빅 데이터 최대한 활용

"빅 데이터"라는 용어가 만들어진 지 거의 20년이 지난 지금, 제조업체들은 빅 데이터를 최대한 활용하는 비결이 양이 아니라 품질이라는 것을 깨닫게 되었습니다. 수집된 데이터와 수행된 분석이 회사의 목표와 밀접하게 일치하도록 함으로써 기업은 운영을 개선하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

잘 최적화된 빅 데이터 시스템은 신제품 개발, 보다 현명한 의사 결정, 시간 및 비용 절감 모두를 달성하는 데 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 세계 최대의 프로세서 제조업체 중 하나인 Intel은 빅 데이터 분석의 결과로 품질 보증 프로세스를 간소화함으로써 3천만 달러를 절감할 것으로 추산했습니다.

전략 수립 시간

Actify.com에 따르면 모든 데이터의 33%가 분석 시 유용할 수 있습니다. 그러나 기업은 전체 데이터의 0.5%만 처리합니다. 기업 데이터 전략을 통합함으로써 조직은 유용한 데이터를 처리하고 나머지 시간을 낭비하지 않도록 할 수 있습니다. 또한 우수한 데이터 전략은 프로세스가 비즈니스 전반에 걸쳐 보편적으로 이루어지도록 하여 데이터가 잘 관리되고 처리되고 처리되도록 합니다.

엔터프라이즈 데이터 전략을 수립하기 위해 고려해야 할 4가지 핵심 원칙이 있습니다. 첫째, 전략은 실용적이고 실행하기 쉬워야 합니다. 또한 회사의 목표와 관련이 있고 특별히 맞춤화되어야 하며, 현재 트렌드를 따라잡기 위해 진화하고 적응할 수 있어야 합니다. 마지막으로 전략은 비즈니스 전반에 걸쳐 보편적으로 적용되어야 하며 필요할 때 쉽게 업데이트할 수 있어야 합니다.

대비하세요

제조업체는 스마트 센서 기술을 사용하여 프로세스와 관련된 거의 모든 유형의 기계에서 데이터를 캡처하고 분석할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 모터나 개스킷과 같은 개별 부품을 모니터링하여 다가오는 기계적 고장을 예측할 수 있습니다. 결과적으로 제조업체는 문제가 발생하기 전에 문제를 처리할 수 있기 때문에 이러한 예측을 통해 불필요한 가동 중지 시간과 긴급 유지 관리와 관련된 비용을 방지할 수 있습니다.

장비가 고장날 가능성이 있는 시점을 아는 이점은 필요한 유지 관리 또는 특정 부품 주문을 미리 계획할 수 있다는 것을 의미하므로 시스템이 예기치 않은 오류 없이 원활하게 실행될 수 있습니다. 이는 필요할 때만 유지 관리가 수행된다는 의미이므로 계획된 유지 관리만 개선한 것입니다.

Doug Laney의 3가지 V로 정의되는 빅 데이터는 전략적 및 운영상의 큰 개선으로 이어졌습니다. 그러나 조직에서 최상의 결과를 얻으려면 네 번째 V 값을 고려해야 합니다. 빅 데이터가 관련성이 있고 고품질인지 확인하는 것은 항상 양보다 더 중요합니다.

저자 소개

Mark Howard는 산업 장비 공급업체인 EU Automation의 이사입니다.