数据可用性的未来正成为许多工业设施关注的焦点。越来越多的公司正在利用各种智能制造工具和技术，如工业物联网（IIoT）和边缘计算，对运营进行数字化改造，并做出实时、数据驱动的决策。这些技术的增长速度比预期要快得多，我们已经看到了越来越多基于云连接的数据共享。
 
如今，随着企业使用各种形式的编程语言（如 Python）开发数据采集软件程序以帮助捕获关键任务数据，数据采集软件程序的数量继续增长。为了跟上这个不断增长的大数据环境的步伐，建立数据采集的最佳实践非常重要，不断升级和改进数据模型的需求也很紧迫。随着数据流的变化，有必要持续检查是否添加了新内容。这种质量控制方法，可确保设施人员识别、采集和分析正确的数据，以成功提高运营生产效率、敏捷性和灵活性。
 
边缘计算技术变得越来越便宜，因此在业界越来越受关注。从边缘采集数据变得越来越重要，这使其成为关键数据采集的最佳实践。边缘数据也成为了最新的数据采集系统的一部分：
• 传感器 ：将物理参数转换为电信号； 
• 信号调节电路：将传感器信号转换为“可 转换为数字值”的格式 ；
• 模数转换器 ：将调节后的传感器信号转换为数字值 ； 
• 边缘数据 ：通过 Rest API 或数据存储设备以消息的形式传递数据。数据以消息传递格式创建，并通过云服务或网络应用程序编程 接口（API）进行传输。

 
一些应用需要立即获得计算能力并访问数据。边缘计算可简化来自 IIoT 设备的数据流，以进行实时数据分析。来自现场传感器的数据先被写入边缘设备，然后再写入边缘基础架构。来自边缘基础设施的数据，以较低的往返时速，被复制到中央数据中心（通常在云端）。 
 
在边缘采集数据的优势是以几乎实时的速度，从企业的偏远位置将信息传送到数据采集系统的核心。拥有尽可能多的、可用于决策的数据，有助于企业保持竞争力。 
 
除了边缘技术，更多具有嵌入式历史数据库的设备投入应用。例如，成套资产可以采集数据并将其发送给主历史数据库。历史数据库（例如 OSIsoft PI 和罗克韦尔自动化的 Factory  Talk 历史数据管理软件等）可以从自动化过程的核心——仪表和控制系统，采集和存储选定的数据。
 
正因如此，在诸如边缘设备之类的新技术辈出的时代，及时了解及更新这些核心仪器和控制源，是重要的数据采集最佳实践。根据设施的数据采集要求，这些数据源可以使用数据分析工具捕获、 生成、 组织和管理对业务有价值的数据。