Разблокируйте заблокированные данные: извлекайте ценную информацию из периферии в облако

Давайте поговорим о хранилищах данных. Реальные силосы — это, конечно, те башни на фермах, которые используются для хранения зерна для будущего использования или продажи. Это высокие здания, которые обычно содержат только один тип сырья. Концепция хранилища обычно работает как метафора для описания больших коллекций необработанных данных, которые хранятся отдельно от других необработанных данных.

Серверы и устройства часто хранят данные в хранилищах. Разные машины хранят данные, но не обязательно передают их всем другим устройствам. Приложения генерируют и хранят данные, но лишь некоторые из них могут…может быть… быть общим, если используется хорошо написанный API (интерфейс прикладного программирования). Со временем организации обнаруживают, что у них много данных, но большая их часть изолирована, хранится в отдельных метафорических хранилищах и никогда не становится частью большего целого.

Как периферийные вычисления создают идеальный шторм для хранилищ данных

Когда дело доходит до корпоративных сетей, особенно от границы до облака, естественным образом возникают хранилища данных. Каждое периферийное устройство производит данные, но большая часть этих данных может оставаться на устройстве или, по крайней мере, в кластере устройств в этом периферийном местоположении. То же самое относится и к облачным операциям. Данные создаются и хранятся у множества различных облачных провайдеров, и хотя они иногда обмениваются данными, большая их часть изолирована от остального предприятия.

А также: Как переход от периферии к облаку способствует следующему этапу цифровой трансформации

Но понимание и действенные стратегии появляются тогда, когда все данные на предприятии доступны соответствующим пользователям и системам. Давайте рассмотрим один пример, который может произойти с вымышленным розничным продавцом товаров для дома Home-by-Home, о котором мы говорили ранее.

Компания Home-by-Home продает настенные осветительные приборы, для крепления которых к стене используются пластиковые кронштейны. Обычно это отличный продавец. Но каждый год в марте и апреле компания получает поток прибыли, потому что скобки трескаются. Возвращаются со всей страны, от Майами до Сиэтла. Это наш первый набор данных, и он известен самим магазинам.

Кронштейны изготавливаются партнерской компанией на заводе. Обычно фабрика работает при температуре выше 62 градусов по Фаренгейту, но в январе и феврале температура окружающей среды на фабрике падает в среднем до 57 градусов. Это наш второй кластер данных — температура на заводе.

Ни один набор данных не связан с другим. Но, как мы недавно выяснили, некоторые процессы производства пластика начинают выходить из строя при температуре ниже 59 градусов или около того. Не имея возможности сопоставить набор данных на заводе со статистикой возвратов из магазинов, компания не смогла бы узнать, что чуть более крутая фабрика производит некачественные кронштейны, которые выходят из строя по всей стране.

Но благодаря сбору всех данных и предоставлению наборов данных для анализа (а также корреляции на основе искусственного интеллекта и обработки больших данных) становится возможным понимание ситуации. В этом случае, поскольку компания Home-by-Home сделала цифровую трансформацию частью своей ДНК, компания смогла установить связь между заводской температурой и доходами, и теперь клиенты, покупающие эти осветительные приборы, сталкиваются с гораздо меньшим количеством сбоев. 

Ваши данные повсюду, но применимы ли они?

Это лишь один пример возможности сбора данных из периферии в облако. Здесь есть несколько ключевых идей, которые все взаимосвязаны. 

Ваши данные повсюду: Почти каждый компьютер, сервер, устройство Интернета вещей, телефон, заводская система, система филиала, кассовый аппарат, транспортное средство, приложение «программное обеспечение как услуга» и система управления сетью постоянно генерируют данные. Некоторые из них удаляются по мере создания новых данных. Некоторые из них накапливаются до тех пор, пока устройства хранения не засорятся из-за чрезмерного использования. Часть из них находится в облачных сервисах для каждой вашей учетной записи.

Ваши данные изолированы: Большинство этих систем не общаются друг с другом. Фактически, управление данными часто принимает форму выяснения того, какие данные можно удалить, чтобы освободить место для сбора большего количества данных. Хотя в некоторых системах есть API для обмена данными, большинство из них не используются (а некоторые используются чрезмерно). Когда мой отец жаловался на некоторые местные предприятия, он любил использовать фразу: «Левая рука не знает, что делает правая». Когда данные изолированы, организация именно такая.

Понимание приходит при сопоставлении нескольких входных данных: Хотя можно подвергнуть один набор данных всестороннему анализу и получить ценную информацию, у вас гораздо больше шансов увидеть тенденции, если вы сможете связать данные из одного источника с данными из других источников. Ранее мы показали, что температура в заводских цехах имеет отдаленную, но измеримую связь с объемом возвратов в магазинах по всей стране. 

Для этого все эти данные должны быть доступны по всему предприятию: Но эти корреляции и наблюдения возможны только тогда, когда аналитики (как люди, так и ИИ) смогут получить доступ ко многим источникам данных, чтобы узнать, о чем все это рассказывает.

Сделать данные пригодными для использования и превратить их в интеллектуальные данные

Тогда задача состоит в том, чтобы сделать все эти данные пригодными для использования, собрать их и затем превратить в действенную информацию. Для этого необходимо учитывать четыре вещи.

Первый путешествовать. Данные должны иметь механизм для перемещения со всех этих периферийных устройств, облачных сервисов, серверов и т. д. туда, где с ними можно работать, или совокупный. Такие термины, как «озеро данных» и «хранилище данных», описывают эту концепцию агрегирования данных, хотя фактическое хранилище данных может быть весьма разбросанным. 

А также: Цифровая трансформация на основе перехода от периферии к облаку воплощается в жизнь в этом сценарии крупного ритейлера.

Эти два вопроса, хранение данных и перемещение данных, требуют рассмотрения безопасность и управление. Данные в движении и данные в состоянии покоя должны быть защищены от несанкционированного доступа, в то же время делая все эти данные доступными для аналитиков и инструментов, которые могут анализировать данные для поиска возможностей. Аналогичным образом, управление данными может быть проблемой, поскольку данные, сгенерированные в одном географическом месте, могут иметь проблемы с правительством или налогообложением, если их переместить в новый регион.

И, наконец, четвертый фактор, который следует учитывать: анализ. Его необходимо хранить таким образом, чтобы он был доступен для анализа, достаточно часто обновляться, правильно каталогизироваться и тщательно храниться.

Краткое введение в модернизацию данных

Люди – любопытные существа. То, что мы создаем в реальной жизни, мы часто воспроизводим в наших цифровых мирах. Многие из нас захламляют дома и рабочие места, потому что мы никогда не находили идеальное место для хранения каждого предмета. К сожалению, то же самое часто справедливо и в отношении того, как мы управляем данными. 

Как мы уже говорили ранее, мы многое из этого отложили в сторону. Но даже когда мы собираем все эти данные в центральное озеро данных, у нас нет лучших способов их поиска, сортировки и просеивания. Модернизация данных заключается в обновлении того, как мы храним и извлекаем данные, чтобы использовать современные достижения, такие как большие данные, машинное обучение, искусственный интеллект и даже базы данных в памяти.

Модные ИТ-фразы о модернизации данных и цифровой трансформации идут рука об руку. Это связано с тем, что цифровая трансформация не может произойти, если методологии хранения и извлечения данных не будут лучшими (часто домен вверху) организационный приоритет ИТ. Это называется стратегией, ориентированной на данные, и она может принести значительную выгоду вашему бизнесу.

Видите, вот в чем дело. Если ваши данные связаны и заблокированы, вы не сможете использовать их эффективно. Если вы и ваша команда всегда пытаетесь найти нужные вам данные или никогда их не видите, инновации будут подавлены. Но освободите эти данные, и это откроет новые возможности.

Мало того, плохо управляемые данные могут отнимать время у вашего профессионального ИТ-персонала. Вместо того, чтобы продвигать организацию вперед с помощью инноваций, они тратят время на управление всеми этими различными системами, базами данных и интерфейсами, а также на устранение неполадок, которые могут привести к поломке.

Модернизация данных не только означает, что вы можете внедрять инновации, но также означает, что вы можете высвободить время для размышлений, а не для реагирования. Это также дает вам время для развертывания большего количества приложений и функций, которые могут открыть новые горизонты для вашего бизнеса.

Найдите ценность и полезную информацию, скрытую в ваших данных

Процесс модернизации данных и принятия стратегии, ориентированной на данные, может оказаться непростой задачей. Такие технологии, как облачные сервисы и искусственный интеллект, могут помочь. Облачные сервисы могут помочь, предоставляя масштабируемую по требованию инфраструктуру, которая может расти по мере сбора все большего и большего объема данных. ИИ может помочь, предоставив инструменты, которые смогут анализировать все эти данные и последовательно организовывать их, чтобы ваши специалисты и менеджеры по направлениям бизнеса могли принять меры.

Но это по-прежнему большая проблема для большинства ИТ-команд. Обычно ИТ-специалисты не собираются хранить все эти данные в хранилищах. Это происходит естественным образом по мере того, как устанавливается все больше и больше систем и все больше и больше дел добавляются в списки людей.

Именно здесь могут помочь услуги управления и инфраструктуры, такие как HPE GreenLake и ее конкуренты. GreenLake предлагает модель оплаты по факту использования, поэтому вам не нужно заранее «прикидывать» использование емкости. Благодаря панелям мониторинга, охватывающим несколько приложений и служб, а также широкому спектру профессиональной поддержки, HPE GreenLake может помочь вам превратить ваши данные повсюду в стратегию приоритета данных.