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首席信息官必须推动实时企业

责任编辑:cres 作者:Isaac Sacolick |来源:企业网D1Net  2018-11-02 16:42:44 原创文章 企业网D1Net

支持实时数据流、边缘人工智能处理和自动化工作流的新平台将成为实时企业的支柱。
 
当客户,领导者和同事在接收数据、分析、报告或洞察方面不太介意延误时,首席信息官和IT的工作就会变得相对轻松。人们大概都知道,处理数据需要时间,人们也接受了这样的事实——生成报告需要人工的付出。领导者习惯于查看昨天或上周的成果。客户可以容忍应用程序中的某些延迟,并且可以接触到数据透明度,无论是什么程度上的透明度。
 
身为首席信息官,我们知道实时分析很难实现,它甚至难以支持预期的服务水平。我们擅长提出正中要害的问题,让利益相关者相信,他们确实不需要实时信息,如果我们受到严厉敦促,我们会提醒他们,这很复杂且会产生潜在的费用。
 
随着企业渐渐通过比同行更准确的数据和分析来发展竞争优势,这样的好光景正日薄西山。但如今,电信、医疗和制造等众多行业的企业发现,在接下来的几年里,实时能力将实现从竞争优势到必需品的过度。
 
为了应对实时应用程序、分析和人工智能所需的规模和服务水平,更多的技术公司正在销售基于从头开始设计的架构的实时功能,这对首席信息官来说是个好消息。更好的平台将在这些方面取胜——IT是否能轻松地开发、集成和提供业务竞争价值。
 
在过去的几个月里,我参加了几个会议,包括The O'Reilly的数据会议,SINC的中西部IT论坛,Spark的首席某某官领导力系列会议以及几个供应商用户会议,在那里我学到了很多推动实时企业的技术。
 
实时数据流到最终的批量数据集成
 
希望将报告和分析集中化的企业过去常常创建数据仓库并利用ETL(提取,转换和加载)工具按规定的计划加载数据。数据仓库正在被更灵活的数据湖和大数据平台所取代,而ETL如今则可以被数据流技术所取代。
 
我最近写了一篇题为《使用数据流进行实时数据处理:新时代的新工具》文章,我在文章里分享了底层平台上的一些细节,例如Apache Kafka,它可以作为实时数据源的终点,还有 Spark Structured Streaming,它能以微批(micro-batch)的形式处理实时数据。相互竞争的技术还还包括Storm、Flink、Pulsar、Heron和BookKeeper。
 
设法组装实时流式架构是一项艰巨的任务,对很多企业而言这可能过于复杂,因此商业解决方案将技术组件捆绑在一起并将完整的数据流架构作为产品提供企业。企业可以考察Cloudera、MapR和Informatica的实时产品,或者考察DataBricks、StreamAnalytix和Streamlio等成长型公司的创新解决方案。
 
处在边缘的实时机器学习
 
你读到的很多人工智能例子都基于监督式学习算法,如神经网络。这些算法基于这样的做法——使用训练数据集开发模型,然后使用该模型来做出预测、发现模式或提出决策。
 
如果数据首先必须进行集中化并且决策只能在受过训练的模型上得到执行,那么自动车辆、交通控制系统、可配置制造系统、医疗系统以及必须处理实时数据和支持快速决策的其它系统将处于劣势。相反,机器学习将基于无监督式学习的范式,并且可能会将一些处理推向边缘以降低延迟。
 
同样,科技公司正在为企业提供各种选择。你可以通过AWS Greengrass、Azure IOT Edge或谷歌的Edge TPU等服务自行构建和部署边缘计算服务。商业解决方案包括Swim.ai,它提供边缘计算功能,旨在通过无监督的机器学习算法处理数据;Vantiq专门用来处理在云端或边缘上运行的事件流的低代码平台。
 
使用低代码和机器人过程自动化将工作流程自动化
 
如果边缘的实时数据处理或人工智能对你的组织来说太“不切实际”,那么请你考虑一下更实用的例子。我说的是首席信息官应该如何将更多能够推动运营基础的工作流程自动化。
 
这可以通过多种工作流程和可供选择的技术来完成,具体取决于组织规模、可用的技术技能和遗留系统的复杂性。对尚未将工作流程数字化的大型组织来说,低代码或业务流程管理(BPM)平台进行开发和启用。Appian、Bizagi和Outsystems等平台使开发团队能够快速开发和支持集成的工作流程。
 
另一个例子是部门工作流程,这个流程仍然可以通过电子邮件或共享电子表格来完成。Caspio、Kintone和Quickbase的代码开发平台和公民开发平台都不是做这些事情的上上之选——在数字工作流程中对这些流程进行快速开发和转换,并建立更多的协作实践。
 
如果你有很多包含复杂的业务逻辑的传统工具,那么对这些平台进行现代化就需要大量投资。另一种方法是部署机器人或RPA(机器人过程自动化),人们可以对机器人过程自动化进行编程,让它承担手动任务并跨多个用户界面编排自动化流程。不妨试想一下员工的适职流程,这个流程可能需要在多个工具中填写信息,这是时间密集型的,容易出错的任务。Automation Anywhere、Blue Prism和UiPath售卖的机器人过程自动化可用来转变这一过程,其方法是训练机器人来执行所有必要的步骤。
 
除了我在此分享的功能之外,首席信息官还应该关注其它领域,例如实时分析、实时威胁检测以及其它能够通过实时信息和功能实现竞争优势的技术。

关键字:CIO首席信息官

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责任编辑:cres 作者:Isaac Sacolick |来源:企业网D1Net  2018-11-02 16:42:44 原创文章 企业网D1Net

支持实时数据流、边缘人工智能处理和自动化工作流的新平台将成为实时企业的支柱。
 
当客户,领导者和同事在接收数据、分析、报告或洞察方面不太介意延误时,首席信息官和IT的工作就会变得相对轻松。人们大概都知道,处理数据需要时间,人们也接受了这样的事实——生成报告需要人工的付出。领导者习惯于查看昨天或上周的成果。客户可以容忍应用程序中的某些延迟,并且可以接触到数据透明度,无论是什么程度上的透明度。
 
身为首席信息官,我们知道实时分析很难实现,它甚至难以支持预期的服务水平。我们擅长提出正中要害的问题,让利益相关者相信,他们确实不需要实时信息,如果我们受到严厉敦促,我们会提醒他们,这很复杂且会产生潜在的费用。
 
随着企业渐渐通过比同行更准确的数据和分析来发展竞争优势,这样的好光景正日薄西山。但如今,电信、医疗和制造等众多行业的企业发现,在接下来的几年里,实时能力将实现从竞争优势到必需品的过度。
 
为了应对实时应用程序、分析和人工智能所需的规模和服务水平,更多的技术公司正在销售基于从头开始设计的架构的实时功能,这对首席信息官来说是个好消息。更好的平台将在这些方面取胜——IT是否能轻松地开发、集成和提供业务竞争价值。
 
在过去的几个月里,我参加了几个会议,包括The O'Reilly的数据会议,SINC的中西部IT论坛,Spark的首席某某官领导力系列会议以及几个供应商用户会议,在那里我学到了很多推动实时企业的技术。
 
实时数据流到最终的批量数据集成
 
希望将报告和分析集中化的企业过去常常创建数据仓库并利用ETL(提取,转换和加载)工具按规定的计划加载数据。数据仓库正在被更灵活的数据湖和大数据平台所取代,而ETL如今则可以被数据流技术所取代。
 
我最近写了一篇题为《使用数据流进行实时数据处理:新时代的新工具》文章,我在文章里分享了底层平台上的一些细节,例如Apache Kafka,它可以作为实时数据源的终点,还有 Spark Structured Streaming,它能以微批(micro-batch)的形式处理实时数据。相互竞争的技术还还包括Storm、Flink、Pulsar、Heron和BookKeeper。
 
设法组装实时流式架构是一项艰巨的任务,对很多企业而言这可能过于复杂,因此商业解决方案将技术组件捆绑在一起并将完整的数据流架构作为产品提供企业。企业可以考察Cloudera、MapR和Informatica的实时产品,或者考察DataBricks、StreamAnalytix和Streamlio等成长型公司的创新解决方案。
 
处在边缘的实时机器学习
 
你读到的很多人工智能例子都基于监督式学习算法,如神经网络。这些算法基于这样的做法——使用训练数据集开发模型,然后使用该模型来做出预测、发现模式或提出决策。
 
如果数据首先必须进行集中化并且决策只能在受过训练的模型上得到执行,那么自动车辆、交通控制系统、可配置制造系统、医疗系统以及必须处理实时数据和支持快速决策的其它系统将处于劣势。相反,机器学习将基于无监督式学习的范式,并且可能会将一些处理推向边缘以降低延迟。
 
同样,科技公司正在为企业提供各种选择。你可以通过AWS Greengrass、Azure IOT Edge或谷歌的Edge TPU等服务自行构建和部署边缘计算服务。商业解决方案包括Swim.ai,它提供边缘计算功能,旨在通过无监督的机器学习算法处理数据;Vantiq专门用来处理在云端或边缘上运行的事件流的低代码平台。
 
使用低代码和机器人过程自动化将工作流程自动化
 
如果边缘的实时数据处理或人工智能对你的组织来说太“不切实际”,那么请你考虑一下更实用的例子。我说的是首席信息官应该如何将更多能够推动运营基础的工作流程自动化。
 
这可以通过多种工作流程和可供选择的技术来完成,具体取决于组织规模、可用的技术技能和遗留系统的复杂性。对尚未将工作流程数字化的大型组织来说,低代码或业务流程管理(BPM)平台进行开发和启用。Appian、Bizagi和Outsystems等平台使开发团队能够快速开发和支持集成的工作流程。
 
另一个例子是部门工作流程,这个流程仍然可以通过电子邮件或共享电子表格来完成。Caspio、Kintone和Quickbase的代码开发平台和公民开发平台都不是做这些事情的上上之选——在数字工作流程中对这些流程进行快速开发和转换,并建立更多的协作实践。
 
如果你有很多包含复杂的业务逻辑的传统工具,那么对这些平台进行现代化就需要大量投资。另一种方法是部署机器人或RPA(机器人过程自动化),人们可以对机器人过程自动化进行编程,让它承担手动任务并跨多个用户界面编排自动化流程。不妨试想一下员工的适职流程,这个流程可能需要在多个工具中填写信息,这是时间密集型的,容易出错的任务。Automation Anywhere、Blue Prism和UiPath售卖的机器人过程自动化可用来转变这一过程,其方法是训练机器人来执行所有必要的步骤。
 
除了我在此分享的功能之外,首席信息官还应该关注其它领域,例如实时分析、实时威胁检测以及其它能够通过实时信息和功能实现竞争优势的技术。

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