【工业现场数据管理】是指围绕工业现场数据/信息所形成的一些列需求、业务和应用的统称。
工业现场数据管理，以“数据”为核心关注点，除了着重解决各类工业现场数据的获取、清洗、预处理等数据初始化问题之外，还包括对工业现场数据的安全管理、归属权管理、存储管理、调用管理、边缘计算和应用前置（微服务）等全维度的管理内容，以及在个别应用场景中出现的数据反向流动管理（例如指令信息下发、应用参数下载等）。
工业现场数据管理，以传输层/云作为界限，将其以下的所有南侧的车间、工厂、控制站点等工业现场封装成一个有序的“黑盒子”，并向外提供标准的通讯、数据和服务接口，便于各类平台、应用或云系统与工业现场进行数据交互，使原先复杂的工业现场数据管理难题变成一种标准化的应用服务支撑体系，帮助各类平台及应用供应商解决工业现场数据管理的难题，为整个工业互联网的产业体系提供以数据为驱动的“点火能力”，完成各类工业互联网项目的“一档起步”。
是服务而不是技术
工业现场数据管理，并不是某种特定技术，这一点，与现有的工业互联网的相关概念，例如平台、大数据分析、视觉识别、云计算、边缘计算等有着极大的区别。对于工业现场数据管理，并不能用单一技术进行诠释，甚至不能用纯技术的层面进行理解。
以格创东智这一工业互联网解决方案提供商以及智慧工业服务商的角度来看，工业现场数据管理，是一种服务，一种一站式的TurnKey服务。
在工业现场数据管理的体系和生态中，是以咨询为主线，用客户的显性/隐形需求为项目/系统的出发点，根据客户的实际情况以及其他各类边界条件，为客户量身定制最契合其工业现场数据管理需求的解决方案。
这类解决方案，往往由多项技术综合而成，并辅以特殊定制化的软件、现场和工程服务内容，甚至会搭载不同的商业模式，以求为客户提供最具性价比的工业现场数据管理方法。
源于DaaS高于DaaS
DaaS是Data-as-a-service（数据即服务），是继IaaS、PaaS、SaaS之后又一个新的服务概念。数据即服务(Data-as-a-Service，DaaS)通过资源的集中化管理，为提升IT效率以及系统性能指明了方向。DaaS包含的主要技术有数据虚拟化、数据集成、SOA、BPM以及PaaS等。
一个DaaS标准的平台，其中所涉及的元素主要包括：
1、数据采集(Dataacquisition)：来自于任何数据源，如数据仓库、电子邮件、门户、第三方数据源等。
2、数据治理与标准化：手动或者自动整理数据标准。
3、数据聚合：必须具备很强的服务与技术驱动的质量控制机制，不是简单地写100个ETL程序。
4、数据服务：通过web服务、抽取和报表等，让终端用户能够更容易地消费数据。
工业现场数据管理，可以看作DaaS在工业现场的一个特殊案例。工业现场数据管理的核心理念与DaaS类似，但是，又具备着自己独有的特性：
数据源以工业现场的设备、产线和系统为主，部分场景的数据源可以是IT的应用系统或数据库；
大量实时数据和历史数据并存；
最终对外的接口一般不是应用程序接口，而是数据库或者数据管理接口；
不是传统的IT服务，而是一种IOT混合服务。
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