Bedre datatilgang sørger for raskere “time-to-market”

Å effektivisere og akselerere bruken av “analytics” (ulike verktøy for analyse og optimalisering) er nøkkelen til rask innføring av datadrevne industrielle tjenester på markedet. Utforsk de beste tipsene på vår blogg! 

For å sikre fremtidig konkurransekraft er det avgjørende at din bedrift kan implementere analytics raskt og effektivt. Ved å utnytte analytics kan data være med å optimalisere bedriftsprosesser, produksjon og skape verdi for kunder og samarbeidspartnere. 

Siden analytics er en sentral og voksende del av industriens datatjenester, bør verdifullt arbeid fra analytikeren rettes mot områder hvor det skaper mest mulig verdi og konkurransefortrinn – selve utviklingen av analytics. 

Dette oppnås best ved å fremskynde to tidkrevende, men kritiske trinn i analytics: nemlig datainnsamling og dataforberedelse. 

Når bedriften din har identifisert hvor analytics gir mest verdi i tråd med strategien, er neste skritt å vurdere hvor dataen finnes og hvordan den samles inn. Ifølge en vurdering bruker rundt 20 prosent av dataanalytikere (Data Scientist) arbeidstiden sin på datainnsamling.  

I produksjonsanlegg genereres data fra tusenvis av ulike enheter, sensorer, styresystem etc. 

Datainnsamling i industrien kan i seg selv være en stor utfordring, siden produksjons- og automasjonssystemer kan være fra forskjellige leverandører og alder. 

Hvis du bruker data fra forskjellige kilder og baserer mye av innsamlingen basert på manuelle prosesser , kompliseres bildet ytterligere. 

For å forenkle analyse er det derfor først og fremst viktig å vurdere hvordan nødvendig data kan gjøres tilgjengelig fra eget eller kundens system så automatisk og med så høy kvalitet som mulig. 

Komponentene for datainnsamling bør være av høy kvalitet, integrerbare med mange ulike systemer og muliggjøre høy tilgjengelighet (for eksempel buffering, redundans). Dette sikrer pålitelig data, og eventuelle databrudd eller lignende påvirker ikke utviklingen eller påliteligheten av analysearbeidet. 

Når informasjon er klart definert og av høy kvalitet, reduseres også behovet for samarbeid mellom analytikeren og fagspesialisten. 

Data som kommer fra maskiner, utstyr og automasjonssystemer samsvarer imidlertid sjelden direkte med virksomhetens behov. 

Når data er samlet, oppdager man ofte at størsteparten ikke er beskrevet eller satt sammen på en meningsfull måte. I mange tilfeller kan det til og med være slik at data ikke identifiseres eller er ukjent. 

Industriell data er ofte mangfoldig og inkonsekvent, og målet er å forstå konteksten: hvor dataen kommer fra, hva den betyr og hvordan den knytter seg til prosessene. 

En betydelig del av dataanalytikerens arbeidstid går vanligvis med til dataforberedelse, der målet er å forstå, beskrive, overføre og kombinere data. Denne arbeidsfasen kalles bildelig talt “datarengjøring”. 

Nye teknologier på markedet gjør det mulig å kombinere og beskrive informasjon så tidlig som mulig. Ved hjelp av disse kan dette stadiet ikke lenger være en flaskehals for tjenester som utnytter informasjon og utviklingsprosjekter. 

Dette sikrer kvaliteten på informasjonen – tiden som går med til analytics forkortes når informasjonen ikke trenger å beskrives eller organiseres separat i flere tjenester. 

På grunn av betydningen av dette emnet har begrepet DataOps blitt etablert. Du kan utforske dette nærmere i vårt ekspertmateriale, “DataOps: Den manglende brikken i din industrielle dataarkitektur.” Vi tilbyr også løsninger for kommunikasjon ved “edge” og modellering av data, som ved bruk kan akselerere lanseringen av industrielle digitale tjenester på markedet.

Våre effektive analytikkløsninger: