Автор Сальваторе Саламоне

Непрерывная аналитика опирается на платформы, архитектуры и программное обеспечение, которые позволяют организациям собирать, упорядочивать и анализировать данные, чтобы обеспечивать быстрые действия в ответ на события в реальном времени.

Сегодня компаниям необходимо быстро принимать решения, поскольку события происходят на основе анализа потоковых данных из нескольких источников. Это сильно отличается от того, как организации работали раньше. И это требует изменений в способах сбора, анализа и включения данных в бизнес-процессы.

Правильно реализованный подход позволит компаниям стать активными, а не реактивными. Это означало бы радикальные изменения в том, как работают предприятия.

В прошлом компании принимали меры после того, как событие происходило. Это может включать в себя такие вещи, как совершение мошенничества, прекращение операции из-за отказа части или оборудования, наличие дефекта на рынке или услуга, не соответствующая спецификациям или ожиданиям клиентов.

Реагировать на такие события после того, как они произошли, плохо для бизнеса. Наносится ущерб репутации компании, и это может повлечь за собой значительные финансовые последствия. Примеры затрат, понесенных после возникновения проблемы, включают:

  • Преступники, участвующие в сложных схемах мошенничества с идентификацией, украли 16,8 миллиарда долларов в США в прошлом году. Финансовые учреждения редко возвращают эту сумму, и многие должны платить штрафы и услуги кредитного мониторинга в течение нескольких лет за каждого пострадавшего.
  • Средняя оффшорная нефтегазовая компания испытывает около 27 дней незапланированного простоя в год, что может составить 38 миллионов долларов убытков.
  • Необнаруженные дефекты автомобильной продукции могут повлечь за собой огромные расходы, комиссионные сборы и ущерб для репутации. Несколько случаев иллюстрируют масштаб проблемы. Среди них отзыв 800 000 автомобилей из-за проблем с замком зажигания, 6,5 млн шин из-за дефектов и 100 млн надувных подушек безопасности. Предполагаемые затраты на отзыв, иски о возмещении ущерба и сборы за урегулирование этих проблем составили, соответственно, 4,1 миллиарда долларов, 5,6 миллиарда долларов и 24 миллиарда долларов.

Что, если бы предприятия могли обнаруживать проблемы, которые привели к такому мошенничеству, простоям и дефектам, и предпринимать корректирующие действия, чтобы их остановить? Это сэкономило бы все эти деньги.

Традиционные аналитические подходы просто не могут помочь. В случае мошенничества анализ может помочь выявить отклонения от нормальных транзакций. Но в лучшем случае традиционный анализ может помочь понять, что произошло после того, как вор совершил преступление.

Что необходимо, так это возможность изучать ситуационные данные и использовать алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), чтобы обнаруживать, что что-то не так в режиме реального времени, и предлагать или предпринимать действия, чтобы остановить это автоматически.

В случае мошенничества такой анализ позволит финансовому учреждению остановить транзакцию.

Аналогичный подход можно использовать и в случае внутрискважинного оборудования. Данные, собранные датчиками, встроенными в оборудование, могут помочь определить в режиме реального времени клапан, прокладку, уплотнительное кольцо или болт, которые могут выйти из строя. Деталь может быть заменена немедленно, что предотвращает любые незапланированные простои и связанное с этим время на выявление основной причины проблемы.

То же самое относится и к автомобильной продукции. Устройства Интернета вещей (IoT) могут быть интегрированы в производственную линию для измерения температуры, химического состава, давления и любых параметров, влияющих на качество. Анализ этих потоковых данных по мере изготовления деталей и применение методов искусственного интеллекта или машинного обучения может помочь обнаружить дефекты до того, как будут произведены сотни тысяч продуктов, предотвращая их отказы при использовании на дорогах.

Введите непрерывный анализ

Описанный выше подход по существу описывает основные возможности непрерывного интеллекта. Непрерывная аналитика опирается на платформы, архитектуры и программное обеспечение, которые позволяют организациям собирать, систематизировать и анализировать данные, чтобы обеспечить быстрые действия в ответ на события в реальном времени.

В отличие от традиционной аналитики, она опирается как на анализ исторических данных, так и на данные в реальном времени из различных источников. Эти данные могут включать сообщения электронной почты, потоки кликов, социальные сети, журналы данных и информацию с датчиков и устройств IoT. Кроме того, CI использует AI и ML для дальнейшего улучшения традиционной аналитики, используемой для таких наборов данных.

Первые шаги к автоматизации

Такие возможности дают предприятиям новые инструменты для повышения операционной эффективности, сокращения времени простоя, а также улучшения и укрепления взаимодействия с клиентами. По сравнению с обычной аналитикой и бизнес-аналитикой (BI), CI предлагает ситуационную осведомленность, предписывает действия и позволяет компаниям действовать на опережение.

CI может радикально изменить обычные бизнес-операции. Внедрение CI в процессы и системы позволяет компаниям перейти от реактивных организаций, предпринимающих действия после того, как произошел инцидент, к проактивным, предпринимающим действия для предотвращения инцидента. Таким образом, бизнес может прервать мошенническую транзакцию в процессе или устранить проблему на сборочной линии до того, как дефекты повлияют на качество продукта.

Это только основное преимущество CI. Если усилия по CI сочетают предписывающую аналитику с AI и ML, помимо знания того, что что-то происходит в режиме реального времени, решение может подсказать, какие действия необходимо предпринять. В результате процесс принятия решений может быть стандартизирован во всей организации. Например, правила на основе ИИ могут быть разработаны на основе знаний экспертов компании. Если возникают условия X, Y и Z, предпримите действия A, B и C. Затем эти знания станут доступны, например, работникам в удаленном офисе, которые могут не обязательно знать, что такие события в реальном времени указывают на мошенническую деятельность или производственные проблемы. происходят. При таком использовании CI действует как экспертная система, обеспечивающая поддержку принятия решений в режиме реального времени.

Предприятия также могут поднять CI на более высокий уровень. Зная, что что-то происходит в режиме реального времени и какие действия необходимо выполнить, почему бы просто не автоматизировать все и не создать систему для выполнения соответствующих действий? Конечно, бизнес-процесс можно остановить или изменить на основе анализа потоковых данных в реальном времени в решении CI. И, возможно, однажды роботизированная система сможет заменить дефектную деталь до того, как это приведет к остановке сборочной линии.

По теме: Непрерывный анализ данных

Первоначально опубликовано на https://www.rtinsights.com.

Для получения дополнительных статей и ресурсов по непрерывному анализу посетите наш ресурсный центр непрерывного анализа здесь. Чтобы получать последние новости и идеи в области CI на свой почтовый ящик, подпишитесь на нашу рассылку новостей Continuous Intelligence, выходящую раз в две недели.