Управление мастер данными IoT с помощью MDM-систем. Часть 1

Мастер-данные – это ключевые для бизнеса данные. Чаще всего это – данные о клиентах или продуктах компании.  Для управления ими используются специализированные решения – MDM-системы (Master Data Management). Такие системы собирают данные в единые «золотые записи» для каждой бизнес-сущности (отдельный поставщик или клиент), показывают взаимосвязи между такими записями. Кроме того, они стандартизируют данные, повышают их качество, распространяют среди заинтересованных сотрудников. Можно ли использовать MDM-системы не только для мастер-данных, но и для управления данными, собранными с помощью интернета вещей (IoT)? Читайте размышления об этом Праша Чандрамохана. Праш работает маркетологом в Informatica и отвечает за Informatica Master Data Management.

Про сценарии использования мастер-данных в телеком-компаниях читайте в другой статье блога. Больше реальных результатов  управления данными с помощью MDM-систем ищите здесь.

Трудности создаёт не сбор, а управление данными

Исследовательская компания HIS предсказывает, что в 2020 году количество датчиков интернета вещей вырастет до 30,7 миллиардов устройств. В 2025 году – до 75,4 миллиардов. Интернет вещей будет применяться во всех индустриях. Не будет значения, в какой области вы работаете. Сбор информации с сенсоров, управление данными и извлечение из них пользы будут для вас актуальны.

Компаниям уже сейчас приходится иметь дело с невероятным потоком данных, собранных с помощью интернета вещей. Может показаться, что в таких условиях главной проблемой должен стать именно процесс сбора. Однако оказывается, что организовать управление данными, найти им применение и извлечь их них пользу намного сложнее, чем получить их. Ещё сложнее научиться действовать на основе инсайтов (важные для бизнеса закономерности в данных), прогнозов, полученных из данных. Помочь бизнесу в этом могут MDM-системы.

Что именно делают системы управления мастер-данными?

Мастер-данные обеспечивают информацию, собранную с помощью интернета вещей, контекстом. Правильный контекст позволяет лучше понять данные и сделать инсайты и прогнозы более точными, осмысленными. На такие инсайты можно полагаться, можно действовать, опираясь на них. Собрали данные об изменениях в работе оборудования? Свяжите их с «золотой записью» об этом оборудовании, чтобы увидеть, какие из его характеристик могли повлиять на такие изменения.

Пересечение MDM и интернета вещей создаёт интересные кейсы в разных компаниях из разных индустрий. Ниже – примеры, где это комбо уже применяется.

Управление данными в авиации

В том, что касается управления данными IoT с помощью MDM-систем, авиация – один из лидеров. В блоге уже упоминался кейс GE Aviation. Компания производит авиационные двигатели.  Собирает она данные с датчиков на планере и на двигателе самолётов. Потоковые данные интернета вещей поступают в MDM-систему Informatica – Informatica Master Data Management. В ней же хранятся мастер-данные: информация о владельце самолётов, о самих самолётах и их двигателях и так далее.

Informatica MDM, как клей, связывает данные IoT и корпоративные мастер-данные (их профиль, историю), информацию авиаперевозчиков, которая нужна для составления полной картины. Помещение данных IoT в контекст помогает прогнозировать, как двигатель будет работать в дальнейшем. Полученные на основе таких данных инсайты помогают предотвратить незапланированный простой транспортных средств и поломки, а также оптимизировать ремонтные работы. Всё это позволяет значительно экономить средства и повышать продуктивность перевозок. А главное – предотвращать возможные аварии и несчастные случаи с самолётами, на которых установлены комплектующие GE Aviation.

Управление данными в автомобильном бизнесе

Автомобильные компании также давно активно применяют управление данными IoT с помощью MDM-систем. Хорошим примером служит компания Renault. Это даёт им возможность централизовать информацию о клиентах и транспортных средствах. Это позволяет им мониторить полный жизненный цикл транспортного средства. А это в свою очередь помогает:

• определять аномалии в работе автомобилей, которыми пользуются их клиенты;
• в реальном времени определять детали автомобиля, которые требуют замены;
• отправлять актуальные уведомления владельца машин.

Качество инсайтов и прогнозов благодаря такому комбо также растёт. На их основе можно точнее предсказывать клиентские потребности и время возможной поломки транспортного средства. И для компании, и для её клиентов такая ситуация оказывается выгодной.

О том, как управление данными IoT с помощью MDM-систем осуществляется в нефтегазовом секторе, ЖКХ, недвижимости и логистике, читайте во второй части статьи.