Odklenite svoje ujete podatke: pridobivanje vpogledov od roba do oblaka

Za trenutek se pogovorimo o podatkovnih silosih. Resnični silosi so seveda tisti stolpi na kmetijah, ki se uporabljajo za shranjevanje žita za prihodnjo uporabo ali prodajo. To so visoke zgradbe, ki običajno vsebujejo samo eno vrsto surovin. Koncept silosa na splošno deluje kot metafora za opis velikih zbirk neobdelanih podatkov, ki so shranjeni ločeno od drugih neobdelanih podatkov.

Strežniki in naprave pogosto zbirajo podatke. Različni stroji shranjujejo podatke, vendar ni nujno, da jih delijo z drugimi napravami. Aplikacije ustvarjajo in shranjujejo podatke, vendar le nekatere morda ...morda… deliti, če se uporablja dobro napisan API (aplikacijski programski vmesnik). Sčasoma se organizacije znajdejo z veliko podatki, vendar je večina izoliranih, shranjenih v ločenih metaforičnih silosih, ki nikoli niso del večje celote.

Kako robno računalništvo ustvari popolno nevihto za podatkovne silose

Ko gre za mreženje podjetij, zlasti od roba do oblaka, se podatkovni silosi pojavljajo naravno. Vsaka naprava na robu proizvaja podatke, vendar lahko večina teh podatkov ostane v napravi ali vsaj v skupini naprav na tej robni lokaciji. Enako velja za operacije v oblaku. Podatki so ustvarjeni in shranjeni pri številnih različnih ponudnikih oblakov in čeprav si včasih izmenjujejo podatke, jih večina živi izolirano od preostalega podjetja.

Prav tako: Kako od roba do oblaka poganja naslednjo stopnjo digitalne transformacije

Toda vpogledi in učinkovite strategije pridejo, ko so vsi podatki v podjetju dostopni ustreznim uporabnikom in sistemom. Poglejmo si en primer, ki bi se lahko zgodil pri izmišljenem prodajalcu gospodinjskih pripomočkov Home-by-Home, o katerem smo že govorili.

Home-by-Home prodaja stensko svetilo, ki uporablja plastične nosilce za pritrditev na steno. Ponavadi je odličen prodajalec. Toda marca in aprila vsako leto podjetje dobi poplavo vračil, ker oklepaji počijo. Vračajo se iz vse države, od Miamija do Seattla. To je naš prvi nabor podatkov in poznajo ga same trgovine.

Nosilce izdeluje partnersko podjetje v tovarni. Običajno tovarna deluje pri temperaturah nad 62 stopinj Fahrenheita, vendar januarja in februarja temperatura okolja v tovarni pade na povprečno 57 stopinj. To je naša druga skupina podatkov, temperatura v tovarni.

Noben niz podatkov ni povezan z drugim. Toda kot smo pred časom podrobno raziskovali, nekateri procesi proizvodnje plastike začnejo odpovedovati pod 59 stopinjami ali več. Če ne bi mogli povezati nabora podatkov v tovarni s statističnimi podatki o vračilu iz trgovin, podjetje ne bi moglo vedeti, da je nekoliko bolj hladna tovarna proizvajala podstandardne nosilce, ki so odpovedovali po vsej državi.

Toda z zajemom vseh podatkov in dajanjem naborov podatkov na voljo za analizo (in korelacijo na podlagi umetne inteligence ter obdelavo velikih podatkov) postanejo možni vpogledi. V tem primeru, ker je Home-by-Home digitalno transformacijo naredil del svoje DNK, je podjetje lahko vzpostavilo povezavo med tovarniško temperaturo in vračili, zdaj pa imajo kupci, ki kupijo te svetilke, veliko manj napak. 

Vaši podatki so povsod, toda ali jih je mogoče ukrepati?

To je le en primer možnosti zbiranja podatkov od roba do oblaka. Tukaj je nekaj ključnih idej, ki so medsebojno povezane. 

Vaši podatki so povsod: Skoraj vsak računalnik, strežnik, naprava interneta stvari, telefon, tovarniški sistem, sistem podružnice, blagajna, vozilo, aplikacija programske opreme kot storitev in sistem za upravljanje omrežja nenehno ustvarja podatke. Nekateri od njih se izbrišejo, ko se ustvarijo novi podatki. Nekaj ​​se ga kopiči, dokler se naprave za shranjevanje ne zamašijo zaradi prekomerne uporabe. Nekaj ​​jih je v storitvah v oblaku za vsak prijavni račun, ki ga imate.

Vaši podatki so izolirani: Večina teh sistemov se med seboj ne pogovarja. Pravzaprav je upravljanje podatkov pogosto v obliki ugotavljanja, katere podatke je mogoče izbrisati, da se naredi prostor za več zbiranja. Čeprav imajo nekateri sistemi API-je za izmenjavo podatkov, jih večina ni v uporabi (nekateri pa se preveč uporabljajo). Ko se je moj oče pritoževal nad nekaterimi lokalnimi podjetji, je rad uporabljal stavek: "Leva roka ne ve, kaj počne desnica." Ko so podatki izolirani, je organizacija prav taka.

Do vpogledov pride, ko povežemo več vnosov: Medtem ko je mogoče posamezen nabor podatkov izpostaviti celoviti analizi in priti do vpogledov, je veliko večja verjetnost, da boste opazili trende, če lahko podatke iz enega vira povežete s podatki iz drugih virov. Prej smo pokazali, kako je temperatura tovarniških prostorov oddaljena, a merljiva povezava z obsegom vračil v trgovinah po vsej državi. 

Če želite to narediti, morajo biti vsi ti podatki dostopni v vašem podjetju: Toda te korelacije in opažanja so mogoča le, če lahko analitiki (tako ljudje kot AI) pridobijo dostop do številnih virov podatkov, da bi izvedeli, katere zgodbe vse pripovedujejo.

Narediti podatke uporabne in jih spremeniti v inteligenco

Izziv je torej narediti vse te podatke uporabne, jih zbrati in nato obdelati v uporabno inteligenco. Za to je treba upoštevati štiri stvari.

Prva je potovanja. Podatki morajo imeti mehanizem, da se premaknejo iz vseh teh robnih naprav, storitev v oblaku, strežnikov in česa ne nekam, kjer je mogoče ukrepati, oz. združeno. Izrazi, kot sta »podatkovno jezero« in »podatkovno skladišče« opisujejo ta koncept združevanja podatkov, čeprav je dejansko shranjevanje podatkov lahko precej razpršeno. 

Prav tako: Digitalna transformacija, ki jo poganja Edge-to-Cloud, zaživi v tem scenariju velikega trgovca na drobno

Ti dve vprašanji, shranjevanje podatkov in pretok podatkov, zahtevata premislek varnost in upravljanje. Podatke v gibanju in podatke v mirovanju je treba zaščititi pred nepooblaščenim dostopom, hkrati pa dati vse te podatke na voljo analitikom in orodjem, ki lahko iz podatkov pridobivajo priložnosti. Podobno lahko predstavlja težavo upravljanje podatkov, saj imajo lahko podatki, ustvarjeni na eni geografski lokaciji, vladne ali davčne težave, če jih je treba premakniti na novo lokacijo.

In končno, četrti dejavnik, ki ga je treba upoštevati, je Analiza. Hraniti ga je treba na način, ki je dostopen za analizo, dovolj pogosto posodabljati, pravilno katalogizirati in skrbno kurirati.

Nežen uvod v posodobitev podatkov

Ljudje smo radovedna bitja. Kar ustvarimo v resničnem življenju, pogosto reproduciramo v naših digitalnih svetovih. Mnogi od nas imamo natrpane domove in delovna mesta, ker nikoli nismo našli popolne lokacije za shranjevanje vsakega predmeta. Enako na žalost pogosto velja za to, kako upravljamo s podatki. 

Kot smo že omenili, smo veliko tega zamolčali. Toda tudi ko vse te podatke potegnemo v osrednje podatkovno jezero, nimamo najboljših načinov za iskanje, razvrščanje in presejanje po vsem. Pri posodobitvi podatkov gre le za posodobitev načina shranjevanja in pridobivanja podatkov, da lahko uporabimo sodobne napredke, kot so veliki podatki, strojno učenje, umetna inteligenca in celo zbirke podatkov v pomnilniku.

Hitre fraze IT o posodobitvi podatkov in digitalni preobrazbi gredo z roko v roki. To je zato, ker digitalna preobrazba ne more potekati, razen če so metodologije shranjevanja in pridobivanja podatkov vrhunske (pogosto o top) organizacijska IT prednostna naloga. To se imenuje strategija, ki daje prednost podatkom in lahko vašemu podjetju prinese znatne koristi.

Glej, tukaj je stvar. Če so vaši podatki vezani in ujeti, jih ne morete učinkovito uporabljati. Če vi in ​​vaša ekipa vedno poskušate najti podatke, ki jih potrebujete, ali pa jih sploh nikoli ne vidite, bodo inovacije zatrte. Toda sprostite te podatke in odklenete nove priložnosti.

Ne samo to, slabo upravljani podatki so lahko ponor časa za vaše strokovno IT osebje. Namesto da bi si prizadevali za poganjanje organizacije naprej z inovacijami, porabijo čas za upravljanje vseh teh različnih sistemov, baz podatkov in vmesnikov ter za odpravljanje vseh različnih načinov, na katere se lahko zlomijo.

Posodobitev vaših podatkov ne pomeni le, da lahko uvajate inovacije, ampak tudi, da lahko sprostite čas za razmišljanje namesto za odziv. To vam daje tudi čas za uvedbo več aplikacij in funkcij, ki lahko vašemu podjetju odprejo nova obzorja.

Poiščite vrednost in uporabne vpoglede, skrite v vaših podatkih

Proces posodabljanja podatkov in sprejemanja strategije, ki daje prednost podatkom, je lahko izziv. Tehnologije, kot so storitve v oblaku in AI, lahko pomagajo. Storitve v oblaku lahko pomagajo z zagotavljanjem infrastrukture na zahtevo, ki se prilagaja po potrebi in se lahko poveča, ko se zbere vedno več podatkov. Umetna inteligenca lahko pomaga z zagotavljanjem orodij, ki lahko presejejo vse te podatke in jih dosledno organizirajo, tako da lahko vaši strokovnjaki in vodje podjetij ukrepajo.

Vendar je to še vedno velika zahteva za večino ekip IT. Običajno si IT ne prizadeva za shranjevanje vseh teh podatkov. To se zgodi samo organsko, saj je nameščenih vedno več sistemov in vse več opravil je uvrščenih na sezname ljudi.

Tu lahko pomagajo storitve upravljanja in infrastrukture, kot so HPE GreenLake in njegovi konkurenti. GreenLake ponuja model plačila po uporabi, tako da vam ni treba vnaprej "ocenjevati" uporabe zmogljivosti. Z nadzornimi ploščami za več aplikacij in storitev ter širokim naborom strokovne podpore vam lahko HPE GreenLake pomaga spremeniti vaše podatke povsod v izziv v strategijo podatkov na prvem mestu.