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企业IT可以真正将大数据应用到哪些地方?

2021/11/11    来源:e-works    作者:新睿编译      
关键字:大数据  战略工业数据管理  
通过部署下一代数据历史学家和工业人工智能解决方案等工具,工业企业可以从以前未经优化和未经发现的工业数据集中发掘新的隐藏价值。
       软件开发和服务商Aspen Technology公司高级副总裁兼AIoT解决方案总经理Bill Scudder对于工业公司采用的企业IT可以最好地应用大数据的地方进行了分析和阐述。

       在行业中,很少有比“大数据”更容易提出但同时又不太容易理解的术语了。这可能会让人们很容易将大数据视为一个不经意重复的流行语,而不仅仅是企业提到这些,尤其是流程工程业务的真实和密切的价值概念,但这将是一个错误。理解和正确利用大数据对于任何现代企业的成功都是至关重要的。 

       了解工业企业IT如何以及在何处准确地应用和利用大数据为他们带来好处取决于几个关键因素,其中包括大数据民主化的必要性;实施下一代数据历史记录;从海量数据积累战略转向战略工业数据管理;将大数据与工业人工智能技术交织在一起;并了解这些好处如何在新冠疫情带来的不利影响中发挥作用。  

新冠疫情如何迫使人们重新思考数据存储和访问

       新冠疫情加速了许多工业企业的数字化之旅,包括他们存储和访问数据的方式。这揭示了传统工业数据管理模型的局限性,其中数据跨团队、跨来源和跨位置孤立。这种数据把关严重阻碍了可见性,确保只有具有独特访问权限或领域专业知识的特定人员才能理解或访问可能与整个企业中其他人相关的数据集。

       在许多员工由于发生疫情被迫远程工作的环境中,这种孤立的工业数据存储和访问模式会适得其反。如果员工保留对特定数据的访问权限,但该员工正在远程工作,会发生什么情况?在疫情带来不稳定的情况下,公共卫生指南在不断变化,静态的企业数据访问、工作流程和报告严重限制了企业对其员工安全的实时可见性,更不用说业务价值和增长了。

       新冠疫情证明,工业企业需要重新思考他们如何存储数据并使其在整体范围内都可以访问。随着越来越多的企业采用永久性混合方法在现场和远程工作,迫切需要使用能够为所有用户提供持续和民主化大数据访问的解决方案。

使用新一代数据历史记录实现工业数据的大众化

       大数据是一把双刃剑。从理论上讲,更多的数据意味着更多的输入需要分析以获得更高效、更有成效的输出。企业对团队的运作方式了解得越多,就可以更好地利用这些见解来提高生产力、节省时间、提高成本效率和促进业务增长。但更多的数据并不总是意味着更好的数据。通常情况恰恰相反:企业积累的数据多于他们使用或知道如何处理的数据。这种海量数据收集方法意味着工业企业最终会坐拥大量未使用、非结构化、未优化的数据。更多的数据最终会导致更少的可见性。

       使工业数据具有可操作性和价值,需要新一代数据历史数据库来识别和提升基于相关性的数据。这种来自整个企业不同资产的直观数据,从传感器到边缘计算再到云计算,为格式化和保护数据建立了通用基线。与基于来源或团队经历不同格式和安全阶段的孤立数据不同,企业中的所有数据都被分配了身份标签并放置在相同的格式标准中,从而在整个组织中开放数据可见性和访问权限。

战略工业数据管理

       战略性工业数据管理方法利用数据史学家和工业人工智能解决方案,使工业数据在整个企业中更加可见、可访问和可操作,而不是大量收集数据并将其倾倒到非结构化数据沼泽中。

       这不仅仅是清理数据湖或使数据具有可操作性,这种战略性数据管理方法还有助于弥合工业劳动力中日益扩大的技能差距。随着具有多年领域专业知识的资深员工不断退休,取而代之的是经验水平不同的年轻员工,人工智能驱动、数据历史驱动的战略数据管理方法可确保关键的历史知识得到保留和共享在整个组织中广泛应用——无论是团队、孤岛还是个别员工的退休。

       大数据将继续发挥至关重要的作用,为工业组织提供所需的资源和见解,以制定与具体业务价值成果相关的数据驱动决策。这可能意味着从优化生产线到提供实时流程可视性,所有这些都可以帮助团队提高生产力、效率和创新能力。但要从大数据中获取最大价值并将其有意义地应用于工业应用,流程工程业务必须将其重点从海量数据积累转向更为深思熟虑的战略性工业数据管理——特别是在整个组织中专注于数据集成、移动性和可访问性。通过部署下一代数据历史学家和工业人工智能解决方案等工具,工业企业可以从以前未经优化和未经发现的工业数据集中发掘新的隐藏价值。
 
责任编辑:程玥
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