Veriyi Dijitalleştirmenin Zorlukları ve Başa Çıkma Yöntemleri

Dünya değişiyor ve dijitalleşiyor. Bu dönüşüm, günlük faaliyetlerimizin birçoğuna - iletişim kurmak, bilgi sahibi olmak, satın alımlar yapmak - ve aynı zamanda ekonomik modellerini yeniden icat etmek için yeni teknolojiye dayanan şirketlerde de bir etkiye sahiptir. Amaç: Daha verimli, daha işbirlikçi ve daha akıcı hale getirmek.

Aslında, dijital dönüşüm iki temel faktöre dayanır: hızlanma (değişimlerin akışkanlığı ve artan verimlilik) ve görevlerin yaygın erişilebilirliği (daha az silo, daha fazla işbirliği). Bir şirkette, bu dönüşüm çeşitli biçimler alır: olası müşterilerin görünürlüğünü iyileştirmek ve daha yüksek verimlilik için iş süreçlerini otomatikleştirmek için bir CRM, işbirlikçi çalışmayı optimize etmek için bir intranet, çevrimiçi verileri depolamak için bir Bulut, SaaS modelleri ile kurulum vb.

Bu araçlar, daha rekabetçi bir dünyada rekabetçi kalmak söz konusu olduğunda bir altın madeni. Ancak, maksimum verim elde etmek için, hepsi bir faktöre indirgenir: dijitalleşme.

Veri merkezciliğine giden yolculukta, özellikle finans, telekom şirketleri gibi firmaların devasa verileri analiz edebilen bir analitik yığını oluşturması gerekir.

Dijitalleşme, şirketler, topluluklar, şehirler, büyük ve küçük kuruluşlar tarafından benimseniyor olduğundan, var olan zorlukları değerlendirmek ve ele almak çok önemlidir. Nesnelerin interneti (IoT) için blokaj haline gelebilecek zorluklar, büyük veri vaatlerini azaltabilecek zorluklar, yapay zeka, sanal gerçeklik veya biyo teknoloji alanlarında gelecek vaat eden umut verici yenilikleri zorlayabilecek konulardır. Organize ve uygun bir şekilde ele alındığında büyük iş fırsatları haline gelebilecek zorluklar. Aşağıda sayısallaştırmanın getirdiği zorlukların listesi hiçbir şekilde tamamlanmamıştır, ancak en önemlileri ele alınmaktadır.

Herşeyi Bağlama Sanatı

IoT'nin ve dijitalleştirmenin katlanarak büyümesiyle, her şeyi güvenli ve sorunsuz bir şekilde birleştirmek, gerçek bir sanat haline geldi. İhtiyaç duyulan şey, endüstrinin büyüyen bir dizi erişim teknolojisine, uç cihazlara, sensörlere, yazılım katmanlarına, analitiğe ve çözümlerin bir araya gelmesine imkan veren mimarileri mümkün kılmaktır. Bu tür mimariler, ortaklaşa bir ekosistemde ortak olmak ve ortak olmak için anlaşma gerektirir.

Standartlar

IoT'nin gelişimi piyasadaki standart eksikliğinden muzdarip bir durumdadır. Özel protokoller ve parçalanmış pazarlar istisnadan ziyade kuralı kanıtladı. Standartlar olmadan, IoT olgunlaşamaz. 2015 ve 2016 yılların değişim ve bunun gibi bir çekim noktası olduğunu kanıtladı. Tüketici pazarı tarafında standartların ortaya çıkması hâlâ erken safhalarında, sanayi tarafında, cadde sayısallaştırmasında veya LoRa gibi yeni teknolojilerde, standartlar ortaya çıkmakta ve belirli protokoller fiili standart haline gelmektedir. Bununla birlikte, yapılması gereken çok iş var ve piyasada “kendini standardize etme” çabaları, IoT'nin genel gelişimine büyük bir destek sağlıyor.

Büyük veri (Big Data)

Büyük veri genellikle “yeni petrol” olarak adlandırılmaktadır. Büyük verileri toplamak ve kullanmak temelde yaygınlaşmakla birlikte, özellikle kamuya açık alanlarda, mülkiyet, mahremiyet ve siber güvenliğin arka planda kalmasıyla ilgili konularla ilgili pek çok konu kalmaya devam ediyor. Verileri kim koruyor ve koruyucuyu koruyor? Ne özel sektör ne de hükümet, gizlilik duyarlı verilerin yönetişiminin tam olarak sağlanmasını sağlamak için sadece güvenilebilir. Bu zorluğu yeterince ele almak, günümüzün ve çağımızın en önemli organizasyonel konularından biridir.

Güvenlik

Dijitalleşmeyi ele alırken siber güvenlik herkesin aklında. Dünya şu anda saniyede 2,5 milyon siber güvenlik tehdidi ile ilgilenmektedir. Anlaşılır ki, iş liderlerinin %60'ı siber risklerden dolayı yenilik yapmaya isteksizdir. Siber güvenlik, büyük bir meydan okuma ve aynı zamanda büyük bir fırsattır. Ortalama olarak, ortak bir ihlalin tespiti, etkilenen kuruluşu 100 ila 200 gün arasında keşfeder.

Yetkinlikler ve İşler

Sayısallaştırma ve doğru profesyoneller için yarattığı talep - mühendisler, ağ ve çözüm mimarları, büyük veri analistleri, vs. - eğitim enstitülerinin eğitim vermesinden daha hızlı büyüyor. Sadece Avrupa'da, 2020 yılına kadar yaklaşık 1,2 milyon BT ile ilgili işin açılmasının beklenmesi beklenmektedir. Ancak bu bir zorluktur, ancak yine bu da üniversiteler, teknik okullar, hükümetler ve teknoloji endüstrisi için bir fırsat yaratır.

Değer Kanıtı

Tüm dijitalleşme çabalarının özünde teknoloji vardır. Ne var ki, bu çabaların benimsenmesine neden olan şey, o kadar çok kavram kanıtı değil, Değer Kanıtıdır. Birçok IoT çözümü, parasal, sosyal ve çevresel anlamda, değerin kanıtlandığı bir aşamada kendini bulur. Uygun iş mimarilerini oluşturmak sadece bir zorluk değil, piyasadaki birçok kişi için bir fırsat - ve hızlı bir şekilde gerçekleşiyor.

Anlama ve Beklenti Etkisi

Dijitalleşme, bir ekonomi devrimini tetikliyor. Bu alandaki ünlü düşünce lideri olan Jeremy Rifkin'in sözleriyle: “Nesnelerin İnterneti, ekonominin büyük bir bölümünü potansiyel olarak sıfır marjinal maliyetlere çekebilen, tarihteki ilk genel amaçlı teknoloji platformudur.”

Verileri sayısallaştırma : dijital dönüşümünüzü düzenlerken önemli bir adım

Roma bir günde inşa edilmedi ve sadece birkaç tıklamayla dijital dönüşümü gerçekleştiremeyeceksiniz: Birkaç adım atılmalıdır. Birincisi, verileri sayısallaştırmaktır: hem gelen hem de giden akışlar dahil olmak üzere, dönüşümde size yardımcı olacak tüm unsurları dijitalleştirebileceğiniz önemli bir önkoşuldur.

Dijitalleşme tüm kurumsal alanlarda uygulanabilir. Temelde iki büyük adımı gerektirir:

Mevcut fiziksel belgeleri dijital formata dönüştürme
Doğrudan dijital belgeler oluşturmak ve kağıdı tamamen atlamak

% 100 dijital veri yönetimi, daha fazla işleme verimliliğine ve daha az risk kaybına eşittir. Aynı zamanda, kurulu iş süreçlerini dijital hale getirme ve her birinin işbirlikçi bir ortamda oynayacağı rolleri tanımlamak için bir fırsattır - dijitalleşme sorumlusu kim olacak? En uygun yazılım çözümünü kim seçecek?

Bu yolculuğun her adımında önemli bir yatırım gerekiyor. Uygun algoritma ve veri modellerini geliştirmek için büyük veri (Big Data) mühendislerini ve veri bilimcilerini (Data Scientist) ihtiyaç duydukları uzmanlık ile işe almaları gerekmektedir. Ama bu doğru yol mu? Ana işinizin görünümünü kaybedebilir misiniz? İş ortaklarınızı gemiye getirme zamanı geldi mi?

Hiçbir Havayolu Şirketi Kendi Uçaklarını Yapmıyor

Bir zamanlar, “Havayollarının kendi uçaklarını yapmamasının bir nedeni var” dendiğini duymuştum. Sahne arkasındaki şeylerin çoğunun sorumluluğunu kabul etmek - gelişmiş metalurji ve üretim süreçleri, motor yönetimi, uçuş kontrol sistemleri vb. - Çok pahalı ve ana işlerinin içinde değil.

Havayolu şirketi, insanları ve eşyaları taşırlar. Havayolu şirketleri bu ana işlerini yaparlarken herhangi bir uçak tipini ve modelini kullanılabilir. Dolayısıyla, kendilerini özel iç mekanlar, olanaklar, fiyat ve zamanlama ile ayırt edebilecekleri halde, uçağın kendisinin inşasıyla uğraşmazlar. Araştırma, geliştirme, garantiler, güvenlik iyileştirmeleri, aynı tür düzlemde bulunan tüm havayolları için kanıtlanmıştır.

Aynı şekilde büyük veriye sahip şirketler de ağ ekipmanı sağlayıcılarından ağ ekipmanı satın alarak aynı şeyi yapar ve kendilerini ağın tasarımı ve çalışması aracılığıyla farklılaştırır. Benzer şekilde, tam yığın analitik (full-stack analytics ) bir iş ortağının eşleştirilmesi, analitik yolculuğunu hızlandırabilir ve şirketlerin işlemlerinin ve müşteri deneyimlerinin optimizasyonu yoluyla kendilerini farklılaştırmasını sağlayabilirler.

Sahip Olduğunuz Veriler Neye İhtiyaç Duyar?

Mesela telekom analitik çerçevesi, kurumsal analitik çözümlerinden çok farklıdır. Ne kadar uzman olduğunu düşünün; Radyo erişim ağınızdan (RAN) günde trilyonlarca kayıt topluyorsunuz ve abonelerin deneyim kalitesini en üst düzeye çıkaracak bir politika oluşturmak için bunları ağ geçitlerinden elektronik veri kayıtları ile birleştiriyorsunuz. Şimdi, bir baz istasyonunun 15 dakika içinde tıkanacağı tahmin edilebilir ve çok yönlü bir analitik sorununuz var.

Çok fazla veri hacmi akıl almaz ve yine de bu verilerin çoğunun zaman değeri çok kısadır. Bu, veri ambarındaki diske veri yazmanın ekonomik olmayabileceğini gösterir.

Örneğin, anında işle (compute-first) mimarileri analiz maliyetlerini azaltmaya yardımcı olabilir. Bir veri triyaj işlemi gerçekleştiren akıllı toplayıcılar kullanılmalıdır, bu nedenle kalan veri atılırken, veri akışının yüksek değerli kısımları toplanır ve analiz edilir. Dağıtılmış ağlarda bu genellikle toplama noktasında gerçekleştirilir. Bu, analiz sürecini hızlandırırken, doğru maliyet için doğru zamanda bilgi sağlayarak, taşıma ve depolama maliyetini azaltır.

Geleneksel akış mimarilerinde, ağın bu dağıtılmış bölümlerinden veri toplamak, verileri kaynaktan kaynaktan analiz platformuna taşımak için büyük bir taşıma kapasitesine ihtiyaç duyar. Taşıma ve depolamak çok masraflıdır ve analitik uygulamaların yaygınlaştırılmasında önemli bir engeldir. Ağ kenarında büyük verileri toplayabilmeleri gerekirken, aynı zamanda verileri gerçek zamanlı olarak değerli olana indirebilirler. Bu, maliyetleri düşürür ve çok ihtiyaç duyulan kaliteli verileri sağlar.

Sektörler, gün geçtikçe büyüyen açık kaynak ve ticari büyük veri teknolojilerinin sayısı ile hayal edebileceğinden daha hızlı hareket ediyor. Bu teknolojiler labirentinde, işiniz için uygun iş-ortaklarınızı nasıl seçersiniz? En iyi hesaplama verimliliğini, ölçeklendirmeyi ve özellik zenginliğini sağlarken doğru teknolojileri seçmenin ve bunları entegre etmenin karmaşıklığı çok fazla olabilir.

İmkansız mı? Ne münasebet. Ama zamanın en iyi kullanım şekli bu mudur? Aşağıdaki özelliklere sahip bir analiz iş ortağı düşünün:

Büyük veri ortamlarını analitik ile birleştirmede yılların uzmanlığına sahip
Sektör uygulamalarını üretim ortamlarında dağıtma deneyimi olan
Sizinle birlikte yenilik yapmak için alan uzmanlığı olan

Bu, kendi geliştiricileriniz ve büyük veri ekiplerinizin, bir uçağı uçurup milyonlarca aboneye hizmet sağlayıp sağlamadığı, en az zamanla ana faaliyetinizden en fazla değeri almasını sağlar.