ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Numărul 34
Abonament PDF

Analitica avansată și invizibilă

Oana Călugar
OKRs coach & consultant @Mindfruits
DIVERSE

Analitica va ocupa locul central pe scena tehnologiei informației pe măsură ce volumul de date generate de sistemele încorporate crește și fonduri vaste de date structurate și nestructurate din interiorul și din exteriorul companiei sunt analizate.

Companiile vor fi puse în situația de a face față filtrării unor cantități enorme de date provenite din IoT, social media și dispozitive portabile, pentru ca apoi să furnizeze exact informația potrivită persoanei potrivite, la momentul potrivit. Așadar, pretutindeni analitica va deveni profund dar invizibil încorporată. Big Data reprezintă un important instrument care să faciliteze concretizarea acestei tendințe, dar atenția trebuie îndreptată mai întâi înspre marile întrebări și marile răspunsuri și, în al doilea rând, înspre Big Data.

Tehnicile analiticii cresc în complexitate, iar companiile aplică învățarea despre aparate (machine learning) și modelarea predictivă (predictive modeling) la seturi de date din ce în ce mai masive și mai complexe. Inteligența artificială este acum o realitate. Când este construită pentru a spori cunoștințele individului și pusă în funcțiune fără încetare pentru a avea impact asupra afacerii, analitica avansată poate ajuta la amplificarea inteligenței noastre pentru a fi capabili să luăm decizii mai eficiente.

Începem cu întrebări

Cazul analiticii dă naștere unor întrebări referitoare la utilitate:

Această inteligență amplificată creează un potențial pentru o eficiență operațională semnificativă și un avantaj competitiv pentru o companie. Descoperirea, planificarea de scenarii și simularea pot fi furnizate liniei întâi, informată prin repere contextuale precum locația, comportamentul trecut și intenția în timp real. Drept rezultat, inteligența este pusă în aplicare în timp real, potențial la îndemâna oricui, până acolo unde ar putea conta cel mai mult. Rezultatul poate fi o trecere sistemică de la comportamente reactive de tipul "simte și răspunde" la soluții predictive și proactive.

Analitica datelor este de abia la început, dar cazurile de utilizare potențiale sunt vaste. Comunitatea medicală poate analiza acum milioane de linkuri web pentru a prezice răspândirea unui virus. Comunitatea agenților secreți de informații poate analiza acum convorbiri telefonice, texte și e-mailuri din întreaga lume pentru a identifica posibilii teroriști. Fermierii pot utiliza datele colectate de echipamentul lor de la aproape fiecare rând plantat, pentru a-și spori recoltele.

Lecție din linia întâi

Profitând de hardware-ul smart glass, analitică și instrumente back-office, o companie petrolieră de talie mondială a creat o platformă pilot pentru a amplifica eficiența muncitorilor. Scopul acestui efort a fost să ofere muncitorilor care lucrau în locații îndepărtate ajutor hands-free, sprijin în luarea de decizii și automatizarea procesului de lucru.

Platforma funcționează după cum urmează: atunci când un echipament nu funcționează bine pe o instalație de foraj, senzorii detectează problema și anunță proactiv un agent de serviciu din apropiere prin smart glass. Apoi, analitica furnizează informații de diagnostic critice în legătură cu problema. Aceste informații, augmentate de capacități analitice puternice aplicate senzorului și alte date relevante din back-office, includ instrucțiunile pas cu pas destinate reparării.

Utilizarea unui laptop sau a unui manual greoi tipărit pe hârtie pentru a face o triere și a depana echipamentul care nu funcționează corespunzător ar putea necesita ca agenții de serviciu să își scoată mănușile și să se îndepărteze în timp ce caută răspunsuri. Însă smart glass face posibil ca ei să vadă informațiile necesare în timp real și la fața locului -crescând eficiența, acuratețea și siguranța muncitorilor. În plus, cu un simplu semn făcut cu mâna, agentul utilizează o banderolă controlată prin gesturi pentru a iniția o video-conferință cu suportul de nivel trei din biroul de acasă. Expertul care se află la distanță poate să vadă ceea ce vede agentul, poate să comunice cu el/ea pe întreaga durată a procedurii și chiar să îi furnizeze instrucțiuni adnotate care apar pe afișajul augmentat al agentului.

Agentul poate de asemenea să trimită date către o bază centrală de date. Cu un simplu semn cu capul sau o aplecare, el sau ea poate păstra un jurnal sau "checklist" (o tabelă de control) al activităților încheiate și își poate crea noi notițe prin voce în timp ce execută repararea. Acel jurnal de reparare devine apoi disponibil pentru următorul tehnician care monitorizează echipamentul de teren. Informațiile critice nu sunt pierdute prin mormane de documentație; ele sunt organizate digital și accesibile pentru cei care au nevoie de ele.

Spre infinit și dincolo de el

Cazurile de utilizare pentru platforme ca aceasta nu sunt limitate doar la muncitorii de pe teren din domeniul petrolier și al gazelor.La acestea putem să adăugăm și centrele de distribuție, unde șoferii fac o inspecție a vehiculului înainte de a porni contactul. În multe situații, șoferii trebuie să caute detaliile specifice de manifestare a vehiculului - detalii care ar fi aproape imposibil de memorat fără ani întregi de instruire. Instrucțiunile virtuale accesate prin smart glass pot ghida șoferii pe parcursul inspecțiilor, accelerând întregul proces și crescând acuratețea și eficiența sa.

Puterea combinată a tehnologiei smart glass, a analiticii și a sistemelor back office (baze de date cu cunoștințe sau sisteme de management depozit) poate ajuta companiile din aproape orice industrie sau sector să se conformeze viziunii unei forțe de muncă mai bine informate, prin oferirea de informații oamenilor potriviți, în maniera potrivită, atunci când contează.

Pentru departamentul de IT, analitica datelor oferă șansă de a sublinia rolul pe care l-ar putea juca în călătoria mai largă a analiticii și direcționarea progreselor înspre cazuri de utilizare cu un impact real, măsurabil. Din punct de vedere tehnic, aceste progrese necesită date, instrumente și procese care să realizeze funcții de management ale datelor nucleu, de simulare și analiză. Dincolo de valorificarea și agregarea informațiilor din trecut, este importantă și conturarea unei platforme pentru învățare, anticipare și explorare.

Bibliografie

Conferință

Sponsori

  • comply advantage
  • ntt data
  • 3PillarGlobal
  • Betfair
  • Telenav
  • Accenture
  • Siemens
  • Bosch
  • FlowTraders
  • MHP
  • Connatix
  • UIPatj
  • MetroSystems
  • Globant
  • Colors in projects