Esta publicación está coescrita con Emrah Kaya y Xinyi Zhou de Omron Europa.
Los datos son uno de los activos más críticos de muchas organizaciones. Constantemente buscan formas de usar sus grandes cantidades de información para obtener ventajas competitivas.
Omron Corporation es un proveedor de tecnología líder en automatización industrial, atención médica y componentes electrónicos. En su formación del plan estratégico Future 2030 (SF2030), Omron tiene como objetivo abordar diversos problemas sociales, impulsar el crecimiento empresarial sostenible, transformar modelos y capacidades comerciales, y acelerar la transformación digital. En el corazón de esta transformación se encuentra la plataforma Omron Data & Analytics (ODAP), una iniciativa innovadora diseñada para revolucionar cómo la empresa aprovecha sus activos de datos.
Esta publicación explora cómo está usando Omron Europe Servicios web de Amazon (AWS) para construir su avanzado ODAP y su progreso hacia el aprovechamiento del poder de IA generativa.
Desafíos
Al utilizar las capacidades avanzadas de datos y análisis, las organizaciones pueden obtener información valiosa sobre sus operaciones, tendencias de la industria y comportamientos del cliente, lo que lleva a estrategias más informadas y una mayor visión. Este enfoque es particularmente poderoso cuando se aplica a los datos críticos de la misión, como la planificación de recursos empresariales (ERP) y los sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM) porque estos contienen información sobre procesos internos, gestión de la cadena de suministro e interacciones con los clientes. Al analizar sus datos, las organizaciones pueden identificar patrones en los ciclos de ventas, optimizar la gestión de inventario o ayudar a adaptar los productos o servicios para satisfacer las necesidades del cliente de manera más efectiva. Sin embargo, las organizaciones a menudo enfrentan desafíos significativos al realizar estos beneficios debido a:
- Silos de datos: las organizaciones a menudo usan múltiples sistemas en regiones o departamentos. La integración de estas diversas fuentes para crear una sola fuente de verdad es compleja, lo que dificulta generar informes unificados o analizar tendencias interfuncionales.
- Desafíos de gobernanza de datos: mantener una gobernanza de datos consistente en diferentes sistemas es crucial pero complejo. La implementación de políticas uniformes en diferentes sistemas y departamentos presenta obstáculos significativos.
- Diferentes formatos y estándares: los sistemas generalmente utilizan formatos y estructuras de datos variados. Esta disparidad complica la integración de datos y el análisis de sistemas cruzados, que requiere un esfuerzo significativo para conciliar y armonizar los datos para obtener información integral.
Plataforma de datos y análisis de Omron
Para abordar estos desafíos, Odap, ODAP, ODAP, ODAP, ODAP, ODAP, ODAP. Esta solución innovadora fue diseñada para servir como un centro centralizado para activos de datos específicos, desglosando las barreras entre varias fuentes de datos y sistemas.
El siguiente diagrama muestra una arquitectura simplificada y algunos de los servicios y patrones arquitectónicos utilizados para ODAP.
ODAP tenía como objetivo integrar los datos de múltiples sistemas ERP y CRM, además de otras fuentes de datos relevantes en toda la organización. Amazon AppFlow se usó para facilitar la transferencia suave y segura de datos de varias fuentes a ODAP. Además, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Sirvió como el lago de datos central, proporcionando una solución de almacenamiento escalable y rentable para los diversos tipos de datos recopilados de diferentes sistemas. Las características de seguridad robustas proporcionadas por Amazon S3, incluido el cifrado y la durabilidad, se utilizaron para proporcionar protección de datos. Finalmente, ODAP fue diseñado para incorporar herramientas de análisis de vanguardia y futuras ideas con IA.
Algunas de estas herramientas incluyeron soluciones basadas en la nube de AWS, como AWS Lambda y Funciones del paso de AWS. Lambda habilita las tareas de procesamiento de datos sin evento, impulsadas por eventos, que permiten transformaciones y cálculos en tiempo real a medida que llegan los datos. Las funciones de paso complementan esto orquestando flujos de trabajo complejos, coordinando múltiples funciones LAMBDA y gestionando el manejo de errores para tuberías sofisticadas de procesamiento de datos. Esto permite a Omron extraer patrones y tendencias significativas de sus vastos repositorios de datos, apoyando la toma de decisiones más informadas en todos los niveles de la organización.
La estrategia de datos de Omron, representada en ODAP, también permitió a la organización desbloquear casos generativos de uso de IA centrados en resultados comerciales tangibles y una mayor productividad. Parte de un enfoque integral para usar inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML) y IA generativa incluye una estrategia de datos sólida que puede ayudar a proporcionar datos confiables y de alta calidad.
Abrazando la IA generativa con la roca madre de Amazon
La compañía ha identificado varios casos de uso en los que la IA generativa puede afectar significativamente las operaciones, particularmente en análisis e inteligencia empresarial (BI).
Una iniciativa clave es Odapchat, un asistente de chat basado en Chat con IAI que pueden usar para interactuar con datos utilizando consultas de lenguaje natural. Esta herramienta democratiza el acceso a los datos en toda la organización, permitiendo que incluso los usuarios no técnicos obtengan información valiosa.
Una aplicación destacada es la capacidad de idioma SQL a natural, que traduce consultas SQL complejas en inglés y viceversa, viceversa, que cerró la brecha entre los equipos técnicos y comerciales. Para alimentar estas características avanzadas de IA, Omron eligió Roca madre de Amazon. Este servicio totalmente administrado ofrece una gama de Modelos de base (FMS)proporcionando la flexibilidad para seleccionar el modelo más adecuado para cada caso de uso. La implementación directa de Amazon Bedrock, junto con su escalabilidad para manejar los crecientes volúmenes de datos y las solicitudes de los usuarios, lo convirtió en una opción ideal para Omron. La capacidad de Amazon Bedrock para admitir varios modelos de diferentes proveedores ayuda a asegurarse de que Omron siempre pueda usar las capacidades de IA más avanzadas a medida que evolucionan.
De manera crucial, las características de seguridad robustas proporcionadas por Amazon Bedrock se alinean perfectamente con los estrictos requisitos de protección de datos de Omron. Algunos aspectos destacados incluyen:
- Controles de acceso de grano fino
- Características de seguridad de redes, como el cifrado de datos en tránsito y en reposo, o la capacidad de usar nubes privadas privadas privadas (VPC), lo que ayuda a asegurarse de que los datos comerciales confidenciales sigan siendo seguros incluso cuando los modelos de IA procesan
- Baratería de roca amazónica
Estos estrictos controles de seguridad ofrecen un enfoque de seguridad integral que permite a Omron innovar con IA mientras mantiene los más altos estándares de gobernanza y protección de datos.
El siguiente diagrama muestra un diseño básico de cómo funciona la solución. Ayuda a ilustrar las partes principales y cómo trabajan juntas para que el asistente de IA haga su trabajo.
El sistema tiene tres secciones principales:
- Interfaz de usuario – Los usuarios se involucran con la interfaz de chat alojada en AWS. Amazon Cognito Maneja los procesos de autenticación del usuario, proporcionando acceso seguro a la aplicación.
- Backend de procesamiento de entrada – El Puerta de entrada de la API de Amazon recibe mensajes entrantes, que luego son procesados por contenedores que se ejecutan en Servicio de contenedores elásticos de Amazon (Amazon ECS). Las conversaciones de chat se conservan en Amazon Dynamodb para ser utilizado para la conversación de seguimiento. Amazon Bedrock se encarga de generar respuestas de IA, y las herramientas se configuran utilizando Langchain, lo que ayuda a determinar cómo manejar diferentes tipos de consultas. Cuando sea necesario, el sistema puede acceder a un almacén de datos ODAP para recuperar información adicional.
- Gestión de documentos – Los documentos se almacenan de forma segura en Amazon S3, y cuando se agregan nuevos documentos, una función Lambda los procesa en fragmentos. Estos trozos se convierten en incrustaciones utilizando el lecho de roca de Amazon y las incrustaciones se almacenan en un Servicio de Amazon OpenSearch tienda vectorial para búsqueda semántica.
Resultados y planes futuros
La implementación de ODAP y ODAPCHAT en AWS ya ha arrojado beneficios significativos para Omron:
- Optimización de informes, lo que lleva a un análisis más eficiente y perspicaz
- Capacidades del lenguaje SQL a natural alimentado por IA generativa, haciendo que los datos sean más accesibles para los usuarios no técnicos
- Aumento de agilidad comercial con infraestructura completamente desplegada en la nube
- Democratización de datos, lo que permite a más empleados utilizar ideas basadas en datos
Mirando hacia el futuro, Omron planea expandir significativamente su uso de los servicios de AWS y utilizar aún más las capacidades generativas de IA. La Compañía tiene como objetivo integrar fuentes de datos adicionales, incluidos otros sistemas de misión crítica, en ODAP. Esta expansión se combinará con medidas de gobierno de datos mejoradas para ayudar a promover la calidad y el cumplimiento de los datos en la solución de datos en crecimiento.
Omron también está explorando casos de uso generativo de IA generativo más avanzados, como Insert_initiative. Estas iniciativas utilizarán las capacidades en evolución proporcionadas por Amazon Bedrock para incorporar potencialmente modelos de IA avanzados y características de seguridad.
Conclusión
El viaje de Omron con AWS demuestra el poder transformador de las soluciones de datos basadas en la nube y la IA generativa para superar los silos de datos y la innovación de los negocios. Mediante el uso de servicios de AWS como Amazon AppFlow, Amazon S3 y Amazon Bedrock, Omron ha creado una plataforma integral, segura y adaptable de datos y análisis que no solo satisface sus necesidades actuales, sino que también posiciona a la compañía para el crecimiento e innovación futura.
A medida que las organizaciones en todas las industrias lidian con desafíos de datos similares, la historia de Omron sirve como un ejemplo inspirador de cómo abrazar las tecnologías en la nube y la IA pueden conducir a una transformación comercial significativa y una ventaja competitiva.
Sobre los autores
Emrah Kaya es gerente de ingeniería de datos en Omron Europe y Plataforma para el proyecto ODAP. Con su extenso experiencia en la arquitectura de la nube y los datos, Emrah lidera las iniciativas de avance tecnológicos de Key Omron, incluida la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o la ciencia de los datos.
Xinyi zhou es ingeniero de datos en Omron Europe, que lleva su experiencia al equipo ODAP dirigido por Emrah Kaya. Se especializa en la creación de tuberías de datos eficientes y en la gestión de la infraestructura de AWS, al tiempo que contribuye a la implementación de nuevas soluciones que avanzan las capacidades tecnológicas de ODAP.
Emel Mendoza es un arquitecto de soluciones senior en AWS con sede en los Países Bajos. Con la pasión por las migraciones en la nube y la modernización de aplicaciones, Emel ayuda a las organizaciones a navegar sus viajes de transformación digital en AWS. Emel aprovecha su década de experiencia para guiar a los clientes en la adopción de servicios de AWS y arquitectura de soluciones escalables y eficientes.
Jagdeep Singh Soni es un arquitecto de soluciones socias senior en AWS con sede en los Países Bajos. Utiliza su pasión por la IA generativa para ayudar a los clientes y socios a construir aplicaciones Genai utilizando servicios de AWS. Jagdeep tiene 15 años de experiencia en innovación, experiencia en ingeniería, transformación digital, arquitectura en la nube y aplicaciones ML.