開始する
産業向けDataOpsで何らかの準備作業が必要なのは明らかです。組織のすべてのデータ関係者間で同意と結束が必要です。データを利用可能にし、そのデータにリソースを割り当てるだけにとどまらず、その先へ進むには、こうした結束と協力が必要なのです。リソース割り当て、概念実証、スケーリングの段階をはるかに超えてデータプロジェクトに深く関わるために、事業部門の調整と組織化が必要です。
この点にたどり着くのは、一夜にしてできることではありません。意見の相違を埋め、自分のビジョンを調整するには、長期的な視野と献身的なリーダーシップが必要です。しかし、こうした取り組みによって多大な利益がもたらされ、将来の成功が後押しされます。
準備は万全ですか
本書を読み終えた先には、望み通りのチャンスがあります。産業向けDataOpsの準備状況を見極めるには、まず組織のデジタル成熟度を評価する必要があります。第1章で述べたとおり、デジタル成熟度はデジタルの成功を示す重要指標です。以下のことも繰り返し述べる価値があります。デジタルイニシアチブから得られる実際のROIは、1つの四半期に集中してデジタル化に意欲的に取り組み、利害関係者(または株主)によい印象を与えるよりも、着実なイノベーションと長期にわたる戦略から生まれやすい傾向にあります。
長期的な戦略に自然に注力できれば、それはデジタル化が成熟したしるしです。ツールとプロセスを利用した戦略の構築により、幅広い利害関係者の間でデジタルな働き方が容易なものになります。もう一つのしるしは、きめ細かいレベルと総合的なレベルの両方で、とにかく測定ができることです。繰り返しになりますが、デジタル成熟度は、人、プロセス、データに及びます。デジタル成熟度の評価は、変更管理の多次元的な手段です。
目的と戦略、人と思考様式、価値獲得プロセス、情報アーキテクチャ、データ遍在性に対する評価を行ってから、次に進みます。
産業向けDataOpsで実現できること
第4章(産業向けDataOpsの活用事例)で述べたとおり、主要な組織のいくつかは早期に産業向けDataOpsを開始しており、AI、データ集約型アプリケーション、複雑な調査、および分析にすでに活用しています。
その他の良い例として、MITの研究者が多くの企業にインタビューを行い、新しいアプローチをどのように活用しているのかを明らかにしました。この結果、産業での非常に有益なユースケースが広範囲にわたって明らかになりました。
ある組織は「保有する船舶のメンテナンスを自動化するために、最新のデータ管理手法を使用して並外れた量のデータを処理・分析しています」。これを実行するために、この企業は「数兆のデータポイント」での予測分析を使用して、修理と故障を予測しています。
保有船舶の停止時間を削減するために、データのマネタイズに注力する企業もあります。これにより、船舶の稼働を維持しながら時間とコストを節約できます。この会社は故障に向かう傾向をアラートになる前に特定し、現在と将来の船舶性能を理解するためにデータを使用しています。
産業向けDataOpsの利点を活かす用意ができているもう1つの分野は、自律走行車のオペレーションです。主要な自動車会社が自律走行の研究開発を強化するにつれて、自律走行車およびハードウェア(信号機、路面センサー)によってテレメトリやイメージングを含む膨大な量のデータが生成され、イノベーションの基礎としてさらに活用されることでしょう。
単一のアセットだけで、Aker BP社は時間の節約と生産損失の減少を実現しながら年間600万ドルの節約を記録しています。
石油・ガス産業においては、ノルウェーの事業者であるAker BP社が産業向けDataOpsの枠組みを運用に展開して、水中の油に対する規制に準拠し、生産損失を削減しています。要するに、Aker BP社はDataOpsを利用したスマート監視システムを実装して、水質汚染のトラブルシューティングに関連するすべてのデータを視覚化しました。また、基盤となる機械学習モデルを搭載した推奨システムを実装して、高濃度の水中の油に関連する最も有害な物質を特定しました。
スマート監視システムによって、産業向けDataOpsプラットフォームからのデータがほぼリアルタイムで表示され、直感的なダッシュボードで視覚化されます。さらに、センサー値とシミュレーターの出力値を組み合わせた計算により、別の方法では容易に入手できない仮想センサーと物理的特性がエンジニアに提供されます。
単一のアセットだけで、Aker BP社は時間の節約と生産損失の削減を実現しながら年間600万ドルの節約を記録しています。また、その一方で、地域の環境を保護し、変わり続ける環境規制に準拠しています。
この比類のないケースを想像してください。複数の事業者で水質汚染の検出に全面的に取り組み、アセットの全セットや現場全体に対してスケールアップしています。途方もない、前向きなトランスフォーメーションの可能性が明白に示されています。
データ共有が可能になると、その効果はさらに強力になります。Aker BP社は、石油・ガス産業へのサブマージドカーゴポンプの主要サプライヤーであるFramo社と連携しています。産業向けDataOpsプラットフォームによって、選択したライブデータを2つの組織間で安全に共有できるようになりました。Framo社は産業向けDataOpsを使用してAker BP社の産業データにアクセスします。これにより、製品開発に情報を利用するのが容易になり、さらに持続可能なパフォーマンスベースのビジネスモデルが実現しました。このソリューションを使用してメンテナンスの必要性を30%、操業停止を70%減らし、ポンプの稼働率を40%増やすことで、排出量と無駄を削減しました。
途方もない、前向きなトランスフォーメーションの可能性が明白に示されています。
この比類のないケースを想像してください。複数の事業者で水質汚染の検出に全面的に取り組み、アセットの全セットや現場全体に対してスケールアップしています。途方もない、前向きなトランスフォーメーションの可能性が明白に示されています。
データ共有が可能になると、その効果はさらに強力になります。Aker BP社は、石油・ガス産業へのサブマージドカーゴポンプの主要サプライヤーであるFramo社と連携しています。産業向けDataOpsのプラットフォームによって、選択したライブデータを2つの組織間で安全に共有できるようになりました。Framo社は産業向けDataOpsを使用してAker BP社の産業データにアクセスします。これにより、製品開発に情報を利用するのが容易になり、さらに持続可能なパフォーマンスベースのビジネスモデルが実現しました。このソリューションを使用してメンテナンスの必要性を30%、操業停止を70%減らし、ポンプの稼働率を40%増やすことで、排出量と無駄を削減しました。このようなソリューションが今後何年かにわたって大規模に拡大するように、種がまかれているのです。増加し続けるデータのソースによって、スマート抽出、民主化、コンテキスト化、および分析の必要性が高まり、産業向けDataOpsの必要性が強調されます。
このような取り組みを進める企業は、重要なデータを効果の著しい、測定可能なアクションに変換するという利点を得られます。一方で、ユーザーの高度化が発達・改善されるとともに、かつて過度に技術的で分かりにくかったツールが、デジタルの専門家でない人にとってさえも変化をもたらす強力なプラットフォームとなります。産業向けDataOpsの台頭により、人間と機械がかつてないほど協力する時代が到来しつつあります。このように人間の知識および創造性を高度なテクノロジーと実質的に同期させる可能性は、産業界においてまだほとんど手付かずの状態です。これは間違いなく、大局的に見て、産業向けDataOpsの最も重要な機会の1つです。
