Возможности и вызовы внедрения ИИ для бизнеса

Как разработать эффективную стратегию данных и ИИ для бизнеса: рекомендации от Базиля Фаруки, BMC Software

Базиль Фаруки, директор по маркетингу решений в BMC Software, обсудил важность DataOps, оркестрации данных и роли ИИ в оптимизации сложной автоматизации рабочих процессов для достижения бизнес-успеха.

Последние достижения в BMC для бизнеса

BMC Software активно работает над расширением возможностей своей линейки продуктов, особенно Control-M. Этот инструмент помогает крупнейшим мировым компаниям автоматизировать и организовывать бизнес-процессы, связанные со сложными рабочими задачами.

В течение последнего года BMC представила более 70 интеграций с облачными сервисами, такими как AWS, Azure и GCP.

Это позволяет компаниям быстро внедрять современные облачные сервисы в их оркестрационные схемы. Кроме того, компания исследует возможности Generative AI (GenAI) для ускорения разработки и оптимизации рабочих задач.

Тенденции в DataOps

Фаруки отметил значительный рост инвестиций в программное обеспечение для данных и аналитики.

Например, в прошлом году расходы на такие решения превысили $100 миллиардов!

Также увеличивается количество инструментов и технологий для обработки данных, что делает DataOps центральным элементом для масштабирования инициатив в области данных.

Важно отметить, что с появлением Generative AI эта тенденция становится ещё более актуальной, так как необходимо эффективно управлять большими объемами данных.

Основные аспекты при создании стратегии данных для бизнеса

1. Выравнивание данных с бизнес-целями: важно, чтобы технологии поддерживали ключевые бизнес-задачи.
2. Качество и доступность данных: без качественных данных невозможно принять правильные решения. Демократизация доступа к данным также имеет важное значение.
3. Масштабирование в продакшене: готовность к эксплуатации должна быть встроена в инженерные практики с самого начала, чтобы избежать проблем после тестирования.

Роль оркестрации данных

Оркестрация данных — это ключевой элемент DataOps, так как данные часто разбросаны по различным системам.

Эффективная оркестрация данных объединяет различные источники в единую систему. Это способствует принятию правильных решений. Также снижает задержки и минимизирует дублирование информации.

Собственник расходует меньше лишних ресурсов впустую. А это путь к прибыли!

Сложности, с которыми сталкиваются клиенты бизнеса

Компании часто испытывают трудности с быстрой реализацией проектов и их масштабированием.

Например, при использовании Generative AI компании сталкиваются с вызовом интеграции этих технологий в существующие гибридные архитектуры. Чтобы справиться с этим, необходимо стратегически подходить к оркестрации данных, чтобы можно было внедрять новые технологии без перестройки всей системы.

Рекомендации по оптимальной оркестрации данных

Фаруки отметил важность интероперабельности между рабочими процессами приложений и данных. Это особенно важно для масштабирования и скорости работы.

Он привел пример, когда завершение рабочих процессов эффективно. В таких системах, как ERP или CRM, это предпосылка для запуска следующих этапов в оркестрации данных.

Основные возможности и вызовы при внедрении ИИ

ИИ, особенно Generative AI, стремительно увеличивает количество технологий, участвующих в экосистеме данных.

Хотя это создает определенные трудности, BMC видит огромные возможности. Платформа Control-M позволяет интегрировать новые инструменты и шаблоны в существующие рабочие процессы, не начиная с нуля.

Пример успешного внедрения ИИ

Одним из примеров является компания Domino’s Pizza. Она использует Control-M для управления сложными рабочими процессами и данными из более чем 20,000 магазинов по всему миру.

Control-M обеспечивает интеграцию с различными технологиями. Это позволяет Domino’s оптимизировать отчеты и улучшает качество обслуживания клиентов.

Перспективы BMC на следующий год

BMC продолжит развивать Control-M, делая его единым инструментом для оркестрации современных технологий, с акцентом на публичные облачные сервисы.

Они также сосредоточатся на улучшении взаимодействия между пользователями и внедрении новых возможностей для управления качеством данных. Еще больше идей для внедрения нейросетей в бизнесе здесь.