物联网优化数据助力工程师

智能地利用运营技术 (OT) 系统产生的大量数据对于工业组织提高运营卓越性至关重要。OT 数据是使组织能够建立更高效、更具弹性的运营并提高员工生产力和客户满意度的原材料。

然而，工业组织难以从其日益互联的运营中创造价值——IDC 的研究表明，只有四分之一的组织在很大程度上分析和提取数据中的价值。

什么是现代工业数据操作？

IDC 将 DataOps 定义为一种实现数据管理和数据分析价值链工业化的方法。它将自动化、敏捷方法和 DevOps 实践应用于数据生命周期，从而缩短数据分析的价值实现时间、提高数据分析的质量、提高数据分析的可预测性和规模。

工业 DataOps 平台可帮助数据工作者部署自动化工作流程，以从工业数据源（包括传统运营设备和技术）中提取、提取和集成数据。它们提供用于数据质量、转换和扩充的工作台，以及应用行业知识、层次结构和相互依赖关系来情境化和建模数据的智能工具。然后，这些情境化数据可通过特定的应用服务提供给人类、机器和系统使用。

采用工业 DataOps 时应考虑哪些因素

资产密集型组织应寻求工业 DataOps 来释放 ET、OT 和 IT 数据的全部潜力并转变其传统运营模式。在开始这一旅程时，公司应该：

1. 人工智能是事实驱动决策和高效管理支持数据的关键工具。绕过人类“中游”数据处理是
2. 批判的。
3. “数据解放”对于最大限度地发挥 DataOps 的价值至关重要。最大限度地发挥数据提取能力将使 DataOps 更容易融入现有的 IT 和 OT
4. 架构，限制了对额外系统集成和 OT 数据源的投资需要。
5. 开发以数据治理为核心的 IT/OT 治理模型。这将决定新数据如何连接并集成到整体数据架构中。它还将有助于服务于不断增长的数据和分析业务用户群体。
6. 优先考虑数据组织而非集中化。开始推动所有相关数据源的连接和映射，并牢记明确的目标用例列表。作为治理模型的一部分，所有新数据源都必须具有连接、标记、共享和集成计划。
7. 请注意，并非所有 DataOps 平台供应商都具有相同的功能。领域专业知识和行业记录应作为选择标准。

下载 Cognite 的白皮书，详细了解企业如何更有效地使用数据。订阅 whitepapers.online，获取与 IT、AI、大数据等相关的资源和白皮书。