Οι τελευταίες εξελίξεις στη BMC: Πώς η Control-M αλλάζει το τοπίο των επιχειρηματικών διαδικασιών
Στην BMC, οι καιροί είναι συναρπαστικοί, ιδιαίτερα με τη σειρά προϊόντων Control-M, καθώς η εταιρεία συνεχίζει να υποστηρίζει μερικές από τις μεγαλύτερες εταιρείες παγκοσμίως στην αυτοματοποίηση και οργάνωση επιχειρηματικών αποτελεσμάτων που εξαρτώνται από πολύπλοκες ροές εργασίας. Ένα μεγάλο μέρος της στρατηγικής της εστιάζεται στα DataOps, ειδικά στην οργάνωση εντός της πρακτικής DataOps. Τους τελευταίους δώδεκα μήνες, η BMC έχει παραδώσει πάνω από εβδομήντα ενσωματώσεις σε serverless και PaaS υπηρεσίες σε AWS, Azure και GCP, επιτρέποντας στους πελάτες της να ενσωματώνουν γρήγορα σύγχρονες υπηρεσίες cloud στα πρότυπα οργάνωσης Control-M. Επιπλέον, πρωτοτυπεί με χρήση GenAI για την επιτάχυνση της ανάπτυξης ροών εργασίας και της βελτιστοποίησης χρόνου εκτέλεσης.
Αναδυόμενες τάσεις στα DataOps: Τι παρατηρούμε
Στον κόσμο των δεδομένων, η BMC παρατηρεί συνεχή επένδυση σε λογισμικό δεδομένων και αναλύσεων. Οι αναλυτές εκτιμούν ότι οι δαπάνες για λογισμικό δεδομένων και αναλύσεων πέρυσι ξεπέρασαν τα 100 δισεκατομμύρια δολάρια. Αν κοιτάξουμε το τοπίο της Μηχανικής Μάθησης, της Τεχνητής Νοημοσύνης και των Δεδομένων που δημοσιεύει ο Matt Turck στο Firstmark κάθε χρόνο, είναι πιο γεμάτο από ποτέ. Με την ταχεία ανάπτυξη εργαλείων και επενδύσεων, τα DataOps παίρνουν πλέον κεντρικό ρόλο καθώς οι εταιρείες συνειδητοποιούν ότι για να επιτύχουν τις πρωτοβουλίες τους στα δεδομένα, δεν μπορούν απλώς να προσθέσουν περισσότερους μηχανικούς. Οι πρακτικές DataOps γίνονται πλέον το πρότυπο για την κλιμάκωση αυτών των πρωτοβουλιών στην παραγωγή. Η πρόσφατη άνθηση της GenAI θα κάνει αυτό το λειτουργικό μοντέλο ακόμα πιο σημαντικό.
Δημιουργία στρατηγικής δεδομένων: Τι πρέπει να προσέχουν οι εταιρείες
Η επένδυση σε πρωτοβουλίες δεδομένων από επιχειρηματικά στελέχη, CEOs, CMOs, CFOs κ.λπ. παραμένει ισχυρή. Αυτή η επένδυση δεν αφορά μόνο τη δημιουργία αυξήσεων στην αποδοτικότητα αλλά και την επίτευξη μετασχηματιστικών επιχειρηματικών αποτελεσμάτων. Αυτό σημαίνει ότι τρία πράγματα γίνονται πολύ σημαντικά. Πρώτον, η σαφής ευθυγράμμιση της στρατηγικής δεδομένων με τους επιχειρηματικούς στόχους, διασφαλίζοντας ότι οι τεχνολογικές ομάδες εργάζονται σε αυτό που έχει μεγαλύτερη σημασία για την επιχείρηση. Δεύτερον, η ποιότητα και η προσβασιμότητα των δεδομένων είναι κρίσιμες. Κακή ποιότητα δεδομένων θα οδηγήσει σε ανακριβείς πληροφορίες. Εξίσου σημαντική είναι η διασφάλιση της προσβασιμότητας των δεδομένων – η διαθεσιμότητα των σωστών δεδομένων στα σωστά άτομα τη σωστή στιγμή. Τρίτον, η επίτευξη κλίμακας στην παραγωγή. Η στρατηγική πρέπει να διασφαλίζει ότι η ετοιμότητα των λειτουργιών είναι ενσωματωμένη στις πρακτικές μηχανικής δεδομένων.
Η σημασία της οργάνωσης δεδομένων στη στρατηγική μιας εταιρείας
Η οργάνωση δεδομένων είναι ίσως ο πιο σημαντικός πυλώνας των DataOps. Οι περισσότερες οργανώσεις έχουν δεδομένα διασκορπισμένα σε πολλαπλά συστήματα – cloud, on-premises, παλαιά βάσεις δεδομένων και εφαρμογές τρίτων. Η ικανότητα ενσωμάτωσης και οργάνωσης αυτών των διαφορετικών πηγών δεδομένων σε ένα ενιαίο σύστημα είναι κρίσιμη. Η σωστή οργάνωση δεδομένων διασφαλίζει την απρόσκοπτη ροή δεδομένων μεταξύ συστημάτων, ελαχιστοποιώντας την επανάληψη, την καθυστέρηση και τα εμπόδια, ενώ υποστηρίζει την έγκαιρη λήψη αποφάσεων.
Προκλήσεις και ευκαιρίες στην οργάνωση δεδομένων
Οι οργανώσεις συνεχίζουν να αντιμετωπίζουν την πρόκληση της γρήγορης παράδοσης προϊόντων δεδομένων και της γρήγορης κλιμάκωσης στην παραγωγή. Η GenAI είναι ένα καλό παράδειγμα αυτού. Οι CEOs και τα διοικητικά συμβούλια παγκοσμίως ζητούν γρήγορα αποτελέσματα καθώς αισθάνονται ότι αυτό θα μπορούσε να διαταράξει σημαντικά όσους δεν μπορούν να αξιοποιήσουν τη δύναμή της. Η πρόκληση είναι πώς να ενσωματώσουν τα LLMs και τις βάσεις δεδομένων vector, bots κ.λπ. στο μεγαλύτερο pipeline δεδομένων που διατρέχει μια πολύ υβριδική αρχιτεκτονική από πολλαπλά clouds σε on-prem, συμπεριλαμβανομένων mainframes για πολλούς. Αυτό απλώς επαναλαμβάνει την ανάγκη για μια στρατηγική προσέγγιση στην οργάνωση που θα επιτρέπει την ενσωμάτωση νέων τεχνολογιών και πρακτικών για την αυτοματοποιημένη κλιμάκωση των pipelines δεδομένων.
Ευκαιρίες και προκλήσεις στην ανάπτυξη AI
Η AI και ειδικά η GenAI αυξάνουν ραγδαία τις τεχνολογίες που εμπλέκονται στο οικοσύστημα δεδομένων. Πολλά νέα μοντέλα, βάσεις δεδομένων vector και νέα πρότυπα αυτοματοποίησης γύρω από το prompt chaining κ.λπ. Αυτή η πρόκληση δεν είναι νέα στον κόσμο των δεδομένων, αλλά ο ρυθμός αλλαγής επιταχύνεται. Από την άποψη της οργάνωσης, η BMC βλέπει τεράστιες ευκαιρίες με τους πελάτες της γιατί προσφέρει μια εξαιρετικά προσαρμόσιμη πλατφόρμα οργάνωσης όπου μπορούν να ενσωματώσουν αυτά τα εργαλεία και πρότυπα στις υπάρχουσες ροές εργασίας τους αντί να επιστρέψουν στο σχεδιαστήριο.
Συμπεράσματα και μελλοντικές προοπτικές της BMC
Η στρατηγική της για την Control-M στην BMC θα παραμείνει εστιασμένη σε μερικές βασικές αρχές. Θα συνεχίσει να επιτρέπει στους πελάτες της να χρησιμοποιούν την Control-M ως ένα ενιαίο σημείο ελέγχου για την οργάνωση καθώς ενσωματώνουν σύγχρονες τεχνολογίες, ιδιαίτερα στο δημόσιο cloud. Σχεδιάζει να συνεχίσει την ισχυρή της εστίαση στο serverless και θα δείτε περισσότερες έτοιμες ενσωματώσεις από την Control-M για να υποστηρίξει το μοντέλο PaaS. Αναγνωρίζει ότι η οργάνωση σε επίπεδο επιχείρησης είναι ομαδικό άθλημα, το οποίο απαιτεί συντονισμό μεταξύ μηχανικών, λειτουργιών και επιχειρηματικών χρηστών. Με αυτό κατά νου, σχεδιάζει να φέρει μια εμπειρία χρήστη και διεπαφή που βασίζεται σε personas ώστε η συνεργασία να είναι απρόσκοπτη. Συγκεκριμένα, εντός των DataOps εξετάζει τη διασταύρωση της οργάνωσης και της ποιότητας δεδομένων με συγκεκριμένη εστίαση στην καθιέρωση της ποιότητας δεδομένων ως κύριου στοιχείου εντός των εφαρμογών και των ροών δεδομένων. Μείνετε συντονισμένοι για περισσότερα σε αυτό το μέτωπο!
