エンジニアを支援するIoT最適化データ

運用技術 (OT) システムが生成する豊富なデータをインテリジェントに活用することは、産業組織が運用の効率性を向上させるための取り組みの中心です。OT データは、組織がより効率的で回復力のある運用を構築し、従業員の生産性と顧客満足度を向上させるための原材料です。

しかし、産業組織は、ますます接続される業務から価値を生み出すのに苦労しています。IDC の調査によると、データからかなりの程度まで分析して価値を抽出している組織は 4 分の 1 にすぎません。

現代の産業用データオペレーションとは何ですか?

IDC は、DataOps をデータ管理とデータ分析バリュー チェーンを産業化するための方法論と定義しています。自動化、アジャイル手法、DevOps プラクティスをデータ ライフ サイクルに適用し、価値実現までの時間、品質、予測可能性、データ分析の規模を向上させます。

産業用 DataOps プラットフォームは、データ ワーカーが自動化されたワークフローを導入して、従来の運用機器やテクノロジーを含む産業用データ ソースからデータを抽出、取り込み、統合するのに役立ちます。データの品質、変換、強化のためのワークベンチに加え、業界の知識、階層、相互依存性を適用してデータをコンテキスト化およびモデル化するインテリジェント ツールも提供されます。このコンテキスト化されたデータは、特定のアプリケーション サービスを通じて、人間、マシン、システムが活用できるようになります。

産業用データオペレーションを導入する際に考慮すべきこと

資産集約型の組織は、ET、OT、IT データの潜在能力を最大限に引き出し、従来の運用モデルを変革するために、産業用 DataOps に目を向けるべきです。この取り組みを始めるにあたり、企業は次のことを行う必要があります。

1. AIは、事実に基づく意思決定とそれを支えるデータの効率的な管理の両方に不可欠なツールであると考えてください。人間による「中間」データ処理を回避すれば、
2. 致命的。
3. 「データの解放」は、DataOpsから最大限の価値を引き出すために重要です。データ抽出機能を最大限に活用することで、DataOpsを既存のITおよびOTに簡単に組み込むことができます。
4. アーキテクチャにより、追加のシステム統合や OT データ ソースへの投資の必要性が制限されます。
5. データ ガバナンスを中核とする IT/OT ガバナンス モデルを開発します。これにより、新しいデータがどのように接続され、全体的なデータ アーキテクチャに統合されるかが決まります。また、増加するデータおよび分析ビジネス ユーザーへの対応にも役立ちます。
6. データ編成の集中化を優先します。明確なターゲット ユース ケースのリストを念頭に置いて、関連するすべてのデータ ソースの接続とマッピングを推進します。ガバナンス モデルの一部として、すべての新しいデータ ソースには、接続、タグ付け、共有、および統合の計画が必要です。
7. すべての DataOps プラットフォーム ベンダーが同じ機能を備えているわけではないことに注意してください。ドメインの専門知識と業界の実績が選択基準となります。

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