هوش عملیاتی (Operational Intelligence) چیست؟

هوش عملیاتی چیست؟

هوش عملیاتی (OI) فرایند جمع‌آوری و تحلیل بی‌درنگ داده‌های عملیاتی برای نظارت بر سلامت سیستم و پیشگیری از مشکلات است. مدل قدیمی هوش عملیاتی بیشتر به عملیات فناوری اطلاعات (IT) مربوط می‌شد و شامل داده‌ها و معیارهای مرتبط با سرورها، شبکه‌ها، استقرار برنامه‌ها، پیکربندی‌ها و امنیت IT بود. با به‌وجودآمدن اینترنت اشیا (IoT) و حسگرهای هوشمند، هوش عملیاتی اکنون شامل نظارت بی‌درنگ بر عملیات دنیای واقعی مانند خطوط لوله، ماشین‌آلات و تجهیزات انرژی است. در هر دو حالت، OI از جمع‌آوری و تحلیل داده‌های بی‌درنگ برای پیشگیری از مشکلات عملیاتی، پیش‌بینی مشکلات و گرفتن بهترین تصمیمات به کاربرانی که مستقیماً با مشتری در ارتباط هستند استفاده می‌کند.

هوش عملیاتی صنعتی چیست؟

هوش عملیاتی صنعتی اصطلاحی است که در سازمان‌هایی که زیرساخت‌های صنعتی فیزیکی و ماشین‌آلات را مدیریت می‌کنند، مانند ایستگاه‌های برق، شبکه‌های لجستیک و معادن، استفاده می‌شود. در این محیط‌های تجاری:

• زیرساخت‌ها تخصصی‌تر هستند
• محدوده دستگاه‌های IoT بسیار وسیع‌تر است
• ممکن است زنجیره تأمین طولانی و پیچیده‌ای وجود داشته باشد
• تحلیل داده‌های ماشین بسیار پیچیده‌تر است

این سازمان‌ها معمولاً به یک راه‌حل خاص یا نرم‌افزار پیکربندی‌شده سفارشی نیاز دارند تا ساختار، قابلیت‌های داده و جریان‌ کاری عملیات خود را مدیریت کنند. راه‌حل‌های سفارشی، شبکه‌های خاص IoT را با نرم‌افزار تحلیل تخصصی ادغام می‌کنند. به عنوان مثال، در بحث عملیات انرژی از حسگرها برای اندازه‌گیری معیارهای عملکرد توربین‌های بادی استفاده کرده و تصمیمات بی درنگی برای نگهداری، خاموش‌کردن یا تعمیر توربین‌ها می‌گیرد. داده‌ها برای برنامه‌ریزی پیش‌بینی‌کننده زیرساخت‌های جدید بر اساس تقاضای پیش‌بینی‌شده نیز استفاده می‌شوند.

مزایای هوش عملیاتی چیست؟

هوش عملیاتی یک راه‌حل بسیار مفید برای شرکت‌های مدرن یا کسب‌وکارهای کوچک با ساختار سیستم‌های پیچیده و به‌هم‌پیوسته است. در ادامه به بعضی از مزایای OI اشاره شده است:

• نظارت بی‌درنگ بر عملیات سیستم‌های OI مدرن برای نظارت بر وضعیت عملیاتی سیستم‌ها و ارتباطات بی‌درنگ استفاده می‌شود. در گذشته، این وظیفه تیم‌های IT بود که داده‌های تاریخی و لاگ‌ها را برای آگاهی از وضعیت سیستم بازبینی کنند. این مسئله زمان‌ تحلیل، گزارش‌دهی و تصمیم‌گیری را طولانی می‌کرد. امروزه می‌توان گزارش‌های به‌روزی از داده‌های عملیاتی داشت.
• شناسایی خطا با ابزارهای OI، می‌توان از جریان منظم داده‌های عملیاتی برای افزایش دید سیستم نقشه‌برداری کرد که نمایی کلی از نحوه جریان داده‌ بین اجزای مختلف سیستم را برای پیشگیری از انحراف از عملیات عادی فراهم می‌کند. مهم‌تر از همه، می‌توان جریان‌های کاری هوشمندی در سیستم برای شناسایی خطاها و اقدامات اصلاحی خودکار ایجاد کرد. پس از تنظیم هشدارها، می‌توان در لاگ‌ها جستجو کرد تا علل ریشه‌ای خطاها شناسایی شده و گلوگاه‌ها یا الگوهای خطا رفع شوند.
• تصمیم‌گیری استراتژیک هوش عملیاتی بر فرایندها و سیستم‌های تجاری برای تشخیص موارد بی‌فایده، پیکربندی‌ و مشکلات هزینه‌ای نظارت دارد و منجر به تصمیمات بهتری درباره تغییر وضعیت ساختار سیستم کسب‌وکار می‌شود. برخی از راه‌حل‌های OI همچنین می‌توانند تأثیر تغییرات سیستم را در زنجیره عملیاتی شبیه‌سازی کنند تا تصمیم‌گیری ساده‌تر شود.
• کاهش ریسک دستیابی به اطلاعات خودکار از وضعیت عملیات، ریسک‌ها را کاهش می‌دهد. OI نمایی یکپارچه از تمام داده‌های عملیاتی و شاخص‌های کلیدی فراهم می‌کند تا عملیات با اهداف تجاری همسو باشند و در نهایت امکان ریسک‌های غیرمنتظره در کسب‌وکار پایین می آید.

طرز کار هوش عملیاتی چگونه است؟

سیستم‌های OI فناوری داده‌محور را با استراتژی‌های تجاری ترکیب می‌کنند. این فرایند شامل مراحل زیر است: جمع‌آوری داده‌ها جریان‌ کاری OI با جمع‌آوری داده‌ها شروع می شود. این می‌تواند شامل جریان‌های داده بی درنگ مانند لاگ‌ها، معیارها و داده‌های عملکرد یا داده‌های رفتار کاربر باشد. نمونه‌هایی از منابع داده شامل:

• زیرساخت‌های IT مانند سرورها، پایگاه‌های داده و شبکه‌ها
• دستگاه‌های دسکتاپ و موبایل
• دستگاه‌های IoT مانند حسگرها و کنتورهای هوشمند
• پلتفرم‌های امنیتی
• جریان‌های کلیک
• برنامه‌ها

جمع‌آوری داده‌ها روی ضبط هر جنبه‌ای از عملیات سیستم، از معیارهای استفاده و تعامل کاربر گرفته تا عملکرد ماشین و داده‌های محیطی تمرکز دارد. پردازش و تحلیل داده‌ها پس از جمع‌آوری داده‌ها، سیستم آن‌ها را با استفاده از تکنیک‌های محاسباتی مختلف پردازش می‌کند. به عنوان مثال، پردازش رویداد پیچیده، الگوهای رویدادها را در چند جریان داده شناسایی و تحلیل می‌کند. پردازش داده‌ها همچنین شامل فیلترکردن، تجمیع و تبدیل داده‌ها به‌منظور آماده‌سازی آن‌ها برای تحلیل است. تجسم و گزارش‌دهی برای دسترسی راحت به دیدگاه‌ها، سیستم‌های عملیاتی ویژگی‌های تجسمی مانند داشبوردها و گزارش‌ها ارائه می‌دهند. می‌توان روندها، الگوها و ناهنجاری‌ها را در عملیات به شکل بصری و بی‌درنگ مشاهده کرد. روش OI همچنین هشدارهایی در جهت هدایت به وظایف ایجاد کرده و آن‌ها را اولویت‌بندی می‌کند؛ برای مثال، زمانی که معیارهای عملیاتی از یک آستانه خاص می‌گذرند، سیستم همچنین می‌تواند اقدامات خودکار مانند غیرفعال‌کردن خدمات، تفکیک یا اضافه‌کردن خدمات جدید را فعال کند. سازگاری خودکار بسیاری از سیستم‌های OI شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) هستند که با گذشت زمان پیشرفت می‌کنند. آن‌ها با یادگیری از نتایج گذشته، می‌توانند معیارهای هشدار و پاسخ به الگوها یا ناهنجاری‌های خاص را اصلاح می‌کنند. این جنبه سازگاری به‌تدریج به افزایش کارایی سیستم کمک می‌کند.

فناوری‌های کلیدی در هوش عملیاتی چه هستند؟

هوش عملیاتی از چندین فناوری استفاده می‌کند که بسیاری از آن‌ها با سایر سیستم‌های تحلیل هوش همپوشانی دارند. در ادامه به خلاصه‌ای از این موارد اشاره می‌شود:

• نرم‌افزار هوش عملیاتی نرم‌افزار OI یک ابزار خودمحور برای جستجوی داده‌ها، هشداردهی، داشبوردها، گزارش‌دهی و نظارت بر فرایندهای تجاری ارائه می‌دهد. روش‌های نرم‌افزاری مختلفی برای ارائه دامنه‌ای از منابع داده، ابزارها، اقدامات، جریان‌های کاری و ادغام‌ها وجود دارند و باید مناسب‌ترین روش بر اساس نیازهای کسب‌وکار انتخاب شود.
• فناوری‌های پردازش جریان درصد قابل‌توجهی از داده‌های عملیاتی داده‌های جریانی هستند؛ داده‌هایی که در حجم بالا به صورت مداوم و تدریجی منتشر می‌شوند. فناوری‌های پردازش جریان می‌توانند داده‌های جریانی را با سرعت بالا بافر، پردازش، تبدیل و ذخیره کنند و درعین‌حال آن‌ها را تحلیل کنند. این فناوری‌ها شامل فناوری‌های پردازش رویداد پیچیده هستند که الگوها و روابط را در میان چندین جریان داده زمان واقعی شناسایی می‌کنند.
• خودکارسازی و ارکستراسیون فناوری‌های خودکارسازی در سیستم‌ OI برای اقدام بر اساس تحلیل‌ها ادغام می‌شوند. پاسخ به رویدادها با استقرار منابع، تنظیم پیکربندی‌ها یا فعال‌کردن فرایندها بدون مداخله انسانی نیازمند ابزارهای ارکستراسیون است.
• فناوری‌های تحلیل سیستم‌های OI با تحلیل‌های تجاری موجود برای کسب اطمینان از ارائه دیدگاه‌ها و اقدامات عملیاتی در یک سازمان ارائه می‌شوند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی (AI) و ML برای پیش‌بینی روندها، اقدامات درست و خودکارسازی تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند. ابزارهای تجسم داده‌، داشبوردها و قابلیت‌های گزارش‌دهی را برای تبدیل داده‌های پیچیده به نمایش گرافیکی قابل‌درک ارائه می‌دهند.

هوش عملیاتی و هوش تجاری چه تفاوت‌هایی دارند؟

هوش تجاری (BI) به تحلیل‌هایی اشاره دارد که از بهترین نتایج تجاری حمایت می‌کنند. با ظهور حوزه تحلیل داده‌ها، داده‌های تاریخی کسب‌وکار اهمیت پیدا کردند تابه این وسیله، از درستی تصمیم‌گیری‌های پیش رو اطمینان حاصل شود. تحلیل داده‌ها به‌تدریج شامل تحلیل داده‌های بی‌درنگ در حوزه‌های مختلف شده است. زمانی که این تحلیل‌ها از تصمیم‌گیری در عملیات حمایت می‌کنند، به آن هوش عملیاتی گفته می‌شود. تفاوت کلیدی این است که OI شامل نظارت پیشگیرانه و اقدامات فوری برای رفع مشکلات عملیاتی در زمان اجرا است. درحالی‌که BI بیشتر روی تمرکز بلندمدت و بازنگری تأکید دارد و جنبه‌ هشداردهی و عیب‌یابی را ندارد. بااین‌حال، ازآنجاکه OI نقش حیاتی در پیشبرد BI ایفا می‌کند، این دو به هم مرتبط هستند و با هم کار می‌کنند. بسیاری از اهداف تجاری مانند بهینه‌سازی فروش، کیفیت بالاتر محصول و درک رفتارهای کاربری از تحلیل داده‌های عملیاتی استفاده می‌کنند. داده‌ها و تحلیل‌های نرم‌افزار OI ، برای داشتن تصویری بهتر از کسب‌وکار، قابلیت انتقال به ابزارهای BI را دارند.

هوش عملیاتی چه چالش‌هایی دارد؟

چالش در تحلیل مقادیر زیاد داده‌های عملیاتی وابسته به داشتن داده‌های ساختاریافته است. داده‌ها باید مرتب، برچسب‌گذاری شده و سازماندهی شده باشند و داده‌های تاریخی باید به‌درستی ذخیره شوند تا مفهوم زیرساخت OI درک شود. به برخی دیگر از چالش‌ها در ادامه اشاره می‌شود: شیب یادگیری (Steep learning curve) موانع تحلیل داده‌ها از زمان کار با پایگاه‌های داده ابتدایی و رابط‌های خط فرمان (CLI) کاهش یافته است. بااین‌حال، ترکیب داده‌ها و ایجاد پرسش‌ها و تحلیل‌های صحیح همچنان چالش است. درک تحلیل‌های آماری و نحوه توسعه پرسش‌های پیچیده برای مدیریت درست بسیار مهم است. ممکن است ایجاد مهارت‌های لازم در تیم زمان بر باشد. امنیت داده و سیستم همچنان نگرانی‌هایی درباره حاکمیت و مدیریت داده‌ها در طول جریان‌های کاری عملیاتی وجود دارد. اگرچه داشبوردها و گزارش‌دهی‌های OI می‌توانند برای طیف وسیعی از کاربران مفید باشند، باید تدابیر مناسبی برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز نیز ایجاد شود. متاداده‌ها محرمانه هستند و باید به‌درستی محافظت شود.