Bortom instrumentpanelen: Varför dataanalys kräver personalisering
Konventionella datasystem är utformade för automatiserad analys, fördefinierade arbetsflöden och instrumentpaneler för rutinmässig övervakning och rapportering. De är bra, men inte tillräckliga för problemlösning i verkliga livet, som är komplex och icke-linjär till sin natur.
När en processingenjör måste hantera nya fenomen eller oväntade problem krävs ad hoc-dataanalys. Detta utforskande arbete följer sällan en strikt, systemdriven sekvens; istället fortskrider det i odefinierade undersökningssteg, vilket kräver att analytiker anpassar sitt tillvägagångssätt när insikterna ständigt utvecklas.
För att denna väsentliga, kreativa problemlösning ska blomstra måste dataanalysplattformen ge enskilda användare möjlighet att enkelt och intuitivt skapa och finjustera sin miljö för specifika uppgifter.
Anpassning: Nyckeln till agil problemlösning och processoptimering
Ett mycket effektivt dataanalysverktyg måste tjäna användarens ”tankeflöde”, inte tvinga dem att följa ett stelt teoretiskt arbetsflöde. Denna flexibilitet realiseras genom djupa personaliseringsmöjligheter:
- Anpassning i farten: Förmågan att definiera sina egna arbetsytor, anpassa layouten och välja visualiseringsalternativ via intuitiv dra-och-släpp-funktionalitet är avgörande. Detta gör det möjligt för processexperter att skräddarsy instrumentpaneler och skapa ad hoc-diagram på några sekunder för att kontextualisera ett specifikt problem.
- Intuitiv dataförfining: Rådata erbjuder sällan omedelbart tillförlitliga analysresultat. Domänexpertis behövs för att bedöma vilka värden som är irrelevanta, vilket kräver verktyg som stöder omedelbar datarensning, filtrering och förfining. Detta inkluderar den avgörande förmågan att kompensera för komplexa processfördröjningar för att säkerställa tillförlitliga korrelationsfynd.
- Ad hoc-beräkningsmotor: För att härleda verkligt användbara mätningar behöver användare ofta kombinera information från flera källor, utföra enhetskonverteringar eller skapa nya beräknade mätningar (mjuka sensorer). System måste inkludera en inbäddad beräkningsmotor som gör det möjligt för användare att enkelt skapa och använda dessa anpassade mätningar i diagram och analyser som om de vore verkliga fysiska mätningar.
- Tillgänglig orsak-och-verkan-analys: Att förstå ”varför” är det ultimata målet. Systemet måste ge användare möjlighet att intuitivt tillämpa avancerade analysmetoder för att avslöja dolda orsak-och-verkan-relationer. Denna funktionalitet måste vara intuitiv, vilket gör det möjligt för processexperter att diagnostisera källan till avvikelser utan att kräva datavetenskaplig intervention.
De bästa dataanalysverktygen kombinerar automatiserings- och anpassningsmöjligheter
För effektiv dataanalys och användning möjliggör de bästa dataanalysystemen både automatiserad analys och flexibel anpassning.
Standardvyer och automatiserade rapporter uppfyller behovet av konsistens och kunskapsspridning, men de är otillräckliga för de agila, spontana kraven på modern problemlösning och processoptimering.
Den konkurrensfördel tillhör organisationer som implementerar system som gör det möjligt för användare att sömlöst ändra dataset, vyer och analytiska parametrar, vilket säkerställer att systemet alltid är exakt anpassat till den unika uppgiften – oavsett hur ny – som användaren försöker lösa.
Vill du ha mer insikter?
Vårt säljteam är fullt av experter på dataanalys som är redo att hjälpa dig. Läs mer om Wedge industriellt dataanalysverktyg.