Hvornår er det tid til HighByte og DataOps?
At tilføje en ny softwareapplikation til din teknologistak kræver omhu og planlægning. Det indebærer introduktion, træning og vedligeholdelse. Når producenter spørger vores team, “Hvornår er det tid til DataOps? Hvornår har vi brug for HighByte?”, ved vi, at de overvejer løsningen op mod de nødvendige investeringer i tid og penge for at gøre det vellykket.
Der kan dog argumenteres for, at det er bedre at vedligeholde en sikker applikation end at håndtere skjulte lagre af skrøbelig, specialtilpasset kode. Derudover er DataOps ved at blive den fremherskende tilgang til at tackle de udfordringer, som industrielle data stiller. Afkastet på investeringen (ROI) er reelt.
DataOps-løsninger som HighByte Intelligence Hub har vist sig nødvendige i produktionsmiljøer, hvor data skal aggregeres fra industrielle automatiseringsenheder og systemer og derefter udnyttes af forretningsbrugere på tværs af virksomheden og dens forsyningskæde. Disse løsninger er designet til at forbedre orkestrering, overvågelighed, datakvalitet og styring af industrielle data i stor skala.
Men hvornår giver det mening at introducere HighByte Intelligence Hub i din egen digitale arkitektur?
Vi ser ofte fire tegn, der retfærdiggør denne investering.
1. Du har mere end to applikationer, der forbruger data
DataOps er særligt nyttigt i dataarkitekturer, hvor flere målapplikationer modtager data fra den samme kilde. Ved at modellere data uafhængigt af applikationen kan brugerne genbruge ingeniørarbejdet, når nye applikationer introduceres, hvilket gør det meget nemmere at bygge nye integrationer. Hvis du kun har én applikation, der kræver data, har du sandsynligvis ikke brug for HighByte Intelligence Hub. Selv en anden applikation kan introduceres ved at genbruge datamodelleringen fra den første. Men hvis du skal tilføje flere applikationer ud over disse to, bliver det hurtigt uskalérbart uden en dedikeret DataOps-løsning.
2. Du har use cases med tiltagende krav
Hvis dine use cases ændrer sig eller kræver yderligere datapunkter, er en DataOps-løsning det rigtige valg. At ændre kode manuelt hver gang en use case opdateres, er en uskalérbar proces og gør integrationen i sin natur skrøbelig. Dette bliver især vigtigt, når use cases skaleres og vokser i antal. Hvis integrationerne håndteres inden for en IIoT-platform, kan de lide under mange af de samme problemer som punkt-til-punkt-integrationer, nemlig manglende skalerbarhed og skrøbelighed.
For at vurdere, om dine integrationer er skalerbare, bør du stille dig selv dette spørgsmål: Kan vi flytte dette ingeniørarbejde til en anden lokation, use case eller applikation?
Hvis ikke, er det tid til at overveje en DataOps-løsning, der giver en samlet grænseflade til at styre disse integrationer og transformationer. Hvis din use case er simpel, og datakravene er statiske, vil en direkte integration sandsynligvis være tilstrækkelig.
3. Du har data variation på tværs af lokationer
For produktions- og industrivirksomheder er data fra forskellige lokationer ofte unikke. Industridata varierer meget i, hvordan de præsenteres, da forskellige steder bruger forskelligt udstyr, der genererer data på forskellige måder. Nogle kilder kan udsende “on-change”-datastreams, mens andre opdaterer hver 10. minut, og alle kilder leverer data med deres egen kontekst og struktur.
Hvis du oplever variationer på tværs af produktionslinjer og lokationer, kan en DataOps-løsning levere central styring og den nødvendige kontekstualisering for at sikre datakonsistens i stor skala. Denne konsistens gør det lettere og hurtigere at implementere nye use cases, integrere nye applikationer og onboarde nye datakilder. Derudover forhindrer en DataOps-løsning leverandørlås, hvilket sikrer, at data kan tilpasses ethvert formål uden problemer.
4. Du har flere stakeholders
At opbygge en dataarkitektur, der understøtter integrationer, bør gavne interessenter på tværs af organisationen. Højt funktionelle use cases kræver applikationsejere, dataforskere, databrugere, OT-domæneeksperter, der forstår kildesystemer, og arkitekter, der kan indføre best practices og fremskynde implementeringer.
Integrationer og use cases, der bygges uden DataOps, er ofte svære for ikke-eksperter at forstå. De tilbyder lidt ingeniørarbejde, der kan genbruges, og kan ikke nemt ændres for at gavne andre brugere end de oprindelige. Disse udfordringer skaber et demotiverende miljø for videre adoption.
Til gengæld bør en DataOps-løsning tilbyde en lavkode-/ingen kode-grænseflade, som giver alle den synlighed og tilgængelighed, der er nødvendig for at accelerere adoptionen af use cases og fremme udviklingen af nye use cases på tværs af organisationen.
Løsning på problemer med DataOps
I sidste ende giver DataOps-løsninger et værktøjssæt til at løse en bred vifte af problemer afhængigt af de unikke behov, som producenten har. Disse inkluderer:
- Manglende kontekstualisering og normalisering af data på tværs af maskiner, systemer og andre OT-datakilder.
- Vanskeligheder med at forberede og korrelere produktionsdata til kvalitets- og vedligeholdelsesbrugere, der skal analysere produkt- eller aktiverinformation.
- Adgangsbegrænsninger mellem driftsafdeling og IT, fra edge til cloud og fra forretning til tredjeparter.
- Vanskeligheder med at orkestrere, overvåge og sikre dataflows.
- Belastning af operationspersonale forårsaget af tidskrævende manuel kontekstualisering og punkt-til-punkt-integrationer til IT-systemer.
- At skrive og vedligeholde tilpasset kode, hvilket fører til teknisk gæld og manglende evne til at skalere projekter på tværs af lokationer.
- Data governance-krav og regulatoriske pres.
Disse problemer har eksisteret i produktionen i mere end et årti og bliver mere udtalte, efterhånden som sensorerne spreder sig, cloud-brug udvider sig, og generativ AI forsøger at indfri sit potentiale.
Er det ikke på høje tid, at vi løser dem?
Vil du høre mere om HighByte og DataOps?
Udfyld formularen nedenfor, så kontakter vi dig snarest.
