Was ist operative Intelligenz?
Operative Intelligenz (OI) ist der Prozess der Erfassung und Analyse von Betriebsdaten in Echtzeit, um den Systemzustand zu überwachen und Probleme präventiv zu reduzieren. Herkömmliche OI befasste sich hauptsächlich mit dem IT-Betrieb: Daten und Kennzahlen in Bezug auf Server, Netzwerke, Anwendungsbereitstellungen, Konfigurationen und IT-Sicherheit. Mit der Einführung des Internet der Dinge (IoT) und intelligenter Sensoren umfasst OI nun auch die Echtzeitüberwachung realer Abläufe wie Pipelines, Maschinen und Energieanlagen. In beiden Fällen nutzt OI die Datenerfassung und -analyse in Echtzeit, um betriebliche Trends proaktiv zu erkennen, Probleme zu antizipieren und Mitarbeitern an vorderster Front zu helfen, die besten Entscheidungen für Fehlerbehebung und Wartung zu treffen.
Was ist industrielle operative Intelligenz?
Industrielle operative Intelligenz ist ein Begriff, der in Organisationen verwendet wird, die physische industrielle Infrastruktur und Maschinen wie Kraftwerke, Logistiknetzwerke und Bergbau verwalten. In diesen Geschäftsumgebungen:
- Ist die Infrastruktur eher eine Nische.
- Ist das Angebot an IoT-Geräten weitaus größer.
- Könnte es eine lange und komplexe Lieferkette geben.
- Ist die Maschinendatenanalyse weitaus komplexer.
Diese Unternehmen benötigen in der Regel eine leistungsstarke, branchenspezifische Lösung oder eine individuell konfigurierte Software, um die Architektur, die Datenfunktionen und die Arbeitsabläufe ihres Betriebs zu bewältigen. Maßgeschneiderte Lösungen integrieren spezifische IoT-Gerätenetzwerke mit spezialisierter Analysesoftware. Ein Energiebetrieb verwendet beispielsweise Sensoren, um die Leistungskennzahlen von Windkraftwerken zu messen und in Echtzeit Entscheidungen zur Wartung, Abschaltung oder Reparatur der Windkraftwerke zu treffen. Daten werden auch für die vorausschauende Planung neuer Infrastrukturen auf der Grundlage der erwarteten Nachfrage verwendet.
Was sind die Vorteile von operativer Intelligenz?
OI ist eine äußerst nützliche Lösung für moderne Unternehmen oder kleinere Unternehmen mit komplexen, miteinander verbundenen Systemarchitekturen. Nachfolgend einige Vorteile.
Betriebsüberwachung in Echtzeit
Sie können moderne OI-Systeme verwenden, um den Zustand und den Betriebszustand von Systemen und deren Kommunikation in Echtzeit zu überwachen. In der Vergangenheit lag es an den IT-Teams, historische Datenprotokolle und Snapshots rückwirkend zu untersuchen, um den System- und Kommunikationsstatus zu ermitteln. Dies führte häufig zu langen Wartezeiten bei der Datenanalyse, Berichterstattung und Geschäftsentscheidungen. Heute können Sie Abfragen entwickeln, die auf Betriebsdaten in Echtzeit ausgeführt werden, um aktuelle Visualisierungen und Berichte bereitzustellen.
Identifizierung von Störungen
Mit OI-Tools können Sie den regelmäßigen Fluss von Betriebsdaten abbilden, um die Systemtransparenz zu verbessern. Es bietet einen umfassenden Überblick darüber, wie Daten zwischen verschiedenen Systemkomponenten übertragen werden, sodass Sie Abweichungen vom normalen Systembetrieb erkennen können. Noch wichtiger ist, dass Sie im OI-System intelligente Workflows einrichten können, die Fehler erkennen und automatisch Abhilfemaßnahmen auslösen. Nachdem Sie die Warnmeldungen eingerichtet haben, können Sie die Protokolle durchsuchen, um die Hauptursachen zu identifizieren und Leistungsengpässe oder Fehlermuster zu beheben.
Strategische Entscheidungsfindung
OI ermöglicht die Überwachung von Geschäftsprozessen und Systemen, um suboptimale Nutzungen, Konfigurationen und Kostenineffizienzen zu erkennen. Sie können fundierte Entscheidungen über die Änderung des Zustands der Systemarchitektur Ihres Unternehmens treffen. Einige OI-Lösungen können auch die Auswirkungen von Systemänderungen in der gesamten Betriebskette simulieren, um bessere Einblicke und Entscheidungsunterstützung zu erhalten.
Risikoreduzierung
Die Kenntnis und Visualisierung des aktuellen Stands des Geschäftsbetriebs reduzieren automatisch die Risiken auf ganzer Linie. Mit OI haben Sie einen integrierten Überblick über alle Betriebsdaten und wichtigen Leistungsindikatoren, sodass Sie sicherstellen können, dass der Betrieb mit den Geschäftszielen in Einklang steht. Die Wahrscheinlichkeit, dass unvorhergesehene Risiken plötzliche katastrophale Auswirkungen auf das Geschäft haben, ist geringer.
Wie funktioniert operative Intelligenz?
OI-Systeme kombinieren datengesteuerte Technologie mit Geschäftsstrategie. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über den Prozess.
Datensammlung
OI-Workflows beginnen mit dem Sammeln von Daten. Dies kann Echtzeit-Datenströme wie Protokolle, Metriken und Leistungsdaten oder Benutzerverhaltensdaten umfassen. Zu den Datenquellen gehören beispielsweise:
- IT-Infrastruktur wie Server, Datenbanken und Netzwerke
- Desktops und Mobilgeräte
- IoT-Geräte wie Sensoren und intelligente Zähler
- Sicherheitsplattformen
- Klickstreams
- Anwendungen
Die Datenerfassung priorisiert die Erfassung aller Aspekte des Systembetriebs, von Nutzungsmetriken und Benutzerinteraktionen bis hin zu Maschinenleistungs- und Umgebungsdaten.
Datenverarbeitung und Analyse
Nachdem die Daten gesammelt wurden, verarbeitet das System sie mithilfe verschiedener Berechnungstechniken. Beispielsweise identifiziert und analysiert die komplexe Ereignisverarbeitung Muster von Ereignissen in mehreren Datenströmen. Die Datenverarbeitung umfasst auch das Filtern, Aggregieren und Transformieren von Daten, um sie für die Analyse vorzubereiten.
Visualisierung und Berichterstattung
Um die Erkenntnisse zugänglich zu machen, bieten Betriebssysteme Visualisierungsfunktionen wie Dashboards und Berichte. Sie können Trends, Muster und Anomalien in Ihren Abläufen in einem intuitiven Format beobachten, oft in Echtzeit. Die OI-Lösung generiert auch Warnmeldungen und hilft Ihnen bei der Priorisierung von Aufgaben, bei denen Maßnahmen erforderlich sind, wenn bestimmte vordefinierte Kriterien erfüllt sind, z. B. wenn betriebliche Kennzahlen einen Schwellenwert überschreiten. Das System kann bei Bedarf auch automatische Aktionen wie das Herunterfahren von Diensten, das Isolieren von Vorgängen oder das Hinzufügen neuer Dienste auslösen.
Automatisierte Anpassung
Viele OI-Systeme enthalten Algorithmen für Machine Learning (ML), die sich im Laufe der Zeit verbessern. Sie lernen aus den Ergebnissen vergangener Entscheidungen, indem sie die Kriterien für Warnmeldungen und die Maßnahmen, die als Reaktion auf bestimmte Muster oder Anomalien ergriffen werden, kontinuierlich verfeinern. Dieser adaptive Aspekt trägt dazu bei, die Effektivität des Systems schrittweise zu verbessern.
Weitere Informationen über Machine Learning
Das folgende Diagramm zeigt ein Beispiel für OI in einer Fabrik, von der Datenerfassung durch On-Premises IoT-Geräte über die Datenaufnahme und -verarbeitung in der Cloud bis hin zu einer Benutzeroberfläche für den Produktionsleiter.
Was sind die Schlüsseltechnologien im Bereich operative Intelligenz?
OI verwendet mehrere Technologien, von denen sich viele mit anderen Intelligenzanalysesystemen überschneiden. Im Folgenden finden Sie einen umfassenden Überblick.
Operative-Intelligenz-Software
Die OI-Software bietet ein Self-Service-Toolkit für die Datenexploration und -suche, Warnmeldungen, Dashboards, Berichterstattung und Überwachung von Geschäftsprozessen. Es gibt verschiedene Softwarelösungen, die eine Reihe verfügbarer Datenquellen, Tools, Aktionen, Workflows und Integrationen bieten. Sie müssen die Lösung auswählen, die Ihren Geschäftsanforderungen am besten entspricht.
Technologien zur Stream-Verarbeitung
Bei einem erheblichen Prozentsatz der Betriebsdaten handelt es sich um Streaming-Daten oder um Daten, die kontinuierlich und inkrementell in hohem Volumen ausgegeben werden. Technologien zur Stream-Verarbeitung können Streaming-Daten mit hoher Geschwindigkeit puffern, verarbeiten, transformieren und speichern und gleichzeitig kontinuierlich in die Analytik überführen. Dazu gehören komplexe Technologien zur Ereignisverarbeitung, mit denen Muster und Beziehungen in mehreren Echtzeitdatenströmen identifiziert werden können.
Weitere Informationen über Streaming-Daten
Automatisierung und Orchestrierung
Automatisierungstechnologien werden in OI-Systeme integriert, um Aktionen auszulösen, die auf den Erkenntnissen aus der Datenanalyse basieren. Orchestrierungstools sind erforderlich, um auf Ereignisse zu reagieren, indem sie Ressourcen bereitstellen, Konfigurationen anpassen oder Prozesse ohne menschliches Eingreifen auslösen.
Analysetechnologien
OI-Systeme lassen sich in bestehende Geschäftsanalysen integrieren, um sicherzustellen, dass Erkenntnisse und Maßnahmen im betrieblichen Kontext einer Organisation bereitgestellt werden. Künstliche Intelligenz (KI) und ML-Algorithmen werden verwendet, um Trends vorherzusagen, Maßnahmen vorzuschreiben und die Entscheidungsfindung zu automatisieren. Tools zur Datenvisualisierung bieten dynamische Dashboards und Berichtsfunktionen, die komplexe Datensätze in grafische Darstellungen umwandeln, die jeder verstehen kann.
Was ist der Unterschied zwischen operativer Intelligenz und Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) bezieht sich auf Analysen, die bessere Geschäftsergebnisse unterstützen. Als sich die Datenanalyse als Fachgebiet herauskristallisierte, konzentrierte es sich auf historische Geschäftsdaten, um zukünftige Entscheidungen zu unterstützen. Die Datenanalyse wurde um Datenanalysen in Echtzeit in verschiedenen Bereichen erweitert. Wenn es die Entscheidungsfindung im Betrieb unterstützt, wird es als Operative Intelligenz bezeichnet.
Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass OI eine proaktive Überwachung und sofortige Maßnahmen zur Behebung von Betriebsproblemen während der Laufzeit umfasst. BI ist eher langfristig und rückblickend ausgerichtet und hat nicht den Aspekt der Warnung und Fehlerbehebung.
OI und BI sind jedoch verwandt, da OI eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung von BI spielt. In der Regel arbeiten BI- und OI-Lösungen zusammen. Viele Geschäftsziele, wie die Optimierung des Geschäftsumsatzes, der Aufbau einer besseren Produktmarktanpassung und das Verständnis des Benutzerverhaltens profitieren von der Analyse betrieblicher Daten. Sie können Daten und Analysen aus der OI-Software in BI-Tools einspeisen, um sich ein umfassenderes Bild von Ihrem Unternehmen zu machen.
Was sind die Herausforderungen im Bereich operative Intelligenz?
Die Herausforderung bei der Analyse riesiger Mengen an Betriebsdaten besteht immer noch darin, saubere, gut strukturierte Daten zu haben, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die Daten müssen sauber, markiert und organisiert sein, und historische Daten müssen korrekt gespeichert werden, damit Sie die zugrunde liegende OI-Lösung verstehen können. Im Folgenden sind einige andere Herausforderungen aufgeführt.
Steile Lernkurve
Die Hindernisse für die Datenanalyse sind seit der Arbeit mit einfachen Datenbanken und Befehlszeilenschnittstellen (CLI) gesunken. Das Manipulieren und Kombinieren von Daten – und das Durchführen der richtigen Abfragen und Analysen – bleibt jedoch eine Herausforderung. Ein Verständnis der statistischen Analyse und der Entwicklung komplexer Abfragen ist für das Just-in-Time-Management von entscheidender Bedeutung. Es kann einige Zeit dauern, bis Sie die erforderlichen Fähigkeiten in Ihrem Team aufgebaut haben.
Weitere Informationen über CLIs
Daten- und Systemsicherheit
Datenverwaltung und Datenmanagement sind während des gesamten betrieblichen Workflows weiterhin ein wichtiges Anliegen. Obwohl OI-Dashboards und Berichte für eine Vielzahl von Benutzern in Ihrem Unternehmen nützlich sein können, müssen Sie geeignete Maßnahmen ergreifen, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Metadaten über Operationen sind ebenfalls vertraulich und müssen ausreichend geschützt werden.
Wie kann AWS Ihre Anforderungen an operative Intelligenz unterstützen?
Amazon Web Services (AWS) bietet eine Reihe von OI-Lösungen für unternehmenskritische Einblicke in Echtzeit.
AWS Systems Manager ist eine OI-Architekturlösung, die Sie bereitstellen können, um Multi-Cloud-, Onsite- und hybride AWS-Servicekonfigurationen in Echtzeit zu verwalten und zu automatisieren. Automatisieren Sie Prozesse wie Patches und Ressourcenänderungen in AWS, On-Premises und anderen Clouds. Diagnostizieren und beheben Sie schnell betriebliche Probleme, bevor sich diese auf die Benutzer auswirken.
Amazon CloudWatch sammelt Echtzeit-Metriken und Protokolle von verschiedenen AWS-Services, sodass Sie betriebliche Servicedaten in Echtzeit visualisieren und korrelieren können. Sie können die IT-Betriebsleistung verbessern, indem Sie Alarme und automatische Aktionen verwenden, die so eingestellt sind, dass sie bei vordefinierten Schwellenwerten aktiviert werden.
AWS IoT ist eine Dachgruppe von AWS-Services, mit denen Sie industrielle Betriebssysteme und Daten bereitstellen, verwalten, skalieren und analysieren können, die bei der Operations Intelligence helfen. Diese Dienstleistungen umfassen Folgendes:
- Mit AWS IoT Analytics können Sie IoT-Daten bereinigen und anreichern, Analysen und KI/ML-Inferenzen durchführen und Sensordaten abfragen.
- Mit AWS IoT Events können Sie Ereignisse von IoT-Sensoren und -Daten erkennen und darauf reagieren. Mithilfe von benutzerdefinierten Logik- und Datenregeln können Sie die Leistung und Qualität des Geschäftsbetriebs dank Sensoren visualisieren.
- AWS IoT SiteWise ist eine Lösung für industrielle OI in der gesamten IoT-Geräteinfrastruktur. Mit AWS IoT SiteWise können Sie den Betrieb Ihrer Industrieanlagen verwalten, ohne zusätzliche Software entwickeln zu müssen.
Beginnen Sie mit Operational Intelligence und der Überwachung von Geschäftsaktivitäten in AWS, indem Sie noch heute ein Konto erstellen.
Nächste Schritte in AWS
Sie erhalten sofort Zugriff auf das kostenlose Kontingent von AWS.
Starten Sie mit der Entwicklung in der AWS-Managementkonsole.