企业数据的物联网
 

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根据Gartner的研究,在2016年将有6.4亿连接的设备,同比增长30%,从2015年起在企业,其中包括通用或跨行业的设备以及所发现的只在特定的垂直行业特定的设备。

随着物联网(IOT),互联网已经从两种类型的设备到关键的全球业务决策的最前沿推企业数据,自动化的赌注都大幅提升。为了让企业充分利用物联网所带来的好处是永远在线的,数据收集的连通性,他们必须确保质量,合理支配数据所驾驶的最好的经营策略成为可能。

提高数据质量,并采用新的数据流

从工厂车间的设备产生的数据在生产流水线正在使用可能包括大量的信息,但如果它是准确的唯一有价值的。在互联世界中,数据的自动化可以带动库存,基本上跑业务。使用“智能”的数据,如实时的仓库条件下,库存波动和资产的反馈往往漏斗到企业资源规划(ERP)等企业系统,但他们是否准确和相关的可以为企业非常昂贵的后果。

企业需要确保数据驱动的业务流程是正确的,相关的实时业务决策。具有大数据量和管道快速访问数据,该过程可以成倍更快分解。由于自动化的速度,企业根本无法承受犯错误。

质量数据是推进是高度数据驱动的,特别是关于制造,供应链和货物的移动业务的关键。随着物联网变得更加普及和提高的数据流,企业需要准备的质量数据完全集成到他们的商业模式。

确保数据治理:设置和强制执行政策

公司如何确保所收集的数据是准确的核心?与在物联网的上升,也有更高的安全性问题,围绕谁拥有数据,谁可以访问看到的数据,并在数据的来源。良好的数据管理,确保高质量的数据,即,是正确和相关公司的运营数据。

目前对改善应用程序数据管理和数据治理能够设置势头和对数据执行政策。企业策略应适用于该系统内工作,以确保结果的一致性的所有数据流。例如,对于严重依赖于数据业务,知道什么时候库存所剩不多或者哪些产品出货量在过去的12小时,这是管理并在某种程度上,它与企业战略的其余部分兼容的管理数据的关键。

随着物联网的兴起,有来自各种不同的源系统的数据来很大的数额。这些数据随后用于下游驱动报告,这将最终帮助影响了整体造型的业务决策。例如,许多企业使用RFID的追踪商品离开仓库和交付。更为收集可用于预防性维护整个系统并发出警告即将发生的问题的数据。

对于这两个例子中,如果出现问题,数据管理系统,将检测问题并告知数据所有者对违反政策,他们可以根据预先确定的工作流和以前在治理解决方案提出的方案采取行动。

数据治理的另一个主要方面是建立,使他们能够被视为可靠的各种数据的所有权。正确的数据管理可以让企业有信心,该公司的政策正在执行和使用过程中或报告中出现从数据采集点下游的问题都可以追溯到原点。管道沿线的任何问题也可以被精确和通知可以推广,从而使企业能够正常运行。

最佳实践企业治理地址的数据质量问题,数据错误,可以从机器故障和违规时,多个系统或数据集来自不同接入源走到了一起可能出现的发展。

如果有任何企业数据是不正确的,不相关或不符合公司的系统的其余部分,整个过程可以分解并导致大量的错误和浪费资本。多个互连的设备和技术系统交付承诺显著加快供应链,客户履行,制造,物流和世界各地的其他业务领域。治理可以设置和实施公司的数据政策,再加上建立持续的质量,可靠的数据的正确步骤,应该是希望收获物联网所带来的好处到未来的最终目标。