Vapauta loukkuun jääneet tietosi: Aja oivalluksia reunasta pilveen

Puhutaanpa hetki datasiiloista. Reaalimaailman siilot ovat tietysti niitä maatilojen torneja, joita käytetään viljan varastointiin tulevaa käyttöä tai myyntiä varten. Ne ovat korkeita rakennuksia, jotka sisältävät yleensä vain yhden tyyppisen raaka-aineen. Siilon käsite toimii yleensä metaforana kuvaamaan suuria raakadatakokoelmia, jotka on tallennettu erillään muusta raakatiedosta.

Palvelimet ja laitteet keräävät usein dataa. Eri koneet tallentavat tietoja, mutta eivät välttämättä jaa sitä muiden laitteiden kanssa. Sovellukset luovat ja tallentavat tietoja, mutta vain jotkut saattavat…ehkä…jaetaan, jos käytössä on hyvin kirjoitettu API (sovellusohjelmointirajapinta). Ajan myötä organisaatioilla on paljon dataa, mutta suurin osa siitä on eristetty, tallennettu erillisiin metaforisiin siiloihin, jotka eivät koskaan ole osa suurempaa kokonaisuutta.

Kuinka reunalaskenta luo täydellisen myrskyn tietosiiloihin

Yritysten verkottumisen, erityisesti reunasta pilveen, tietosiilot syntyvät luonnollisesti. Jokainen reunalla oleva laite tuottaa dataa, mutta suuri osa tiedoista voi jäädä laitteeseen tai ainakin kyseisessä reunasijainnissa olevaan laiteryhmään. Sama pätee pilvitoimintoihin. Dataa luodaan ja tallennetaan monille eri pilvipalveluntarjoajille, ja vaikka ne joskus vaihtavatkin tietoja, suurin osa niistä elää erillään muusta yrityksestä.

Myös: Miten reunasta pilveen ajaa digitaalisen muutoksen seuraavaa vaihetta

Mutta oivalluksia ja toimivia strategioita syntyy, kun kaikki yrityksen tiedot ovat asianmukaisten käyttäjien ja järjestelmien saatavilla. Katsotaanpa yhtä esimerkkiä, joka saattaa tapahtua kuvitteellisessa kodintarvikekauppiaassa, Home-by-Homessa, josta keskustelimme aiemmin.

Home-by-Home myy seinään asennettavaa valaisinta, joka kiinnittää sen seinään muovisilla kannattimilla. Yleensä se on hyvä myyjä. Mutta joka vuosi maalis- ja huhtikuussa yritys saa tulvan tuottoa, koska kiinnikkeet halkeilevat. Palautuksia tulee kaikkialta maasta Miamista Seattleen. Tämä on ensimmäinen tietojoukkomme, ja kaupat itse tietävät sen.

Kannakkeet on rakentanut kumppaniyritys tehtaalla. Normaalisti tehdas toimii yli 62 Fahrenheit-asteen lämpötiloissa, mutta tammi- ja helmikuussa tehtaan ympäristön lämpötila laskee keskimäärin 57 asteeseen. Tämä on toinen tietoryhmämme, tehtaan lämpötila.

Kumpikaan tietojoukko ei ole yhteydessä toiseen. Mutta kuten tutkimme vähän aikaa sitten, jotkut muovin tuotantoprosessit alkavat epäonnistua alle 59 asteen lämpötilassa. Ilman tehtaan tietojoukkoa korreloimalla myymälöiden palautustilastoihin, yritys ei voisi tietää, että hieman viileämpi tehdas valmistaa huonolaatuisia kiinnikkeitä, jotka epäonnistuivat kaikkialla maassa.

Mutta kaappaamalla kaikki tiedot ja tarjoamalla tietojoukot analysoitavaksi (ja tekoälypohjaiseen korrelaatioon ja ison datan käsittelyyn), oivallukset ovat mahdollisia. Tässä tapauksessa, koska Home-by-Home teki digitaalisen muuntamisen osaksi DNA:ta, yritys pystyi yhdistämään tehtaan lämpötilan ja palautuksen, ja nyt näitä valaisimia ostavilla asiakkailla on paljon vähemmän vikoja. 

Tietosi ovat kaikkialla, mutta ovatko ne toimintakelpoisia?

Tämä on vain yksi esimerkki mahdollisuudesta kerätä tietoja reunasta pilveen. Tässä on muutamia keskeisiä ajatuksia, jotka kaikki liittyvät toisiinsa. 

Tietosi ovat kaikkialla: Lähes jokainen tietokone, palvelin, esineiden internet-laite, puhelin, tehdasjärjestelmä, konttorijärjestelmä, kassakone, ajoneuvo, ohjelmisto-palvelusovellus ja verkonhallintajärjestelmä luo jatkuvasti tietoa. Osa siitä tyhjennetään, kun uutta tietoa luodaan. Osa siitä kerääntyy, kunnes tallennuslaitteet tukkeutuvat liikakäytön vuoksi. Osa siitä on pilvipalveluissa jokaiselle kirjautumistilillesi.

Tietosi ovat eristettyjä: Useimmat näistä järjestelmistä eivät puhu keskenään. Itse asiassa tiedonhallinta tapahtuu usein siinä, että selvitetään, mitä tietoja voidaan poistaa, jotta kerättäville jää tilaa. Vaikka joissakin järjestelmissä on API:t tiedonvaihtoa varten, useimmat ovat käyttämättömiä (ja jotkin ovat liikaa). Kun isäni valitti joistakin paikallisista yrityksistä, hän tykkäsi käyttää lausetta "Vasen käsi ei tiedä mitä oikea tekee." Kun tiedot on eristetty, organisaatio on juuri sellainen.

Näkemyksiä saadaan, kun useita syötteitä korreloidaan: Vaikka yksittäinen tietojoukko on mahdollista analysoida kattavasti ja saada oivalluksia, näet paljon todennäköisemmin trendejä, kun pystyt yhdistämään yhdestä lähteestä peräisin olevat tiedot muista lähteistä saatuihin tietoihin. Aiemmin näytimme, kuinka tehtaan lattian lämpötilalla on etäinen, mutta mitattavissa oleva yhteys kauppojen palautusmääriin eri puolilla maata. 

Tätä varten kaikkien näiden tietojen on oltava käytettävissä kaikkialla yrityksessäsi: Mutta nämä korrelaatiot ja havainnot ovat mahdollisia vain, kun analyytikot (sekä ihmiset että tekoäly) pääsevät käsiksi moniin tietolähteisiin oppiakseen, mitä tarinoita se kaikki kertoo.

Tietojen tekeminen käyttökelpoiseksi ja älykkyyden muuttaminen

Haasteena on sitten saada kaikki tämä data käyttökelpoiseksi, kerätä se ja sitten käsitellä se käyttökelpoiseksi älyksi. Tätä varten on otettava huomioon neljä asiaa.

Ensimmäinen on matkustaa. Tiedolla on oltava mekanismi, jolla se siirtyy kaikista näistä reunalaitteista, pilvipalveluista, palvelimista ja mistä muustakin jonnekin, johon voidaan vaikuttaa, tai koottu. Termit, kuten "datajärvi" ja "tietovarasto", kuvaavat tätä tietojen yhdistämisen käsitettä, vaikka tietojen varsinainen tallennus voi olla melko hajallaan. 

Myös: Digitaalinen muunnos, joka perustuu reunasta pilveen, herää henkiin tässä isokokoisen jälleenmyyjän skenaariossa

Nämä kaksi asiaa, tietojen säilyttäminen ja tiedon siirtäminen, vaativat molemmat huomioon ottamista turvallisuus ja hallinto. Liikkuvat ja levossa olevat tiedot on suojattava luvattomalta käytöltä ja samalla asetettava kaikki tiedot analyytikoille ja työkaluille, jotka voivat louhia dataa mahdollisuuksia varten. Samoin tietojen hallinta voi olla ongelma, koska yhdessä maantieteellisessä paikassa luoduilla tiedoilla voi olla viranomais- tai verotusongelmia, jos ne siirretään uudelle alueelle.

Ja lopuksi, neljäs huomioitava tekijä on analyysi. Se on tallennettava tavalla, joka on saatavilla analysoitavaksi, päivitettävä riittävän usein, luetteloitava oikein ja kuratoitava huolellisesti.

Hellävarainen johdatus tietojen modernisointiin

Ihmiset ovat uteliaita olentoja. Mitä luomme tosielämässä, toistamme usein digitaalisissa maailmoissamme. Monilla meistä on sotkuiset kodit ja työpaikat, koska emme ole koskaan löytäneet täydellistä säilytyspaikkaa jokaiselle esineelle. Sama pätee valitettavasti usein tietojen hallintaan. 

Kuten aiemmin keskustelimme, olemme hiljentäneet niin paljon. Mutta vaikka kokoamme kaikki tiedot keskitettyyn datajärveen, meillä ei ole parhaita tapoja etsiä, lajitella ja seuloa kaikkea. Tietojen modernisoinnissa on kyse tietojen tallennus- ja hakutavan päivittämisestä, jotta voimme hyödyntää nykyaikaisia ​​edistysaskeleita, kuten big dataa, koneoppimista, tekoälyä ja jopa muistissa olevia tietokantoja.

Tietojen modernisoinnin ja digitaalisen muuntamisen IT-huutolauseet kulkevat käsi kädessä. Tämä johtuu siitä, että digitaalinen muunnos ei voi tapahtua, elleivät tietojen tallennus- ja hakumenetelmät ole huippuluokkaa (usein Ishayoiden opettaman alkuun) organisaation IT-prioriteetti. Tätä kutsutaan data-first-strategiaksi, ja se voi saada huomattavia palkintoja yrityksellesi.

Katso, tässä on asiaa. Jos tietosi ovat sidotut ja jääneet loukkuun, et voi käyttää niitä tehokkaasti. Jos sinä ja tiimisi yritätte aina löytää tarvitsemasi tiedot tai ette koskaan näe sitä, innovaatiot tukahdutetaan. Vapauta nämä tiedot ja avaa uusia mahdollisuuksia.

Sen lisäksi, että huonosti hallitut tiedot voivat olla ajanvietto ammattimaisille IT-henkilöstöllesi. Sen sijaan, että he yrittäisivät viedä organisaatiota eteenpäin innovaatioiden avulla, he käyttävät aikaa kaikkien näiden erilaisten järjestelmien, tietokantojen ja käyttöliittymien hallintaan ja vianetsintään eri tavoilla, joita he voivat rikkoa.

Tietojesi modernisointi ei tarkoita vain, että voit innovoida, se tarkoittaa myös sitä, että voit vapauttaa aikaasi ajattelemiseen reagoinnin sijaan. Tämä antaa sinulle myös aikaa ottaa käyttöön enemmän sovelluksia ja ominaisuuksia, jotka voivat avata uusia näköaloja yrityksellesi.

Löydä dataasi piilotettu arvo ja käyttökelpoiset oivallukset

Tietojen modernisointi ja data-first-strategian ottaminen käyttöön voi olla haastavaa. Pilvipalveluiden ja tekoälyn kaltaiset tekniikat voivat auttaa. Pilvipalvelut voivat auttaa tarjoamalla tarpeen mukaan skaalautuvan infrastruktuurin, joka voi kasvaa, kun dataa kerätään yhä enemmän. Tekoäly voi auttaa tarjoamalla työkaluja, jotka voivat seuloa kaiken tiedon ja organisoida johdonmukaisesti, jotta asiantuntijasi ja toimialajohtajasi voivat ryhtyä toimiin.

Mutta se on silti suuri vaatimus useimmille IT-tiimeille. Yleensä IT ei pyri keräämään kaikkea dataa. Se vain tapahtuu orgaanisesti, kun yhä useampia järjestelmiä asennetaan ja yhä enemmän tehtäviä laitetaan ihmisten listoille.

Siellä hallinta- ja infrastruktuuripalvelut, kuten HPE GreenLake ja sen kilpailijat, voivat auttaa. GreenLake tarjoaa pay-per-use -mallin, joten sinun ei tarvitse "arvioida" kapasiteetin käyttöä etukäteen. HPE GreenLake voi auttaa sinua haastamaan tietosi kaikkialla sovelluskohtaisten ja palveluiden välisten hallintapaneelien ja laajan ammattimaisen tuen avulla.