産業データの未来と活用する方法

Cognite株式会社は「産業のデータの未来と活用する方法」をテーマにし、Cognite Data Fusionの製品ロードマップの紹介と2つほどデモを紹介するウェブセミナーを実施しました。

ウェブセミナーの録画は下記URLよりダウンロードいただけます。
https://content.cognite.com/ja-jp/lp-cdf-roadmap-webinar-june-2020


このブログではウェビナーの概要について紹介させていただきます。

DataOpsがキーワード

産業データの未来と活用する方法を考える上で、データを円滑に活用し、データから価値を生み出すために DataOps という概念が重要と考えており、本ウェビナーではDataOpsの概念の紹介をさせていただきました。DataOpsとは、組織をまたいだデータ管理者と利用者の間の、データフローに関わるコミュニケーションやインテグレーション、自動化を改善・強化することに焦点を置いた、協調的なデータ管理の取り組み手法です。簡単にまとめると、DataOpsを用いることで、データを管理する人とデータを利用する人を結びつけ、データを大規模に運用することができます。

DataOpsが必要な理由

この図は高度な分析ダッシュボードを開発するときのワークフロー、関係各所との関わりを示していますが、見ての通り、複雑で非効率的であることがわかります。
データが違う部署に存在していたり、プロジェクトマネージャーだけではなくデータサイエンティスト、エンジニア、データオーナーと複雑に関係していることがわかるかと思います。これらを取りまとめるためのデータプラットフォーム、つまりDataOpsが必要不可欠なのです。

Cognite Data Fusion はDXのための
産業データ運用プラットフォーム

製品戦略は次の3つの部分から成り立っています。
1つ目はData Fusion、これはCognite Data Fusionという製品名にもなっていますが、異なるデータを組み合わせるということです。
2つ目はData Operation、データを運用可能な状態に持っていくこと。
3つ目はData Scaling、大規模な展開についてです。

Data Fusion

Data Fusionは、OT・ITデータを、人間および機械の両方が利用可能な、コンテキスト化により意味付けされた知識に変換することです。

データをプログラムから検索可能な構造にしておくことで、アプリケーションのアルゴリズムで利用することもできますし、Googleマップのような閲覧や探索といったユーザー体験を提供することも可能になります。

Data Operation

Data Operationは、PoCから実運用へ移行するために必要な能力および基盤に関することです。各ユースケース、個々のデータ利用者に必要なデータを、オンデマンド、かつリアルタイムで自動的に供給することが含まれます

Data Scaling

Data Scalingは、ユースケースで使われるデータ、データモデル、および関連する成果物をテンプレート化すること、例えば、機械学習モデルに流し込むために物理シミュレータが生成したデータなどをデジタルツイン・テンプレートにするといったことですね。これによって、個々の機器のレベルから組織全体への展開を容易にします。

2020年ロードマップのテーマ

2020年弊社がフォーカスするテーマは3つあります。

ウェブセミナーでは、それぞれのテーマの詳細についてデモを交えてご紹介させていただきました。ぜひ下記URLより録画をご覧ください。
https://content.cognite.com/ja-jp/lp-cdf-roadmap-webinar-june-2020