Big Data и аналитика в автомобильной отрасли

30.04.24, Вт, 00:00, Мск,

Прогрессивные технологии Big Data и аналитика сегодня являются ключевыми составляющими успеха в автомобильной отрасли. Стремительное развитие цифровизации привело к тому, что сбор и анализ больших объемов данных стали необходимостью для автопроизводителей, дилерских сетей и сервисных центров. Разобраться в том, какие IT-решения сегодня актуальны, какие системы аналитик наиболее эффективны и есть ли взаимосвязь между аналитикой и автоматизацией машиностроения, поможет Аксенов Андрей, руководитель IT в крупной автомобилестроительной компании.

Основная статья: Технологии в автомобилестроении

Андрей Аксенов

- Андрей, расскажите, какие новые IT-решения вы сейчас развиваете в компании?

Сейчас ведется активная работа по разработке и внедрению новых IT-решений. Одним из ключевых направлений является создание комплексной экосистемы для интеграции B2B/B2C-приложений и сервисов в единый IT-контур. Это позволяет сформировать единую систему, способствующую повышению эффективности и оптимизации бизнес-процессов.

Особое внимание уделяется развитию систем на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Основная цель - создание предиктивных моделей и систем автоматизации, которые помогут оптимизировать бизнес-процессы и повысить эффективность работы компании в целом. Важным шагом в этом направлении является улучшение и автоматизация ETL-процессов – эффективного извлечения, трансформации и загрузки данных, что сделает аналитику более качественной и поможет принимать обоснованные решения.Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга

Также ведется работа по развитию облачных решений и миграции в облако. Это направление позволит повысить масштабируемость, устойчивость и гибкость IT-инфраструктуры, обеспечивая необходимую поддержку для стабильной работы компании и ее роста.

Неотъемлемой частью профессиональной деятельности является вопрос кибербезопасности. Важно усиливать меры по обеспечению безопасности корпоративных данных и IT-инфраструктуры, в том числе внедрять современные решения для предотвращения кибератак и защиты от различных угроз.

- Какие системы аналитики, на ваш взгляд, наиболее эффективны?

На мой взгляд, одними из наиболее эффективных систем аналитики в области работы с уже собранными данными являются Tableau, Microsoft Power BI и QlikView/Qlik Sense.

Tableau - это один из мировых лидеров в области бизнес-аналитики и визуализации данных. Эта система позволяет пользователям создавать сложные и понятные визуализации данных без необходимости иметь глубокие знания в программировании.

Microsoft Power BI предлагает широкий набор возможностей для анализа данных и создания бизнес-отчетов. Особенно привлекательной для компаний, использующих экосистему Microsoft, делает его легкая интеграция с другими продуктами компании.

QlikView/Qlik Sense отличаются мощными возможностями для интерактивной работы с данными и создания персонализированных дашбордов. С их помощью пользователи могут осуществлять глубокий анализ данных с использованием интуитивного интерфейса перетаскивания.

Выбор между этими системами будет зависеть от конкретных потребностей компании, специфики данных и требований к аналитике. Каждая из систем имеет свои особенности и преимущества, поэтому важно провести анализ и выбрать ту, которая наилучшим образом будет соответствовать задачам и целям бизнеса.

- Как вы считаете, есть ли взаимосвязь между системой аналитики и автоматизации машиностроения?

Да, между системами аналитики и автоматизации машиностроения существует тесная связь, которая играет важную роль в повышении эффективности производства и улучшении качества продукции. Взаимодействие этих двух сфер проявляется в нескольких ключевых аспектах.

Во-первых, в оптимизации производственных процессов. Аналитические системы способны анализировать большие объемы данных с производственных линий, выявляя узкие места, оптимизируя процессы и улучшая производительность. Эти данные могут быть использованы для создания корректирующих действий и управления оборудованием.

Во-вторых, в предиктивном обслуживании. Системы аналитики способны предсказывать потенциальные неисправности оборудования, что позволяет автоматически планировать техническое обслуживание и предотвращать незапланированные простои.

В-третьих, в контроле качества продукции. Аналитические данные о качестве продукции позволяют автоматизированным системам корректировать рабочие параметры в реальном времени, обеспечивая соответствие продукции установленным стандартам.

В-четвертых, в энергоэффективности и оптимизации ресурсов. Путем анализа данных системы аналитики помогают оптимизировать потребление энергии и ресурсов на производстве, что в свою очередь способствует снижению затрат и улучшению экологической стороны производства.

И, наконец, в адаптации к рыночным изменениям. Аналитика позволяет определять рыночные тенденции и спрос, что обеспечивает автоматизированные системы информацией для быстрой адаптации производства к изменениям, оптимизации производственных планов и управлению запасами.

Таким образом, системы аналитики и автоматизации в машиностроении взаимодействуют для повышения эффективности производства, качества продукции и экономической эффективности предприятия.

- Андрей, вы работаете в мире цифр и данных, что увлекает вас в вашей работе?

В моей работе меня увлекает целый ряд аспектов:

  • Решение сложных задач, которые требуют применения инновационных подходов и технологий, таких как анализ больших данных, машинное обучение и оптимизация процессов. Это позволяет мне постоянно расширять свои знания и навыки.

  • Внедрение инноваций - возможность внедрять передовые технологии и инструменты, которые могут кардинально изменить способы управления данными, повысить производительность и конкурентоспособность компании.

  • Влияние на бизнес-стратегии через работу с данными, что приводит к росту и развитию компании, созданию ценности для клиентов.

  • Постоянное обучение и развитие - IT и область управления данными постоянно развиваются, что предлагает бесконечные возможности для профессионального роста и обучения новым навыкам.

  • Работа в команде с талантливыми коллегами, обмен опытом и идеями, совместные проекты, способные изменить отрасль.

  • Вклад в развитие отрасли - возможность внести значимый вклад в развитие IT-сферы и внедрение новейших технологий, способствующих инновациям и продвижению отрасли вперед. Этот аспект мотивирует меня стремиться к постоянному развитию и росту.

- Поделитесь, как вы поддерживаете свои технологические навыки в актуальном состоянии?

Для того чтобы поддерживать свои технологические навыки в актуальном состоянии, я прибегаю к разнообразным методам и подходам.

Сертификации играют важную роль в моем процессе обучения. Получение профессиональных сертификатов от ведущих технологических компаний и организаций позволяет мне расширять свои знания и подтверждать свой уровень компетентности.

Активное участие в профессиональных конференциях, семинарах и воркшопах помогает мне быть в курсе последних тенденций и лучших практик в сфере IT и управления данными. Такие мероприятия предоставляют возможность общения с коллегами, обмена опытом и получения новых знаний.

Регулярное чтение специализированной литературы играет важную роль в моем развитии. Я постоянно изучаю книги, журналы и статьи, посвященные новым исследованиям, кейсам и достижениям в сфере технологий и управления данными. Это позволяет мне быть в курсе последних технологических тенденций и развивать свои навыки.

Разработка собственных проектов и эксперименты с новыми технологиями и инструментами является еще одним способом поддержания своих технологических навыков. Это помогает мне углубить свое понимание в определенной области и приобрести ценный практический опыт, что важно для моего профессионального роста.

Автор: Николай Бородин