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Wie man drei Stolpersteine im Datenmanagement behebt

Alle Industrieunternehmen sind bestrebt, ihre Daten in Werte umzuwandeln, und die meisten haben ein Projekt zur digitalen Transformation im Gange. Aber laut einer weltweiten Umfrage von Gartner Inc unter CIOs erreichen weniger als die Hälfte ihre Ziele. So vermeiden Sie die drei häufigsten Stolpersteine.

So schöpfen Sie den vollen Nutzen der Verknüpfung Ihrer IT und OT aus

Alle Industrieunternehmen sind bestrebt, ihre Daten in Werte umzuwandeln, und die meisten haben ein Projekt zur digitalen Transformation im Gange.

Aber laut einer weltweiten Umfrage von Gartner Inc unter CIOs erreichen weniger als die Hälfte ihre Ziele¹.

Die Verbindung zwischen IT (Informationstechnologie) und OT (Operational Technology) ist von grundlegender Bedeutung.

Mit Ihren Augen am Horizont gehen Sie wie folgt vor, wie Sie die drei häufigsten Stolpersteine vermeiden können, die Unternehmen daran hindern, das volle Potenzial der Verknüpfung ihrer Betriebs- und Geschäftssysteme auszuschöpfen.

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Adam Cartwright

Stolperstein 1: Ein unklares Ziel

KI wird oft zu einem Hammer, der nach einem Nagel sucht. KI kann schlecht definierte Ziele nicht kompensieren. Lassen Sie sich nicht von den klugen Antworten großer Sprachmodelle glauben machen, dass die KI versteht, was Sie tun sollten, oder dass andere KI-Technologien das dann ermöglichen.

Wenn Sie nicht verstehen, wie Erfolg aussieht und wie er gemessen wird, dann werden Sie scheitern. Gehen Sie bei der Definition Ihres KI-Projekts mit derselben Strenge vor, die Sie bei der Benennung eines Beraters anwenden würden.

Die Lösung: Jedes Digital- oder KI-Projekt muss ein Veränderungsprojekt sein. Bringen Sie Ihre Mitarbeiter mit und helfen Sie ihnen, sich darauf zu freuen, ihr ganzes Wissen in das Projekt einzubringen, damit sie dazu beitragen, dass es ein Erfolg wird und sich wie gewohnt in Ihr Unternehmen integrieren.

Stolperstein 2: Haben Sie keine Angst, das Silo zu durchbrechen

Datensilos sind das Erbe jahrzehntelanger getrennter Systeme — Hardware und Software, die im Laufe der Zeit hinzugefügt oder von separaten Teams ohne einen einheitlichen digitalen Thread verwaltet werden. Maschinen laufen vielleicht immer noch reibungslos, aber ihre Daten sind in eigenständigen Systemen eingesperrt, die nicht miteinander sprechen können. Veraltete Systeme und Protokolle sind ein besonderes Problem. IT-Teams wollen, dass OT-Daten „wie eine API sind“ und das ist es nicht.

Diese Fragmentierung ist ein großes Hindernis, um aussagekräftige Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen, auf die die bestehenden Systeme der Organisationen reagieren können.

Die Lösung: Industrielle IoT-Plattformen wie Industrial Edge von Siemens helfen dabei, diese Umgebungen zu vereinheitlichen, indem sie eine einzige Schnittstelle für den Datenaustausch schaffen, die an OT angeschlossen werden kann. Sie verbinden Sensoren, Maschinen und ältere Infrastrukturen mit der Cloud und bieten so die standardisierten Schnittstellen, nach denen die IT-Abteilung sucht.

Stolperstein 3: Daten nicht richtig kennzeichnen

Rohdaten ohne Kontext sind einfach nur Lärm. Um Erkenntnisse zu gewinnen, müssen diese Daten ordnungsgemäß mit Metadaten wie Zeitstempeln, Quellenbeschreibungen oder Asset-Identifikatoren gekennzeichnet werden.

Aber die manuelle Etikettierung ist arbeitsintensiv, und vielen Unternehmen fehlen die internen Ressourcen, um dies in großem Maßstab durchzuführen.

Die Lösung: Etikettieren Sie, während Sie gehen. Das muss eine Disziplin sein und muss in Ihren Standardarbeitsanweisungen verankert werden. Wenn Sie über riesige ältere Datensätze verfügen, sind KI-gestützte Tools wie Siemens SALT (Semi-Automatic Labeling Tool) darauf ausgelegt, diese Herausforderung anzunehmen.

Lassen Sie Ihre Daten nicht verschwenden

Es stimmt, die Digitalisierung hängt davon ab, OT und IT zusammenzubringen — Maschinen und Systeme dazu zu bringen, dieselbe Sprache zu sprechen. Aber es hängt auch von intelligenten Datenpraktiken ab: Silos abzubauen, Daten richtig zu kennzeichnen und KI zielgerichtet und sorgfältig anzuwenden.

Indem sie diese drei Stolpersteine beim Datenmanagement vermeiden, können Industrieunternehmen aufhören, den Wert zu verpassen, der sich bereits in ihren Abläufen verbirgt, und beginnen, ihre Daten wirklich für sie nutzbar zu machen.