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数据利用的最后一个级别是企业/分析级别，即在整个组织中战略性地应用数据分析和解释，以制定决策、优化运营并推动业务增长。

机器数据利用的一个主要例子是预测性维护。嵌入机械中的传感器可以监控温度、振动和声音等参数，提供设备的实时健康报告。通过分析软件处理这些数据时，可以在潜在故障发生前预测它们，从而及时进行维护干预，减少停机时间并延长设备的使用寿命。

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然而，在企业级过渡到数据驱动的方法是复杂的，因为将不同的系统和传感器集成到一个内聚的分析平台和数据异构性中，数据以各种格式来自不同的来源，对聚合和分析提出了挑战。此外，管理和解释复杂数据分析所需的技术技能通常短缺，需要在培训和发展方面进行投资。

克服这些障碍需要一种战略方法，包括自上而下支持文化变革、投资于可扩展和安全的技术解决方案，以及专注于提高劳动力技能以在数据驱动的环境中蓬勃发展。具备这些要素后，企业可以释放其数据的全部潜力，从而实现卓越运营和持续竞争优势。