工业大数据治理通常分哪几个步骤每个步骤解决的问题

工业大数据治理通常包括以下步骤：

1. 数据采集 此步骤解决的问题是从不同数据源中采集数据并存储在一个中央位置，确保数据的完整性和准确性。

2. 数据清洗 此步骤解决的问题是清除数据中的错误、重复和不必要的信息，确保数据的一致性和可靠性。

3. 数据存储 此步骤解决的问题是将数据存储在一个可靠的和易于访问的位置，确保数据的安全性和可用性。

4. 数据分析 此步骤解决的问题是使用各种分析工具，对数据进行分析和挖掘，以发现有用的信息和模式。

5. 数据可视化 此步骤解决的问题是将数据转换为可视化图形，以便用户更容易理解和使用数据。

6. 数据共享 此步骤解决的问题是将数据共享给其他团队或系统，以促进合作和创新。

7. 数据保护 此步骤解决的问题是确保数据的安全性和隐私性，以防止未经授权的访问和滥用。