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比“多加几个功能”，这份路线图更想解决的是一件事：在真实、长期、复杂的工业数据场景里，系统如何继续向前演进。
在传统企业环境中，数据治理主要围绕业务数据展开，目标是确保合规性、数据质量和安全性。
在数据逐渐成为核心运营资产的今天，IDMP 已经成为各行业、各规模工业企业数据基础设施中的关键组成部分。
当企业开始评估“工业数据治理与分析平台”时，往往面临的不是选型问题，而是数据是否具备长期价值的问题。
TDengine IDMP 之所以被越来越多企业纳入选型讨论，并不是因为概念更新，而是因为它试图把这几件事放在同一个体系里处理：治理有落脚点、分析有起点、AI 有入口。
“工业 BI”开始从概念变成现实需求，其底层驱动力并不是工具更炫，而是企业确实需要一套能承接时序数据、工艺语境和分析闭环的中间层。
