Глава 4. Большие данные и аналитика (BDA)
«В океане информации большие данные и аналитика служат нашим компасом, освещая скрытые закономерности, преодолевая границы и прокладывая путь в будущее».
Автор
Что такое BDA
Большие данные и аналитика являются ключевыми компонентами Индустрии 4.0 и играют центральную роль в обеспечении отслеживания и мониторинга операций в режиме реального времени, а также анализа и интерпретации данных.
Большие данные (Big Data) – это структурированные или неструктурированные массивы данных большого объёма. Большие данные относятся к чрезвычайно сложным наборам данных, которые трудно обрабатывать с использованием традиционных инструментов и методов обработки данных. Они могут представлять собой структурированные данные, например те, что находятся в базах данных, а также неструктурированные данные, такие как текст, изображения или видео. Большие данные могут быть получены из самых разных источников, включая датчики, устройства или системы, а также через социальные сети, коммуникацию с клиентами и другие источники.
Аналитика (Analytics) – это системный численный анализ данных для выявления и интерпретации значимых закономерностей. Аналитика относится к процессу сбора, организации и анализа данных для получения информации и принятия обоснованных решений. Она включает использование передовых статистических и вычислительных методов, а также разработку алгоритмов и моделей для извлечения смысла и ценности из данных. Аналитика применяется для выявления тенденций, закономерностей и взаимосвязей в данных, а также для составления предсказаний или прогнозов.
Большие данные и аналитика (BDA) всё чаще используются в производстве и других секторах экономики для улучшения процессов принятия решений, оптимизации операций и внедрения инноваций. Они позволяют отслеживать и контролировать операции в режиме реального времени, позволяя выявлять тенденции, закономерности и возможности для улучшения, а также развивать творческие идеи и продвигать инновации на основе анализа и интерпретации данных. BDA стали катализатором трансформации производства и бизнеса на пути к Индустрии 4.0, используя возможности данных для получения ценной информации, принятия обоснованных решений и раскрытия неиспользованного потенциала.
В производстве BDA изменили правила игры, коренным образом преобразуя операционные процессы и прокладывая путь к интеллектуальным производственным системам. Исследование, проведённое международной консалтинговой компанией «McKinsey & Company», показывает, что производство, работающее на основе данных, может сократить время разработки нового продукта на 50% и снизить затраты на обслуживание на 20%.
Например, ведущие производители автомобилей используют BDA для оптимизации своих производственных линий и цепочек поставок. Анализируя данные в режиме реального времени с датчиков, встроенных в оборудование, они получают детальное представление о производительности оборудования, что позволяет осуществлять профилактическое обслуживание и минимизировать время простоя. Концерн «BMW», первопроходец в этой области, использовал BDA для улучшения контроля качества продукции и повышения эффективности производства, что привело к значительной экономии средств и удовлетворённости клиентов.
В секторе розничной торговли BDA позволяют компаниям понимать поведение и предпочтения потребителей с беспрецедентной точностью. Такие компании, как «Amazon» и «Walmart», применяют сложную аналитику для персонализации рекомендаций, оптимизации управления запасами и обеспечения безупречного обслуживания клиентов. Согласно исследованию «Forbes», организации, использующие стратегии, основанные на данных, демонстрируют увеличение прибыли в среднем на 6%.
В связи с экспоненциальным ростом медицинских данных поставщики медицинских услуг широко используют BDA для улучшения результатов лечения и ухода за пациентами. Один из крупнейших частных медицинских и исследовательских центров мира «Mayo Clinic», известный своим инновационным подходом к здравоохранению, использует расширенную аналитику для прогнозирования развития заболевания и определения индивидуальных вариантов лечения пациентов. Благодаря аналитике, основанной на данных, в «Mayo Clinic» добились высочайшей точности диагностики и удовлетворённости клиентов.
В финансовой сфере BDA революционизируют управление рисками, обнаружение мошенничества и инвестиционные стратегии. Банковские учреждения используют прогнозную аналитику для выявления потенциальных мошеннических действий, минимизации убытков и защиты активов клиентов. Кроме того, инвестиционные компании используют BDA для анализа рыночных трендов, оптимизации показателей портфеля и принятия обоснованных инвестиционных решений. Исследование, проведённое группой компаний «PwC», показывает, что использование BDA в финансовой сфере позволяет увеличить рентабельность инвестиций на 60%.
В целом, большие данные и аналитика являются основой Индустрии 4.0 и обеспечивают новый уровень эффективности, производительности и индивидуализации в промышленности и других секторах экономики. Те, кто сумеют использовать всю мощь данных, откроют для себя целый мир возможностей, внедряя инновации и формируя будущее своих предприятий и организаций. В следующих разделах главы мы углубимся в различные аспекты больших данных и аналитики, а также рассмотрим то, как они формируют Индустрию 4.0 и будущее производственно-экономических отношений.
Как
BDA
используются в производстве и бизнесе
Большие данные и аналитика (BDA) в контексте Индустрии 4.0 играют центральную роль в обеспечении отслеживания и мониторинга технологических операций в режиме реального времени, а также обработки и интерпретации данных.
Рассмотрим некоторые примеры того, как большие данные и аналитика используются сегодня в производстве и бизнесе:
оптимизация производственных процессов. BDA используются для оптимизации производственных процессов путём обработки данных, поступающих с датчиков, считывающих устройств и контролирующих систем для выявления тенденций, закономерностей и возможностей улучшения технологических процессов. BDA позволяют сократить количество отходов, повысить экономическую эффективность и производительность предприятия;
улучшение управления цепочками поставок. BDA позволяют лучше управлять цепочками поставок посредством анализа данных от поставщиков, контрагентов и клиентов для улучшения логистики, снижения затрат и поиска бизнес-партнёров. Это помогает существенно снизить затраты, сократить время доставки и повысить удовлетворённость клиентов;
повышение вовлечённости клиентов. BDA применяются с целью повышения вовлечённости клиентов за счёт анализа клиентской базы данных, социальных сетей и сведений электронной коммерции, для выявления основных трендов, закономерностей и предпочтений. BDA помогают предпринимателям персонализировать продукты и услуги, а также разрабатывать целевые маркетинговые кампании;
обеспечение безопасности. BDA способствуют обеспечению безопасности производства, своевременному выявлению отклонений в технологических процессах и операциях с помощью обработки и интерпретации данных с датчиков, устройств и систем, поступающих в режиме реального времени, а также позволяют предотвращать угрозы жизни и здоровью работников в процессе трудовой деятельности;
разработка новых продуктов и услуг. BDA используются для разработки новых продуктов и услуг посредством обработки данных от клиентов, поставщиков или партнёров для выявления предпочтений, трендов и возможностей для инноваций. Это даёт конкурентные преимущества в виде дифференцированных от других производителей продуктов и услуг;
прогностическое обслуживание. BDA используются для прогнозирования необходимости технического обслуживания техники и оборудования на основе данных, поступающих от датчиков или устройств в режиме реального времени. BDA может уменьшить непроизводительное время, повысить эффективность использования и продлить срок службы машин и механизмов;
контроль качества. BDA применяются для мониторинга производственных процессов и продуктов в режиме реального времени, выявления проблем с качеством и улучшения контроллинга продуктов. Это позволяет сократить количество дефектов, повысить удовлетворённость клиентов и обеспечить конкурентоспособность;
управление энергопотреблением. BDA играют большую роль в оптимизации энергопотребления в производстве и других секторах экономики путём применения анализа данных, поступающих из систем управления энергопотреблением и других источников. Это приводит к энергосбережению, снижению затрат на энергию, сокращению выбросов парниковых газов и повышает устойчивость энергосистем;
оптимизация цепочек поставок. BDA используются для оптимизации операций цепочек поставок через анализ данных от поставщиков, партнёров и клиентов для определения перспективных направлений, выявления закономерностей и путей совершенствования. BDA помогает снизить затраты, сократить время доставки и повысить удовлетворённость клиентов;
персонализация продуктов и услуг. BDA позволяют осуществлять персонализацию продуктов и услуг за счёт обработки и интерпретации данных от клиентов и других источников для выявления тенденций, закономерностей и предпочтений. Это повышает удовлетворённость и лояльность клиентов, расширяет клиентуру и формирует новые источники доходов.
В настоящее время большие данные и аналитика используются в самых разных секторах экономики для оптимизации операций, улучшения процессов принятия решений и стимулирования инноваций. Они обеспечивают новый уровень эффективности, производительности и индивидуальной настройки, а также помогают формировать будущее производства и бизнеса.
Преимущества и проблематика BDA в Индустрии 4.0
Большие данные и аналитика являются ключевыми компонентами Индустрии 4.0 и играют центральную роль в обеспечении отслеживания и мониторинга операций в режиме реального времени, а также анализа и интерпретации, поступающих данных. Каковы же преимущества и проблемы BDA в Индустрии 4.0 и как они формируют будущее производства и бизнеса?
Использование больших данных и аналитики предоставляет производству и бизнесу целый ряд преимуществ:
улучшение процесса принятия решений. BDA на основе системного анализа и интерпретации данных позволяют получать информацию необходимую для выявления возможностей улучшения производственных процессов или бизнес-операций. BDA помогают принимать верные управленческие решения, оптимизировать операции и стимулировать инновации;
повышение эффективности и производительности. BDA, благодаря контроллингу и отслеживанию операций в режиме реального времени, стимулируют исследование динамики рынка, изучение закономерностей, поиск путей совершенствования и получение дополнительной прибыли. В результате предприниматели получают улучшение логистики, сокращение количества отходов, повышение эффективности производства и бизнеса;
привлечение и персональная поддержка клиентов. BDA вследствие анализа взаимодействий и предпочтений клиентов предоставляют возможность персонализировать продукты и услуги, разрабатывать целевые маркетинговые кампании, повышать удовлетворённость и лояльность клиентов, расширять клиентуру и увеличивать объёмы продаж;
обеспечение качества и безопасности. BDA даёт возможность отслеживать и контролировать операции в режиме реального времени, что позволяет своевременно выявлять сбои и отклонения, устранять недостатки, избегать выпуска некачественной продукции и повышать безопасность работников;
получение конкурентного превосходства. BDA в целом направлены на разработку новых продуктов и услуг, дифференцирование продуктов и услуг от конкурентов, создание новых потоков доходов. BDA помогают предпринимателям получать конкурентные преимуществ на основе данных, поступающих от клиентов, поставщиков и партнёров в режиме реального времени.
Несмотря на очевидные преимущества больших данных и аналитики существуют проблемы, которые необходимо учитывать при построении Индустрии 4.0, в частности:
качество данных. Обеспечение качества и точности данных имеет решающее значение для надёжной интерпретации и получения значимого анализа или прогнозных данных. Недостоверные данные могут сформировать неправильные выводы, ввести в заблуждение, привести к ошибочным управленческим решениям и негативным последствиям;
безопасность и конфиденциальность данных. Защита данных имеет решающее значение в эпоху больших данных и аналитики. Неправильное использование или несанкционированный доступ к данным могут иметь серьёзные последствия, включая финансовые потери, ущерб репутации и юридические риски. Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных требует принятия соответствующих протоколов и реализации надёжных мер предосторожности;
управление данными и инфраструктура. Управление большими объёмами данных и их хранение требуют значительных ресурсов, включая оборудование, программное обеспечение и квалифицированный персонал. Это может стать проблемой для предприятий и организаций, особенно небольших, которым может не хватать необходимой инфраструктуры, опыта и компетенций;
квалификация и навыки. Для анализа и интерпретации данных требуются специальные навыки и опыт, включая квалифицированных специалистов по статистическому анализу, машинному обучению и визуализации данных. Поиск, стимулирование и удержание персонала с необходимыми навыками могут быть проблемой, особенно на конкурентном рынке труда;
культурные и организационные изменения. Внедрение больших данных и аналитики могут потребовать значительных организационных и культурных изменений, внедрения новых технологий и процессов, интеграции в бизнес-операции алгоритмов принятия решений на основе данных. Это может стать препятствием для развития предприятий и организаций, а также вступить в противоречие с культурными и поведенческими особенностями персонала. Сопротивление изменениям, боязнь увольнения или незнание подходов, основанных на данных, могут помешать продвижению культуры принятия решений на основе данных и успешному внедрению BDA.
Обеспечение качества и точности данных, защита безопасности и конфиденциальности данных, управление данными и их хранение, а также поиск и удержание сотрудников со специальными навыками, являются критически важными факторами успешного применения BDA в Индустрии 4.0.