Цифрландырудың осы алтын ғасырында өңдеу өнеркәсібі дүниежүзіндегі мәліметтерді ең көп қажет ететін салалардың бірі болып табылады. Forbes мәліметтері бойынша, өндірушілер жыл сайын орта есеппен 1,9 петабайт шығарады.
Деректердің жарылуында маңызды рөл атқаратын AI болғандықтан, біз оны перспективаға қою үшін 1,9 петабайт деректердің қаншалықты теңестірілгені туралы ұқсастық жасауға көмектесуін сұрадық. Бұл деректер көлемі ғасырдан астам үздіксіз жұмыс істеп келе жатқан зауыт қабатындағы әрбір машинаның цифрлық сызбалары мен нақты уақыттағы өнімділік деректерін сақтауға ұқсас деп жауап берді.
Өндірушілер жасайтын деректер көлемі таңқаларлық болса да, бұл өндірушілер қазіргі уақытта деректер тасқыны дилеммасын шешуде кездесетін маңызды мәселені және неге олар қазір әрекет ету керек екенін көрсетеді.
Тек CIO емес, атқарушы көшбасшылар маңызды кезеңге жетті және енді олардың өндірістік бизнесі күнделікті жасалатын және сақталатын күрделі деректердің көлемі мен көлемін жеңе алатынын қамтамасыз ету үшін жиналуы керек.
Салыстырмалы түрде жаңа құбылыс, Forbes әлем деректерінің шамамен 90 пайызы тек соңғы екі жылда жасалғанын хабарлайды. McKinsey & Co. мәліметтері бойынша, деректерді жасаудың бұл жылдам жылдамдығы, ең алдымен, AI және басқа заманауи технологиялар, есептеулер, цифрландырудан қосылу және бұлтты көшіру арқылы жүзеге асырылады.
Сала сарапшылары бұл жағдай нашарламай тұрып, олардың деректер дилеммаларын шешу үшін жеделдік сезімі артып келе жатқан өндіріс көшбасшылары үшін қиындық пен мүмкіндік беретінімен келіседі.
Жетілдірілген деректер талдауы кенді бағалы металға тазарту сияқты жақсырақ шешім қабылдау және бизнес нәтижелерін алу үшін шикізат деректерді құнды түсініктерге түрлендірудегі шешімнің маңызды бөлігі болып табылады.
Ирония - бұл сіздің деректеріңізде бұрыннан бар күшті түсініктер; бірақ нақты мәселе - оны қалай ашу керек.
Деректер тасқыны: аналитикасыз деректер түсініктерінің құлпын ашу қиындықтары
Өндірістегі көшбасшылар кеңесі жүргізген соңғы зерттеулерге сәйкес, өндірушілердің көпшілігі өз деректеріне сенбейді, сауалнамаға қатысқандардың тек 25 пайызы бірінші кезекте дұрыс деректер жиналып жатқанына сенімді. Жартысынан азы олардың деректерінің долларлық құнын түсінеді.
Өндірушілер кездесетін басқа да негізгі қиындықтарға әртүрлі жүйелерден келетін немесе әртүрлі пішімдерде жеткізілетін деректердің шифрын ашу (53 пайыз), деректерге оңай қол жеткізу мүмкін емес (28 пайыз) және деректерді тиімді талдау қабілетінің жоқтығынан қызметкерлердің біліктілігін арттыру қажеттілігі (28 пайыз).
Дегенмен, осы қиындықтарға қарамастан, өндірушілердің 95 пайызы өз деректерінің жақсы шешімдерді тезірек қабылдау мүмкіндігін ашатын соншалықты көп әлеуетке ие екенін мойындайды. 90% дерлік деректер олардың бәсекеге қабілеттілігі үшін «маңызды» болады деп келіссе де, олар қазір әрекет етпесе, не қауіп төніп тұрғанын біледі деп болжайды. Өндіріс көшбасшылары шамдарды қосулы ұстау, жұмыс күшінің қажеттіліктерін қанағаттандыру және бизнесінің маңызды болып қалуын қамтамасыз ету үшін күресіп жатқанымен, айтуға оңайырақ.
Бұл кедергілерді еңсеру қиын болатыны анық, бірақ алдыңғы қатарлы аналитика өндірушілерге бір-бірінен ажыратылған деректерді барлық мүдделі тараптардың шешім қабылдауына ықпал ететін әрекет ететін түсініктерге айналдыруға мүмкіндік береді.
Өндірушілердің аналитиканы нақты әлем мысалдарымен өз пайдасына пайдалануының ең жақсы 5 тәсілі
Өндірістегі деректер тасқынын сәтті шарлау тиімділікті ашудың, шығындарды үнемдеудің және, ең маңыздысы, шешім қабылдауды жақсартудың кілті болып табылады. Бірақ деректерді талдау тек осымен шектелмейді және нақты уақытта қол жеткізу кезінде өндірушілер үшін құнды ақпараттың байлығын көрсетеді. Мұнда өндірушілер деректер талдауын қолданудың бес трансформациялық әдісі берілген.
Тиімділікті арттыру үшін болжамды техникалық қызмет көрсету
Деректер талдауы жабдықтың ақауларын олар орын алмас бұрын болжай алады, бұл қымбат тоқтау уақытын ұсынады және тиімділікті арттырады. Мысал ретінде, Deloitte сұрыптау қондырғыларында тоқтап қалу уақытын бастан өткерген жаһандық пакетті жеткізу компаниясына қолдау көрсетті, бірақ болжамды техникалық қызмет көрсету арқылы олар көлікпен өтетінін болжайды. $100 миллион АҚШ доллары жылдық жәрдемақы 150 нысанның қуаттылығын ашу арқылы.
Сапаны бақылау және қалдықтарды азайту
Деректерді талдау ақауларды зауыттан шықпас бұрын анықтау арқылы өнімнің тұрақты сапасын қамтамасыз ете алады. Пайдалану жағдайы ретінде General Electric өнімдегі ықтимал ақауларды тұтынушыларға жеткенге дейін анықтау үшін деректер аналитикасын пайдаланып, олардың ақауларының мөлшерін 50 пайызға төмендетті.
Жеткізу тізбегін оңтайландыру, шығындарды азайту
Аналитика ашықтық пен бақылауды арттыра отырып, жеткізу тізбегі мен логистика үшін айтарлықтай оңтайландыру мүмкіндіктерін бере алады. Эрнст пен Янгтың (EY) айтуынша, SmartMaps™ деректер талдауын пайдалану арқылы жеткізу тізбегін түрлендіру үшін олардың деректерін тиімді өндіре алды, нәтижесінде 5%-тен 15%-ге дейін шығындарды азайту мүмкіндігі пайда болды.
Сұранысты болжау және қорларды оңтайландыру
Сұранысты лазерлік дәлдікпен болжаңыз, қорлардың азаюын және артық өндірісті болдырмайды. Сұранысты болжаудың біртұтас көрінісі арқылы Accenture азық-түлік маркетингі және дистрибьюторлық компаниясына қателерді шамамен 6-8 тармаққа болжауға көмектесті, бұл ықтимал пайданың шамамен $100-$130M АҚШ долларына әкелді.
Деректерге негізделген шешім қабылдау (DDDM) және шығындар профилін жасау
Деректер талдауы деректерді әрекет ететін түсініктерге түрлендіру және деректерге негізделген шешімдерді хабардар ететін және нәтижелерді оңтайландыратын шығындар профилін қосу арқылы көшбасшыларды күшейте алады.
Деректерге негізделген мәдениеттің нәтижесінде EY деректерді түрлендіру саяхаты кезінде қолдау көрсеткен бейне ойын өндірушісі тиімдірек операцияларды, тұтынушылардың қанағаттанушылығын арттыруды және айналым жылдамдығын төмендететінін хабарлайды.
Деректерге негізделген өндіруші болу: цифрлық түрлендіруді қалай жылдам қадағалауға болады
Өндірістің жаңа әлемінде деректер патша болып табылады және жетекші ұйымдар деректерге негізделген адамдар болады. Бәсекеге қабілетті болып қалу үшін өндірушілер өз операциялары бойынша, соның ішінде инвестициялар, саясаттар және жалпы бизнес стратегиялары сияқты салаларда деректерге негізделген шешімдер қабылдауы керек.
Сіз жақсарта алмайтын нәрсені өлшей алмайтыныңыз рас болса да, деректер талдауы сізге әсер ететін іс-әрекеттік түсініктерді ашуға көмектеседі. үздіксіз жетілдіру. Осылайша сіз жоғары әсер ететін аймақтарды анықтап, командаңызға фактілерге негізделген шешімдер қабылдауға мүмкіндік бере аласыз.
Бұл тәсіл жеделдетілген цифрлық трансформациядан жақсартылған тұрақты тәжірибеге және жақсартылған ESG рейтингтеріне дейінгі бизнес нәтижелерін алға тартады.
Бұл әсіресе өндірісте өте маңызды, бұл сектор дүниежүзілік деректер генерациялайтын жетекші секторлардың бірі болып табылады. Өндіріс көшбасшылары өз деректерінің күшін қалай ашу керектігін білгенде, олар жоғары өнімділікке қол жеткізе алады және өз әріптестерінен асып түседі.
Инновациялық деректерді талдау платформасының көмегімен көшбасшылар жаңа деректер нүктелерінің құлпын ашу үшін өздерінің өндірістік бизнесін түрлендіре алады, жақсарту үшін жоғары әсер ететін аймақтарды анықтау және салалық әріптестермен жаһандық деңгейде салыстыру нәтижелерін анықтау үшін бизнестің тиімсіздігі туралы тереңірек түсініктер ұсынады.
Сіз INCIT компаниясының XIRI-Analytics сияқты өндірістік ұйымыңызда елеулі өзгерістерге әкелетін осы жаңа түсініктерді ашуға дайынсыз ба? Көбірек білу үшін, INCIT веб-сайтына кіріңіз.
