工业4.0通过激励将工业物联网(IIoT)、人工智能、机器学习、云计算和认知计算引入工业生态系统，加速了工业企业的数字化转型。通过将云平台、数据中心、物联网/工业物联网设备、传感器、分析和人工智能无缝连接以实现流程自动化，企业正在提供切实的好处，例如一致的质量和流程、提高生产力、减少停机时间、简化流程和优化成本。

然而，数字化转型过程可能会带来重大挑战，使实施者陷入尴尬的境地，特别是在涉及关键任务的工业系统时。如果企业要充分认识到这些技术的好处，并在当今竞争激烈的全球市场中在适应性、敏捷性和灵活性方面处于最佳位置，就必须克服这些挑战。

数据是推动数字化经济的动力，因此，在运营生态系统数据中拥有全面、无缝的可见性以及对增值数据的访问可以成为真正的差异化因素。没有一家企业愿意重新发明轮子，因此为了实现和支持新技术的目标，企业必须弄清楚如何将它们无缝地移植到较旧的支离破碎的IT系统、分布式设备和孤立的数据集上。

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分散的生态系统效率低下，可能缺乏一致的安全性，缺乏互操作性使系统集成成本高昂且旷日持久。将这些不同的部分集成到一个工作系统中不仅需要时间和费用，而且还可能是一项冒险的工作，因为错误的选择可能会引入安全漏洞，并减缓从机器学习和人工智能算法中获得可操作结果的过程。

在标准不成熟的背景下，企业还必须与令人眼花缭乱的物联网和云计算相关供应商竞争，面临安装过于复杂和供应商不仅锁定技术，还锁定数据的风险。

如今有很多技术，有些是新技术，有些是成熟技术，可以用来帮助简化这些系统，降低安全风险，并优化数据运维系统的关键数据流。以下是企业需要成功部署以支持顺利数字化转型的三个关键因素：

现代企业基础设施和生态系统是复杂的，通常由许多内部和外部利益相关者组成，例如，研发、制造、销售、第三方物流公司、零售商和客户。这意味着集成商必须处理跨越大量平台、数据层、数据仓库或多个云服务的不同格式和协议的大量数据资产。这种碎片化的数据使得执行数据分析产生有价值的、可操作的见解变得具有挑战性。

为了应对这些挑战，并允许数据被统一和一起使用，而不考虑格式和位置，需要数据互操作性，以使企业能够最大限度地利用其数据价值，并克服分布式数据资产带来的重大挑战。通过部署数据虚拟化软件，在复杂的数据架构上创建一个简化的“虚拟层”，可以实现数据互操作性。

数据虚拟化支持跨分散数据源创建单一统一视图，而无需移动或集成数据。这有助于避免与移动数据相关的安全风险，同时简化数据操作。用户可以快速收到数据查询的答案，并产生更快的见解。数据虚拟化能够使企业将数据资产保存在他们想要的地方，只有在他们认为需要的时候才移动它们。

数据认证、安全可靠的数据传输和数据保护是数字化转型的关键要素。无论技术供应商如何，企业都可以控制和部署身份验证系统，这对物联网设备和软件都是必不可少的。管理公钥基础设施(PKI)系统是一组技术和流程，构成了保护和验证数字通信的加密框架，已经在市场上存在了几十年，并且在验证设备和软件方面都有良好的记录。本质上，PKI使用连接到数字证书的加密公钥，该证书对发送数字通信的设备或用户进行身份验证。

企业可以利用PKI证书在具有多种功能的设备上创建内部开发或由第三方开发的客户端。首先，当设备发送一条数据时，客户端验证该设备是否良好，以及是否需要更新。如果有必要，还可以加密这些数据。重要的是，它能够使用户对数据进行数字签名。将客户端添加到设备中可以保护数据，无论数据在传输到云平台的过程中通过什么网络或设备，还可以帮助保护发送到设备的命令。使用一种称为站对站协议的过程，当设备数据到达指定的服务器时，将对数字签名进行比较，以确保一切都无懈可击，并且在传输过程中没有数据被泄露或更改。

保持合规性是企业在工业4.0数字化转型过程中的基本要求。数据治理实现了充分存储和处理信息所需的规则，对于确保企业满足其监管要求和法律义务至关重要。

开发数据治理程序使企业能够实施数据访问策略，以确保保护并降低与存储敏感数据相关的操作风险，它还可以控制谁能够访问和使用数据。部署数据治理策略和流程以确保有效地管理数据，从而降低不符合法规和行业标准的风险。

所有企业都应该采用现代数据治理系统，包括人员与机器的访问控制和数据权限管理。确保这些系统还包括强大的审计能力，将极大地帮助企业解决出现的监管和业务问题。数据治理促进更好的数据集成、透明度和可见性，以帮助企业改进其合规性活动。

随着越来越多的企业采用工业4.0，这是一项艰巨的任务，出现了诸如设备认证标准和原有加密标准等新兴技术，它们可以有效、安全和无缝地保护和认证从物联网设备到云计算系统的数据流，并返回到设备。

通过在他们的数据运维平台中采用这些技术，数据可以通过一个单一的控制系统进行身份验证和管理，该系统可以部署，而不用考虑设备供应商，并且具有适当的硬件来支持所需的安全性，无论是否已经更新。