BMC Software’in çözüm pazarlama direktörü Basil Faruqui, DataOps’un önemini, veri orkestrasyonunu ve iş başarısı için karmaşık iş akışı otomasyonunu optimize etmede yapay zekanın rolünü tartışıyor.
BMC’de son gelişmeler neler oldu?
Karmaşık iş akışlarına bağlı iş sonuçlarının otomatikleştirilmesi ve düzenlenmesi konusunda dünya çapındaki en büyük şirketlerden bazılarına yardım etmeye devam ettiğimizden, BMC’de ve özellikle Control-M ürün grubumuzda heyecan verici zamanlar yaşanıyor. Stratejimizin büyük bir odağı DataOps’ta, özellikle de DataOps uygulaması içindeki orkestrasyonda olmuştur. Son on iki ay boyunca AWS, Azure ve GCP genelinde sunucusuz ve PaaS tekliflerine yetmişin üzerinde entegrasyon sunarak müşterilerimizin modern bulut hizmetlerini Control-M orkestrasyon modellerine hızlı bir şekilde dahil etmelerini sağladık. Ayrıca, iş akışı geliştirmeyi ve çalışma zamanı optimizasyonunu hızlandırmak için GenAI tabanlı kullanım senaryolarının prototipini oluşturuyoruz.
DataOps’ta geliştiğini fark ettiğiniz en son trendler nelerdir?
Genel olarak Veri dünyasında gördüğümüz şey, veri ve analiz yazılımlarına yapılan yatırımların devam etmesidir. Analistler, geçen yıl Veri ve Analitik yazılımına yapılan harcamanın 100 milyar doların üzerinde olduğunu tahmin ediyor. Matt Turck’un ele aldığı Makine Öğrenimi, Yapay Zeka ve Veri Ortamına bakarsak İlk işaret Her yıl yayınlanıyor, her zamankinden daha kalabalık. 2.011 logoya sahiptir ve 2023’ten bu yana beş yüzün üzerinde logo eklenmiştir. Araçlar ve yatırımlardaki bu hızlı büyüme göz önüne alındığında, şirketlerin veri girişimlerini başarılı bir şekilde operasyonel hale getirmek için artık sadece daha fazla mühendis ekleyemeyeceklerini fark etmesiyle DataOps artık merkezde yer alıyor. DataOps uygulamaları artık bu girişimleri üretimde ölçeklendirmenin planı haline geliyor. GenAI’nın son zamanlardaki patlaması bu operasyonel modeli daha da önemli hale getirecek.
Şirketler veri stratejisi oluşturmaya çalışırken nelere dikkat etmelidir?
Daha önce de belirttiğim gibi şirket yöneticilerinin, CEO’ların, CMO’ların, CFO’ların vb. veri girişimlerine yaptığı yatırım güçlü olmaya devam ediyor. Bu yatırım sadece artan verimlilik yaratmak için değil, aynı zamanda oyunun kurallarını değiştiren, dönüşüm yaratan iş sonuçları için de yapılıyor. Bu, üç şeyin çok önemli hale geldiği anlamına gelir. Birincisi, veri stratejisinin iş hedefleriyle net bir şekilde hizalanması ve teknoloji ekiplerinin iş için en önemli konular üzerinde çalışmasının sağlanmasıdır. İkincisi, veri kalitesi ve erişilebilirlik, verinin kalitesi kritik önem taşıyor. Veri kalitesinin düşük olması hatalı içgörülere yol açacaktır. Aynı derecede önemli olan, veri erişilebilirliğinin sağlanması, yani doğru verilerin doğru kişilere doğru zamanda sunulmasıdır. Uygun kontrolleri korurken veri erişimini demokratikleştirmek, kuruluş genelindeki ekiplerin veriye dayalı kararlar almalarını sağlar. Üçüncüsü üretimde ölçeğe ulaşmaktır. Strateji, Operasyon hazırlığının veri mühendisliği uygulamalarına dahil edilmesini sağlamalıdır, böylece bu yalnızca pilot uygulamadan sonra dikkate alınan bir şey değildir.
Bir şirketin genel stratejisinin bir parçası olarak veri düzenlemesi ne kadar önemlidir?
Veri Düzenleme, DataOps’un tartışmasız en önemli dayanağıdır. Çoğu kuruluşta bulut, şirket içi, eski veritabanları ve üçüncü taraf uygulamalar gibi birden fazla sisteme yayılmış veriler bulunur. Bu farklı veri kaynaklarını birleşik bir sisteme entegre etme ve düzenleme yeteneği kritik öneme sahiptir. Doğru veri düzenlemesi, sistemler arasında kesintisiz veri akışını sağlayarak tekrarları, gecikmeleri ve darboğazları en aza indirirken zamanında karar almayı da destekler.
Veri düzenleme konusunda müşterileriniz size en büyük zorlukların ne olduğunu söylüyor?
Kuruluşlar, veri ürünlerini hızlı bir şekilde sunma ve ardından üretimde hızlı bir şekilde ölçeklendirme zorluğuyla yüzleşmeye devam ediyor. GenAI bunun iyi bir örneğidir. Dünyanın dört bir yanındaki CEO’lar ve yönetim kurulları, bunun gücünden yararlanamayanları büyük ölçüde rahatsız edebileceğini düşündükleri için hızlı sonuç istiyor. GenAI, hızlı mühendislik, hızlı zincirleme vb. uygulamaları ana akım haline getiriyor. Buradaki zorluk, LLM’leri ve vektör veritabanlarını, botları vb. alıp bunları çoklu bulutlardan şirket içi ortamlara kadar çok hibrit bir mimariden geçen daha büyük veri hattına nasıl yerleştireceğimizdir. birçokları için ana bilgisayarlar. Bu, veri hatlarının ölçeklenebilir otomasyonu için yeni teknolojilerin ve uygulamaların katlanmasına olanak tanıyacak, orkestrasyona yönelik stratejik bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı yineliyor. Bir müşteri, Control-M’yi, eski teknolojileri yenileriyle değiştirdikleri her seferinde yeniden kablolama yapmak zorunda kalmadan, ortaya çıkan yeni teknolojileri ve kalıpları bağlayabildikleri bir orkestrasyon güç şeridi olarak tanımladı.
Optimum veri düzenlemesini sağlamak için en önemli ipuçlarınız nelerdir?
Bir dizi önemli ipucu olabilir, ancak ben bir tanesine odaklanacağım: uygulama ve veri iş akışları arasındaki birlikte çalışabilirlik, bunun üretimde ölçek ve hıza ulaşmak için kritik olduğuna inanıyorum. Veri hatlarını düzenlemek önemlidir ancak bu hatların kuruluştaki daha büyük bir ekosistemin parçası olduğunu akılda tutmak hayati önem taşır. Bir rakibe geçme olasılığı yüksek olan müşterileri tahmin etmek için bir makine öğrenimi hattının konuşlandırıldığını düşünelim. Böyle bir boru hattına gelen veriler, ERP/CRM’de yürütülen iş akışlarının ve diğer uygulamaların birleşiminin bir sonucudur. Uygulama iş akışlarının başarıyla tamamlanması genellikle veri iş akışlarını tetiklemenin ön koşuludur. Model, geçiş yapması muhtemel müşterileri belirledikten sonra, bir sonraki adım belki de onlara bir promosyon teklifi göndermek olabilir; bu da ERP ve CRM’deki uygulama katmanına geri dönmemiz gerektiği anlamına gelir. Control-M, müşterilerimiz onu uygulama ile veri katmanı arasındaki karmaşık bağımlılıkları düzenlemek ve yönetmek için kullandığından, bu zorluğu çözmek için benzersiz bir konuma sahiptir.
Yapay zekayı devreye alırken ana fırsatlar ve zorluklar olarak neler görüyorsunuz?
Yapay zeka ve özellikle GenAI, veri ekosisteminde yer alan teknolojileri hızla artırıyor. Pek çok yeni model, vektör veri tabanı ve istem zincirleme vb. etrafında yeni otomasyon modelleri. Bu zorluk, veri dünyası için yeni değil, ancak değişimin hızı artıyor. Orkestrasyon perspektifinden bakıldığında müşterilerimizle muazzam fırsatlar görüyoruz çünkü çizim tahtasına geri dönmek yerine bu araçları ve kalıpları mevcut iş akışlarına katabilecekleri, orkestrasyon için son derece uyarlanabilir bir platform sunuyoruz.
Yapay zekayı başarıyla kullanan şirketlerle ilgili bizimle paylaşabileceğiniz örnek olay çalışmalarınız var mı?
Domino’s Pizza, geniş ve karmaşık veri hatlarını düzenlemek için Control-M’den yararlanıyor. Dünya çapında 20.000’den fazla mağazasıyla Domino’s, dahili tedarik zinciri sistemleri, satış verileri ve üçüncü taraf entegrasyonları gibi çeşitli kaynaklardan veri aktaran 3.000’den fazla veri hattını yönetmektedir. Uygulamalardan gelen bu verilerin, franchise ağı genelinde gıda kalitesi, müşteri memnuniyeti ve operasyonel verimlilikle ilgili kararları yönlendirmek için kullanılabilir hale gelmeden önce karmaşık dönüşüm modellerinden ve modellerden geçmesi gerekiyor.
Control-M, bu veri iş akışlarının düzenlenmesinde önemli bir rol oynayarak MicroStrategy, AMQ, Apache Kafka, Confluent, GreenPlum, Couchbase, Talend, SQL Server ve Power BI gibi çok çeşitli teknolojiler arasında kusursuz entegrasyon sağlar.
Control-M, karmaşık düzenleme modellerini birbirine bağlamanın ötesinde, onlara ardışık düzenlerin uçtan uca görünürlüğünü sağlayarak, artan veri hacimlerini yönetirken katı hizmet düzeyi anlaşmalarını (SLA’lar) karşılamalarını sağlar. Control-M, kritik raporları daha hızlı oluşturmalarına, franchise sahiplerine öngörü sunmalarına ve yeni iş hizmetlerini ölçeklendirmelerine yardımcı oluyor.
Önümüzdeki yıl BMC’den neler bekleyebiliriz?
BMC’de Control-M stratejimiz birkaç temel prensibe odaklanacaktır:
Müşterilerimizin, özellikle genel bulutta modern teknolojileri kullanırken, orkestrasyon için tek kontrol noktası olarak Control-M’yi kullanmalarına izin vermeye devam edin. Bu, IaaS, Containers ve PaaS (Sunucusuz Bulut Hizmetleri) olmak üzere üç ana bulut altyapı modeli genelinde iş akışlarını düzenlemek için Control-M’yi kullanabilmelerini sağlamak amacıyla tüm büyük genel bulut sağlayıcılarına yeni entegrasyonlar sağlamaya devam edeceğimiz anlamına geliyor. Sunucusuz alana güçlü odaklanmamızı sürdürmeyi planlıyoruz ve Control-M’nin PaaS modelini desteklemek için daha fazla kullanıma hazır entegrasyonunu göreceksiniz.
Kurumsal orkestrasyonun mühendislik, operasyonlar ve iş kullanıcıları arasında koordinasyonu içeren bir takım sporu olduğunun bilincindeyiz. Ve bunu aklımızda tutarak, işbirliğinin sorunsuz olması için kişiye dayalı bir kullanıcı deneyimi ve arayüz getirmeyi planlıyoruz.
Özellikle DataOps’ta, uygulama ve veri iş akışlarında veri kalitesini birinci sınıf vatandaş haline getirmeye odaklanarak orkestrasyon ve veri kalitesinin kesişimine bakıyoruz. Bu konuda daha fazlası için bizi takip etmeye devam edin!
Sektör liderlerinden yapay zeka ve büyük veri hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak Yapay Zeka ve Büyük Veri Fuarı Amsterdam, Kaliforniya ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, aşağıdakiler de dahil olmak üzere diğer önde gelen etkinliklerle aynı yerde bulunuyor: Akıllı Otomasyon Konferansı, BlockX, Dijital Dönüşüm HaftasıVe Siber Güvenlik ve Bulut Fuarı.
TechForge tarafından desteklenen diğer yaklaşan kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.
