今日の自動車工学チームは、テスト結果をよりよく理解するために膨大なデータを収集しています。常に先進的な車両を開発することを目指しています。しかし、真の課題は、単にデータを収集するだけでなく、それを効果的に統合、分析、共有することです。後処理のワークフローは非効率的で、深い分析やトラブルシューティングが難しいことがよくあります。チームは、テスト結果の全体像を把握するために、一貫したデータと、コンテキスト、明確さ、アクセス可能なデータインテリジェンスを提供するエコシステムを必要としています。これにより、発見に基づいた迅速かつ情報に基づいた意思決定が可能になり、関係者全員がその洞察に基づいて迅速に行動できるようになります。
複雑なデータの統合
複数のアプリケーションや部門にまたがる膨大なデータの統合と分析が困難なため、インパクトのある一貫した洞察が得られません。
圧倒的なツールの数と使いやすさ
既存のツールが多すぎることや、それらの適切さや使いやすさに対する不確実性が非効率を招き、効果的なデータ処理が遅くなり、フラストレーションを引き起こします。
スクリプトの再利用
スクリプトの区別や再利用は、適切なスクリプトが使用されているか、またそれが本当に関連する要件を満たしているかどうかについての不確実性を生むことがよくあります。
時間のかかるレポート作成
手動で繰り返しのレポートを作成・管理することは労力がかかり、全体的なパフォーマンスの低下につながります。
未活用の洞察の活用
チームは、分析されたデータを迅速に実用的な洞察に変えるのに苦労しており、その結果、イノベーションを推進する能力が制限されています。
優先順位の欠如
開発チームは、最も重要なデータを特定し、何に優先的に取り組むべきかを判断するのが難しく、その結果、活動が分散してしまうことがあります。
頻繁な重複テスト
不適切なドキュメントとコーディング言語のサポート不足が、新しいスクリプト方法に問題を引き起こし、その結果、頻繁なテストエラーにつながります。
非効率的なプロジェクト管理
管理不足やプロジェクトの未完了など、データ分析の不十分さによる不適切なプロジェクト処理が、遅延や予算超過を引き起こします。
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– AVL, Senior Product Manager, Nikolaus Keuth
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