データから情報へ：インダストリアルDataOpsの力

あらゆる業界のバズワードには、ビジネス慣行に革命を起こす準備が整った革新の核が隠されている。

インダストリー4.0の世界を席巻する最新のフレームワーク、Industrial DataOpsの登場だ。

では、Industrial DataOpsとは一体何なのか？それはどこから来たのか？何をするのか？そして、この分野はインダストリアル4.0の展望にどのようにフィットするのだろうか？

この記事の焦点はそこにあるので、まずは最大のバズワードに取り組み、その背景を理解しよう。

インダストリー4.0は、私たちが今まさに経験しようとしている時代である。およそ10年前に始まったこの動きは、ここ5年で大きく勢いを増している。自動化とデータの作成によって定義された第3次産業革命とは異なり、第4次産業革命はデータを実用的な情報に変換することに焦点を当てている。インダストリアルDataOpsはこのミッションに不可欠である。

クラウド・コンピューティング、人工知能（AI）、機械学習（ML）は、データ管理における俊敏性、拡張性、効率性を再定義するトリオであり、イノベーションとデータ主導の実践の中核をなす。 第4の柱」と位置づけられるエッジ・コンピューティングは、ソースに最も近い場所でデータ処理を可能にし、待ち時間を短縮し、運用速度を向上させ、リアルタイムの分析を可能にする。エッジ・コンピューティングはデータ転送の負担を軽減し、応答性を高め、より迅速な洞察を可能にするため、効率性が向上し、既存のトリオのパワーが強調されます。

デジタルトランスフォーメーションは、インダストリー4.0を可能にする戦略である。簡単に言えば、マニュアル化された紙ベースの業務から、リアルタイムで情報を提供する合理化された統一デジタルシステムへの移行を意味する。効率を高め、従来の時間のかかるデータ収集や報告方法を不要にする。

この記事の焦点であるIndustrial DataOpsは、デジタルトランスフォーメーションを推進する。これは、すべての資産から得られるデータの収集、正規化、文脈化を扱い、運用、IT、データ・サイエンス・チーム、経営陣が使用できるようにします。

この分野は、生データを業務改善とより良い意思決定のために使用できる実用的な情報に変換することに重点を置いています。

これは、DevOpsに見られる継続的デリバリーと自動テストの原則からヒントを得て、OTデータソースと最新のITインフラおよびアナリティクスとのギャップを埋めることを目的としている。

DataOpsのルーツは、2009年にパトリック・デボワがソフトウェア開発とIT運用の間のプロセスを合理化・自動化するために導入した方法論であるDevOpsの原則にある。

DataOpsは、技術系組織で見られる機能不全に陥った役割分担に対応するために作られたもので、同様の問題に取り組んでいるが、その背景は異なる。DataOpsは、複数のソースにわたる膨大なデータ量の管理、高いデータ品質の確保、迅速な洞察の提供といった独自のニーズに対応している。

この適応は、意思決定プロセスにおいてデータを包括的に活用する必要がある現代の組織にとって極めて重要である。DataOpsは、接続からソリューションまで、データの流れをシームレスに管理し、リアルタイムの正確性とアクセシビリティを重視する。

データサイエンティスト、エンジニア、アナリストの間のサイロを取り払うことで、協調的で効率的なデータ処理文化への道を開く。

Industrial DataOpsは、DataOpsの基本原則を産業分野に適用し、製造・生産環境におけるデータの処理・活用方法に大きな変化をもたらします。

この革新的なアプローチは、OT/ITコンバージェンスのための産業データ管理の中核的課題である断片化、複雑性、無力化に正面から取り組み、産業部門やOT/ITチーム間のコラボレーション、効率性、意思決定を強化する戦略的な道筋を提供します。

Industrial DataOpsは、Unified Namespace（UNS）のようなイベント駆動型アーキテクチャを活用して、データのサイロ化を解消します。この戦略により、データが普遍的にアクセスできるようになり、OTとITの切り離されたランドスケープが、組織のあらゆるレベルにわたって、より大きなコラボレーションと運用上の洞察を促進する、まとまりのある共有情報に変わります。

複雑なOTデータソースを実用的なインサイトに簡素化することで、Industrial DataOpsはデータの有用性を加速し、規模に応じたインダストリー4.0のユースケースの価値実現までの時間を短縮します。これにより、市場の変化や運用の非効率性への迅速な対応が促進され、企業は特定のユーザー・ニーズに合わせて、さまざまな資産や場所で効果的にユースケースを拡張できるようになります。

インダストリアルDataOpsは、データサイエンスをビジネス目標に整合させ、データインサイトに普遍的にアクセスし、理解できるようにする。製造業が直面する顕著な課題は、データに精通した人々（通常はOT担当者）とエンドユーザー（データサイエンティストや各部門のエンジニアなど）との間に断絶があることだ。

このギャップを埋めることは、データをより多くの人々がアクセスでき、解釈できるようにすることであり、それによって情報に基づいた意思決定が容易になり、イノベーションが促進されることを意味する。

これにより、意思決定プロセスが民主化され、組織全体で情報に基づいた選択が可能になり、技術的な利害関係者と非技術的な利害関係者の間のギャップを埋めることができる。

インダストリアルDataOpsは、インダストリアルデータと実用的な洞察の架け橋となる。しかし、反対側に渡るためには、考慮すべき8つの重要な領域がある。

1. 1.

   産業用コネクティビティ

2. 2.

   データ収集と正規化

3. 3.

   データ分析と可視化

4. 4.

   文脈化とデータモデリング

5. 5.

   データ統合

6. 6.

   データガバナンスとセキュリティ

7. 7.

   データ共有

8. 8.

   規模の管理

このプロセスは、OT機器とシステムのシームレスな接続から始まり、すべてのデータのリアルタイム収集を可能にします。食品加工工場の温度測定から自動車製造の回転数まで、あらゆるデータが正確に取り込まれます。

デジタルトランスフォーメーションを推進する触媒としてのIndustrial DataOpsの成功は、マルチステップフレームワークの各ステップが可能な限りシームレスでスケーラブルであることを保証することにかかっていることに注意することが不可欠である。

ウォーカー・レイノルズが提唱し、普及させたイベント・ドリブン・アーキテクチャーであるUNSは、このプロセスにおいて重要な役割を果たしている。

中央ハブとして機能することで、スマート・コンポーネント間の効率的な通信を促進し、データの正確性、信頼性、リアルタイムの関連性を維持する単一の真実源を確立する。

Unified Namespaceを企業に導入するためのクイックガイドでは、これらの利点を活用するための実践的な洞察を提供し、この強力なフレームワークを自社のIndustrial DataOpsアプローチに統合するためのロードマップを提供します。

すでに2023年の次の大物になると予測されているインダストリアルDataOpsは、大きく前進しようとしている。その目的と利点が明確になった今、その力をフルに発揮する準備が整った。

今年は画期的な年になると予想され、インダストリアルDataOpsはデジタルトランスフォーメーション戦略の重要な一部として正当な地位を占め、データ主導のオペレーションを可能にすることで、産業企業が単に遅れを取らないようにするだけでなく、市場をリードするのに役立つ。

この記事のパート2では、Litmusを活用してインダストリアルDataOps戦略の8つのステップをすべてチェックする方法を学びます。

リトマスがどのように顧客と密接に協力してデジタルファーストの旅に取り組んでいるか、サクセスストーリーをご覧ください。

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