Odemkněte svá uvězněná data: Získejte statistiky z edge-to-cloud

Pojďme si chvíli povídat o datových silech. Sila skutečného světa jsou samozřejmě ty věže na farmách, které se používají ke skladování obilí pro budoucí použití nebo prodej. Jsou to věžovité budovy, které obvykle obsahují pouze jeden druh suroviny. Koncept sila obecně funguje jako metafora pro popis velkých sbírek nezpracovaných dat, která jsou uložena odděleně od ostatních nezpracovaných dat.

Servery a zařízení často ukládají data. Různé stroje ukládají data, ale nemusí je nutně sdílet s jinými zařízeními. Aplikace generují a ukládají data, ale jen některé mohou…mohl…bylo sdíleno, pokud se používá dobře napsané API (rozhraní pro programování aplikací). Časem se organizace ocitnou se spoustou dat, ale většina z nich je izolovaná, uložená v oddělených metaforických silech, aby nikdy nebyla součástí většího celku.

Jak edge computing vytváří perfektní bouři pro datová sila

Pokud jde o podnikové sítě, zejména edge-to-cloud, datová sila se vyskytují přirozeně. Každé zařízení na okraji produkuje data, ale velká část těchto dat může zůstat v zařízení, nebo přinejmenším v shluku zařízení na tomto okraji. Totéž platí pro cloudové operace. Data jsou vytvářena a ukládána u mnoha různých poskytovatelů cloudu, a přestože si někdy vyměňují data, většina z nich žije izolovaně od zbytku podniku.

Také: Jak edge-to-cloud pohání další fázi digitální transformace

Ale poznatky a použitelné strategie přicházejí, když jsou všechna data v celém podniku přístupná příslušným uživatelům a systémům. Podívejme se na jeden příklad, který by se mohl vyskytnout u fiktivního prodejce domácích potřeb, Home-by-Home, o kterém jsme hovořili dříve.

Home-by-Home prodává nástěnné svítidlo, které k připevnění na stěnu používá plastové držáky. Obvykle je to skvělý prodejce. Ale v březnu a dubnu každý rok společnost dostává záplavu výnosů, protože závorky praskají. Vracejí se z celé země, od Miami po Seattle. To je náš první soubor dat a znají ho i samotné obchody.

Držáky vyrábí partnerská společnost v továrně. Normálně továrna funguje při teplotách nad 62 stupňů Fahrenheita, ale v lednu a únoru klesne okolní teplota v továrně v průměru na 57 stupňů. To je náš druhý shluk dat, teplota v továrně.

Žádná datová sada není spojena s druhou. Ale jak jsme před chvílí prozkoumali do určité hloubky, některé procesy výroby plastů začínají selhávat pod úhlem 59 stupňů. Bez možnosti korelovat soubor dat v továrně se statistikami vrácených zboží z obchodů by společnost nemohla vědět, že o něco chladnější továrna vyráběla nestandardní držáky, které selhávaly po celé zemi.

Ale díky zachycení všech dat a zpřístupnění datových sad pro analýzu (a korelaci na základě umělé inteligence a zpracování velkých dat) je možné získat náhled. V tomto případě, protože Home-by-Home učinil digitální transformaci součástí své DNA, byla společnost schopna vytvořit spojení mezi teplotou v továrně a návratností a nyní zákazníci, kteří si tato svítidla zakoupí, zažívají mnohem méně poruch. 

Vaše data jsou všude, ale lze s nimi něco dělat?

Toto je jen jeden příklad potenciálu sklízet data z edge-to-cloud. Je zde několik klíčových myšlenek, které spolu souvisí. 

Vaše data jsou všude: Téměř každý počítač, server, zařízení pro internet věcí, telefon, tovární systém, systém pobočky, pokladna, vozidlo, aplikace typu software jako služba a systém správy sítě neustále generují data. Některé z nich jsou vyčištěny, když se generují nová data. Část se hromadí, dokud se úložná zařízení neucpou kvůli nadměrnému používání. Některé z nich jsou umístěny v cloudových službách pro každý přihlašovací účet, který máte.

Vaše data jsou izolovaná: Většina těchto systémů spolu nemluví. Ve skutečnosti má správa dat často podobu zjišťování, jaká data lze smazat, aby se vytvořil prostor pro další sběr. Zatímco některé systémy mají API pro výměnu dat, většina z nich se nepoužívá (a některé jsou nadměrně používané). Když si můj táta stěžoval na některé místní podniky, rád používal frázi: „Levá ruka neví, co dělá pravá. Když jsou data izolovaná, organizace je přesně taková.

Statistiky přicházejí při korelaci více vstupů: I když je možné podrobit jeden soubor dat komplexní analýze a získat statistiky, mnohem pravděpodobněji uvidíte trendy, když dokážete spojit data z jednoho zdroje s daty z jiných zdrojů. Již dříve jsme ukázali, jak má teplota v továrně vzdálenou, ale měřitelnou souvislost s objemem vrácených výrobků v obchodech po celé zemi. 

Aby to bylo možné, všechna tato data musí být dostupná v celém podniku: Ale tyto korelace a pozorování jsou možné pouze tehdy, když analytici (lidé i umělá inteligence) mohou získat přístup k mnoha zdrojům dat, aby zjistili, jaké příběhy to všechno vypráví.

Udělat data použitelná a přeměnit je na inteligenci

Výzvou pak je učinit všechna tato data použitelnými, sklízet je a poté je zpracovat do využitelné inteligence. K tomu je třeba zvážit čtyři věci.

První je cestovat. Data musí mít mechanismus k přesunu ze všech těchto okrajových zařízení, cloudových služeb, serverů a čehokoli jiného někam, kde se s nimi dá pracovat, popř. agregované. Termíny jako „datové jezero“ a „datový sklad“ popisují tento koncept agregace dat, i když skutečné ukládání dat může být značně rozptýlené. 

Také: Digitální transformace založená na technologii edge-to-cloud ožívá v tomto scénáři velkoprodejce

Tyto dva problémy, ukládání dat a pohyb dat, vyžadují zvážení zabezpečení a vláda. Data v pohybu a data v klidu je třeba chránit před neoprávněným přístupem a zároveň zpřístupnit všechna tato data analytikům a nástrojům, které mohou data těžit pro příležitosti. Podobně může být problém se správou dat, protože data generovaná v jedné geografické lokalitě mohou mít vládní nebo daňové problémy, pokud by byla přesunuta do nového umístění.

A konečně čtvrtý faktor, který je třeba zvážit analýza. Musí být uložena způsobem, který je přístupný pro analýzu, dostatečně často aktualizován, řádně katalogizován a pečlivě upravován.

Jemný úvod do modernizace dat

Lidé jsou zvědaví tvorové. To, co vytvoříme v reálném životě, často reprodukujeme v našich digitálních světech. Mnoho z nás má nepořádek v domácnostech a na pracovišti, protože jsme nikdy nenašli dokonalé místo pro uložení každého předmětu. Totéž bohužel často platí o tom, jak nakládáme s daty. 

Jak jsme mluvili dříve, hodně jsme toho umlčeli. Ale i když všechna ta data stáhneme do centrálního datového jezera, nemáme nejlepší způsoby, jak je všechna prohledávat, třídit a prosévat. Modernizace dat spočívá především v aktualizaci způsobu, jakým ukládáme a získáváme data, abychom mohli využívat moderní pokroky, jako jsou velká data, strojové učení, AI a dokonce i databáze v paměti.

IT fráze modernizace dat a digitální transformace jdou ruku v ruce. Je to proto, že digitální transformace nemůže proběhnout, pokud metodika ukládání a získávání dat není špičková (často ο nahoru) organizační IT priorita. Tomu se říká strategie na prvním místě dat a může vašemu podnikání přinést značné odměny.

Vidíš, tady je ta věc. Pokud jsou vaše data svázaná a uvězněná, nemůžete je efektivně využít. Pokud se vy a váš tým neustále snažíte najít data, která potřebujete, nebo je vůbec nevidíte, inovace budou potlačeny. Ale uvolněte tato data a odemknou nové příležitosti.

Nejen to, špatně spravovaná data mohou být pro váš profesionální IT personál zbytečnou časovou ztrátou. Místo toho, aby pracovali na tom, aby poháněli organizaci kupředu prostřednictvím inovací, tráví čas správou všech těchto různých systémů, databází a rozhraní a řešením všech různých způsobů, jak mohou narušit.

Modernizace vašich dat nejenže znamená, že můžete inovovat, znamená to také, že můžete uvolnit svůj čas na přemýšlení namísto reakcí. To vám také poskytuje čas na nasazení dalších aplikací a funkcí, které mohou vašemu podnikání otevřít nové obzory.

Najděte hodnotu a užitečné statistiky skryté ve vašich datech

Proces modernizace dat a přijetí strategie na prvním místě dat může být náročné. Pomoci mohou technologie jako cloudové služby a umělá inteligence. Cloudové služby mohou pomoci poskytováním infrastruktury na vyžádání, škálovatelné podle potřeby, která může růst s tím, jak se shromažďuje stále více dat. Umělá inteligence vám může pomoci tím, že poskytne nástroje, které dokážou všechna tato data prosít a koherentně uspořádat, aby vaši specialisté a obchodní manažeři mohli jednat.

Ale stále je to velký požadavek pro většinu IT týmů. IT obvykle nezamýšlí ukládat všechna tato data. Stává se to organicky, protože se instaluje stále více systémů a na seznamy lidí je zařazováno stále více úkolů.

V tom mohou pomoci služby správy a infrastruktury, jako je HPE GreenLake a její konkurenti. GreenLake nabízí model platby za použití, takže nemusíte předem „odhadovat“ využití kapacity. Díky řídicím panelům pro různé aplikace a služby a široké škále profesionální podpory vám HPE GreenLake může pomoci učinit z vašich dat výzvu na prvním místě strategie.