海外コメンタリー

オペレーショナルインテリジェンスシステムの実現には何が必要か - (page 3)

John Weathington (Special to TechRepublic) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子

2017-02-27 06:30

 これを実現するうえで、最初にすべてのプラントにおけるリスクプロファイルを理解する必要があった。そこで作業を終わらせることもできたが、われわれはそうしなかった。OIを実現する機会だと認識したわれわれは、同様の処理技術を用いているプラント間でのリスクプロファイルを比較する方法について、ブレインストーミングを実施した。こういったことを実現するには、運用データを絶え間なく監視し、リアルタイムでリスクプロファイルを評価する必要があるため、1度限りの取り組みでは済まない。また、この種の評価をサイト単位で続けていくことも可能だが、同様のプラントからのOIを含めることでリスクプロファイルはずっと正確なものとなる。

まとめ

 ボリュームの問題は、ビッグデータにおける最大の難問であり、多くの企業のビジネスオペレーションは大量のデータに振り回されている。運用データに対するビッグデータアナリティクスの適用は、活路を見出せるのであれば、OIの取り組みを大きく前進させる素晴らしい方法と言える。

 保有しているあらゆるサイトからの運用データをすべて集約、処理するための素晴らしいテクノロジが必要だからといって、すぐさまビッグデータストアに飛びつき、ハードウェアの購入に向かう必要はない。まずは戦略的スコアカードから手を付け、データとサイトを対応付ける方法について徹底的に分析してほしい。

 すべてがあるべき場所に収まったのであれば、優れたビジネスケースができあがったことになるため、それに従って作業を進めてほしい。運用面での有益な洞察があなたを待ち受けているはずだ。

この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。

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