Des données optimisées pour l'IoT au service des ingénieurs

L'exploitation intelligente de la richesse des données produites par les systèmes de technologie opérationnelle (OT) est au cœur des efforts déployés par les entreprises industrielles pour améliorer leur excellence opérationnelle. Les données OT sont la matière première qui permet aux entreprises de mettre en place des opérations plus efficaces et plus résilientes et d'améliorer la productivité des employés et la satisfaction des clients.

Les organisations industrielles ont cependant du mal à générer de la valeur à partir de leurs opérations de plus en plus connectées. Une étude d'IDC montre que seule une organisation sur quatre analyse et extrait de manière significative de la valeur des données.

Qu'est-ce que les Data Ops industrielles modernes ?

IDC définit DataOps comme une méthodologie d'industrialisation de la gestion des données et de la chaîne de valeur de l'analyse des données. Elle applique l'automatisation, les méthodes agiles et les pratiques DevOps au cycle de vie des données, améliorant ainsi le délai de rentabilisation, la qualité, la prévisibilité et l'échelle de l'analyse des données.

Les plateformes Industrial DataOps aident les travailleurs des données à déployer des flux de travail automatisés pour extraire, ingérer et intégrer des données provenant de sources de données industrielles, notamment des équipements et technologies d'exploitation existants. Elles offrent un espace de travail pour la qualité, la transformation et l'enrichissement des données, en plus d'outils intelligents qui appliquent les connaissances, les hiérarchies et les interdépendances du secteur pour contextualiser et modéliser les données. Ces données contextualisées sont ensuite mises à disposition via des services d'application spécifiques que les humains, les machines et les systèmes peuvent exploiter.

Éléments à prendre en compte lors de l'adoption de DataOps industriels

Les entreprises qui utilisent beaucoup d'actifs devraient se tourner vers le DataOps industriel pour exploiter tout le potentiel des données ET, OT et IT et transformer leur modèle opérationnel traditionnel. Lorsqu'elles se lancent dans cette aventure, les entreprises doivent :

1. Considérez l'IA comme un outil essentiel pour la prise de décision fondée sur des faits et la gestion efficace des données qui la sous-tendent. Contourner le traitement des données par l'homme « en cours de route » est
2. critique.
3. La « libération des données » est essentielle pour maximiser la valeur de DataOps. En maximisant vos capacités d'extraction de données, il sera plus facile d'intégrer DataOps à votre IT et OT existants
4. architecture, limitant le besoin d'investir dans l'intégration de systèmes supplémentaires et dans des sources de données OT.
5. Développer un modèle de gouvernance IT/OT avec la gouvernance des données au cœur de celui-ci. Cela déterminera la manière dont les nouvelles données sont connectées et intégrées dans l'architecture globale des données. Cela permettra également de servir une population croissante d'utilisateurs professionnels de données et d'analyses.
6. Donnez la priorité à la centralisation excessive de l'organisation des données. Commencez à piloter la connexion et la cartographie de toutes les sources de données pertinentes en ayant à l'esprit une liste claire de cas d'utilisation cibles. Dans le cadre du modèle de gouvernance, toutes les nouvelles sources de données doivent disposer d'un plan de connexion, de balisage, de partage et d'intégration.
7. Notez que tous les fournisseurs de plateformes DataOps n'ont pas les mêmes capacités. L'expertise du domaine et l'expérience du secteur doivent déterminer les critères de sélection.

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