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地理空间信息系统(GIS)使得网络使用数据变得至关重要。这些不仅仅是可以向第三方提供信息的数字化地图。如今，GIS已经转变为数据中心，可以根据需要的目的以多种方式进行定制。它们还可以用来确定电力项目的优先级，并将不同的项目捆绑在一起，以实现更具成本效益的工作。
此外，网络运营商对数据共享的看法必须从“需要知道”的基础转变为公开的假设。特别是，天然气和电力网络之间应该有更多的数据共享。
虽然数据对网络运营商的价值是可以理解的，但以正确的方式收集数据也是必不可少的。如果事情从最初阶段就朝着正确的方向发展，那么以后出现的问题就可以预防。曾经有过这样的情况，网络运营商收集了大量从未真正使用过的数据——这种尝试只会导致时间和资源的浪费。因此，必须始终为特定目的收集数据，而不仅仅是为了保存记录。
另一方面，一些运营商认为，如果他们在数据收集过程中过于挑剔，可能会抑制创新，因为数据有几种即将出现的用途。通过咨询利益相关者，运营商可以满足其他人的数据需求，而不仅仅是按照自己的目标行事。
掌握数据治理模型
电力公司是一个大型组织，有许多独立的子组织，每个子组织管理不同的程序、过程和系统。通常情况下，这些组织在竖井中独立工作，经常重复而不共享数据。因此，随着数据量的增加，协调数据系统和流程会加剧与缺乏数据治理相关的问题。因此，今天的任务是需要使用治理模型，确保流程、系统和数据对齐，以满足现代网格需求。
数据治理使公用事业能够跨多个流程和系统聚合数据，并需要混合责任、商定的服务水平和度量。采用强大的治理模型将改进数据生命周期的方法。
Cyient的智能数据管理解决方案(iDMS)经过定制，可以通过可配置的机器学习验证例程无缝监控、识别和纠正输入数据质量，而不影响资本支出。
随着各部门进行重组，以促进资产管理公司和数据组织者之间的更多合作，需要通过明智地部署数据验证工具来加强网络的数据驱动转型。发现Cyient的iDMS可以提供帮助．
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