数据的重要性不言而喻，但如何全面、快速、准确地获取和使用数据，成为机械设备行业急需破解的难题。尤其在大模型深度应用的今天，企业各业务、内外部、软硬件数据的获取、连接、融合质量，直接决定数智化应用的质量和成败。在智能、双碳、高质的转型要求下，量大面广的机械设备企业，如何统筹规划全要素数智化转型路径?

在机械设备企业数智化转型过程中，无论业务自身数据、部门之间协作、企业内外合作等，都会涉及一系列的数据需求方、提供方、参与方等，比如客户、项目、销售、生产、采购、仓库、财务、电商、物流、财税等不同部门或系统平台，都有各自的数据标准、格式、存储和管理机制。这就导致全企业的数据全都碎片化，信息孤岛重重，无法高效连接和流通，更无法激发数据作为全新生产要素的价值。

显然，机械设备企业数据的标准化，是推进数智化转型的基础和关键，但机械设备企业的业务、部门、流程、场景、软件、硬件等繁多，想要实现如此复杂多样数据的标准化，并不简单。