オペレーショナルインテリジェンスとは何ですか?
オペレーショナルインテリジェンス (OI) とは、リアルタイムの運用データを収集して分析し、システムの状態を監視して問題を未然に軽減するプロセスです。従来の OI は、主に IT 運用、つまりサーバー、ネットワーク、アプリケーションの導入、構成、IT セキュリティに関連するデータと指標に関するものでした。モノのインターネット (IoT) とスマートセンサーの導入により、OI にはパイプライン、機械、エネルギー機器などの現実世界の運用をリアルタイムで監視できるようになりました。いずれの場合も、OI はリアルタイムのデータ収集と分析を利用して、運用傾向を積極的に発見し、問題を予測し、現場の作業員がトラブルシューティングとメンテナンスについて最善の決定を下せるようにします。
産業用オペレーショナルインテリジェンスとは何ですか?
産業用オペレーショナルインテリジェンスとは、発電所、物流ネットワーク、鉱業など、物理的な産業インフラや機械を管理する組織で使用される用語です。このようなビジネス環境では:
- インフラストラクチャはよりニッチです
- IoT デバイスの範囲ははるかに広い
- 長く複雑なサプライチェーンが存在する可能性があります
- マシンデータ分析ははるかに複雑です
このような組織は通常、業務のアーキテクチャ、データ機能、ワークフローを処理するために、強力な業界固有の解決またはカスタム構成のソフトウェアを必要としています。カスタム解決は、特定の IoT デバイスネットワークを専用の分析ソフトウェアと統合します。たとえば、エネルギー事業では、センサーを使用して風車の性能指標を測定し、風車のメンテナンス、スイッチオフ、修理をリアルタイムで決定します。データは、予測される需要に基づく新しいインフラストラクチャの予測計画にも使用されます。
オペレーショナルインテリジェンスの利点とは何ですか?
OI は、複雑で相互接続されたシステムアーキテクチャを持つ現代の企業や中小企業にとって非常に有用な解決です。OI のいくつかの利点を次に示します。
リアルタイムの運用監視
最新の OI システムを使用して、システムの状態と運用状態、およびそれらの通信をリアルタイムで監視できます。以前は、過去のデータログとスナップショットを遡及的に調べてシステムと通信の状態を判断するのは IT チームの責任でした。データ分析、レポート、ビジネス上の意思決定に長い待ち時間が発生することがよくありました。現在では、リアルタイムの運用データに基づいて実行されるクエリを開発して、最新の視覚化とレポートを作成できます。
障害の特定
OI ツールを使用すると、運用データの通常の流れをマッピングして、システムの可視性を高めることができます。さまざまなシステム成分間でデータがどのように移動するかを大局的に把握できるため、通常のシステム運用との違いを特定できます。さらに重要なのは、障害を検出して自動的に修復アクションを開始するインテリジェントなワークフローを OI システムに構築できることです。警告を設定したら、ログを検索して根本原因を特定し、パフォーマンスのボトルネックや障害パターンを解決できます。
戦略的な意思決定
OI により、ビジネスプロセスとシステムを監視して、最適ではない使用状況、構成、およびコストの非効率性を発見できます。ビジネスのシステムアーキテクチャの状態を変更することについて、情報に基づいた決定を下すことができます。OI 解決の中には、業務チェーン全体にわたるシステム変更の影響をシミュレートして、洞察力を高め、意思決定を支援できるものもあります。
リスクの軽減
事業運営の現状を認識し、可視化することで、自動的にリスクを全面的に軽減します。OI を使用すると、すべての運用データと主要業績評価指標を統合的に把握できるため、業務がビジネス目標と一致していることを確認できます。予期せぬリスクがビジネスに突然壊滅的な影響を与える機会は少なくなります。
オペレーショナルインテリジェンスはどのように機能しますか?
OI システムは、データ主導型の技術とビジネス戦略を組み合わせたものです。以下にプロセスの概要を示します。
データ収集
OI ワークフローは、まずデータを収集することから始まります。これには、ログ、メトリック、パフォーマンスデータなどのリアルタイムデータストリームや、ユーザー行動データが含まれる場合があります。データソースの例には以下が含まれます:
- サーバー、データベース、ネットワークなどの IT インフラストラクチャ
- デスクトップとモバイルデバイス
- センサーやスマートメーターなどの IoT デバイス
- セキュリティプラットホーム
- クリックストリーム
- アプリケーション
データ収集では、使用状況メトリクスやユーザーインタラクションからマシンのパフォーマンスや環境データまで、システム運用のあらゆる側面を把握することが優先されます。
データ処理と分析
データが収集されると、システムはさまざまな計算技術を使用してデータを処理します。たとえば、複合イベント処理は、複数のデータストリームにわたるイベントのパターンを識別して分析します。データ処理には、分析の準備のためのデータのフィルタリング、集約、変換も含まれます。
ビジュアライゼーションとレポート
インサイトにアクセスできるようにするため、運用システムにはダッシュボードやレポートなどの視覚化機能が備わっています。業務の傾向、パターン、異常を直感的な形式で、多くの場合はリアルタイムで観察できます。また、OI 解決はアラートを生成し、運用指標がしきい値を超えた場合など、あらかじめ定義された特定の基準が満たされた場合にアクションが必要なタスクに優先順位を付けるのに役立ちます。また、必要に応じて、サービスの停止、運用の分離、新しいサービスの追加などの自動アクションをトリガーすることもできます。
自動適応
多くの OI システムには、時間の経過とともに向上する機械学習 (ML) アルゴリズムが組み込まれています。警告の基準や特定のパターンや異常に対応して取られるアクションを継続的に改良することで、過去の意思決定の結果から学びます。この適応的な側面は、システムの有効性を徐々に高めるのに役立ちます。
次の図は、オンプレミスの IoT デバイスによるデータ収集から、クラウドでのデータインジェストと処理、生産マネージャー向けのユーザーインターフェイスまで、工場における OI の例を示しています。
オペレーショナルインテリジェンスの主要技術は何ですか?
OI はいくつかの技術を使用しており、その多くは他のインテリジェンス分析システムと重複しています。以下は大まかな概要です。
オペレーショナルインテリジェンスソフトウェア
OI ソフトウェアは、データ探索と検索、アラート、ダッシュボード、レポート、ビジネスプロセスの監視のためのセルフサービスツールキットを提供します。さまざまなデータソース、ツール、アクション、ワークフロー、統合を提供するさまざまなソフトウェア解決があります。ビジネスニーズに最適な解決を選択する必要があります。
ストリーム処理技術
運用データのかなりの割合がストリーミングデータ、つまり連続的かつ段階的に大量に排出されるデータです。 ストリーム処理テクノロジーは、ストリーミングデータを高速でバッファリング、処理、変換、保存しながら、継続的に分析に移行できます。これらには、リアルタイムデータの複数のストリームにわたるパターンと関係を識別できる複雑なイベント処理技術が含まれています。
オートメーションとオーケストレーション
自動化テクノロジーは OI システムに統合され、データ分析から得られた洞察に基づいてアクションをトリガーします。オーケストレーションツールには、人手を介さずに資源を展開したり、構成を調整したり、プロセスをトリガーしたりしてイベントに対応する必要があります。
分析技術
OI システムは、既存のビジネス分析と統合することで、組織の運用コンテキストでインサイトやアクションを確実に提供できます。人工知能 (AI) と機械学習アルゴリズムは、傾向の予測、アクションの規定、意思決定の自動化に使用されます。データ視覚化ツールは、複雑なデータセットを誰もが理解できるグラフィカルな表現に変換する動的なダッシュボードとレポート機能を提供します。
オペレーショナルインテリジェンスとビジネスインテリジェンスの違いは何ですか?
ビジネスインテリジェンス (BI) とは、より良いビジネス成果をサポートする分析を指します。データ分析が分野として登場した当初は、将来の意思決定を支援するために過去のビジネスデータに焦点を当てていました。データ分析は、さまざまなドメインにわたるリアルタイムのデータ分析を含むように拡張されました。運用における意思決定をサポートする場合、オペレーショナルインテリジェンスと呼ばれます。
主な違いは、OI にはプロアクティブな監視と、ランタイムの運用上の問題を解決するための即時のアクションが含まれていることです。BI は、より長期的かつ遡及的な視点に重点を置いており、アラートやトラブルシューティングの側面はありません。
ただし、OI は BI を進める上で重要な役割を果たすため、OI と BI は関連しています。通常、BI 解決と OI 解決は相互に連携しています。事業売上の最適化、製品市場への適合性の向上、ユーザー行動の把握など、多くのビジネス目標が運用データ分析の恩恵を受けています。OI ソフトウェアからのデータと分析を BI ツールに入力して、ビジネスの全体像を把握できます。
オペレーショナルインテリジェンスの課題とは?
膨大な量の運用データを分析するうえでの課題は、洞察を得るためにクリーンで構造化されたデータを用意することにあります。基盤となる OI 解決を理解できるように、データはクリーンでタグ付けされ、整理されている必要があり、履歴データは正しく保存されている必要があります。その他の課題は次のとおりです。
急な学習曲線
データ分析の障壁は、基本的なデータベースやコマンドラインインターフェイス (CLI) を使用したときよりも少なくなっています。しかし、データの操作と結合、そして適切なクエリと分析を行うことは依然として課題です。統計分析と複雑なクエリの開発方法を理解することは、ジャストインタイム管理にとって重要です。チームに必要なスキルを身に付けるには時間がかかることがあります。
データおよびシステムセキュリティ
データガバナンスと管理は、運用ワークフロー全体にわたって依然として懸念事項です。OI ダッシュボードとレポートは、ビジネス全体でさまざまなユーザーに役立つ可能性がありますが、不正アクセスを防ぐための適切な対策を講じる必要があります。運用に関するメタデータも機密であり、十分に保護する必要があります。
AWS は人工知能の要件をどのようにサポートできますか?
Amazon Web Services (AWS) は、ミッションクリティカルなインサイトをリアルタイムで得られるさまざまな OI 解決を提供しています。
AWS Systems Manager は、マルチクラウド、オンサイト、ハイブリッドの AWS サービス構成をリアルタイムで管理および自動化するために展開できる OI アーキテクチャ解決です。AWS、オンプレミス、他のクラウド間でのパッチ適用や資源変更などのプロセスを自動化します。ユーザーに影響が及ぶ前に、運用上の問題を迅速に診断し、修正することができます。
Amazon CloudWatch は、さまざまな AWS サービスからリアルタイムのメトリックスとログを収集するため、運用サービスデータをリアルタイムで視覚化して関連付けることができます。あらかじめ決められたしきい値でアクティブになるように設定されたアラームと自動行動を使用することで、IT 運用パフォーマンスを向上させることができます。
AWS IoT は、オペレーションインテリジェンスを支援する産業運用システムやデータの展開、管理、スケーリング、分析に使用できる AWS サービスの包括的なグループです。これらのサービスには以下が含まれます:
- AWS IoT Analytics を使用すると、IoT データのクリーニングとエンリッチ化、分析と AI/ML 推論の実行、センサーデータのクエリを行うことができます。
- AWS IoT Events を使用すると、IoT センサーとデータからのイベントを検出して対応できます。カスタムロジックとデータルールを使用することで、センサーを利用してビジネスオペレーションのパフォーマンスと品質を視覚化できます。
- AWS IoT SiteWise は、IoT デバイスインフラストラクチャ全体にわたる産業用 OI のための解決です。AWS IoT SiteWise を使用すると、追加のソフトウェアを開発しなくても産業機器の運用を管理できます。
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