随着科技的不断发展，工业呈现出了旺盛的生命力。每家企业都会有属于自己的发展数据，一个环境中不仅有多个孤立的数据源，每个数据源都以自己独特的方式存储、格式化和保护数据，而且还有一个同样孤立的方法来理解如何利用这些数据在整个企业中实现可操作性。
在这个工业化发达的时代，工业数据成为另一种工业发展的资源。对于业务发展而言，在整个企业中移动和集成海量复杂工业数据的能力可谓至关重要。
那些急于实施人工智能、云和工业物联网等新技术的工业企业逐渐发现，自己拥有一个庞大的技术堆栈，其中充斥着传统的、拼凑而成的本地解决方案。结果就是，一个环境中不仅有多个孤立的数据源，每个数据源都以自己独特的方式存储、格式化和保护数据，而且还有一个同样孤立的方法来理解如何利用这些数据在整个企业中实现可操作性。
领域专家不仅成为了解特定流程或工作流的首要，而且也是唯one对由不同来源跟(踪)或生成的不同数据集具有洞察力的人。
在快速数字化的企业中，跨站点维护和处理数据是一种糟糕的方式，尤其是考虑到当今工业劳动力中发生的代际流失现象，就更容易产生适得其反的效果。如今，经验丰富的领域专家已经越来越多地离岗退休，取而代之的是新员工，他们既没有接受过学术培训来处理此类特定的技术，也没有前辈所拥有的丰富领域知识和运营相关的知识。这种运营相关知识的缺失使得工业企业不仅拥有海量未知数据，而且缺乏对数据的任何可见性。
许多工业企业为了将原始数据转化为可操作的洞察力，需要利用工业AI基础设施帮助加速从工业数据中获得商业价值，从而改进其数据历史记录功能，以从机器自学训练(ML)和AI算法中受益。数据历史记录功能不能仅仅用于收集进程数据;它们须被视为更强大工业数据管理战略的核心，以实现从海量数据的积累到更周到的工业数据应用、集成和移动的转变。
有目的的应用人工智能和机器学自学训练是促工业企业中数据历史记录功能演变的关键，以便利用以前未被发现或未优化的工业数据集来创造新的商业价值。
许多领军的工业企业正在采用人工智能物联网战略，以其AI投资的价值实现时间。人工智能物联网战略提供集成数据管理、边缘和云基础设施以及生产级AI环境，以企业速度和规模构建、部署和托管工业AI应用程序。为实际应用扩展AI需要提供工具、基础设施和工作流，以便在整个解决方案生命周期内为工业AI提供支持。它还需要在工业环境中实现AI产品化所需的软件、硬件和企业架构，包括开发、数据科学和基础设施功能之间更广泛的协作。这个维度对于帮助企业从零散的AI概念验证发展到企业范围的工业AI战略至关重要。
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