工业Dataops的相关性和重要性是什么？

从制造的角度来看，与数据相关的数据和操作在创建和维护具有竞争力、创新性和敏捷性的设施方面发挥着重要作用，同时不会带来高风险或其他负担，比如过多的库存。仅仅有数据并不足以保持领先——关键在于你如何利用它。作为一种数据分析方法，DataOps通过使用自动化、统计过程控制和敏捷方法来减少进行高精度分析的时间，从而使制造商能够更快地使用他们收集的数据，并具有更高的信心。

对于制造商来说，良好的DataOps意味着在一个不断上升的市场中占据主导地位，以及在不知情的情况下进入市场而产生冗余库存。它可以帮助制造商掌握可能对业务产生重大影响的不断变化的需求、供应链和物流信息，以及任何快速、高精度使用数据的信息。

数据本身是一种原始资源，可以与原油进行比较。就其本身而言，它的基本形式和它没有太大的关系。但石油和数据都有潜力。就像我们将石油提炼成天然气，然后将其燃烧为超级汽车和火箭飞船提供动力一样，数据也可以通过工业数据操作系统(Industrial DataOps)优化的流程进行提炼，将原始数据转化为分析数据，然后用于快速、科学地推动商业决策。

Dataops在行业4.0中的作用是采取机器创建和收集的所有信息，如IIOR设备，并有效地将它们融入精制，可用的商业“燃料”以驱动决策，而不是留在数据仓库，未审视。

什么是工业数据ops ?

1. 连接数据是各自为政和数据混杂的地方。这允许进行更深入和更复杂的分析，否则是不可行的。互联数据利用IIoT、云和边缘技术（支持我们在MachineMetrics提供的技术）。
2. 策划数据当数据以一种可用的形式汇集在一起时。数据工程师基本上收集相关的数据位，并对其进行清理分析，以确保结果尽可能准确。他们收集了大量的数据，并将其缩减为与特定问题或场景相关的内容。
3. 上下文数据它增加了信息和专业知识的层次，为它提供了数据本身无法显示的背景。如果一条生产线在发生设备故障后的15分钟内启动和停止三次，那么很有可能每次“启动”都是在测试更换的零件的功能性、准确性和对齐度。行业专家可以发现这一点并提供背景，然而，从数字上看，这很容易被误解。
4. Cyber-confidential指的是对网络安全的需求与增加的连接和定制同步扩展。必须不惜一切代价保护客户数据，但这可能会使安全和数据治理专业人员的问题复杂化。

公司被无法使用的数据淹没了

正如上面提到的，许多公司正在承受数据存储的压力。由于没有方法将数据置于背景和管理之下，许多人将他们努力收集的数据囤积起来，却没有办法阻止这些庞大的数据，并真正利用这些信息来做决策。对于工业4.0设备的早期采用者来说尤其如此，他们希望在数据收集后得到即插即用的结果。相反，公司发现他们收集的大部分数据并不包含他们所需要的信息——至少在目前的形式下是这样的。从本质上说，他们有原油仓库没有提炼原油的精炼厂或设备，而不是他们以为要购买的纯汽油。其中一些数据包含客户信息，使公司面临零增值的风险。

为了克服这一点，公司需要管理信息流以及标准化、规范化和上下文化数据。有了正确的连接性、安全性和分析环境，公司可以将数据流转化为见解，而不是负担。

dataops和devops之间的区别

Devops是软件开发和信息技术操作的融合。它的重点是以高品质和可预测性在规模上快速开发。

DataOps也寻求提高质量和速度以及可预测性和可伸缩性，但DataOps的重点是数据分析而不是软件工程。

工业数据ops的好处

随着Dataops的关键是用于有效收集和使用数据的系统，制造商都有无数的有形益处。以下是工业组织的一些主要优点，使数据运营计划成功：

• 通过打破筒仓和部门之间的界限，通过导致每个人共同努力的方式进行协作和通信。
• 通过使用自动化，更快地生产和增加的灵活性来自更快的洞察力和短暂的测试周期。
• 质量和可靠性均获得DATAOPS的增强，因为在任何重大变化之前，期间和之后都有不断监测问题和瓶颈。它与相同的静脉一样持续改进精益生产和改善．
• 自助服务可以减少由于更容易开发和部署而对专家的需求使企业用户能够开发自己的解决方案并快速地看到它们。
• 提高安全性和管理数据流入
• 管理不一致性并添加上下文，标准化和归一化以使其可用

工业Dataops用例

DataOps有各种工业应用程序，它们支持工业4.0不断发展和复杂的数据环境。首先，DataOps有助于简化整个组织中数据和分析的使用，提供对组织不同级别和部门的可见性和方便访问。下面我们将介绍一些工业数据操作的主要用例。

数据仓库和数据管理

数据仓库和数据管理与DataOps得到改进,从一个复杂的风景充满了无法解释的和杂乱无章的数据过载成流线型过程,允许更快,更灵活的动态决策和自动化,解放思想和其他资源专注于完成其他工作。MachineMetrics可以从整个生产车间的机器上获取大量数据，然后将该数据转换为可用的东西例如，有组织的、标准化的信息格式可以实时结合在一起，为决策提供动力，或者通过云进行深入、深刻的分析。

仪表板和报告

仪表盘和报告是制造业的主要产品。从曾经不起眼的白板到直观，数字显示今天长期以来，测量和跟踪结果一直是制造商下一步的指导方针。有了MachineMetrics仪表板，你就不必担心白板上的不准确或不可读的笔迹(或忘记在信息被删除之前记录信息)。相反，您可以访问任何生产数据，无论是当前班次的零件计数还是一年前的机器利用率。你甚至可以为你的观众定制你的显示器，这样工人就可以看到需要生产多少零件以及它们是否在轨道上，而主管和主管可以看到大局——所有这些都只需简单的点击。

的机械测量当前轮班仪表板收集和显示车间机器上的实时数据，以便操作员和经理了解生产情况。

数据科学

数据科学和Dataops携手共进。在这个联盟中，数据科学从实验领域移动到日常使用中，交付利益相关者可以容易地看到的投资回报率。在MachinImetrics，我们的工具创建了有效的管道，帮助数据科学家以先前闻所未闻的方式通过问题速度，特别是由于我们的数据转换引擎，他们花费更少的时间清洁数据。例如，制造商可以利用他们的内部团队或与MachinimeMetrics数据科学团队合作预测和预防工具故障．

应用程序开发

应用程序开发也从DataOps中得到了提升，其中流线型、自定义和通信功能是这些好处的重中之重。有了MachineMetrics，你可以得到预先构建的应用程序，可以让你的组织在短时间内看到ROI。另外，您可以构建自己的自定义应用程序，使数据按照您希望的方式工作。更不用说与其他系统(ERP, MES, CMMS)轻松集成的能力构建自动化工作流．没有限制。

什么是工业数据操作平台？

Industrial DataOps平台在数据生命周期的各个层次上管理DataOps，从数据源到数据消费。这是一种简化的数据管理方法，与不同的DataOps功能相比，它具有较高的标准化和准确性，以及超高的周转速度。通过Industrial DataOps平台，数据可以无缝地流经清理和精炼过程，并转化为可用于做出业务决策的可视化和报表。

工业DataOps解决方案通常包括本地边缘处理以及云处理的能力，在缩放的安全功能，以便保护工业环境以保护数据，与其他工业IT系统的连接，清洁和上下文数据，并管理信息流。

DataOps平台的目标是帮助制造商尽可能快速有效地利用其数据推动价值。按照这种逻辑，数据只是达到目的的手段，最终目标是提高生产效率的决策。但要做到这一点，唯一的办法是有一个收集、转换和访问数据的程序来推动决策。这是工业数据运营平台蓬勃发展的地方。