Giám đốc tiếp thị giải pháp của BMC Software, Basil Faruqui, thảo luận về tầm quan trọng của DataOps, điều phối dữ liệu và vai trò của AI trong việc tối ưu hóa tự động hóa quy trình làm việc phức tạp để đạt được thành công trong kinh doanh.
Những diễn biến mới nhất tại BMC là gì?
Đây là khoảng thời gian thú vị tại BMC và đặc biệt là dòng sản phẩm Control-M của chúng tôi, khi chúng tôi đang tiếp tục hỗ trợ một số công ty lớn nhất trên thế giới trong việc tự động hóa và điều phối các kết quả kinh doanh phụ thuộc vào quy trình công việc phức tạp. Trọng tâm lớn trong chiến lược của chúng tôi là DataOps, đặc biệt là việc điều phối trong hoạt động DataOps. Trong 12 tháng qua, chúng tôi đã cung cấp hơn 70 tiện ích tích hợp cho các dịch vụ serverless và PaaS trên AWS, Azure và GCP, cho phép khách hàng của chúng tôi nhanh chóng đưa các dịch vụ Cloud hiện đại vào mô hình điều phối Control-M của họ. Ngoài ra, chúng tôi đang tạo mẫu các use case dựa trên GenAI để tăng tốc độ phát triển quy trình làm việc và tối ưu hóa thời gian chạy.
Bạn nhận thấy xu hướng mới nhất đang phát triển trong DataOps là gì?
Những gì chúng ta đang thấy trong thế giới Dữ liệu nói chung là việc tiếp tục đầu tư vào dữ liệu và phần mềm phân tích. Các nhà phân tích ước tính rằng chi tiêu cho phần mềm Dữ liệu và Phân tích năm ngoái nằm trong khoảng hơn 100 tỷ USD. Nếu chúng ta nhìn vào Bối cảnh dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy mà Matt Turck đã nghiên cứu Dấu ấn đầu tiên xuất bản hàng năm, nó đông đúc hơn bao giờ hết. Nó có 2.011 biểu tượng và hơn 500 biểu tượng đã được thêm vào kể từ năm 2023. Với sự phát triển nhanh chóng của các công cụ và đầu tư, DataOps hiện đang chiếm vị trí trung tâm khi các công ty nhận ra rằng để vận hành thành công các sáng kiến dữ liệu, họ không thể chỉ bổ sung thêm kỹ sư nữa. Thực tiễn DataOps hiện đang trở thành kế hoạch chi tiết để nhân rộng các sáng kiến này trong sản xuất. Sự bùng nổ gần đây của GenAI sẽ khiến mô hình hoạt động này càng trở nên quan trọng hơn.
Các công ty nên lưu ý điều gì khi cố gắng tạo chiến lược dữ liệu?
Như tôi đã đề cập trước đó, việc đầu tư vào các sáng kiến dữ liệu từ các giám đốc điều hành doanh nghiệp, CEO, CMO, CFO, v.v. vẫn tiếp tục mạnh mẽ. Khoản đầu tư này không chỉ nhằm tạo ra hiệu quả gia tăng mà còn để thay đổi cuộc chơi, mang lại kết quả kinh doanh mang tính chuyển đổi. Điều này có nghĩa là ba điều trở nên rất quan trọng. Đầu tiên là sự liên kết rõ ràng giữa chiến lược dữ liệu với mục tiêu kinh doanh, đảm bảo nhóm công nghệ đang làm việc về những gì quan trọng nhất đối với doanh nghiệp. Thứ hai, là chất lượng dữ liệu và khả năng tiếp cận, chất lượng của dữ liệu là rất quan trọng. Chất lượng dữ liệu kém sẽ dẫn đến những hiểu biết không chính xác. Điều quan trọng không kém là đảm bảo khả năng tiếp cận dữ liệu – cung cấp đúng dữ liệu cho đúng người vào đúng thời điểm. Dân chủ hóa quyền truy cập dữ liệu, đồng thời duy trì các biện pháp kiểm soát thích hợp, trao quyền cho các nhóm trong toàn tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Thứ ba là đạt được quy mô trong sản xuất. Chiến lược phải đảm bảo rằng tính sẵn sàng của Hoạt động được đưa vào thực tiễn kỹ thuật dữ liệu để nó không phải là thứ chỉ được xem xét sau khi thử nghiệm.
Việc điều phối dữ liệu quan trọng như thế nào trong chiến lược tổng thể của công ty?
Điều phối dữ liệu được cho là trụ cột quan trọng nhất của DataOps. Hầu hết các tổ chức đều có dữ liệu trải rộng trên nhiều hệ thống – Cloud, tại chỗ, cơ sở dữ liệu cũ và ứng dụng của bên thứ ba. Khả năng tích hợp và sắp xếp các nguồn dữ liệu khác nhau này thành một hệ thống thống nhất là rất quan trọng. Việc điều phối dữ liệu phù hợp đảm bảo luồng dữ liệu liền mạch giữa các hệ thống, giảm thiểu trùng lặp, độ trễ và tắc nghẽn, đồng thời hỗ trợ đưa ra quyết định kịp thời.
Khách hàng nói với bạn điều gì là khó khăn lớn nhất của họ khi điều phối dữ liệu?
Các tổ chức tiếp tục phải đối mặt với thách thức cung cấp các sản phẩm dữ liệu nhanh chóng và sau đó mở rộng quy mô sản xuất một cách nhanh chóng. GenAI là một ví dụ điển hình về điều này. Các CEO và hội đồng quản trị trên khắp thế giới đang yêu cầu kết quả nhanh chóng vì họ cảm thấy rằng điều này có thể gây khó khăn lớn cho những người không thể khai thác được sức mạnh của nó. GenAI đang lồng ghép các phương pháp thực hành như kỹ thuật nhắc nhở, chuỗi nhắc nhở, v.v. Thử thách là làm cách nào để chúng tôi sử dụng LLM và cơ sở dữ liệu vectơ, bot, v.v. và đưa chúng vào đường dẫn dữ liệu lớn hơn đi qua một kiến trúc rất kết hợp từ nhiều Cloud đến tại chỗ, bao gồm cả máy tính lớn cho nhiều người. Điều này chỉ nhắc lại sự cần thiết của một cách tiếp cận chiến lược để điều phối, cho phép áp dụng các công nghệ và thực tiễn mới để tự động hóa có thể mở rộng các đường ống dữ liệu. Một khách hàng mô tả Control-M như một dải năng lượng điều phối nơi họ có thể kết nối các công nghệ và mẫu mới khi chúng xuất hiện mà không cần phải đi dây lại mỗi khi đổi công nghệ cũ lấy công nghệ mới hơn.
Lời khuyên hàng đầu của bạn để đảm bảo việc sắp xếp dữ liệu tối ưu là gì?
Có thể có một số mẹo hàng đầu nhưng tôi sẽ tập trung vào một mẹo, đó là khả năng tương tác giữa quy trình làm việc của ứng dụng và dữ liệu mà tôi tin là rất quan trọng để đạt được quy mô và tốc độ trong sản xuất. Việc điều phối các đường ống dữ liệu là quan trọng, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là các đường ống này là một phần của hệ sinh thái lớn hơn trong doanh nghiệp. Hãy xem xét một quy trình ML được triển khai để dự đoán những khách hàng có khả năng chuyển sang đối thủ cạnh tranh. Dữ liệu đi vào quy trình như vậy là kết quả của các quy trình công việc chạy trong ERP/CRM và sự kết hợp của các ứng dụng khác. Việc hoàn thành thành công quy trình công việc của ứng dụng thường là điều kiện tiên quyết để kích hoạt quy trình công việc dữ liệu. Sau khi mô hình xác định được những khách hàng có khả năng chuyển đổi, bước tiếp theo có lẽ là gửi cho họ khuyến mại, điều đó có nghĩa là chúng tôi sẽ cần quay lại lớp ứng dụng trong ERP và CRM. Control-M được định vị độc đáo để giải quyết thách thức này khi khách hàng của chúng tôi sử dụng nó để điều phối và quản lý các phần phụ thuộc phức tạp giữa ứng dụng và lớp dữ liệu.
Bạn thấy đâu là cơ hội và thách thức chính khi triển khai AI?
AI và cụ thể là GenAI đang gia tăng nhanh chóng các công nghệ liên quan đến hệ sinh thái dữ liệu. Rất nhiều mô hình mới, cơ sở dữ liệu vectơ và các mẫu tự động hóa mới xung quanh chuỗi nhắc nhở, v.v. Thử thách này không mới đối với thế giới dữ liệu, nhưng tốc độ thay đổi đang tăng lên. Từ góc độ điều phối, chúng tôi nhận thấy những cơ hội to lớn với khách hàng của mình vì chúng tôi cung cấp nền tảng điều phối có khả năng thích ứng cao, nơi họ có thể kết hợp các công cụ và mẫu này vào quy trình làm việc hiện tại của mình thay vì quay lại bảng vẽ.
Bạn có bất kỳ nghiên cứu điển hình nào có thể chia sẻ với chúng tôi về các công ty sử dụng thành công AI không?
Domino’s Pizza tận dụng Control-M để điều phối các đường dẫn dữ liệu rộng lớn và phức tạp của mình. Với hơn 20.000 cửa hàng trên toàn cầu, Domino’s quản lý hơn 3.000 đường ống dữ liệu chuyển dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống chuỗi cung ứng nội bộ, dữ liệu bán hàng và tích hợp của bên thứ ba. Dữ liệu từ các ứng dụng này cần phải trải qua các mô hình và mô hình chuyển đổi phức tạp trước khi có sẵn để đưa ra các quyết định liên quan đến chất lượng thực phẩm, sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động trên toàn mạng lưới nhượng quyền của mình.
Control-M đóng một vai trò quan trọng trong việc điều phối các quy trình công việc dữ liệu này, đảm bảo tích hợp liền mạch trên nhiều công nghệ như MicroStrategy, AMQ, Apache Kafka, Confluent, GreenPlum, Couchbase, Talend, SQL Server và Power BI, cùng một số công nghệ khác.
Ngoài việc kết nối các mẫu điều phối phức tạp với nhau, Control-M còn cung cấp cho chúng khả năng hiển thị toàn diện các đường ống, đảm bảo rằng chúng đáp ứng các thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLA) nghiêm ngặt trong khi xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Control-M đang giúp họ tạo các báo cáo quan trọng nhanh hơn, cung cấp thông tin chi tiết cho bên nhận quyền và mở rộng quy mô triển khai các dịch vụ kinh doanh mới.
Chúng ta có thể mong đợi điều gì từ BMC trong năm tới?
Chiến lược của chúng tôi dành cho Control-M tại BMC sẽ tập trung vào một số nguyên tắc cơ bản:
Tiếp tục cho phép khách hàng của chúng tôi sử dụng Control-M làm điểm kiểm soát duy nhất để điều phối khi họ tích hợp các công nghệ hiện đại, đặc biệt là trên Cloud công cộng. Điều này có nghĩa là chúng tôi sẽ tiếp tục cung cấp các giải pháp tích hợp mới cho tất cả các nhà cung cấp Cloud công cộng lớn để đảm bảo họ có thể sử dụng Control-M để điều phối quy trình công việc trên ba mô hình cơ sở hạ tầng Cloud chính là IaaS, Containers và PaaS (Dịch vụ Cloud không có máy chủ). Chúng tôi dự định tiếp tục tập trung mạnh vào serverless và bạn sẽ thấy nhiều tích hợp sẵn dùng hơn từ Control-M để hỗ trợ mô hình PaaS.
Chúng tôi nhận thấy rằng việc điều phối doanh nghiệp là một môn thể thao đồng đội, bao gồm sự phối hợp giữa các bộ phận kỹ thuật, vận hành và người dùng doanh nghiệp. Và với suy nghĩ này, chúng tôi có kế hoạch mang đến trải nghiệm người dùng và giao diện dựa trên cá nhân để việc cộng tác diễn ra suôn sẻ.
Cụ thể, trong DataOps, chúng tôi đang xem xét sự giao thoa giữa điều phối và chất lượng dữ liệu với trọng tâm cụ thể là đưa chất lượng dữ liệu trở thành ưu tiên hàng đầu trong quy trình làm việc của ứng dụng và dữ liệu. Hãy theo dõi để biết thêm về mặt trận này!
Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và dữ liệu lớn từ các nhà lãnh đạo ngành? Kiểm tra Triển lãm AI & Dữ liệu lớn diễn ra ở Amsterdam, California và London. Sự kiện toàn diện này được tổ chức cùng với các sự kiện hàng đầu khác bao gồm Hội nghị tự động hóa thông minh, BlockX, Tuần lễ Chuyển đổi sốVà An ninh mạng & Triển lãm Cloud.
Khám phá các sự kiện và hội thảo Online về công nghệ doanh nghiệp sắp tới khác do TechForge cung cấp đây.
