{"id":9008,"date":"2024-11-22T10:17:04","date_gmt":"2024-11-22T10:17:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.novotek.com\/dk\/?post_type=insights&p=9008"},"modified":"2024-11-22T10:17:05","modified_gmt":"2024-11-22T10:17:05","slug":"hvornaar-er-det-tid-til-highbyte-dataops","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/www.novotek.com\/dk\/insight\/hvornaar-er-det-tid-til-highbyte-dataops\/","title":{"rendered":"Hvorn\u00e5r er det tid til HighByte og DataOps?"},"content":{"rendered":"
\n
\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n
\n

At tilf\u00f8je en ny softwareapplikation til din teknologistak kr\u00e6ver omhu og planl\u00e6gning. Det indeb\u00e6rer introduktion, tr\u00e6ning og vedligeholdelse. N\u00e5r producenter sp\u00f8rger vores team, “Hvorn\u00e5r er det tid til DataOps? Hvorn\u00e5r har vi brug for HighByte?”, ved vi, at de overvejer l\u00f8sningen op mod de n\u00f8dvendige investeringer i tid og penge for at g\u00f8re det vellykket.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Der kan dog argumenteres for, at det er bedre at vedligeholde en sikker applikation end at h\u00e5ndtere skjulte lagre af skr\u00f8belig, specialtilpasset kode. Derudover er DataOps<\/a> <\/strong>ved at blive den fremherskende tilgang til at tackle de udfordringer, som industrielle data stiller. Afkastet p\u00e5 investeringen (ROI) er reelt.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

DataOps-l\u00f8sninger som HighByte Intelligence Hub<\/strong><\/a> har vist sig n\u00f8dvendige i produktionsmilj\u00f8er, hvor data skal aggregeres fra industrielle automatiseringsenheder og systemer og derefter udnyttes af forretningsbrugere p\u00e5 tv\u00e6rs af virksomheden og dens forsyningsk\u00e6de. Disse l\u00f8sninger er designet til at forbedre orkestrering, overv\u00e5gelighed, datakvalitet og styring af industrielle data i stor skala.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Men hvorn\u00e5r giver det mening at introducere HighByte Intelligence Hub i din egen digitale arkitektur? <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Vi ser ofte fire tegn, der retf\u00e6rdigg\u00f8r denne investering.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

1. Du har mere end to applikationer, der forbruger data<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

DataOps er s\u00e6rligt nyttigt i dataarkitekturer, hvor flere m\u00e5lapplikationer modtager data fra den samme kilde. Ved at modellere data uafh\u00e6ngigt af applikationen kan brugerne genbruge ingeni\u00f8rarbejdet, n\u00e5r nye applikationer introduceres, hvilket g\u00f8r det meget nemmere at bygge nye integrationer. Hvis du kun har \u00e9n applikation, der kr\u00e6ver data, har du sandsynligvis ikke brug for HighByte Intelligence Hub. Selv en anden applikation kan introduceres ved at genbruge datamodelleringen fra den f\u00f8rste. Men hvis du skal tilf\u00f8je flere applikationer ud over disse to, bliver det hurtigt uskal\u00e9rbart uden en dedikeret DataOps-l\u00f8sning.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

2. Du har use cases med tiltagende krav<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Hvis dine use cases \u00e6ndrer sig eller kr\u00e6ver yderligere datapunkter, er en DataOps-l\u00f8sning det rigtige valg. At \u00e6ndre kode manuelt hver gang en use case opdateres, er en uskal\u00e9rbar proces og g\u00f8r integrationen i sin natur skr\u00f8belig. Dette bliver is\u00e6r vigtigt, n\u00e5r use cases skaleres og vokser i antal. Hvis integrationerne h\u00e5ndteres inden for en IIoT<\/strong><\/a>-platform, kan de lide under mange af de samme problemer som punkt-til-punkt-integrationer, nemlig manglende skalerbarhed og skr\u00f8belighed.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

For at vurdere, om dine integrationer er skalerbare, b\u00f8r du stille dig selv dette sp\u00f8rgsm\u00e5l: Kan vi flytte dette ingeni\u00f8rarbejde til en anden lokation, use case eller applikation?<\/strong> <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Hvis ikke, er det tid til at overveje en DataOps-l\u00f8sning, der giver en samlet gr\u00e6nseflade til at styre disse integrationer og transformationer. Hvis din use case er simpel, og datakravene er statiske, vil en direkte integration sandsynligvis v\u00e6re tilstr\u00e6kkelig.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

3. Du har data variation p\u00e5 tv\u00e6rs af lokationer<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

For produktions- og industrivirksomheder er data fra forskellige lokationer ofte unikke. Industridata varierer meget i, hvordan de pr\u00e6senteres, da forskellige steder bruger forskelligt udstyr, der genererer data p\u00e5 forskellige m\u00e5der. Nogle kilder kan udsende “on-change”-datastreams, mens andre opdaterer hver 10. minut, og alle kilder leverer data med deres egen kontekst og struktur.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Hvis du oplever variationer p\u00e5 tv\u00e6rs af produktionslinjer og lokationer, kan en DataOps-l\u00f8sning levere central styring og den n\u00f8dvendige kontekstualisering for at sikre datakonsistens i stor skala. Denne konsistens g\u00f8r det lettere og hurtigere at implementere nye use cases, integrere nye applikationer og onboarde nye datakilder. Derudover forhindrer en DataOps-l\u00f8sning leverand\u00f8rl\u00e5s, hvilket sikrer, at data kan tilpasses ethvert form\u00e5l uden problemer.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

4. Du har flere stakeholders<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

At opbygge en dataarkitektur, der underst\u00f8tter integrationer, b\u00f8r gavne interessenter p\u00e5 tv\u00e6rs af organisationen. H\u00f8jt funktionelle use cases kr\u00e6ver applikationsejere, dataforskere, databrugere, OT-dom\u00e6neeksperter, der forst\u00e5r kildesystemer, og arkitekter, der kan indf\u00f8re best practices og fremskynde implementeringer.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Integrationer og use cases, der bygges uden DataOps, er ofte sv\u00e6re for ikke-eksperter at forst\u00e5. De tilbyder lidt ingeni\u00f8rarbejde, der kan genbruges, og kan ikke nemt \u00e6ndres for at gavne andre brugere end de oprindelige. Disse udfordringer skaber et demotiverende milj\u00f8 for videre adoption.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Til geng\u00e6ld b\u00f8r en DataOps-l\u00f8sning tilbyde en lavkode-\/ingen kode-gr\u00e6nseflade, som giver alle den synlighed og tilg\u00e6ngelighed, der er n\u00f8dvendig for at accelerere adoptionen af use cases og fremme udviklingen af nye use cases p\u00e5 tv\u00e6rs af organisationen.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

L\u00f8sning p\u00e5 problemer med DataOps<\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

I sidste ende giver DataOps-l\u00f8sninger et v\u00e6rkt\u00f8jss\u00e6t til at l\u00f8se en bred vifte af problemer afh\u00e6ngigt af de unikke behov, som producenten har. Disse inkluderer:<\/p>\n<\/div>\n\n

\n