Datenmanagement als Unternehmensstrategie auf der Grundlage von Standards
In der heutigen Wettbewerbslandschaft müssen Unternehmen an Differenzierungsmerkmalen arbeiten, um Marktanteile zu gewinnen. Ebenso wichtig ist die Fähigkeit, nicht wettbewerbsrelevante Faktoren zu erkennen, um begrenzte Ressourcen freizusetzen und sich auf das Kerngeschäft zu konzentrieren.
Die Datenverwaltung ist ein möglicher nicht wettbewerbsrelevanter Faktor, da es oft die Daten selbst sind, die den Wettbewerbsvorteil ausmachen, und nicht die Art und Weise, wie sie gespeichert und verwaltet werden. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, die richtige Datenverwaltungsstrategie zu wählen, die eine langfristige Datenspeicherung und Zugriffsmöglichkeiten bietet und mit den Data-Governance-Richtlinien des Unternehmens in Einklang steht.
Eine mögliche Antwort liefert der neu veröffentlichte ASAM:GUIDE von ASAM e.V.
[In der Blog-Übersicht wird hier ein Weiterlesen-Link angezeigt]
Warum sollten Sie Ihre Datenmanagement-Strategie auf Standards aufbauen?
Standards führen eine gemeinsame Sprache für APIs und Protokolle sowie für die Daten ein, die ausgetauscht und schließlich persistiert werden. Auf diese Weise definiert der Standard die Schnittstelle für Interoperabilität und Datenaustausch. Standards fördern die Qualität und vermeiden die Bindung an einen bestimmten Anbieter, so dass Sie aus verschiedenen Angeboten und Anbietern wählen können.
Darüber hinaus fördern Standards die Zusammenarbeit und die Bildung von Allianzen, vor allem im Bereich der oben erwähnten nicht wettbewerbsfähigen Faktoren.
👉 Auf Seite 8 des ASAM:GUIDE finden Sie weitere Argumente für „Standards - A Business Consideration“.
Was ist der richtige Datenmanagement-Standard für mich?
Auf diese Frage gibt es keine einheitliche Antwort, da verschiedene Arten von Daten unterschiedliche Datenmanagement-Lösungen erfordern. Für die Verwaltung von Testdaten verweist der ASAM:GUIDE auf ASAM ODS als zuverlässige persistente Speicherung und Abfrage von Testdaten. Der Kern des ASAM ODS-Standards ist ein Datenmodell, das die Semantik für eine korrekte Dateninterpretation ergänzt. Das Datenmodell ist in hohem Maße anpassungsfähig und dennoch wohldefiniert, so dass Clients die Daten abfragen und korrekt interpretieren können. Der Datenzugriff über HTTP ist unabhängig von der IT-Architektur, was ihn anpassungsfähig und vielseitig für verschiedene Anwendungsszenarien macht.
Der ASAM ODS Server implementiert das Datenmodell, integriert Daten von verschiedenen Prüfständen und Messgeräten und bietet einen einheitlichen Datenzugriff unabhängig von Herkunft und Hersteller.
👉 Lesen Sie auf Seite 35 des ASAM:GUIDE, warum „ASAM ODS“ ein umfassendes, anpassungsfähiges und skalierbares Framework für die Verwaltung von Testdaten bietet.
Wer nutzt bereits diese Datenmanagement-Standards?
Ein Blick auf Seite 110 des ASAM:GUIDE zeigt, dass das „Who is Who“ der Automobilindustrie ASAM Mitglied ist, und immer mehr Unternehmen aus dem nicht-automobilen Bereich treten ebenfalls bei. Filtern Sie das ASAM Produktverzeichnis nach ASAM ODS, um eine lange Liste von ASAM ODS-Produkten und Dienstleistungen zu erhalten. Sie können auch ASAM ODS-bezogene Anwenderberichte auf der ASAM-Website finden.
👉 Auf Seite 66 des ASAM:GUIDE können Sie lesen, wie Siemens Digital Industries Software in Zusammenarbeit mit Peak Solution die BMW Group bei der Umstellung von einem proprietären Datenmanagementsystem für NVH-Testdaten auf eine leistungsfähigere, offene und moderne Lösung unterstützt hat: Simcenter Testlab, basierend auf dem ASAM ODS Standard: “Ready for openness managing NVH test data”.
Wie integrieren sich Datenmanagement-Standards mit Datenanalyse und maschinellem Lernen?
Die wichtigste Funktionalität einer Datenmanagementlösung ist es, das Potenzial der enthaltenen Daten zu erschließen - Ihre Daten!
Um mit den neuesten Innovationen und Technologien im Datenmanagement Schritt zu halten, bietet sich Python als „lingua franca“ für Datenanalyse- und ML-Tools an. Die bestehende ASAM ODS HTTP API erscheint aus der Python-Perspektive als nicht sehr praktisch. Daher hat Peak Solution die ASAM ODSBox eingeführt, einen schlanken Python-Wrapper für die ASAM ODS HTTP API, der für Python-Analyse- und ML-Bibliotheken geeignet ist, indem er die Daten als Pandas DataFrames bereitstellt.
👉 Auf Seite 64 des ASAM:GUIDE finden Sie einen Anwendungsbericht “ASAM ODS data analytics with Python, Notebooks, and AI-Agents”.
Zusammenfassung
Die Einführung von Datenmanagementstandards wie ASAM ODS gewährleistet Interoperabilität, fördert Zusammenarbeit und vermeidet die Bindung an einen bestimmten Anbieter und kann somit Ihre Unternehmensstrategie erheblich verbessern. Durch die Nutzung von Standards können sie sich auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Datenmanagementverfahren robust, skalierbar und zukunftssicher sind. Insbesondere der ASAM ODS-Standard bietet umfassende Möglichkeiten für die Verwaltung von Testdaten, der sich nahtlos in moderne Datenanalyse- und maschinelle Lernwerkzeuge integriert. Mit diesen Standards ist Ihr Unternehmen für einen langfristigen Erfolg in einer zunehmend datengesteuerten Welt gerüstet.
👉 Laden Sie die ASAM Anwendungsberichte des ASAM:GUIDE herunter, um einige Beispiele zu erhalten.
Verbundene Lösungen
Sie können auf die Links klicken, um weitere Informationen zu den einzelnen Komponenten zu erhalten.
Peak Test Data Manager
Peak ODS Server ist das Datenherz von Peak Test Data Manager - ein zukunftsweisendes Testdatenmanagement-system.
Peak ODS Server
Langfristige Datenspeicherung inklusive APIs für den standardisierten und gesicherten Datenzugriff.
Zugehörige Themen
Python ASAM ODS Dienstprogramme
Open-Source-Bibliotheken und Beispiele zur Verwendung von ASAM ODS-Daten in Python.
Was ist ASAM ODS?
Der ASAM ODS-Standard definiert APIs und Formate zum Speichern und Abrufen von Test- und Messdaten.
Was ist ein Datenmodell?
Ein Datenmodell definiert den Datenkontext Ihrer Messdaten.
Was sind ASAM ODS EXD-API Plugins?
ASAM ODS EXD-API-Plugins ermöglichen den Zugriff auf Inventardaten über gRPC-Mikrodienste.
Industriestandards für Softwareprodukte
Standards helfen bei der Integration von Softwareprodukten mit Analysetools und Analyseplattformen und bilden die Grundlage für maschinelles Lernen und KI.
