AI時代におけるOTデータの課題と解決策

OTデータガバナンスとは、産業環境で生成される様々な種類のデータを体系的に管理、標準化、品質管理することで、企業の意思決定やAIアプリケーションを効果的に支援できるようにするものです。データ取得、フォーマット変換、品質検査、アクセス制御、ストレージメカニズムから、その後のストレージやアプリケーションに至るまでの全プロセスを網羅します。ITデータガバナンスとは異なり、OTデータガバナンスでは、デバイス通信プロトコルの多様性、データタイプの複雑さ、リアルタイム要件、データセキュリティ、エッジコンピューティング機能といった課題を考慮する必要があります。

具体的には、OTデータガバナンスの中核的な目的は以下のとおりです。
部門間およびシステム間のデータ統合と再利用をサポートする
– データの可用性と一貫性を向上させる
– データ統合における技術的および人的資源の障壁を軽減する
– 運用データのセキュリティと完全性を保護する
サイバーセキュリティなどの規制要件、およびIEC 62443やISO/IEC 27001などの運用基準に準拠しています。

このホワイトペーパーは、OTデータETLの課題に直面した際に、データの価値を最大化するために、効果的なOTデータガバナンス戦略アーキテクチャ、部門横断的なコラボレーションメカニズムを確立し、IT部門、製造部門、運用部門、データサイエンスチーム間の協力を統合する方法を読者が理解するのに役立つことを目的としています。

データガバナンスの完全性には、「データ資産インベントリ」、「主要データ定義」、「データアクセス制御」、「データライフサイクル管理」なども含まれます。これらの仕組みを効果的に機能させるには、体系的なシステム設計と実装が必要です。

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