过程，降低数据存储和处理所需的成本和时间，并提高分析的准确性和相关性。通过专注于所需的最少数据量，数据分析师和决策者可以避免信息过载和被无关或不重要的数据分散注意力。

但是，需要注意的是，MVD不应被视为一种死板或固定的要求。随着业务需求和目标的变化，最小可行数据可能会发生变化，并且可能需要额外的数据来获得更深入的洞察或实现更有雄心的目标。

我们采用数据治理作为管理和确保组织数据的质量、可用性、完整性和安全性的过程。我们与客户合作，制定数据管理的政策、流程和标准，指定数据管理的责任，并确保遵守监管要求。

数据治理过程通常包括以下步骤：

• 定义数据政策：制定管理数据的政策，包括数据质量、数据安全、数据隐私和数据保留等方面的政策。
• 建立数据标准：定义数据标准，概述数据收集、存储和使用的规则，如数据格式、数据定义和数据验证规则等。
• 分配数据所有权：确定负责管理特定数据集的数据所有者，并指定负责确保数据质量和准确性的数据管理员。
• 建立数据流程：制定管理数据整个生命周期的流程，包括数据收集、数据存储、数据处理和数据传播等方面的流程。
• 确保数据安全：实施措施保护数据免受未经授权的访问，如加密、访问控制和数据备份和恢复等。
• 监控数据质量：定期监控数据质量，以确保数据准确、完整和一致。
• 审核数据合规性：定期进行审核以确保符合监管要求和内部政策和流程。
• 持续改进：持续审查和改进数据治理过程，以确保满足组织的数据管理需求并保持有效和高效。

我们的方法是一个真正的端到端过程，从最初的价值识别到应用分析解决方案的实施。我们与客户合作，从最初的发现到 POC（Alpha）和 MVP（Beta），再到全面实施和支持。

我们的分析开发过程是一个为特定业务问题或机会设计、开发和实施分析解决方案的框架。这个过程包括几个阶段，逐步构建成功的分析解决方案。这些阶段包括问题定义、数据收集、数据准备、数据探索、建模、评估和部署。

总体而言，分析开发过程是迭代的，并涉及多个循环的精炼和改进分析解决方案。成功的关键是确保分析解决方案与业务问题和利益相关者的需求保持一致，并且生成的见解是可操作的，能够推动业务价值的提升。

物联网数字核心是用于构建客户已经拥有数据价值的框架。集成和轻松暴露这些数据，并创建价值用例和分析，而不关注技术，可以让加速器快速开始价值数据。

物联网数字核心和数据用例和分析是物联网技术的两个基本组成部分。它们共同工作，实时地从连接的设备和传感器中收集和分析数据。

物联网数字核心：物联网数字核心是物联网系统的基础。它包括管理从连接设备到云的数据流的硬件和软件。数字核心包括设备本身，以及用于收集数据并将其传输到云的网关和边缘设备。除了硬件，数字核心还包括操作系统、安全软件和数据管理系统等软件。这是一种加速框架方法，旨在从您的数据中获取价值，包括蓝图集成适配器、数据模型和工作流程，而不是关注技术。

数据分析：一旦数字核心收集了数据，就会使用数据分析工具对其进行处理和分析。数据分析涉及应用统计和机器学习算法，以识别数据中的模式和见解。这些见解可以用于优化工业流程、改善产品质量并减少停机时间。数据分析还可以预测设备故障和维护需求。

物联网数字核心和数据分析共同构成了一个强大的系统，用于管理和分析物联网数据。通过实时收集和分析数据，企业可以深入了解其工业流程，并做出数据驱动的决策，以提高效率、生产力和盈利能力。