21 апреля 2021
Интеллектуальные предприятия: как преобразоваться в предприятие, основанное на данных.
Эра данных
За последние годы все отрасли претерпели существенные преобразования в управлении своими данными. Согласно данным исследования True Global Intelligence Research, две трети опрошенных ими организаций сказали, что количество их данных увеличится почти в 5 раз к 2025 году, и только 14% ИТ-менеджеров и руководителей бизнесов считают, что их организации готовы к увеличению потока новой информации*.
Сегодня необходимость аналитики на основе данных, поддерживаемой цифровыми ресурсами, является первоочередной задачей, которая вынуждает компании ускорять усилия по трансформации бизнеса.
Наличие прочной основы для управления данными имеет решающее значение для мониторинга, аналитики и автоматизации в реальном времени для управления и оптимизации производственных процессов, обеспечения контроля качества и гарантии своевременной доставки.
Предприятия, управляемые данными: cложности перехода
Несмотря на легкий доступ к передовым технологиям, таким как аналитика данных, Искусственный интеллект (ИИ) или Интернет вещей (IoT), некоторые цифровые инициативы могут не реализовать свой потенциал. Фундаментальная проблема связана с наличием множества различных баз данных и информационных систем, используемых предприятиями для управления процессами, как ERP, CRM, и других. Каждое из решений имеет свою собственную модель данных; они хранятся децентрализовано и часто защищаются изолированно.
Предприятие, управляемое данными, – это не только способность собирать и визуализировать информацию из источников данных, а возможность построить ИТ-инфраструктуру интегрированных, прозрачных, актуальных данных, доступных в режиме реального времени лицам, принимающим решения, на их основе.
Четыре шага к преобразованию данных
Четырехэтапный подход начинается с определения базовых фрагментов преобразования данных, а затем создания целевой архитектуры данных на основе видения компании для обеспечения эффективного управления данными - от границы сети до ядра и облака.
Шаг 1. Наведение порядка во фрагментации данных.
Первым шагом при обращении к разрозненным данным является упрощение подключения источников данных, включая системы ERP. С развитием тенденции к демократизации данных бизнес-единицы не только создают огромные объемы данных, но и собирают, хранят и обрабатывают данные в соответствии со своими потребностями в разрозненных системах.
Единая среда данных устраняет неэффективность и предотвращает появление ошибок в нескольких изолированных версиях. Связь между дата-сетами и возможность самовосстановления неверных данных в исходных системах являются фундаментальными.
Шаг 2. Повышение уровня автоматизации процессов.
Стремление к повышению экономического эффекта при сокращении затрат вынуждает компании искать способы устранения неэффективности, что приводит предприятия к необходимости автоматизировать процессы. Например, с помощью роботизированной автоматизации процессов (RPA) компании имеют возможность использовать ИИ, машинное обучение (ML) и другие технологические инструменты, способствующие увеличению производительности. Интеллектуально управляемая автоматизация предлагает и генерирует новые конвейеры данных между источником и целью без ручного сопоставления или проектирования, сохранения и оптимизации шагов.
Сквозной гибкий процесс превращает предприятие, управляемое данными, в интеллектуальную базу, объединяющую данные всех основных бизнес-операций.
Шаг 3. Усиление аналитики и доступа к обширным источникам данных.
Тенденция к самообслуживанию усилилась в современной деловой среде. Каналы и платформы самообслуживания позволяют сотрудникам, клиентам и партнерам получать то, что им нужно, не полагаясь на ИТ-поддержку или поддержку бизнеса.
Примерами здесь могут послужить цифровые фронт-офисные операции и приложения для обслуживания клиентов. Эти цифровые каналы генерируют огромные объемы данных о взаимодействии с клиентами, что требует принятия правильных простых в использовании инструментов, позволяющих предприятиям получать более быстрый доступ к данным и собирать информацию о клиентах и их поведении.
Шаг 4. Интеграция данных и платформы анализа данных.
Платформа интеграции данных сегодня должна быть облачной. Перенос корпоративных данных в облако при правильном планировании и реализации дает множество преимуществ.
Там, где предприятия по-прежнему опираются на старые проприетарные системы сбора данных, подготовка данных от источника до представления протекает медленно. Чтобы преодолеть эти ограничения, компаниям необходимо переходить от устаревшей системы поиска и интеграции данных к более модернизированной, готовой к будущему, гибкой и масштабируемой среде данных в облаке.
Хорошо спроектированная структура данных в облаке может дать предприятиям столь необходимую масштабируемость, гибкость предприятия и надежную аналитическую информацию на основе данных для более разумных и быстрых результатов. Это может обеспечить сбор данных в реальном времени, сократить время обработки (иногда более чем на 50%) и ускорить получение бизнес-результатов.
Современные платформы анализа данных в облаке могут динамически и даже автоматически масштабироваться для удовлетворения растущих требований к сложности и параллельному выполнению запросов, связанных с интеграцией данных. Новое поколение некоторых платформ интеграции данных также работает в любом масштабе, выполняя огромное количество конвейеров информации.
Такие платформы, как например AWS, предоставляют компаниям широкий спектр инструментов анализа данных, позволяющих быстро, безопасно и с низкими затратами анализировать огромные объемы данных клиентов, бизнеса и транзакций. Например Volkswagen, использует промышленное облако Volkswagen Industrial Cloud, созданное на базе AWS для того, чтобы автоматизировать логистические и производственные процессы, соединяя в одну цепочку 122 своих предприятия по всему миру, объединяя пользователей, датчики и оборудование по всей цепочке поставок.
Porsche использует платформу анализа данных Splunk*, чтобы обеспечить интеллектуальную производительность от приложений Porsche Connect до цифрового взаимодействия с покупателем и Porsche Taycan – первого спортивного электромобиля, используя платформу для анализа пути и объединения его с более чем 2000 зарядных станций, разбросанных по всему миру.
Эволюция цифровой трансформации
Текущие события подчеркивают необходимость в скорости и инновациях для масштабирования бизнеса, а это требует своевременного использования данных для принятия важных решений с помощью высококачественной аналитики. С этой целью компании, которые инвестируют в продолжающуюся цифровую трансформацию, чтобы стать предприятиями, управляемыми данными, имеют хорошие возможности для вступления в новую эру.
Мы наблюдали эволюцию к организациям, управляемым данными, благодаря цифровой трансформации. Так, например, высокое качество управления бизнес- процессами промышленных предприятий обеспечивает автоматизация. Сегодня компании производственного сектора активно используют системы ERP, SCADA, МES, СRM и другие для управления процессами.
Следующий шаг эволюции, – когда зрелые предприятия используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, обеспечивая интеграцию данных для автоматизации задач и улучшения взаимодействия с пользователем и клиентами.
Используя возможности машинного обучения, глубокого анализа данных и множества гибких и интеллектуальных сервисов обработки данных, предприятия могут обнаруживать скрытые данные, определять активы данных, которые можно монетизировать, и быстро получать интеллектуальные и инновационные бизнес-идеи. Интеграция данных – важный компонент использования данных для достижения стратегических целей предприятия.
Хотите узнать больше о применении инновационных технологий в управлении предприятиями и корпорациями? Запросите доступ к видео мероприятию.
Больше информации - на официальной странице онлайн события: https://smartgopro.com/digitalenterprise/
Узнать больше о мероприятиях и услугах компании можно по телефону +7 (495) 128 37 03 или электронной почте info@smartgopro.ru.
*Источник: Pioneers of the Data Age, 2020 Splunk Inc.
Авторы блога SmartGoPro – Елена Попова, ресечер-аналитиков проектов, и Анастасия Баранова.