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数据实验室允许（可能大量）数据的访问，收集，清洁，结构化和处理。主要挑战之一是在系统级别提供有效的模型，例如本体和标准化。数据出厂平台提供了通过实现的工具箱来管理和利用数据的必要基础架构，例如可视化，仿真或分析组件。尽管对所有现有解决方案都有很好的了解，但它主要集中于开放式解决方案。数据影响层位于这两个支柱之上，以专业地带来以影响驱动的解决方案，并将结果数据集转变为外观合作伙伴的附加值。数据和相关服务的价值是该支柱的核心问题。
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