Skip to main content
Bu sayfa, otomatik çeviri yardımıyla görüntülenmektedir. İngilizce olarak görüntülenmesini ister misiniz?

Üç veri yönetimi engeli nasıl düzeltilir

Tüm endüstriyel işletmeler verilerini değere dönüştürmek için isteklidir ve çoğunun devam etmekte olan bir dijital dönüşüm projesi var. Ancak Gartner Inc tarafından CIO'ların küresel bir araştırmasına göre, yarısından azı hedeflerine ulaşıyor. En yaygın üç engeli nasıl önleyeceğiniz aşağıda açıklanmıştır.

BT ve OT'nizi bağlamanın tam değerini nasıl açabilirsiniz?

Tüm endüstriyel işletmeler verilerini değere dönüştürmek için isteklidir ve çoğunun devam eden bir dijital dönüşüm projesi var.

Ancak Gartner Inc tarafından CIO'lar arasında yapılan küresel bir araştırmaya göre, yarısından azı hedeflerine ulaşıyor¹.

BT (Bilgi Teknolojisi) ve OT (Operasyonel Teknoloji) arasındaki noktaları birleştirmek esastır.

Gözleriniz ufuktayken, kuruluşların operasyonel ve iş sistemlerini birbirine bağlamanın tam değerini ortaya çıkarma yeteneklerini rayından çıkaran en yaygın üç engelden nasıl kaçınacağınız aşağıda açıklanmıştır.

[1]

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

Adam Cartwright

Tökezleme taşı 1: belirsiz bir hedef

AI genellikle çivi arayan bir çekiç haline gelir. AI, kötü tanımlanmış hedefleri telafi edemez. Büyük dil modellerinin akıllı yanıtlarının, yapay zekanın ne yapmanız gerektiğini anladığını veya diğer yapay zeka teknolojilerinin bunu gerçekleştireceğini düşündürmesine izin vermeyin.

Başarının neye benzediğini ve nasıl ölçüleceğini anlamıyorsanız, başarısız olursunuz. Yapay zeka projenizi tanımlamak için bir danışman belirtmek için uygulayacağınız aynı titizliği kullanın.

DüzeltmeHer dijital veya AI projesi bir değişim projesi olmalıdır. Çalışanlarınızı yanınızda getirin ve tüm bilgilerini projeye getirmeleri için heyecanlanmalarına yardımcı olun, böylece başarılı olmalarına ve her zamanki gibi işinize entegre olmalarına yardımcı olsunlar.

Tökezleme taşı 2: siloyu kırmaktan korkmayın

Veri siloları, onlarca yıllık bağlantısız sistemlerin mirasıdır - zamanla eklenen veya birleştirici bir dijital iş parçacığı olmadan ayrı ekipler tarafından yönetilen donanım ve yazılım. Makineler hala sorunsuz çalışabilir, ancak verileri birbirleriyle konuşamayan bağımsız sistemlerde kilitlidir. Eski sistemler ve protokoller belirli bir konudur; BT ekipleri OT verilerinin “API gibi olmasını” ister ve öyle değildir.

Bu parçalanma, kuruluşların mevcut sistemleri tarafından uygulanabilecek anlamlı, gerçek zamanlı içgörüler elde etmenin önündeki büyük bir engeldir.

Düzeltme: Siemens'in Industrial Edge gibi endüstriyel IoT platformları, OT'ye bağlanabilen veri paylaşımı için tek bir arayüz oluşturarak bu ortamların birleştirilmesine yardımcı olur. Sensörleri, makineleri ve eski altyapıyı buluta bağlayarak BT'nin aradığı standartlaştırılmış arayüzleri sağlar.

Engel 3: Verileri doğru şekilde etiketlememek

Bağlam içermeyen ham veriler sadece gürültüdür. İçgörü elde etmek için, bu verilerin zaman damgaları, kaynak açıklamaları veya varlık tanımlayıcıları gibi meta verilerle uygun şekilde etiketlenmesi gerekir.

Ancak manuel etiketleme yoğun emek gerektirir ve birçok şirket bunu büyük ölçekte yapmak için dahili kaynaklardan yoksundur.

Düzeltme: Gittikçe etiketleyin. Bu bir disiplin olmalı ve standart işletim prosedürlerinize dahil edilmesi gerekir. Büyük eski veri kümeleriniz varsa, Siemens SALT (Yarı Otomatik Etiketleme Aracı) gibi yapay zeka destekli araçlar bu zorluğun üstesinden gelmek için tasarlanmıştır.

Verilerinizin boşa gitmesine izin vermeyin

Gerçek dijitalleşme, OT ve BT'yi bir araya getirmeye, makinelerin ve sistemlerin aynı dili konuşmasını sağlamaya bağlıdır. Ancak bu aynı zamanda akıllı veri uygulamalarına da bağlıdır: siloları yıkmak, verileri doğru etiketlemek ve yapay zekayı amaç ve özenle uygulamak.

Bu üç veri yönetimi engelinden kaçınarak, endüstriyel işletmeler operasyonlarında zaten saklanan değeri kaçırmayı bırakabilir ve verilerini gerçekten kendileri için işe yaramaya başlayabilir.