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工廠流程的環(huán)節(jié)不只一兩個，但無論如何總要先透過數(shù)據(jù)分析，了解之后才能優(yōu)化。目前業(yè)界普遍的做法是將最復(fù)雜最有價值的幾個問題丟出來，先成立項(xiàng)目組，以項(xiàng)目方式處理。
但這樣的作法會讓企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生責(zé)任推托，如果不是項(xiàng)目組的人員，那數(shù)字轉(zhuǎn)型就跟之無關(guān)。事實(shí)上一間工廠要能真正進(jìn)化，邁向工業(yè)4.0，將會有幾百個甚至上千個問題需要解決，也就是所謂的“長尾”問題，而這些問題的總價值很可能還超越最貴的那幾題，那怎么辦？
企業(yè)需要一套核心數(shù)據(jù)分析全流程架構(gòu)來解決長尾問題。過去在軟件開發(fā)的領(lǐng)域，企業(yè)盛行一套DevOps的開發(fā)維運(yùn)架構(gòu)，為的是能系統(tǒng)化和規(guī)�；�(yīng)付頻繁的部署需求。
面對數(shù)字化過程中對數(shù)據(jù)分析效率要求的提升，國際上現(xiàn)在也效法DevOps架構(gòu)發(fā)起了AnalyticOps的概念，用一套系統(tǒng)化的平臺建構(gòu)一個可規(guī)模化的數(shù)據(jù)分析流程，以提升企業(yè)內(nèi)部各環(huán)節(jié)數(shù)字化的效率。
舉例來說，如訊能集思所推出的產(chǎn)品理論架構(gòu)，即跟AnalyticOps相似，推出的智能決策平臺JarviX以O(shè)T(營運(yùn)技術(shù))端的需求切入，透過AI增強(qiáng)分析的技術(shù)來降低工具的使用門檻，讓OT端能夠自主完成數(shù)據(jù)分析全流程，減低企業(yè)為了數(shù)據(jù)分析付出的龐大跨部門溝通成本，對比以往需要IT和DT人員搭配組成的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)去做分析，現(xiàn)在OT的人員就能直接做數(shù)據(jù)分析，大規(guī)模的提升分析流程各環(huán)節(jié)的效率。
