Skip to main content
Această pagină este afișată prin traducere automată. Vizualizați în schimb în limba engleză?

Cum să remediați trei obstacole în gestionarea datelor

Toate întreprinderile industriale sunt dornice să-și transforme datele în valoare și majoritatea au un proiect de transformare digitală în desfășurare. Dar, potrivit unui sondaj global al CIO-urilor realizat de Gartner Inc, mai puțin de jumătate își îndeplinesc obiectivele. Iată cum puteți evita cele mai frecvente trei obstacole.

Cum să deblocați valoarea completă a conectării IT și OT

Toate întreprinderile industriale sunt dornice să-și transforme datele în valoare și majoritatea au un proiect de transformare digitală în desfășurare.

Dar, potrivit unui sondaj global realizat de Gartner Inc asupra CIO-urilor, mai puțin de jumătate își îndeplinesc țelele¹.

Conectarea punctelor dintre IT (Tehnologia Informației) și OT (Tehnologia operațională) este fundamentală.

Cu ochii la orizont, iată cum să eviți cele mai frecvente trei obstacole care deraiază capacitatea organizațiilor de a debloca valoarea deplină a conectării sistemelor lor operaționale și de afaceri.

[1]

91011169-5fd9-40c8-acfd-ecab0d7577e1 - AdamCartwright4 original

Adam Cartwright

Bloc de poticnire 1: o destinație neclară

AI devine adesea un ciocan care caută un cui. AI nu poate compensa obiectivele slab definite. Nu lăsați răspunsurile inteligente ale modelelor mari de limbaj să vă facă să credeți că AI înțelege ce ar trebui să faceți sau că alte tehnologii AI vor face ca acest lucru să se întâmple.

Dacă nu înțelegeți cum arată succesul și cum va fi măsurat, atunci veți eșua. Utilizați aceeași rigoare pe care ați aplica pentru a specifica un consultant pentru definirea proiectului dvs. AI.

Remedierea: Fiecare proiect digital sau AI trebuie să fie un proiect de schimbare. Aduceți-vă oamenii cu dvs. și ajutați-i să fie încântați să-și aducă toate cunoștințele în proiect, astfel încât să ajute la succesul acestuia și să se integreze în afacerea dvs. ca de obicei.

Bloc de poticnire 2: nu vă fie frică să rupeți silozul

Silozurile de date sunt moștenirea deceniilor de sisteme deconectate - hardware și software adăugate de-a lungul timpului sau gestionate de echipe separate, fără un fir digital unificator. Mașinile ar putea rula fără probleme, dar datele lor sunt blocate în sisteme independente care nu pot vorbi între ele. Sistemele și protocoalele vechi sunt o problemă specială; echipele IT doresc ca datele OT să fie „ca un API” și nu este.

Această fragmentare este un obstacol major în calea obținerii de informații semnificative, în timp real, care pot fi acționate de sistemele existente ale organizațiilor.

Remedierea: Platformele IoT industriale, cum ar fi Industrial Edge de la Siemens, ajută la unificarea acestor medii prin crearea unei interfețe unice pentru partajarea datelor care se poate conecta la OT. Acestea conectează senzorii, mașinile și infrastructura veche la cloud - oferind interfețele standardizate pe care IT-ul le caută.

Bloc de poticnire 3: neetichetarea corectă a datelor

Datele brute fără context sunt doar zgomot. Pentru a obține informații, aceste date trebuie să fie etichetate corespunzător cu metadate, cum ar fi timbre de timp, descrieri de surse sau identificatori de active.

Dar etichetarea manuală necesită multă muncă și multe companii nu au resursele interne pentru a o face la scară.

Remedierea: Etichetați pe măsură ce mergeți. Aceasta trebuie să fie o disciplină și trebuie inclusă în procedurile dvs. de operare standard. Dacă aveți seturi de date moștenite uriașe, instrumentele bazate pe AI, cum ar fi Siemens SALT (Semi-Automatic Labelling Tool) sunt concepute pentru a face față acestei provocări.

Nu lăsați datele să se risipească

Digitalizarea adevărată depinde de unirea OT și IT - determinând mașinile și sistemele să vorbească aceeași limbă. Dar depinde și de practicile inteligente de date: distrugerea silozurilor, etichetarea corectă a datelor și aplicarea AI cu scop și grijă.

Evitând aceste trei obstacole în gestionarea datelor, întreprinderile industriale pot înceta să rateze valoarea care se ascunde deja în operațiunile lor și pot începe să-și facă datele să funcționeze cu adevărat pentru ei.