{"id":12029,"date":"2024-02-01T13:24:17","date_gmt":"2024-02-01T13:24:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.novotek.com\/no\/?post_type=insights&p=12029"},"modified":"2025-01-03T10:02:09","modified_gmt":"2025-01-03T10:02:09","slug":"bedre-datatilgang-sorger-for-raskere-time-to-market","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/www.novotek.com\/no\/insight\/bedre-datatilgang-sorger-for-raskere-time-to-market\/","title":{"rendered":"Bedre datatilgang s\u00f8rger for raskere «time-to-market»"},"content":{"rendered":"
\n

\u00c5 effektivisere og akselerere bruken av \u201canalytics\u201d (ulike verkt\u00f8y for analyse og optimalisering) er n\u00f8kkelen til rask innf\u00f8ring av datadrevne industrielle tjenester p\u00e5 markedet. Utforsk de beste tipsene p\u00e5 v\u00e5r blogg!<\/strong>\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

For \u00e5 sikre fremtidig konkurransekraft er det avgj\u00f8rende at din bedrift kan implementere analytics raskt og effektivt. Ved \u00e5 utnytte analytics kan data v\u00e6re med \u00e5 optimalisere bedriftsprosesser, produksjon og skape verdi for kunder og samarbeidspartnere.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
\"F\u00e5

Analytics – Kjernen i datadrevne industrielle tjenester<\/strong>

Praktisk bruk av analytics g\u00e5r langt utover matematikk og bruken av R\/Python-biblioteker.\u00a0<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n
\n

Akselerer analyticsprosessen – fremskynner lanseringen av tjenester p\u00e5 markedet<\/h2>\n<\/div>\n\n
\n

Mindre forberedelse av data, mer verdiskapende algoritme <\/h3>\n<\/div>\n\n
\n

Siden analytics er en sentral og voksende del av industriens datatjenester, b\u00f8r verdifullt arbeid fra analytikeren rettes mot omr\u00e5der hvor det skaper mest mulig verdi og konkurransefortrinn – selve utviklingen av analytics.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Dette oppn\u00e5s best ved \u00e5 fremskynde to tidkrevende, men kritiske trinn i analytics: nemlig datainnsamling og dataforberedelse.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

1. Automatisering av datainnsamling og kvalitetssikring<\/h2>\n<\/div>\n\n
\n

N\u00e5r bedriften din har identifisert hvor analytics gir mest verdi i tr\u00e5d med strategien, er neste skritt \u00e5 vurdere hvor dataen finnes og hvordan den samles inn. If\u00f8lge en vurdering bruker rundt 20 prosent av dataanalytikere (Data Scientist) arbeidstiden sin p\u00e5 datainnsamling.<\/strong>\u00a0\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

I produksjonsanlegg genereres data fra tusenvis av ulike enheter, sensorer, styresystem etc.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Datainnsamling i industrien kan i seg selv v\u00e6re en stor utfordring, siden produksjons- og automasjonssystemer kan v\u00e6re fra forskjellige leverand\u00f8rer og alder.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Hvis du bruker data fra forskjellige kilder og baserer mye av innsamlingen basert p\u00e5 manuelle prosesser , kompliseres bildet ytterligere.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

For \u00e5 forenkle analyse er det derfor f\u00f8rst og fremst viktig \u00e5 vurdere hvordan n\u00f8dvendig data kan gj\u00f8res tilgjengelig fra eget eller kundens system s\u00e5 automatisk og med s\u00e5 h\u00f8y kvalitet som mulig.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Komponentene for datainnsamling b\u00f8r v\u00e6re av h\u00f8y kvalitet, integrerbare med mange ulike systemer og muliggj\u00f8re h\u00f8y tilgjengelighet (for eksempel buffering, redundans). Dette sikrer p\u00e5litelig data, og eventuelle databrudd eller lignende p\u00e5virker ikke utviklingen eller p\u00e5liteligheten av analysearbeidet.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

N\u00e5r informasjon er klart definert og av h\u00f8y kvalitet, reduseres ogs\u00e5 behovet for samarbeid mellom analytikeren og fagspesialisten. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

2. Minimering av dataforberedelse<\/h2>\n<\/div>\n\n
\n

Data som kommer fra maskiner, utstyr og automasjonssystemer samsvarer imidlertid sjelden direkte med virksomhetens behov.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

N\u00e5r data er samlet, oppdager man ofte at st\u00f8rsteparten ikke er beskrevet eller satt sammen p\u00e5 en meningsfull m\u00e5te. I mange tilfeller kan det til og med v\u00e6re slik at data ikke identifiseres eller er ukjent. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Industriell data er ofte mangfoldig og inkonsekvent, og m\u00e5let er \u00e5 forst\u00e5 konteksten: hvor dataen kommer fra, hva den betyr og hvordan den knytter seg til prosessene. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

En betydelig del av dataanalytikerens arbeidstid g\u00e5r vanligvis med til dataforberedelse, der m\u00e5let er \u00e5 forst\u00e5, beskrive, overf\u00f8re og kombinere data. Denne arbeidsfasen kalles bildelig talt «datarengj\u00f8ring». <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Nye teknologier p\u00e5 markedet gj\u00f8r det mulig \u00e5 kombinere og beskrive informasjon s\u00e5 tidlig som mulig. Ved hjelp av disse kan dette stadiet ikke lenger v\u00e6re en flaskehals for tjenester som utnytter informasjon og utviklingsprosjekter. <\/p>\n<\/div>\n\n

\n

Dette sikrer kvaliteten p\u00e5 informasjonen – tiden som g\u00e5r med til analytics forkortes n\u00e5r informasjonen ikke trenger \u00e5 beskrives eller organiseres separat i flere tjenester.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n

\n

P\u00e5 grunn av betydningen av dette emnet har begrepet DataOps blitt etablert. Du kan utforske dette n\u00e6rmere i v\u00e5rt ekspertmateriale, «DataOp<\/strong><\/a>s: Den manglende brikken i din industrielle dataarkitektur.»<\/a><\/strong> <\/a>Vi tilbyr ogs\u00e5 l\u00f8sninger for kommunikasjon<\/a><\/strong> ved \u201cedge\u201d og modellering av data<\/a><\/strong>, som ved bruk kan akselerere lanseringen av industrielle digitale tjenester p\u00e5 markedet.<\/p>\n<\/div>\n\n

\n
\n<\/div>\n\n
\n

V\u00e5re effektive analytikkl\u00f8sninger:<\/strong> <\/p>\n<\/div>\n\n

\n