Basil Faruqui, BMC: Tại sao DataOps cần sự phối hợp để hoạt động

Dữ liệu từ lâu đã là loại tiền tệ mà doanh nghiệp sử dụng để vận hành – và nó được đưa lên cấp cao nhất. Các nhà phân tích và các nhà lãnh đạo tư tưởng hầu như đều nhấn mạnh tầm quan trọng của CEO tích cực tham gia vào các sáng kiến ​​dữ liệu. Nhưng điều ẩn giấu trong dòng chữ nhỏ là sự thừa nhận rằng nhiều dự án dữ liệu không bao giờ được đưa vào sản xuất. Năm 2016, Gartner đã đánh giá nó ở mức chỉ 15%.

Việc vận hành các dự án dữ liệu là yếu tố chính giúp các tổ chức biến cơn lũ dữ liệu thành một chiến lược Chuyển đổi số khả thi và DataOps tiếp tục từ nơi DevOps bắt đầu. Nhưng có một cảnh báo khác của Gartner: các tổ chức thiếu khung vận hành phân tích và dữ liệu bền vững vào năm 2024 sẽ chứng kiến ​​các sáng kiến ​​của họ bị lùi lại tới hai năm.

Quá trình vận hành cần có sự phối hợp tốt để thực hiện hiệu quả, như Basil Faruqui, giám đốc tiếp thị giải pháp tại BMC, giải thích. “Nếu bạn nghĩ đến việc xây dựng một đường truyền dữ liệu, cho dù bạn đang thực hiện một dự án BI đơn giản hay một dự án AI hay học máy phức tạp, thì bạn đều có khả năng nhập dữ liệu, lưu trữ và xử lý dữ liệu cũng như hiểu biết sâu sắc về dữ liệu – và bên dưới tất cả bốn điều đó ở các giai đoạn khác nhau, có nhiều công nghệ khác nhau đang được sử dụng,” Faruqui giải thích. “Và mọi người đều đồng ý rằng trong sản xuất, việc này cần được tự động hóa.”

Đây chính là lúc Control-M của BMC và đặc biệt là BMC Helix Control-M xuất hiện. Control-M đã là một phần không thể thiếu của nhiều tổ chức trong hơn ba thập kỷ qua, cho phép các doanh nghiệp thực hiện hàng trăm nghìn công việc hàng loạt hàng ngày và trợ giúp tối ưu hóa các hoạt động phức tạp như quản lý chuỗi cung ứng. Nhưng bối cảnh công nghệ ngày càng phức tạp, từ tại chỗ đến đám mây, cũng như việc sử dụng nhiều hơn khả năng điều phối dựa trên SaaS cùng với tiêu dùng, đã khiến nó trở thành một giải pháp không cần đắn đo khi ra mắt BMC Helix Control-M vào năm 2020.

Faruqui giải thích: “CRM và ERP đã đi theo con đường SaaS được một thời gian, nhưng chúng tôi bắt đầu nhận thấy nhiều nhu cầu hơn từ thế giới vận hành đối với các mô hình tiêu dùng SaaS”.

Kết quả của việc trở thành một công ty trưởng thành – BMC được thành lập vào năm 1980 – là nhiều khách hàng chỉ đơn giản mở rộng Control-M sang các trường hợp sử dụng hiện đại hơn. Một ví dụ về một tổ chức lớn – và là khách hàng lâu năm của BMC – đang vận hành một chuỗi cung ứng cực kỳ phức tạp là nhà sản xuất thực phẩm Hershey’s.

Ngoài nhu cầu nhạy cảm về thời gian trong việc điều hành một doanh nghiệp kinh doanh hàng hóa dễ hư hỏng, dễ hư hỏng, công ty đã áp dụng Azure một cách đáng kể, chuyển một số ứng dụng ETL hiện có sang đám mây, trong khi hoạt động của Hershey được xây dựng trên môi trường SAP phức tạp. Giữa cơ sở hạ tầng này, Control-M, theo lời của nhà phân tích Todd Lightner của Hershey, ‘điều hành hoạt động kinh doanh của chúng tôi theo đúng nghĩa đen’.

Faruqui quay lại các giai đoạn nhập, lưu trữ, xử lý và hiểu biết sâu sắc về dữ liệu để giải thích cách Hershey’s sẽ giải quyết một chiến dịch nghỉ lễ quan trọng hoặc quyết định nơi vận chuyển sản phẩm. “Tất cả đều được điều khiển bằng dữ liệu,” Faruqui giải thích. “Họ đang nhập dữ liệu từ nhiều hệ thống hồ sơ, tức là đang nhập dữ liệu từ bên ngoài công ty; họ đang kéo tất cả những thứ đó vào các hồ dữ liệu khổng lồ, nơi họ đang chạy các thuật toán AI và ML để tìm ra nhiều kết quả như vậy, đồng thời đưa vào lớp phân tích nơi các giám đốc điều hành doanh nghiệp có thể xem bảng điều khiển và báo cáo để đưa ra các quyết định quan trọng.

Faruqui cho biết thêm: “Họ thực sự là một ví dụ điển hình về người đã sử dụng khả năng điều phối và tự động hóa với Control-M như một lựa chọn chiến lược cho họ”.

Tuy nhiên, điều này dẫn đến một điểm quan trọng khác. DataOps là một phần quan trọng trong chiến lược của BMC, nhưng nó không phải là phần duy nhất. Faruqui cho biết: “Các đường dẫn dữ liệu phụ thuộc vào một lớp ứng dụng ở cả bên trên và bên dưới chúng. “Nếu bạn nghĩ về Hershey’s, việc cố gắng tìm ra loại hình khuyến mãi nào họ nên thực hiện, thì rất nhiều dữ liệu đó có thể đến từ SAP. Và SAP không phải là một hệ thống tĩnh; đó là một hệ thống được cập nhật liên tục với quy trình làm việc.

“Vậy làm thế nào để đường ống dữ liệu biết rằng SAP đã thực sự hoàn thành và dữ liệu đã sẵn sàng để bắt đầu đường ống dữ liệu? Và khi họ tìm ra chiến lược, tất cả thông tin đó cần quay trở lại SAP vì việc đặt hàng nguyên liệu thô và mọi thứ sẽ không xảy ra trong đường ống dữ liệu mà sẽ xảy ra trong ERP,” Faruqui cho biết thêm.

“Vì vậy, Control-M có thể kết nối qua lớp này, điều này khác với nhiều công cụ tồn tại trong Lĩnh vực DataOps.”

Faruqui đang phát biểu tại Triển lãm AI & Dữ liệu lớn Châu Âu ở Amsterdam vào tháng 9 về cách điều phối và vận hành là bước tiếp theo trong hành trình DataOps của các tổ chức. Vì vậy, không chỉ mong đợi những câu chuyện và phương pháp hay nhất về hành trình thành công cũng như cách tạo điều phối đường ống dữ liệu trên các môi trường kết hợp kết hợp nhiều đám mây với tại chỗ mà còn cả cái nhìn về tương lai – và theo Faruqui, độ phức tạp là chỉ đi một chiều.

Ông giải thích: “Tôi nghĩ một trong những điều sẽ tiếp tục gặp thách thức là có rất nhiều công cụ và khả năng khác nhau sắp xuất hiện trong Lĩnh vực AI và ML”. “Nếu bạn nhìn vào AWS, Azure, Google và truy cập site của họ rồi nhấp vào các dịch vụ AI/ML của họ, nó khá rộng rãi và mỗi sự kiện họ thực hiện, họ đều công bố các khả năng và dịch vụ mới. Vì vậy, đó là về phía nhà cung cấp.

“Về phía khách hàng, điều chúng tôi nhận thấy là họ muốn nhanh chóng thử nghiệm và tìm ra [tools] sẽ có ích cho họ,” Faruqui cho biết thêm. “Vì vậy, với tư cách là nhà cung cấp dịch vụ điều phối và điều phối nói chung trong DataOps, đây vừa là thách thức vừa là cơ hội.

“Thách thức là bạn sẽ phải theo kịp điều này vì sự điều phối sẽ không hiệu quả nếu bạn không thể tích hợp vào một cái gì đó mới – nhưng cơ hội ở đây là khách hàng của chúng tôi đang yêu cầu điều này.

“Họ không muốn phải phát minh lại bánh xe điều phối mỗi khi họ áp dụng công nghệ mới.”

ảnh chụp bởi Larisa Birta TRÊN Bapt

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và dữ liệu lớn từ các nhà lãnh đạo ngành? Thủ tục thanh toán Triển lãm AI & Dữ liệu lớn diễn ra ở Amsterdam, California và London. Sự kiện toàn diện được đồng tổ chức với Tuần lễ Chuyển đổi số.

Khám phá các sự kiện và hội thảo trực tuyến về công nghệ doanh nghiệp sắp tới khác do TechForge cung cấp đây.