Tirer le meilleur parti du Big Data

Près de 20 ans après que l'expression « big data » a été inventée, les fabricants ont réalisé que le secret pour tirer le meilleur parti du big data n'est pas la quantité mais la qualité. En veillant à ce que les données collectées et les analyses effectuées correspondent étroitement aux objectifs de l'entreprise, les entreprises peuvent améliorer leurs opérations et rester compétitives.

Il a été prouvé que les systèmes de Big Data bien optimisés contribuent au développement de nouveaux produits, à une prise de décision plus intelligente et à des réductions de temps et de coûts. Intel, l'un des plus grands fabricants de processeurs au monde, a estimé une économie de 30 millions de dollars en rationalisant ses processus d'assurance qualité grâce à l'analyse des mégadonnées.

Il est temps d'élaborer une stratégie

Selon Actify.com, 33% de toutes les données pourraient être utiles lors de l'analyse. Cependant, les entreprises ne traitent que 0,5 % de toutes les données. En incorporant une stratégie de données d'entreprise, les organisations peuvent s'assurer qu'elles traitent des données utiles et que le temps n'est pas gaspillé sur le reste. Une bonne stratégie de données garantira également que les processus sont universels dans l'ensemble de l'entreprise afin que les données soient bien gérées, traitées et traitées.

Pour créer une stratégie de données d'entreprise, il y a quatre principes clés à considérer. Premièrement, la stratégie doit être pratique et facile à mettre en œuvre. Il doit également être pertinent et adapté spécifiquement aux objectifs de l'entreprise, ainsi qu'évolutif et adaptable pour suivre les tendances actuelles. Enfin, la stratégie doit être appliquée de manière universelle dans l'ensemble de l'entreprise et facile à mettre à jour si nécessaire.

Soyez prêt

Grâce à la technologie des capteurs intelligents, les fabricants peuvent capturer et analyser les données de presque tous les types de machines impliquées dans leurs processus. Ces informations peuvent être utilisées pour surveiller des pièces individuelles, telles que des moteurs ou des joints, afin de prévoir les défaillances mécaniques à venir. À leur tour, ces prédictions peuvent éviter les temps d'arrêt inutiles et les coûts liés à la maintenance d'urgence, car les fabricants sont en mesure de résoudre un problème avant qu'il ne cause des problèmes.

L'avantage de savoir quand votre équipement est susceptible de tomber en panne signifie que la maintenance nécessaire ou la commande d'une pièce spécifique peut être planifiée longtemps à l'avance, garantissant ainsi le bon fonctionnement de vos systèmes sans aucun défaut inattendu. Il s'agit d'une amélioration par rapport à la simple maintenance planifiée, car cela signifie que la maintenance n'est effectuée que lorsqu'elle est nécessaire.

Le Big Data, souvent défini par les trois V de Doug Laney, a conduit à de grandes améliorations stratégiques et opérationnelles. Cependant, pour obtenir les meilleurs résultats pour votre organisation, n'oubliez pas de considérer la quatrième valeur V -. S'assurer que vos mégadonnées sont pertinentes et de haute qualité sera toujours plus important que la quantité.

À propos de l'auteur

Mark Howard est le directeur d'EU Automation, un fournisseur d'équipements industriels.