我们解决了工业4.0中物联网的一般挑战。在第二部分中，我们将概述工业4.0概念的关键方面，并探讨其与数据管理复杂方面的联系，工业4.0是德国领先的行业协会大力推广的概念。通过将信息和通信技术与自动化技术紧密联系，该标签代表了工业价值链的完整数字化和集成。该概念基于基于服务的体系结构，包括公认的标准和协议（ISO，IEC等），终工业4.0将提供在数字价值网络中实施智能工厂所需的一切。

设计数据质量流程时需要牢记的一些关键技巧，数据流程和框架非常重要，不仅因为它会影响您的数据质量程序，而且还会影响您的数据治理程序-当然，如果有的话！那么，您有数据治理计划吗？这个问题不容易回答，因为尚未完全理解数据治理这一概念。您的公司可能已经在进行一些数据治理，但您只是没有意识到，这就引出了一个问题：什么是数据治理？

当一家公司收购一个较小的实体或进行平等合并时，组织的双方都应出席会议并概述上述合并将如何影响人员，系统，品牌，产品和服务的一切，这一点很重要。到房地产，当公司合并时，他们可能会做出看似很小的更改，从而对客户产生重大影响，甚至使忠诚的客户也重新评估他们与公司的关系。许多研究发现，超过一半的合并未能实现股东价值的预期提高。客户的失误导致了较高的故障率。

数字孪生与机器数字世界之旅，在Internet上已经有很多关于建模物理事物（读取机器）以及企业可以产生的所有潜在结果的想法。从根本上讲，这是一个相当简单的想法。机器已经开始使用控制系统进入数字世界：设计用于在要求的规格范围内操作系统并保证安全的计算机。在复杂机械的工业领域，安全至关重要。下一步是使用这些控制系统中的某些数据来做其他事情。

在其核心业务中，德国工业是高度创新的，经常是市场的：出口顺差不言而喻。而且，制造业的肯定正在努力将现代软件技术部署为现代产品，流程和业务模型的驱动力。但是，仍然常常缺乏勇气去接受快速甚至是冒险的技术变革。因此，问题是：一方面技术领导与另一方面组织结构和管理文化之间有什么联系？我的回答是：看来迫切需要仔细检查公司内部结构和管理原则，以了解在数字过度换气时期的表现。

我们围绕数据科学及其在现实世界中的应用进行了讨论，数据科学可能是IT中引人入胜和了解少的领域，幸运的是，我们已经摆脱了大数据的“炒作”阶段，因为我们已经见证了大数据在几乎所有行业中的采用和接受，像行业革命一样，大数据将继续以许多不同形式带来技术革命，当今产品中出现的所有“智能”功能都是基于分析和数据的，这证明了数据科学是业务和技术创新的关键基础。