Dataopsamling, processering & visualisering

Har du styr på opsamling og aktivering af den data som din virksomhed har adgang til? Ved at indsamle og analysere data fra forskellige kilder bliver det lettere at identificere flaskehalse, reducere nedetid, optimere ressourceforbruget og få indsigt i tendenser. Data er din virksomheds nervesystem og kan informere om alt fra effektivitet, status og brugeradfærd, så beslutninger kan tages på et oplyst grundlag.

Hvis du gerne vil udnytte data bedre via eksisterende systemer eller mangler hjælp til at udnytte potentialet i IoT-teknologien, så kan vi hjælpe med dataopsamlingen, processeringen og visualiseringen.

Dataopsamling er første skridt i rejsen mod et datadrevet beslutningsgrundlag i ens virksomhed. Indsamling af relevant data kan komme fra flere forskellige kilder, hvad end det drejer sig om IoT-enheder, kundeinteraktioner eller eksterne datasæt. Men dataopsamling er i sig selv sjældent nok til at gøre en forskel og er i højere grad et middel til at nå et overordnet mål.

Men inden man kaster sig ud i et for omfattende dataopsamlingsprojekt, er det vigtigt at have for øje hvilke(n) data der skal bruges, så der ikke bliver samlet unødvendigt meget data eller, i værste fald, forkert data som ikke kan bruges i beslutningsprocessen.

Med opsamlingen af data er det vigtigt at have styr på datakvaliteten. Det sker blandt andet ved at identificere og korrigere eventuelle fejlkilder og samtidig håndtere eventuelle mangler i den indsamlede data. Med datakvaliteten i orden, kan der på baggrund af den indsamlede data udformes beskrivende rapporter og analyser der blandt andet kan hjælpe med at synliggøre og tydeliggøre “hvad der sker”.

Når dataopsamling virkelig begynder at skabe mærkbar forretningsværdi, er det når data bliver sammensat og præsenteret på en sådan måde, at man kan se tendenser og begynde at diagnosticere.
Nu bliver det ikke kun et spørgsmål om “hvad der sker” men “hvorfor det sker” og hvad der kan gøres. Det kan eksempelvis være data om effektivitet i en produktion, spild i et led i en forsyningskæde eller status af drift.

En af de helt store gevinster ved at udnytte og handle på data, er at få synliggjort og kvantificeret nogle af de ting der har betydning for driften af ens virksomhed eller de services man leverer. Det kan eksempelvis være flaskehalse i en produktion eller processer der ikke lever op til en standard.

Hvilken data og hvordan den skal opsamles samt integreres, har stor betydning for et projekt omkring dataopsamling.

• Start med at finde ud af hvad du ønsker at opnå med dataopsamling. Er det at forbedre kundeservice, optimere processer eller noget tredje.
• Identificer hvor den nødvendige data kommer fra. Det kan eksempelvis være interne systemer, eksterne kilder, IoT enheder eller en kombination.
• Vælg hvilke værktøjer der er nødvendige for at I kan få den nødvendige viden fra den indsamlede data. Skal der eksempelvis udvikles en skræddersyet platform der er unik til jeres behov eller skal bruges et eksisterende system, eller en kombination.
• Kortlæg processer og identificer hvor der kan arbejdes med at automatisere manuelle workflows.
• Afsøg hvilken dataanalyse der skal til for at berige data, så I kan udtrække meningsfulde indsigter om eksempelvis processer og workflows.
• Sidst men ikke mindst hvilke rapporteringsbehov og visualiseringer der er nødvendige for at få et enkelt og præcist overblik, der tydeligt viser dataindsigter.

Den bedste start er den hvor vi sikre os, at vi har lagt et solidt grundlag som der kan bygges videre på. Derudover er det vigtigt, at vi får indbygget fleksibilitet, så data kan anvendes på en måde der kan levere forretningsværdi i dag og fremadrettet. Så for at få skudt projektet godt i gang, starter vi med en uforpligtende snak om hvilke data, og hvordan den skal anvendes, kombineret med de vigtigste mål.

Når vi har et klart mål for hvad løsningen skal kunne, går vi i gang med at undersøge hvordan dataopsamlingen skal foregå i praksis. Det involvere blandt andet overvejelser omkring sikker dataopsamling, lagring, processering og analysen af data.