Ontgrendel uw gevangen gegevens: verkrijg inzichten van edge-to-cloud

Laten we het even hebben over gegevenssilo's. Real-world silo's zijn natuurlijk die torens op boerderijen die worden gebruikt om graan op te slaan voor toekomstig gebruik of verkoop. Het zijn torenhoge gebouwen die meestal maar één soort grondstof bevatten. Het siloconcept werkt over het algemeen als een metafoor voor het beschrijven van grote verzamelingen onbewerkte gegevens die apart van andere onbewerkte gegevens zijn opgeslagen.

Servers en apparaten silo's vaak gegevens. Verschillende machines slaan gegevens op, maar delen deze niet noodzakelijkerwijs allemaal met andere apparaten. Applicaties genereren en slaan gegevens op, maar slechts enkele kunnen...macht…worden gedeeld als er een goedgeschreven API (Application Programming Interface) wordt gebruikt. In de loop van de tijd bevinden organisaties zich met veel gegevens, maar het meeste is geïsoleerd, opgeslagen in afzonderlijke metaforische silo's, om nooit deel uit te maken van een groter geheel.

Hoe edge computing de perfecte storm creëert voor datasilo's

Als het gaat om bedrijfsnetwerken, met name edge-to-cloud, komen datasilo's van nature voor. Elk apparaat aan de rand produceert gegevens, maar veel van die gegevens kunnen op het apparaat blijven, of op zijn minst het cluster van apparaten op die randlocatie. Hetzelfde geldt voor cloudoperaties. Gegevens worden gemaakt en opgeslagen bij veel verschillende cloudproviders en hoewel ze soms gegevens uitwisselen, leeft het meeste ervan geïsoleerd van de rest van de onderneming.

Ook: Hoe edge-to-cloud de volgende fase van digitale transformatie aanstuurt

Maar inzichten en bruikbare strategieën ontstaan ​​wanneer alle gegevens in de hele onderneming toegankelijk zijn voor de juiste gebruikers en systemen. Laten we eens kijken naar een voorbeeld dat zich zou kunnen voordoen bij de fictieve detailhandelaar in huishoudelijke artikelen, Home-by-Home, die we eerder hebben besproken.

Home-by-Home verkoopt een aan de muur gemonteerd verlichtingsarmatuur dat plastic beugels gebruikt om het aan de muur te bevestigen. Meestal is het een geweldige verkoper. Maar elk jaar in maart en april krijgt het bedrijf een stortvloed aan rendementen omdat de beugels barsten. De retouren komen uit het hele land, van Miami tot Seattle. Dat is onze eerste dataset en het is bekend bij de winkels zelf.

De beugels worden door een partnerbedrijf in een fabriek gebouwd. Normaal werkt de fabriek bij temperaturen boven de 62 graden Fahrenheit, maar in januari en februari daalt de omgevingstemperatuur van de fabriek tot gemiddeld 57 graden. Dat is ons tweede datacluster, de temperatuur in de fabriek.

Geen van beide datasets is met de andere verbonden. Maar zoals we een tijdje geleden grondig hebben onderzocht, beginnen sommige plasticproductieprocessen te mislukken onder de 59 graden of zo. Zonder een dataset in een fabriek te kunnen correleren met retourstatistieken van winkels, zou het bedrijf niet kunnen weten dat een iets koelere fabriek ondermaatse beugels produceerde, die in het hele land faalden.

Maar door alle data vast te leggen en datasets beschikbaar te maken voor analyse (en AI-gebaseerde correlatie en big data-verwerking), worden inzichten mogelijk. In dit geval, omdat Home-by-Home digitale transformatie onderdeel van zijn DNA maakte, kon het bedrijf de link leggen tussen fabriekstemperatuur en retouren, en nu ervaren klanten die deze verlichtingsarmaturen kopen veel minder storingen. 

Uw gegevens zijn overal, maar zijn ze bruikbaar?

Dit is slechts één voorbeeld van het potentieel om gegevens van edge-to-cloud te verzamelen. Er zijn hier enkele belangrijke ideeën die allemaal met elkaar verband houden. 

Uw gegevens zijn overal: Bijna elke computer, server, internet-of-things-apparaat, telefoon, fabriekssysteem, filiaalsysteem, kassa, voertuig, software-as-a-service-app en netwerkbeheersysteem genereert voortdurend gegevens. Een deel ervan wordt verwijderd wanneer nieuwe gegevens worden gegenereerd. Een deel ervan stapelt zich op totdat opslagapparaten verstopt raken door overmatig gebruik. Een deel ervan bevindt zich in cloudservices voor elk inlogaccount dat u heeft.

Uw gegevens zijn geïsoleerd: De meeste van deze systemen praten niet met elkaar. In feite neemt gegevensbeheer vaak de vorm aan van uitzoeken welke gegevens kunnen worden verwijderd om ruimte te maken voor meer gegevens die kunnen worden verzameld. Hoewel sommige systemen API's hebben voor gegevensuitwisseling, zijn de meeste ongebruikt (en sommige worden te veel gebruikt). Toen mijn vader klaagde over sommige lokale bedrijven, gebruikte hij graag de zin: "De linkerhand weet niet wat de rechterhand doet." Wanneer gegevens geïsoleerd zijn, is een organisatie net zo.

Inzichten komen voort uit het correleren van meerdere inputs: Hoewel het mogelijk is om een ​​enkele dataset aan een uitgebreide analyse te onderwerpen en tot inzichten te komen, is de kans veel groter dat u trends ziet wanneer u gegevens uit de ene bron kunt relateren aan gegevens uit andere bronnen. We hebben eerder laten zien hoe de temperatuur van een fabrieksvloer een verre, maar meetbare verbinding heeft met het aantal retourzendingen in winkels in het hele land. 

Om dat te doen, moeten al die gegevens in uw hele onderneming toegankelijk zijn: Maar die correlaties en observaties zijn alleen mogelijk wanneer analisten (zowel menselijke als AI) toegang kunnen krijgen tot vele gegevensbronnen om te leren welke verhalen het allemaal vertelt.

Data bruikbaar maken en omzetten in intelligentie

De uitdaging is dan om al die gegevens bruikbaar te maken, te verzamelen en vervolgens te verwerken tot bruikbare informatie. Om dit te doen, moeten vier dingen worden overwogen.

De eerste is reizen. Gegevens moeten een mechanisme hebben om van al deze edge-apparaten, cloudservices, servers en wat dan ook te verplaatsen naar een plek waarop actie kan worden ondernomen, of geaggregeerd. Termen als "data lake" en "datawarehouse" beschrijven dit concept van data-aggregatie, ook al kan de daadwerkelijke opslag van de data nogal verspreid zijn. 

Ook: Digitale transformatie aangedreven door edge-to-cloud komt tot leven in dit scenario van een big-box retailer

Deze twee kwesties, het opslaan van de gegevens en het verplaatsen van gegevens, vereisen beide overwegingen veiligheid en bestuur. Gegevens in beweging en gegevens in rust moeten worden beschermd tegen ongeoorloofde toegang, terwijl tegelijkertijd al die gegevens beschikbaar moeten worden gemaakt voor analisten en tools die de gegevens kunnen ontginnen voor kansen. Evenzo kan gegevensbeheer een probleem zijn, aangezien gegevens die op een bepaalde geografische locatie worden gegenereerd, overheids- of belastingproblemen kunnen opleveren als ze naar een nieuwe locatie worden verplaatst.

En tot slot, de vierde factor om te overwegen is analyse. Het moet worden opgeslagen op een manier die toegankelijk is voor analyse, vaak genoeg wordt bijgewerkt, correct wordt gecatalogiseerd en met zorg wordt samengesteld.

Een zachte inleiding tot datamodernisering

Mensen zijn nieuwsgierige wezens. Wat we in het echte leven creëren, reproduceren we vaak in onze digitale werelden. Velen van ons hebben rommelige huizen en werkplekken omdat we nooit de perfecte opslaglocatie voor elk object hebben gevonden. Hetzelfde geldt helaas vaak voor de manier waarop we gegevens beheren. 

Zoals we eerder hebben besproken, hebben we er zoveel van weggestopt. Maar zelfs als we al die data in een centraal datameer stoppen, hebben we niet de beste manieren om alles te doorzoeken, sorteren en doorzoeken. Datamodernisering heeft alles te maken met het bijwerken van de manier waarop we gegevens opslaan en ophalen om gebruik te maken van moderne ontwikkelingen zoals big data, machine learning, AI en zelfs in-memory databases.

De IT-buzz-zinnen van datamodernisering en digitale transformatie gaan hand in hand. Dat komt omdat een digitale transformatie alleen kan plaatsvinden als de methoden voor het opslaan en ophalen van gegevens een top (vaak de top) organisatorische IT-prioriteit. Dit wordt een data-first-strategie genoemd en kan uw bedrijf aanzienlijke voordelen opleveren.

Kijk, hier gaat het om. Als uw gegevens vastzitten en vastzitten, kunt u deze niet effectief gebruiken. Als jij en je team altijd proberen de gegevens te vinden die je nodig hebt, of als je die überhaupt nooit ziet, wordt innovatie onderdrukt. Maar maak die gegevens vrij en het ontgrendelt nieuwe kansen.

Niet alleen dat, slecht beheerde gegevens kunnen een tijdrovende bezigheid zijn voor uw professionele IT-personeel. In plaats van te werken om de organisatie vooruit te helpen door middel van innovatie, besteden ze tijd aan het beheren van al deze verschillende systemen, databases en interfaces, en het oplossen van problemen op alle verschillende manieren waarop ze kunnen breken.

Door uw gegevens te moderniseren, kunt u niet alleen innoveren, maar kunt u ook tijd vrijmaken om na te denken in plaats van te reageren. Dat geeft u ook de tijd om meer applicaties en functies te implementeren die nieuwe horizonten voor uw bedrijf kunnen openen.

Vind de waarde en bruikbare inzichten die verborgen zijn in uw gegevens

Het proces van datamodernisering en het toepassen van een data-first-strategie kan een uitdaging zijn. Technologieën zoals clouddiensten en AI kunnen daarbij helpen. Cloudservices kunnen helpen door een on-demand, schaalbare infrastructuur te bieden die kan groeien naarmate er meer en meer gegevens worden verzameld. AI kan helpen door tools te bieden die al die gegevens kunnen doorzoeken en coherent kunnen organiseren, zodat uw specialisten en line-of-business managers actie kunnen ondernemen.

Maar het is nog steeds een grote vraag voor de meeste IT-teams. Gewoonlijk is het niet de bedoeling van IT om al die gegevens op te slaan. Het gebeurt gewoon organisch naarmate er meer en meer systemen worden geïnstalleerd en er steeds meer to-do-items op de lijsten van mensen worden gezet.

Dat is waar beheer- en infrastructuurdiensten zoals HPE GreenLake en zijn concurrenten kunnen helpen. GreenLake biedt een pay-per-use-model, zodat u het capaciteitsgebruik niet van tevoren hoeft in te schatten. Met cross-application en cross-service dashboards en een breed scala aan professionele ondersteuning, kan HPE GreenLake u helpen om uw data-overal-uitdaging om te zetten in een data-first-strategie.