調(diào)查報告100%的受訪者都遵循相同的路徑是不尋常的。但是，當(dāng)451 Research LLC最近要求300家公司 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)洞察力或DataOps時，所有300家公司正在計(jì)劃或積極推行DataOps計(jì)劃。

結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了DataOps是企業(yè)中的頭等大事，對敏捷和自動化數(shù)據(jù)管理的需求從未如此迫切。

西北互助人壽保險公司(Northwestern Mutual Life Insurance Co.)的數(shù)據(jù)工程師Victoria Stasiewicz(圖片中心)說：“到處都是冗余的，分散的數(shù)據(jù)。我需要告訴您數(shù)據(jù)的位置，告訴您什么是受信任的，以這種方式您可以快速訪問信息，并帶回對業(yè)務(wù)問題的答案，而答案是很多答案。那是最大的挑戰(zhàn)。”

Stasiewicz與之交談戴夫Vellante表示，theCUBE，SiliconANGLE媒體的即時串流工作室的主持人期間，在行動IBM DataOps事件。她 與AI Accelerator的總監(jiān)Caitlin Halferty(左)和IBM Corp.的客戶成功以及 Associated Bank的高級副總裁兼數(shù)據(jù)管理總監(jiān)Steven Lueck(右)一起加入。他們討論了IBM人工智能驅(qū)動的DataOps計(jì)劃，圍繞訪問信息的不斷變化的企業(yè)文化思維，洞察速度的重要性以及克服慣性以實(shí)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模的重要性。(*以下披露。)

注入AI的價值

IBM是一家建立了DataOps實(shí)踐并將其原理集成到產(chǎn)品中的公司。該公司的全球首席數(shù)據(jù)辦公室有權(quán)在整個組織中建立可信賴的數(shù)據(jù)源和人工智能框架。

“我們已經(jīng)進(jìn)行了大約四年的旅程，” Halferty說。“在我們編寫數(shù)據(jù)策略時，它與認(rèn)知企業(yè)有關(guān)。我們很快就進(jìn)行了調(diào)整，以了解在所有主要工作流程中注入AI的真正機(jī)會和價值。”

IBM基本上通過充當(dāng)自己的豚鼠來追求其DataOps策略，在收集員工反饋的同時開發(fā)元數(shù)據(jù)管理工具。這次經(jīng)歷使IBM意識到，當(dāng)數(shù)據(jù)管理者提取結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，要進(jìn)行正確的分類需要進(jìn)行大量的工作。

“我們的數(shù)據(jù)管理員花費(fèi)大量時間手動標(biāo)記和創(chuàng)建有關(guān)該數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)，” Halferty說。“我們確定這是一個真正的痛點(diǎn)，并花費(fèi)了我們很多錢和寶貴的資源。因此，我們開始使元數(shù)據(jù)自動化，并將該功能推向Cloud Pak for Data。”

過去兩年中，Cloud Pak for Data已經(jīng)成為一個旨在使企業(yè)收集和分析信息的方式現(xiàn)代化的平臺。該公司最近使用新的DataOps功能更新了該工具，以實(shí)現(xiàn)自動計(jì)劃，預(yù)算和預(yù)測。

Stasiewicz說：“ Cloud Pak for Data實(shí)際上是一站式商店。” “這允許業(yè)務(wù)用戶快速，無縫地訪問，而不是讓他們進(jìn)入IBM推出的某些先前版本。”

快速，規(guī)?；\(yùn)營

使用正確的工具很重要，但是數(shù)據(jù)管理領(lǐng)導(dǎo)者還發(fā)現(xiàn)DataOps也在建立一種新的文化觀念。Associated Bank發(fā)現(xiàn)，一旦將數(shù)據(jù)虛擬化或存儲在數(shù)據(jù)湖中，用戶就可以開始圍繞關(guān)鍵信息來構(gòu)建應(yīng)用程序，而無需執(zhí)行搜索任務(wù)來查找它。

Lueck解釋說：“這對我們來說是最大的文化轉(zhuǎn)變，擁有可提供的數(shù)據(jù)來提供見解，而不是讓企業(yè)或應(yīng)用程序所有者要這些數(shù)據(jù)。” “我們發(fā)現(xiàn)，通過提供平臺和基礎(chǔ)層，我們正在使用例不斷發(fā)展。讓我們開始探索。那是數(shù)據(jù)科學(xué)的思想和文化。”

DataOps的另一個關(guān)鍵成果是速度。對于分析師來說，可能需要幾個月才能獲得重要的數(shù)據(jù)集，這不利于敏捷業(yè)務(wù)的概念。

一項(xiàng)調(diào)查顯示，將數(shù)據(jù)運(yùn)營到一個可以以可用結(jié)構(gòu)快速訪問它的框架中，突出顯示了DataOps運(yùn)動背后的關(guān)鍵驅(qū)動力：創(chuàng)新速度。

Stasiewicz指出：“科學(xué)家要求連接所有這些不同數(shù)據(jù)源的日子已經(jīng)一去不復(fù)返了。” “他們可以進(jìn)入目錄而無需請求訪問任何內(nèi)容，并且在五分鐘內(nèi)他們可以看到結(jié)構(gòu)。那就是DataOps。它使我們能夠加快所有這些信息的速度，處理耗時數(shù)月甚至數(shù)周甚至數(shù)小時的事情。”

很難爭辯說，洞察力并不是當(dāng)今企業(yè)所需要的。這可以很好地解釋為什么調(diào)查顯示出對DataOps計(jì)劃的全面興趣?？赡苁蛊髽I(yè)受阻的唯一因素是慣性，即無法沿著DataOps路徑前進(jìn)。為此，Lueck之類的從業(yè)者可以得到簡單的建議。

盧克說：“一切都應(yīng)該集中在規(guī)模上。” “開始顯示進(jìn)步和價值，用例將來。不要試圖過度考慮或計(jì)劃過度。開始吧。”

這是完整的視頻采訪，是SiliconANGLE和CUBE報道的IBM DataOps in Action事件的一部分。