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为什么要基于标准构建数据管理战略？

标准为 API 和协议，以及被交换并最终持久化的数据，引入了共同语言。这样，标准就定义了互操作性与数据交换的接口。标准促进质量并避免供应商锁定，让您可以从多种产品与提供商中进行选择。

此外，标准还能促进协作和联盟的形成，尤其是在上述非竞争性领域。

👉 在 第 8 页 ，ASAM:GUIDE 中您可以找到关于以下内容的更多论据： “标准——一种商业考量”. 

哪种数据管理标准适合我？

这个问题没有唯一答案，因为不同类型的数据需要不同的数据管理解决方案。对于测试数据管理，ASAM:GUIDE 引用了 ASAM ODS 作为测试数据可靠的持久化存储与检索。ASAM ODS 数据管理标准的核心是一个 数据模型 为正确解读数据赋予语义。该数据模型高度可适配却又定义明确，使客户端能够查询并正确解读数据。通过 HTTP 进行数据访问与 IT 架构无关，因而对不同应用场景都具有适配性和通用性。

一个 ASAM ODS 服务器 实现数据模型，并整合来自各类试验台和测量设备的数据，提供与来源无关的统一数据访问。

👉 在 第 35 页 ，ASAM:GUIDE 中您可以了解为什么 “ASAM ODS” 提供了全面、可适配且可扩展的测试数据管理框架。

如今谁在使用数据管理标准？

查看 ASAM:GUIDE 第 11 页，您可以看到汽车行业的“名人录”都是 ASAM 组织的成员，而且越来越多的非汽车企业也在加入。对于现有的数据管理应用，您可以筛选 ASAM 产品目录 按 ASAM ODS 标准筛选，获取一长串 ASAM ODS 产品与服务。您还可以找到与 ASAM ODS 相关的 ASAM 应用案例 在 ASAM 网站上。

👉 在 第 66 页 ，ASAM:GUIDE 中您可以了解到 Siemens Digital Industries Software 如何与 Peak Solution 合作，帮助 BMW 集团从专有的 NVH 测试数据管理系统过渡到更高效、开放且现代化的解决方案： Simcenter Testlab 基于 ASAM ODS 标准：“面向开放：管理 NVH 测试数据”.

数据管理标准能否与数据分析和机器学习集成？

数据管理解决方案最重要的功能，是释放其中所包含数据——也就是您的数据——的潜能！

为紧跟数据管理领域的最新创新与技术，Python 已成为数据分析和 ML 工具的“通用语言”。从 Python 的角度看，现有的 ASAM ODS HTTP API 似乎不太实用，因此 Peak Solution 推出了 ASAM ODSBox，这是一个构建在 ASAM ODS HTTP API 之上的轻量级 Python 封装，通过提供 Pandas DataFrame 来适配 Python 分析与机器学习库。

此外，用户友好的 JAQueL 查询语言以及 基于 Notebook 的示例 降低了使用 ASAM ODS 的门槛。

👉 在 第 64 页 ，ASAM:GUIDE 中您可以找到一个应用案例： “使用 Python、Notebook 和 AI 智能体进行 ASAM ODS 数据分析”.

结论

采用 ASAM ODS 等数据管理标准，可通过确保互操作性、促进协作并避免供应商锁定，显著提升您的业务战略。借助标准，企业可以专注于自身核心能力，同时确保其数据管理实践稳健、可扩展且面向未来。尤其是 ASAM ODS 标准，它为管理测试数据提供了全面的框架，并与现代数据分析及机器学习工具无缝集成。拥抱这些标准，将使您的公司在日益数据驱动的世界中获得长期成功。