The fourth industrial revolution, or Industry 4.0, represents a new stage of evolution in the organization, management and control of the value chain throughout the product or service life cycle. This digitization of the industrial environment is characterized by the connection of Information Technologies (IT) and Operations Technologies (OT) through cyber-physical systems and the Industrial IoT (IIoT). One of the main consequences of this integration is the increasing amount and variety of data generated in real time from different sources. In this environment of intensive generation of actionable information, data becomes a critical asset for Industry 4.0, at all stages of the value chain. However, in order to data become a competitive advantage for the company, it must be managed and governed like any other strategic asset, and therefore it is necessary to rely on a Data Governance system. Industry 4.0 requires a reformulation of governance since the data is a key element and the backbone of the processes of the organization. This paper proposes a Reference Framework for the implementation of Data Governance Systems for Industry 4.0. Previously, it contextualizes data governance for Industry 4.0 environments and identifies the requirements that this framework must address, which are conditioned by the specific features of Industry 4.0, among others, the intensive use of big data, cloud and edge computing, artificial intelligence and current regulations.

中文翻译：

---

工业 4.0 的数据治理框架

第四次工业革命或工业 4.0 代表了整个产品或服务生命周期价值链的组织、管理和控制的新发展阶段。这种工业环境数字化的特点是信息技术 (IT) 和运营技术 (OT) 通过网络物理系统和工业物联网 (IIoT) 连接起来。这种集成的主要后果之一是从不同来源实时生成的数据的数量和种类越来越多。在这种密集生成可操作信息的环境中，数据成为工业 4.0 价值链各个阶段的重要资产。然而，为了使数据成为公司的竞争优势，它必须像任何其他战略资产一样进行管理和治理，因此有必要依赖数据治理系统。工业 4.0 需要重新制定治理，因为数据是组织流程的关键要素和支柱。本文为工业 4.0 的数据治理系统的实施提出了一个参考框架。此前，它对工业 4.0 环境的数据治理进行了情境化，并确定了该框架必须满足的要求，这些要求取决于工业 4.0 的特定特征，其中包括大数据的密集使用、云和边缘计算、人工智能和当前规定。本文为工业 4.0 的数据治理系统的实施提出了一个参考框架。此前，它将工业 4.0 环境的数据治理置于上下文中，并确定该框架必须满足的要求，这些要求取决于工业 4.0 的特定特征，其中包括大数据的密集使用、云和边缘计算、人工智能和当前规定。本文为工业 4.0 的数据治理系统的实施提出了一个参考框架。此前，它对工业 4.0 环境的数据治理进行了情境化，并确定了该框架必须满足的要求，这些要求取决于工业 4.0 的特定特征，其中包括大数据的密集使用、云和边缘计算、人工智能和当前规定。