Gestion des données d'ingénierie pour les ingénieurs, scientifiques et gestionnaires HPC

Qu’est-ce que la gestion des données d’ingénierie ?

La gestion des données d’ingénierie joue un rôle essentiel dans le fonctionnement efficace de diverses industries. Il s'agit d'un domaine spécialisé de la gestion des données d'ingénierie qui se concentre principalement sur l'utilisation efficace et le contrôle cohérent des données d'ingénierie critiques. Ces données consistent généralement en des conceptions, des plans, des spécifications et des rapports, qui sont extrêmement appréciés dans des secteurs tels que automobile, aérospatial, énergie, sciences de la vie, fabrication, l'enseignement supérieur, gouvernement, automatisation de la conception des semi-conducteurs et de l'électronique.

Un plan de gestion des données d'ingénierie sert de modèle à la manière dont une entreprise ou une organisation gère ses données d'ingénierie cruciales. Il décrit les politiques, procédures et responsabilités liées à l'acquisition, à la vérification, au stockage, à l'analyse et à l'archivage des données. Le plan fournit une portée de gestion des données d'ingénierie, tirant le meilleur parti des protéines de données structurées et non structurées, garantissant leur exactitude, leur actualité et leur cohérence.

La mise en œuvre d’un plan efficace de gestion des données d’ingénierie conduit à l’intégration systématique de stratégies de R&D numériques efficaces. Sa contribution à la rentabilité, à la rapidité, à la réduction des risques et à l'amélioration de la qualité l'a rendu de plus en plus précieux pour les responsables de la R&D ainsi que pour les responsables et administrateurs informatiques/HPC de divers secteurs.

Gestion des métadonnées fournit l’infrastructure requise pour gérer les données d’ingénierie complexes. La sécurité des données doit être prise très au sérieux et les principales normes de conformité du secteur doivent être suivies pour réduire les risques, notamment : FedRamp, HIPPA, CAS, ITAR et AICPA SOC. En adoptant l'application l'intelligence artificielle il offre la possibilité d'automatiser l'organisation d'ensembles de données vastes et complexes et d'améliorer la façon dont les équipes d'ingénierie travaillent ensemble. 

En résumé, la gestion des données d'ingénierie est essentielle dans diverses industries dans leur optimisation pour l'amélioration des produits et l'innovation. La gestion des données d'ingénierie garantit que toutes les données critiques sont facilement accessibles, précises, bien contrôlées et appliquées de manière à la fois intelligente et hautement durable. L'approche pionnière de Rescale ouvre la voie à un secteur de l'ingénierie plus optimisé, plus sécurisé et plus efficace.

Avantages et défis de la gestion des données d'ingénierie

Avantages de la GED :

Intégrité et cohérence des données: Une GED efficace garantit l’exactitude et la fiabilité des données, réduisant ainsi les erreurs et les retouches. En appliquant des processus standardisés et des mesures de contrôle qualité, les organisations peuvent s'appuyer sur des données cohérentes pour prendre des décisions.

Collaboration et réutilisabilité: Des pratiques EDM robustes facilitent le partage de données et collaboration en ingénierie basée sur des modèles entre les équipes. Les ingénieurs, les concepteurs et les parties prenantes peuvent accéder aux informations pertinentes de façon transparente, éliminant les silos et favorisant l’efficacité.

Sécurité et conformité: EDM améliore la sécurité des données en mettant en œuvre des contrôles d'accès, du cryptage et des mesures de conformité. La protection de la propriété intellectuelle et des informations sensibles est cruciale dans les industries à forte intensité d’ingénierie.

Informations issues de l'analyse des données: Les organisations obtiennent des informations précieuses en analysant les données d'ingénierie. L'optimisation des processus, l'amélioration de la qualité des produits et l'amélioration continue deviennent réalisables grâce à une prise de décision éclairée et traçabilité des simulations.

Les défis de l'EDM :

Volume et variété des données: Les données d'ingénierie se présentent sous divers formats : fichiers CAO, simulations, données de capteurs, etc. La gestion de cette variété et de ce volume peut s'avérer difficile, d'autant plus que les données connaissent une croissance exponentielle.

Gouvernance et politiques des données: Établir des gouvernance des données les cadres et les politiques nécessitent une planification minutieuse. Il est essentiel de trouver un équilibre entre flexibilité et contrôle pour garantir la conformité et la cohérence.

Intégration entre les systèmes: L'intégration de données provenant de divers outils, bases de données et systèmes existants peut être complexe. Des problèmes d'interopérabilité peuvent survenir lorsque différents systèmes utilisent des formats incompatibles.

La Gestion du changement: La mise en œuvre de la GED implique souvent des changements organisationnels. La résistance aux nouveaux processus, aux besoins de formation et aux changements culturels doit être abordée.

La gestion des données d’ingénierie est l’épine dorsale des projets réussis. En relevant les défis et en tirant parti des avantages ci-dessus, cela peut ouvrir la voie à l’innovation, à l’optimisation et à un avantage concurrentiel.

Quels sont les 4 types de gestion de données ?

La gestion des données englobe généralement diverses activités et processus liés à l'acquisition, à l'organisation, au stockage et à l'utilisation efficace des données. Bien que la catégorisation spécifique puisse varier en fonction du contexte, voici quatre types courants de gestion des données :

1. Acquisition de données : 

Cela implique le processus de collecte de données provenant de diverses sources, qui peuvent inclure des bases de données, des fichiers, des capteurs, des API, du web scraping, des enquêtes, etc. L'acquisition de données vise à garantir que les données collectées sont exactes, pertinentes et fiables.

2. Stockage des données :

Une fois les données acquises, elles doivent être stockées de manière structurée pour faciliter un accès, une récupération et une gestion efficaces. Le stockage de données implique la sélection de technologies et d'architectures de stockage appropriées, telles que des bases de données, des entrepôts de données, des lacs de données et des solutions de stockage cloud, en fonction de facteurs tels que l'évolutivité, les performances, la sécurité et le coût.

3. Traitement des données :

Le traitement des données fait référence à la transformation de données brutes en informations significatives grâce à diverses opérations telles que le nettoyage, l'intégration, la transformation, l'analyse et la visualisation. Cette étape implique souvent l'utilisation d'outils et de techniques tels que l'ETL (Extract, Transform, Load), des plateformes d'intégration de données, des pipelines de données, des outils d'analyse et des algorithmes d'apprentissage automatique.

4. Gouvernance et sécurité des données :

La gouvernance des données englobe les politiques, processus et contrôles mis en œuvre pour garantir l'intégrité, la qualité, la confidentialité et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie. Cela implique de définir des normes de données, d'établir des rôles et des responsabilités en matière de gestion des données, de faire respecter les réglementations (par exemple, RGPD, HIPAA), de mettre en œuvre des contrôles d'accès, des mécanismes de chiffrement et d'audit pour protéger les données sensibles contre les accès non autorisés, les violations et les utilisations abusives.

Ces quatre types de gestion des données sont interdépendants et constituent des éléments essentiels d'une stratégie globale de gestion des données visant à maximiser la valeur des actifs de données tout en atténuant les risques et en garantissant la conformité réglementaire.

Aspects techniques de la gestion des données d'ingénierie

Identification et contrôle des données :

• Une GED efficace implique l’application de politiques et de procédures pour identifier et contrôler les données tout au long de son cycle de vie. Cela inclut la définition des métadonnées, la garantie de l’intégrité des données et la gestion des droits d’accès.
• L’acquisition en temps opportun des données techniques est cruciale. Les organisations doivent collecter efficacement des données provenant de diverses sources, notamment des sous-traitants et des équipes internes.
• Assurance de l’adéquation des données: La GED s'assure que les données répondent aux normes de qualité et sont adaptées à leur destination. Les processus de vérification valident l’exactitude et l’exhaustivité des données.

Protection des données et accessibilité :

• Sécurité des données: La protection des données d’ingénierie sensibles est primordiale. EDM comprend des mesures telles que le cryptage, les contrôles d'accès et le stockage sécurisé.
• Faciliter l'accès: Les ingénieurs ont besoin d'un accès transparent aux données pertinentes pendant la conception, les tests et la maintenance. EDM assure la distribution des données jusqu’au point d’utilisation.
• Considérations sur les logiciels existants: Certaines informations précieuses peuvent être stockées dans des systèmes existants. Les processus EDM permettent d'accéder à ces données, même si elles sont écrites dans un logiciel obsolète.

Analyse des données et valeur future :

• Analyse de l'utilisation des données: Les organisations évaluent la manière dont les données sont utilisées. Les informations tirées des modèles d'utilisation éclairent les améliorations des processus et la prise de décision.
• Évaluation de la valeur future: EDM prend en compte la valeur des données à long terme. Les informations générées au cours d'un projet peuvent bénéficier à d'autres programmes ou projets à l'avenir.

Intégration avec la gestion de configuration: EDM et Configuration Management travaillent ensemble pour garantir que toutes les informations du projet sont connues, sûres et accessibles.

L'avenir de la gestion des données d'ingénierie

La gestion des données d'ingénierie joue un rôle crucial dans les entreprises qui fournissent des solutions de calcul haute performance. Les données sont l’élément vital de l’ingénierie, et leur gestion appropriée est essentielle pour accélérer l’innovation.

À mesure que la puissance de calcul augmente et que des simulations plus complexes sont exécutées, la quantité de données générées augmentera de façon exponentielle. De nouvelles techniques de gestion des données devront être développées pour gérer des téraoctets et des pétaoctets de données techniques. Le bi produit de calcul haute performance sera exploité pour stocker et traiter d’énormes ensembles de données.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique sera appliqué à la gestion des données d’ingénierie. L'IA peut aider à catégoriser et à structurer les données non organisées, à repérer les modèles, optimiser les flux de travailet obtenez des informations à partir d'énormes quantités de données historiques.

Le domaine de la gestion des données d’ingénierie deviendra probablement plus spécialisé. Les data scientists et les ingénieurs devront devenir des experts dans le traitement des données techniques provenant de simulations et des tests physiques. Des programmes menant à un diplôme en gestion des données d’ingénierie voient le jour pour former ces spécialistes. 

Les partenariats entre les entreprises technologiques, les universités et les organismes d’ingénierie stimuleront l’innovation dans ce domaine. Les normes ouvertes pour la gestion et le partage des données d'ingénierie en sont à leurs balbutiements et devront être continuellement améliorées pour garantir le respect des normes de conformité et de l'entreprise. Rescale est impliqué dans de nombreux partenariats industriels et initiatives technologiques open source qui favorisent déjà le progrès.

La gestion des données d’ingénierie deviendra de plus en plus cruciale avec le temps. En investissant dans de nouvelles technologies, en formant des experts en données, en établissant des partenariats et en plaidant en faveur de normes de données ouvertes, Rescale est sur le point de façonner l'avenir de ce domaine critique et de permettre un développement de produits plus rapide pour les clients. L’avenir est prometteur pour la gestion des données d’ingénierie.