專家小組將DataOps視為收集分析關鍵信息的關鍵舉措

調查報告100%的受訪者都遵循相同的路徑是不尋常的。但是，當451 Research LLC最近要求300家公司 將數據轉換為業務洞察力或DataOps時，所有300家公司正在計劃或積極推行DataOps計劃。

結果進一步證實了DataOps是企業中的頭等大事，對敏捷和自動化數據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.)的數據工程師Victoria Stasiewicz(圖片中心)說：“到處都是冗余的，分散的數據。我需要告訴您數據的位置，告訴您什么是受信任的，以這種方式您可以快速訪問信息，并帶回對業務問題的答案，而答案是很多答案。那是最大的挑戰。”

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Caitlin Halferty(左)和IBM Corp.的客戶成功以及 Associated Bank的高級副總裁兼數據管理總監Steven Lueck(右)一起加入。他們討論了IBM人工智能驅動的DataOps計劃，圍繞訪問信息的不斷變化的企業文化思維，洞察速度的重要性以及克服慣性以實現企業規模的重要性。(*以下披露。)

注入AI的價值

IBM是一家建立了DataOps實踐并將其原理集成到產品中的公司。該公司的全球首席數據辦公室有權在整個組織中建立可信賴的數據源和人工智能框架。

“我們已經進行了大約四年的旅程，” Halferty說。“在我們編寫數據策略時，它與認知企業有關。我們很快就進行了調整，以了解在所有主要工作流程中注入AI的真正機會和價值。”

IBM基本上通過充當自己的豚鼠來追求其DataOps策略，在收集員工反饋的同時開發元數據管理工具。這次經歷使IBM意識到，當數據管理者提取結構化和非結構化數據時，要進行正確的分類需要進行大量的工作。

“我們的數據管理員花費大量時間手動標記和創建有關該數據的業務元數據，” Halferty說。“我們確定這是一個真正的痛點，并花費了我們很多錢和寶貴的資源。因此，我們開始使元數據自動化，并將該功能推向Cloud Pak for Data。”

過去兩年中，Cloud Pak for Data已經成為一個旨在使企業收集和分析信息的方式現代化的平臺。該公司最近使用新的DataOps功能更新了該工具，以實現自動計劃，預算和預測。

Stasiewicz說：“ Cloud Pak for Data實際上是一站式商店。” “這允許業務用戶快速，無縫地訪問，而不是讓他們進入IBM推出的某些先前版本。”

快速，規模化運營

使用正確的工具很重要，但是數據管理領導者還發現DataOps也在建立一種新的文化觀念。Associated Bank發現，一旦將數據虛擬化或存儲在數據湖中，用戶就可以開始圍繞關鍵信息來構建應用程序，而無需執行搜索任務來查找它。

Lueck解釋說：“這對我們來說是最大的文化轉變，擁有可提供的數據來提供見解，而不是讓企業或應用程序所有者要這些數據。” “我們發現，通過提供平臺和基礎層，我們正在使用例不斷發展。讓我們開始探索。那是數據科學的思想和文化。”

DataOps的另一個關鍵成果是速度。對于分析師來說，可能需要幾個月才能獲得重要的數據集，這不利于敏捷業務的概念。

一項調查顯示，將數據運營到一個可以以可用結構快速訪問它的框架中，突出顯示了DataOps運動背后的關鍵驅動力：創新速度。

Stasiewicz指出：“科學家要求連接所有這些不同數據源的日子已經一去不復返了。” “他們可以進入目錄而無需請求訪問任何內容，并且在五分鐘內他們可以看到結構。那就是DataOps。它使我們能夠加快所有這些信息的速度，處理耗時數月甚至數周甚至數小時的事情。”

很難爭辯說，洞察力并不是當今企業所需要的。這可以很好地解釋為什么調查顯示出對DataOps計劃的全面興趣。可能使企業受阻的唯一因素是慣性，即無法沿著DataOps路徑前進。為此，Lueck之類的從業者可以得到簡單的建議。

盧克說：“一切都應該集中在規模上。” “開始顯示進步和價值，用例將來。不要試圖過度考慮或計劃過度。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。