Buka kunci data Anda yang terperangkap: Mendorong wawasan dari edge-to-cloud

Mari kita bicara sebentar tentang silo data. Silo dunia nyata, tentu saja, menara di pertanian yang digunakan untuk menyimpan biji-bijian untuk digunakan atau dijual di masa mendatang. Mereka adalah bangunan menjulang tinggi yang biasanya hanya berisi satu jenis bahan mentah. Konsep silo umumnya berfungsi sebagai metafora untuk menggambarkan kumpulan besar data mentah yang disimpan secara terpisah dari data mentah lainnya.

Server dan perangkat seringkali silo data. Mesin yang berbeda menyimpan data, tetapi tidak harus membagikan semuanya dengan perangkat lain. Aplikasi menghasilkan dan menyimpan data, tetapi hanya beberapa yang…mungkin…dibagikan jika API (antarmuka pemrograman aplikasi) yang ditulis dengan baik sedang digunakan. Seiring waktu, organisasi menemukan diri mereka dengan banyak data, tetapi sebagian besar diisolasi, disimpan dalam silo metaforis yang terpisah, tidak pernah menjadi bagian dari keseluruhan yang lebih besar.

Bagaimana edge computing menciptakan badai sempurna untuk silo data

Dalam hal jaringan perusahaan, terutama edge-to-cloud, silo data terjadi secara alami. Setiap perangkat di tepi menghasilkan data, tetapi banyak dari data tersebut mungkin tetap berada di perangkat, atau paling tidak, kumpulan perangkat di lokasi tepi tersebut. Hal yang sama berlaku untuk operasi cloud. Data dibuat dan disimpan di banyak penyedia cloud yang berbeda dan, meskipun terkadang mereka bertukar data, sebagian besar darinya terisolasi dari perusahaan lainnya.

Juga: Bagaimana edge-to-cloud mendorong tahap berikutnya dari transformasi digital

Namun wawasan dan strategi yang dapat ditindaklanjuti datang saat semua data di seluruh perusahaan dapat diakses oleh pengguna dan sistem yang tepat. Mari kita lihat salah satu contoh yang mungkin terjadi pada peritel perlengkapan rumah fiktif, Home-by-Home, yang telah kita bahas sebelumnya.

Home-by-Home menjual perlengkapan pencahayaan yang dipasang di dinding yang menggunakan braket plastik untuk ditempelkan ke dinding. Biasanya, ini adalah penjual yang hebat. Namun pada bulan Maret dan April setiap tahun, perusahaan mendapat banjir pengembalian karena tanda kurung retak. Pengembalian berasal dari seluruh negeri, dari Miami hingga Seattle. Itu kumpulan data pertama kami, dan itu diketahui oleh toko itu sendiri.

Kurung dibuat oleh perusahaan mitra di sebuah pabrik. Biasanya, pabrik beroperasi pada suhu di atas 62 derajat Fahrenheit, namun pada bulan Januari dan Februari, suhu sekitar pabrik turun menjadi rata-rata 57 derajat. Itu kumpulan data kedua kami, suhu di pabrik.

Tidak ada set data yang terhubung ke yang lain. Tapi seperti yang kita jelajahi lebih dalam beberapa waktu lalu, beberapa proses produksi plastik mulai gagal di bawah 59 derajat atau lebih. Tanpa dapat mengkorelasikan kumpulan data di pabrik dengan statistik pengembalian dari toko, perusahaan tidak akan dapat mengetahui bahwa pabrik yang sedikit lebih dingin memproduksi braket di bawah standar, yang gagal di seluruh negeri.

Tetapi dengan menangkap semua data dan membuat kumpulan data tersedia untuk analisis (dan korelasi berbasis AI dan pemrosesan data besar), wawasan menjadi mungkin. Dalam hal ini, karena Home-by-Home menjadikan transformasi digital sebagai bagian dari DNA-nya, perusahaan dapat membuat hubungan antara suhu pabrik dan pengembalian, dan sekarang pelanggan yang membeli perlengkapan pencahayaan tersebut mengalami kegagalan yang jauh lebih sedikit. 

Data Anda ada di mana-mana, tetapi apakah dapat ditindaklanjuti?

Ini hanyalah salah satu contoh potensi untuk memanen data dari edge-to-cloud. Ada beberapa ide kunci di sini yang semuanya saling terkait. 

Data Anda ada di mana-mana: Hampir setiap komputer, server, perangkat internet-of-things, telepon, sistem pabrik, sistem kantor cabang, mesin kasir, kendaraan, aplikasi perangkat lunak sebagai layanan, dan sistem manajemen jaringan terus menghasilkan data. Beberapa di antaranya dibersihkan saat data baru dihasilkan. Beberapa di antaranya menumpuk hingga perangkat penyimpanan tersumbat karena penggunaan yang berlebihan. Beberapa di antaranya ada di layanan cloud untuk setiap akun login yang Anda miliki.

Data Anda diisolasi: Sebagian besar sistem ini tidak berbicara satu sama lain. Nyatanya, pengelolaan data sering berupa mencari tahu data apa yang dapat dihapus untuk memberi ruang lebih banyak untuk dikumpulkan. Sementara beberapa sistem memiliki API untuk pertukaran data, sebagian besar tidak digunakan (dan beberapa digunakan secara berlebihan). Saat mengeluh tentang beberapa bisnis lokal, Ayah saya suka menggunakan kalimat, “Tangan kiri tidak tahu apa yang dilakukan tangan kanan.” Ketika data diisolasi, organisasi seperti itu.

Wawasan muncul saat menghubungkan beberapa masukan: Meskipun memungkinkan untuk menggunakan satu set data untuk analisis komprehensif dan menghasilkan wawasan, Anda jauh lebih mungkin melihat tren saat Anda dapat menghubungkan data dari satu sumber ke data dari sumber lain. Kami sebelumnya menunjukkan bagaimana suhu lantai pabrik memiliki hubungan yang jauh, namun terukur, dengan volume pengembalian di toko-toko di seluruh negara. 

Untuk melakukannya, semua data tersebut harus dapat diakses di seluruh perusahaan Anda: Tetapi korelasi dan pengamatan itu hanya mungkin dilakukan ketika analis (baik manusia maupun AI) dapat memperoleh akses ke banyak sumber data untuk mempelajari cerita apa yang diceritakan oleh semua itu.

Membuat data dapat digunakan dan mengubahnya menjadi kecerdasan

Tantangannya kemudian adalah membuat semua data itu dapat digunakan, memanennya, dan kemudian memprosesnya menjadi kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti. Untuk itu, ada empat hal yang perlu diperhatikan.

Yang pertama adalah perjalanan. Data harus memiliki mekanisme untuk berpindah dari semua perangkat tepi ini, layanan cloud, server, dan yang lainnya ke suatu tempat yang dapat ditindaklanjuti, atau teragregasi. Istilah seperti "data lake" dan "data warehouse" menggambarkan konsep agregasi data ini, meskipun sebenarnya penyimpanan data mungkin cukup tersebar. 

Juga: Transformasi digital yang didukung oleh edge-to-cloud menjadi nyata dalam skenario retailer besar ini

Kedua masalah ini, penyimpanan data dan pergerakan data, keduanya memerlukan pertimbangan keamanan dan pemerintahan. Data bergerak dan data diam perlu dilindungi dari akses tidak sah, sementara pada saat yang sama membuat semua data tersedia untuk analis dan alat yang dapat menambang data untuk peluang. Demikian pula, tata kelola data mungkin menjadi masalah, karena data yang dihasilkan di satu lokasi geografis mungkin memiliki masalah pemerintahan atau perpajakan jika dipindahkan ke lokasi baru.

Dan terakhir, faktor keempat yang perlu dipertimbangkan adalah analisis. Itu harus disimpan dengan cara yang dapat diakses untuk analisis, cukup sering diperbarui, dikatalogkan dengan benar, dan dikuratori dengan hati-hati.

Pengantar lembut untuk modernisasi data

Manusia adalah makhluk yang ingin tahu. Apa yang kita buat dalam kehidupan nyata, sering kali kita reproduksi di dunia digital kita. Banyak dari kita memiliki rumah dan tempat kerja yang berantakan karena kita tidak pernah menemukan lokasi penyimpanan yang sempurna untuk setiap benda. Sayangnya, hal yang sama sering terjadi pada cara kami mengelola data. 

Seperti yang telah kita diskusikan sebelumnya, kita telah membungkam begitu banyak. Tetapi bahkan ketika kami menarik semua data itu ke dalam pusat data, kami tidak memiliki cara terbaik untuk mencari, menyortir, dan menyaring semuanya. Modernisasi data adalah tentang memperbarui cara kami menyimpan dan mengambil data untuk memanfaatkan kemajuan modern seperti data besar, pembelajaran mesin, AI, dan bahkan database dalam memori.

Ungkapan gebrakan TI tentang modernisasi data dan transformasi digital berjalan beriringan. Itu karena transformasi digital tidak dapat terjadi kecuali metodologi menyimpan dan mengambil data adalah top (seringkali itu atas) prioritas TI organisasi. Ini disebut strategi mengutamakan data dan dapat menuai hasil yang besar untuk bisnis Anda.

Lihat, inilah masalahnya. Jika data Anda terikat dan terjebak, Anda tidak dapat menggunakannya secara efektif. Jika Anda dan tim Anda selalu berusaha menemukan data yang Anda butuhkan, atau tidak pernah melihatnya sejak awal, inovasi akan terhenti. Tapi bebaskan data itu, dan itu membuka peluang baru.

Tidak hanya itu, data yang dikelola dengan buruk dapat membuang waktu bagi staf TI profesional Anda. Alih-alih bekerja untuk mendorong organisasi maju melalui inovasi, mereka menghabiskan waktu mengelola semua sistem, database, dan antarmuka yang berbeda ini, dan memecahkan semua cara berbeda yang dapat mereka hancurkan.

Memodernisasi data Anda tidak hanya berarti Anda dapat berinovasi, tetapi juga berarti Anda dapat meluangkan waktu untuk berpikir alih-alih bereaksi. Itu juga memberi Anda waktu untuk menggunakan lebih banyak aplikasi dan fitur yang dapat membuka cakrawala baru untuk bisnis Anda.

Temukan nilai dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang tersembunyi di data Anda

Proses modernisasi data dan mengadopsi strategi data-first dapat menjadi tantangan. Teknologi seperti layanan cloud dan AI dapat membantu. Layanan cloud dapat membantu dengan menyediakan infrastruktur sesuai permintaan, skala sesuai kebutuhan yang dapat berkembang seiring semakin banyaknya data yang diambil. AI dapat membantu dengan menyediakan alat yang dapat menyaring semua data tersebut dan mengaturnya secara koheren, sehingga spesialis dan manajer lini bisnis Anda dapat mengambil tindakan.

Tapi itu masih menjadi pertanyaan besar bagi sebagian besar tim TI. Biasanya, TI tidak mengatur untuk menyimpan semua data itu. Itu hanya terjadi secara organik karena semakin banyak sistem yang diinstal dan semakin banyak item yang harus dilakukan dimasukkan ke dalam daftar orang.

Di situlah manajemen dan layanan infrastruktur seperti HPE GreenLake dan para pesaingnya dapat membantu. GreenLake menawarkan model bayar-per-penggunaan, sehingga Anda tidak perlu memperkirakan penggunaan kapasitas sebelumnya. Dengan dasbor lintas-aplikasi dan lintas-layanan serta berbagai dukungan profesional, HPE GreenLake dapat membantu Anda membuat tantangan data di mana saja menjadi strategi yang mengutamakan data.