Что такое операционная аналитика?
Операционная аналитика (OI) – это процесс сбора и анализа операционных данных в реальном времени для мониторинга состояния системы и упреждающего снижения проблем. Традиционно операционная аналитика в основном касалась ИТ-операций: данных и метрик, связанных с серверами, сетями, развертыванием приложений, конфигурациями и ИТ-безопасностью. С появлением Интернета вещей (IoT) и интеллектуальных датчиков операционная аналитика включает мониторинг реальных операций, таких как работа трубопроводов, машин и энергетического оборудования, в реальном времени. В обоих случаях операционная аналитика использует сбор и анализ данных в реальном времени для упреждающего выявления операционных тенденций, прогнозирования проблем и оказания помощи непосредственно работающим сотрудникам в принятии оптимальных решений по устранению неполадок и техническому обслуживанию.
Что такое промышленная операционная аналитика?
Промышленная операционная аналитики – это термин, используемый в организациях, управляющих физической промышленной инфраструктурой и оборудованием, как например электростанциями, логистическими сетями и горнодобывающей промышленностью. В этих бизнес-средах:
- инфраструктура более нишевая;
- ассортимент устройств Интернета вещей намного шире;
- цепочка поставок может быть длинной и сложной;
- анализ машинных данных намного сложнее.
Таким организациям обычно требуется мощное отраслевое решение или специально настроенное программное обеспечение для управления архитектурой, возможностями данных и рабочими процессами операций. Индивидуальные решения объединяют определенные сети устройств Интернета вещей со специализированным аналитическим программным обеспечением. Например, энергетическое предприятие использует датчики, чтобы измерять показатели производительности ветряной мельницы и принимать решения об обслуживании, выключении или ремонте ветряных мельниц в режиме реального времени. Данные также используются для прогнозного планирования новой инфраструктуры на основе ожидаемого спроса.
В чем преимущества операционной аналитики?
Операционная аналитика – очень полезное решение для современных предприятий или небольших организаций со сложными взаимосвязанными системными архитектурами. Ниже представлены некоторые преимущества операционной аналитики.
Мониторинг операций в реальном времени
Современные системы операционной аналитики можно использовать для мониторинга состояния и работоспособности систем и их связи в режиме реального времени. В прошлом ИТ-команды должны были ретроспективно изучать журналы архивных данных и снимки, чтобы определять состояние системы и связи. Это часто приводило к длительному ожиданию анализа данных, составления отчетов и принятия деловых решений. Сегодня вы можете разрабатывать запросы, работающие на операционных данных в реальном времени, для предоставления актуальных визуализаций и отчетов.
Идентификация неисправностей
С помощью инструментов операционной аналитики вы можете отображать регулярный поток операционных данных для улучшения видимости системы. Это дает общее представление о том, как данные перемещаются между различными компонентами системы, что позволяет выявить любые отклонения от обычных операций системы. Что еще более важно, вы можете создать интеллектуальные рабочие процессы в системе операционной аналитики, которые обнаруживают неисправности и автоматически запускают меры по их устранению. После настройки оповещений вы можете просматривать журналы, чтобы выявить основные причины и устранить недостатки производительности или неисправности.
Стратегическое принятие решений
Операционная аналитика позволяет отслеживать бизнес-процессы и системы для выявления неоптимального использования, конфигураций и неэффективности затрат. Вы можете принимать обоснованные решения об изменении состояния системной архитектуры своего бизнеса. С помощью некоторых решений операционной аналитики также можно моделировать влияние системных изменений на всю операционную цепочку для улучшения анализа и поддержки принятия решений.
Снижение рисков
Осведомленность и визуализация текущего состояния бизнес-операций автоматически снижают риски по всем направлениям. С помощью операционной аналитики вы получаете интегрированное представление обо всех операционных данных и ключевых показателях эффективности, поэтому можете проверять, соответствуют ли эти данные целям вашего бизнеса. Вероятность того, что непредвиденный риск может оказать внезапное катастрофическое воздействие на бизнес, уменьшается.
Как работает операционная аналитика?
Системы операционной аналитики сочетают в себе технологии, управляемые данными, с бизнес-стратегией. Ниже приведен обзор процесса.
Сбор данных
Рабочие процессы операционной аналитики начинаются со сбора данных. Сюда могут входить потоки данных в реальном времени, такие как журналы, метрики и данные о производительности, а также о поведении пользователей. Примеры источников данных включают в себя:
- ИТ-инфраструктуру, такую как серверы, базы данных и сети;
- настольные компьютеры и мобильные устройства;
- устройства Интернета вещей (IoT), такие как датчики и интеллектуальные счетчики;
- платформы безопасности;
- истории посещений.
- Приложения
При сборе данных приоритет отдается учету всех аспектов работы системы: от показателей использования и взаимодействия с пользователем до производительности машины и данных об окружающей среде.
Обработка и анализ данных
После сбора данных система обрабатывает их с помощью различных вычислительных методов. Например, комплексная обработка событий выявляет и анализирует закономерности событий в нескольких потоках данных. Обработка данных также включает фильтрацию, агрегирование и преобразование данных для их подготовки к анализу.
Визуализация и отчетность
Чтобы сделать аналитические данные доступными, операционные системы предоставляют функции визуализации, такие как панели управления и отчеты. Вы можете наблюдать за тенденциями, закономерностями и аномалиями в своих операциях в интуитивно понятном формате, часто в режиме реального времени. Решения операционной аналитики также генерируют оповещения и помогают приоритизировать задачи, требующие решения, при соблюдении заранее определенных критериев: например, когда операционные показатели превышают пороговое значение. Система также может запускать автоматические действия, такие как отключение служб, изоляция операций или добавление новых сервисов при необходимости.
Автоматическая адаптация
Многие системы операционной аналитики используют алгоритмы машинного обучения (ML), которые со временем улучшаются. Они изучают результаты прошлых решений, постоянно совершенствуя критерии оповещений и действия, предпринимаемые в ответ на определенные закономерности или аномалии. Этот адаптивный аспект помогает постепенно повышать эффективность системы.
На следующей диаграмме показан пример использования операционной аналитики на заводе: от сбора данных локальными устройствами IoT до приема и обработки данных в облаке и пользовательского интерфейса для руководителя производства.
Каковы ключевые технологии в операционной аналитике?
В операционной аналитике используется несколько технологий, многие из которых совпадают с другими ее системами. Ниже представлен обширный обзор на них.
Программное обеспечение для операционной аналитики
Программное обеспечение операционной аналитики предоставляет набор инструментов самообслуживания для исследования и поиска данных, оповещения, информационных панелей, отчетов и мониторинга бизнес-процессов. Существуют различные программные решения, которые предлагают ряд доступных источников данных, инструментов, действий, рабочих процессов и интеграций. Вам необходимо выбрать решение, которое наилучшим образом соответствует потребностям вашего бизнеса.
Технологии потоковой обработки
Значительная часть эксплуатационных данных – это потоковые данные или данные, передаваемые в больших объемах непрерывным последовательным образом. Технологии потоковой обработки позволяют буферизовать, обрабатывать, преобразовывать и хранить потоковые данные на высокой скорости, постоянно перемещая их для аналитики. Они включают сложные технологии обработки событий, позволяющие выявлять закономерности и взаимосвязи в нескольких потоках данных в реальном времени.
Автоматизация и оркестрация
Технологии автоматизации интегрируются в системы операционной аналитики, чтобы запускать действия на основе результатов анализа данных. Инструменты оркестрации необходимы для реагирования на события путем развертывания ресурсов, корректировки конфигураций или запуска процессов без вмешательства человека.
Аналитические технологии
Системы операционной аналитики интегрируются с существующей бизнес-аналитикой, чтобы получать информацию и принимать меры в операционном контексте организации. Алгоритмы искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) используются для прогнозирования тенденций, составления действий и автоматизации принятия решений. Инструменты визуализации данных предоставляют динамические панели управления и возможности отчетности, которые преобразуют сложные наборы данных в графические представления, понятные каждому.
В чем разница между операционной и бизнес-аналитикой?
Под бизнес-аналитикой (BI) подразумевается аналитика, способствующая достижению лучших бизнес-результатов. Когда аналитика данных стала отраслевой областью, она сосредоточилась на архивных бизнес-данных для принятия решений в будущем. Аналитика данных расширилась и теперь включает анализ данных в реальном времени в различных областях. Когда она помогает принимать оперативные решения, ее называют операционной аналитикой (OI).
Ключевое отличие заключается в том, что операционная аналитика включает в себя упреждающий мониторинг и немедленное принятие мер по устранению эксплуатационных проблем во время выполнения. Бизнес-аналитика имеет более долгосрочную и ретроспективную направленность и не включает в себя аспекты оповещения и устранения неполадок.
Однако они взаимосвязаны, потому что операционная аналитика играет решающую роль в развитии бизнес-аналитики. Как правило, решения бизнес- и операционной аналитики работают параллельно друг с другом. Для многих бизнес-целей, таких как оптимизация продаж, улучшение соответствия продукции рынка и понимание поведения пользователей, полезна операционная аналитики. Вы можете передавать данные и аналитические результаты из программного обеспечения операционной аналитики в инструменты бизнес-аналитики, чтобы получить более полное представление о своем бизнесе.
В чем сложности операционной аналитики?
Сложность анализа огромных объемов операционных данных по-прежнему заключается в наличии чистых, хорошо структурированных данных для получения полезной информации. Данные должны быть чистыми, маркированными и организованными, а архивные данные – храниться правильно, чтобы вы могли разобраться в базовом решении операционной аналитики (OI). Ниже перечислены некоторые другие сложности.
Сложность в обучении
Препятствия при анализе данных уменьшились по сравнению с основными базами данных и интерфейсами командной строки (CLI). Однако управлять данными и комбинировать их, а также делать правильные запросы и анализировать их по-прежнему непросто. Понимание статистического анализа и способов разработки сложных запросов имеет решающее значение для своевременного управления. Чтобы сформировать необходимый набор навыков в вашей команде, может потребоваться время.
Подробнее об интерфейсах командной строки (CLI)
Безопасность данных и системы
Контроль данных и управление ими остаются проблемой на протяжении всего рабочего процесса. Хотя панели управления и отчеты операционной аналитики могут быть полезны широкому кругу пользователей в вашем бизнесе, вы должны принять соответствующие меры, чтобы предотвратить несанкционированный доступ. Метаданные об операциях также конфиденциальны и должны быть надежно защищены.
Как AWS может удовлетворить ваши требования к мониторингу текущих процессов?
Amazon Web Services (AWS) предлагает ряд решений для мониторинга текущих процессов (OI), с помощью которых вы можете получать критически важную аналитическую информацию в реальном времени.
AWS Systems Manager – это архитектура OI, развернув которую, можно управлять многооблачными, локальными и гибридными конфигурациями сервисов AWS и автоматизировать их в реальном времени. Автоматизируйте исправления и изменения локальных ресурсов, ресурсов на AWS и в других облаках. Быстро диагностируйте и устраняйте проблемы в работе до того, как они повлияют на пользователей.
Amazon CloudWatch собирает метрики и журналы из различных сервисов AWS в реальном времени, чтобы вы могли так же визуализировать и сопоставлять данные операционных сервисов. С помощью сигналов оповещения и автоматизированного реагирования, которые активируются при достижении заданных пороговых значений, можно повысить операционную производительность ИТ-инфраструктуры.
AWS IoT – это комплексная группа сервисов AWS, которые можно использовать для развертывания, управления, масштабирования и анализа промышленных операционных систем и помогающих в этом данных. В эту группу сервисов входят приведенные ниже.
- Аналитика AWS IoT: очищайте и обогащайте данные Интернета вещей, выполняйте аналитику, запрашивайте данные датчиков и делайте выводы с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.
- События AWS IoT: обнаруживайте события, исходящие от датчиков и данных Интернета вещей, и реагируйте на них. Используя датчики, настраиваемую логику и правила обработки данных, вы можете визуализировать производительность и качество бизнес-операций.
- AWS IoT SiteWise – это решение для промышленного OI в инфраструктуре устройств Интернета вещей. С помощью AWS IoT SiteWise вы можете управлять операциями с промышленным оборудованием, не разрабатывая дополнительное программное обеспечение.
Начните работать с мониторингом текущих процессов и деловой активности на AWS, создав аккаунт уже сегодня.
AWS: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
