确定需要收集的数据类型和来源，选择合适的传感器和设备进行数据采集，确保数据的准确性和完整性。
制定数据管理策略，包括数据清洗、去重、标准化和安全保障，确保数据质量和合规性。
整合来自不同设备和系统的数据，建立统一的数据平台或数据仓库，确保数据能够被有效地访问和分析。
利用数据科学技术，如机器学习和人工智能，对建筑设备的运行数据进行分析，以实现预测性维护、能源管理优化等智能化运维。
建筑运维中存在太多现实的数据问题
各设备、系统产生的数据互不连通，建立统一的数据整合平台，实现不同系统和设备数据的集成和共享。
