Michelin’in ana faaliyet alanı lastiklerdir. Üretici ayrıca, filo yönetimi gibi ilgili hizmetleri ve tarihsel kapsamının dışında yer alan yeni faaliyetleri de geliştiriyor.
Bu geliştirme stratejisini uygulamak için Michelin, çeviklik, müşteri ilişkileri ve veriler dahil olmak üzere altı kaldıraca dayalı bir dönüşüm programı tanımlamıştır. Bu eksendeki hırs: “Tercihlerini tamamen veriye dayalı yapan bir şirkete dönüşmek”, özet Fabien Cochet, Veri BT Uzmanı.
Karar vermeyi kolaylaştırın ve hızlandırın
Bu hedefi mümkün kılmak için üç sütun tanımlanmıştır: verileri operasyonel mükemmelliğin hizmetine sunmak, veri platformları ve bir Data Mesh felsefesi. Bu nedenle veriler işletme için “kritik” hale gelir.
BT uzmanı, “Veriler ne kadar hızlı güncellenir ve kolayca erişilebilir olursa, karar o kadar hızlı alınabilir”, diye ısrar ediyor. Akıllı Otomasyon Müdürü Philippe Leonhart, “Veriler karar vermeyi mümkün kılar, ancak aynı zamanda belirli durumlarda, örneğin lastiklerin geliştirilmesinde veya yeni malzeme arayışında hızlandırır”, diye ekliyor.
Ancak “geniş dağılımlı bilgisayar sistemleri” içinde doğru veriyi yakalamak kolay değil. Bu soruna yanıt vermek için, bir yönetişim katmanının uygulandığı veri platformları oluşturulmuştur.
Özel veri gölleri olan bu platformların amacı, kullanıcıların karşılıklı hale getirilebilir veri ürünleri oluşturmasına da olanak sağlamaktır. Bu ürünleri tasarlamak ve kullanıma sunmak Michelin özellik ekiplerine bağlıdır.
Kurumsal Veri Gölü Üzerindeki Veri Ağı
Bu platformlar arasında, şirket için işlevler arası olmak istenir. Burası Kurumsal Veri Gölü. Fabien Cochet, “Veri Ağı ilkelerini buna uyguluyoruz” diyor. Bu, iki parçaya bölünme ve bir yönetişim katmanının uygulanması ile sonuçlanır.
Birincisi özel bölge. Bu, veri üreticilerine ayrılmış alandır. “İkinci kısım, odaklı paylaşım, yani değiş tokuşlar ve etkileşimlerdir.” Son olarak, platforma bir self servis katmanı eklenir.
“İş kullanıcılarımıza, veri gölünün tüm veri ürünlerine çok fazla kısıtlama olmadan erişme imkanı sunmamıza olanak tanıyor.” Bu kullanıcılar arasında kurumsal iş hizmetlerini oluşturan insan kaynakları, finans veya satın alma başta olmak üzere bahsedelim.
Lojistik ve satın alma dahil olmak üzere bu işletmeler için veri ile ilgili çeşitli projeler yürütülmüştür. Bu ilk aşamadaki amaç: raporlamayı otomatik hale getirmek ve böylece karar vermeyi ve analizi kolaylaştırmak.
Veri teknolojileri konusunda eğitim verilen meslekler
Philippe Leonhart, “Çalışanlarının deneyimini iyileştirmeyi ve onları daha fazla katma değerli görevlere odaklamayı amaçlayan bir işletme yöneticisi için raporlamanın otomasyonu esastır”, diyor.
Bu sonuç, Databricks de dahil olmak üzere teknolojik katmanlara güvenilerek elde edilir. Böylece, karar vermeye odaklanmak için raporlamayı otomatikleştirmek mümkün olur. Bunu başarmak için mesleğin yeni araçlarla eğitilmesi bu nedenle gerekliydi.
Bununla birlikte, meslek bazen zaten belirli teknik becerilere sahipti. Tamamlandılar. Ek olarak BT, işletmeleri bir tür mentorluk yoluyla kullanımlarında destekler. “BT ekipleri, veri mühendisliği, veri analistleri ile iş, süreç bilgisi ve IS’de olduğu gibi veri anlayışıyla gelir.”
Fabien Cochet, satın alan bir kullanıcıyı becerilerinin geliştirilmesi, veri sağlayıcılardan veri kurtarmanın sanayileştirilmesi ve görselleştirme gösterge panolarının oluşturulması konularında önemli ölçüde destekledi.
