制造业企业长期面临数据治理的现实困难；在采集阶段，设备接口不统一、采集链路不稳定、业务口径不一致，导致关键数据缺失或偏差累积。在数据组织上，格式混乱、分布分散、难以溯源，形成跨系统共享困难的"数据孤岛"。进入加工阶段，数据重复、缺失、噪声并存，既增加清洗成本，也削弱后续建模与分析的可靠性。更深层的问题在于数据治理与应用场景脱节——数据沉淀不少，但难以形成高质量数据集，影响智能应用从试点走向规模化。 这些问题既有技术因素，也有管理因素。制造业生产现场设备类型繁多、协议标准不一，历史系统与新系统并存，客观上增加了数据统一采集的难度。同时，企业内部往往缺少覆盖全生命周期的数据标准与责任体系，导致"同名不同义""同义不同码"现象频发。部分企业对数据治理的投入更多是一次性项目建设，缺少持续运营机制，治理工作难以形成长效闭环。 数据治理短板直接制约智能化应用的质量与收益。数据偏差和噪声会导致模型预测不稳定、泛化能力不足；重复清洗、重复标注消耗大量人力物力；数据无法通用使得跨部门协同效率下降；企业在新型工业化进程中的竞争力也随之削弱。
数据治理的本质是释放数据的价值潜能。江苏此举不仅解决了企业在数据治理中的具体困难，更重要的是建立了一套系统性的认知框架，引导企业从被动应对向主动规划转变。在新一轮产业竞争中，谁能更好地治理和利用数据，谁就能在人工智能应用中抢占先机。这份指引的推出，正是江苏在加快产业升级中的一次有力探索。