BMC Software 的解决方案营销总监 Basil Faruqui 讨论了 DataOps、数据编排的重要性以及 AI 在优化复杂工作流自动化以实现业务成功方面的作用。
BMC 的最新动态是什么？
这是 BMC 和 Control-M 产品线激动人心的时刻，因为我们将继续帮助全球一些最大的公司实现依赖于复杂工作流程的业务成果的自动化和编排。我们的战略重点一直是 DataOps，特别是 DataOps 实践中的编排。在过去的十二个月中，我们已在 AWS、Azure 和 GCP 上实现了 70 多项无服务器和 PaaS 产品的集成，使我们的客户能够快速将现代云服务纳入他们的 Control-M 编排模式。此外，我们正在对基于 GenAI 的用例进行原型设计，以加速工作流程开发和运行时优化。
您注意到 DataOps 中发展的最新趋势是什么？
我们看到，数据世界对数据和分析软件的投资持续增长。分析师估计，去年在数据和分析软件上的支出超过 1000 亿美元。如果我们看看Firstmark的 Matt Turck每年发布的机器学习、人工智能和数据格局，就会发现它比以往任何时候都更加拥挤。它有 2,011 个徽标，自 2023 年以来又增加了 500 多个。鉴于工具和投资的快速增长，DataOps 现在正占据中心位置，因为公司意识到要成功实施数据计划，他们不能再仅仅增加更多工程师了。DataOps 实践现在正成为在生产中扩展这些计划的蓝图。GenAI 的近期繁荣将使这种运营模式变得更加重要。
公司在尝试制定数据策略时应该注意什么？
正如我之前提到的，企业高管、首席执行官、首席营销官、首席财务官等对数据计划的投资持续强劲。这项投资不仅是为了提高效率，也是为了改变游戏规则、实现转型。这意味着三件事变得非常重要。首先，数据战略与业务目标明确一致，确保技术团队正在处理对业务最重要的事情。其次是数据质量和可访问性，数据质量至关重要。数据质量差会导致不准确的见解。同样重要的是确保数据可访问性——在正确的时间向正确的人提供正确的数据。在保持适当控制的同时实现数据访问的民主化，使整个组织的团队能够做出数据驱动的决策。第三是实现生产规模。该策略必须确保将运营准备融入数据工程实践中，因此它不是仅在试点后才考虑的事情。
作为公司整体战略的一部分，数据编排有多重要？
数据编排可以说是 DataOps 最重要的支柱。大多数组织的数据分布在多个系统中 – 云、本地、旧数据库和第三方应用程序。将这些不同的数据源集成和编排到统一系统中的能力至关重要。适当的数据编排可确保系统之间的无缝数据流，最大限度地减少重复、延迟和瓶颈，同时支持及时决策。
在数据编排方面，您的客户告诉您他们面临的最大困难是什么？
组织继续面临快速交付数据产品并快速扩大生产规模的挑战。GenAI 就是一个很好的例子。世界各地的首席执行官和董事会都要求快速取得成果，因为他们认为这可能会严重扰乱那些无法利用其力量的人。GenAI 正在将诸如快速工程、快速链接等实践主流化。挑战在于我们如何将 LLM 和矢量数据库、机器人等融入更大的数据管道中，该管道横跨从多云到本地（包括许多大型机）的混合架构。这只是重申了对编排战略方法的需求，该方法将允许折叠新技术和实践以实现可扩展的数据管道自动化。一位客户将 Control-M 描述为编排的电源板，他们可以在其中插入出现的新技术和模式，而无需每次将旧技术换成新技术时重新接线。
确保最佳数据编排的最佳秘诀是什么？
有很多重要提示，但我将重点介绍其中之一，即应用程序和数据工作流之间的互操作性，我认为这对于实现生产规模和速度至关重要。协调数据管道很重要，但必须记住，这些管道是企业中更大生态系统的一部分。假设部署了一条 ML 管道来预测可能转向竞争对手的客户。进入此类管道的数据是 ERP/CRM 中运行的工作流和其他应用程序组合的结果。成功完成应用程序工作流通常是触发数据工作流的先决条件。一旦模型识别出可能转换的客户，下一步可能就是向他们发送促销优惠，这意味着我们需要返回 ERP 和 CRM 中的应用程序层。Control-M 具有独特的优势来解决这一挑战，因为我们的客户使用它来协调和管理应用程序和数据层之间复杂的依赖关系。
您认为部署人工智能的主要机遇和挑战是什么？
AI，尤其是 GenAI，正在迅速增加数据生态系统所涉及的技术。大量新模型、矢量数据库和围绕提示链等的新自动化模式。这一挑战对数据世界来说并不新鲜，但变化的速度正在加快。从编排的角度来看，我们看到了客户的巨大机会，因为我们提供了一个高度适应编排的平台，他们可以将这些工具和模式融入他们现有的工作流程中，而不是从头开始。
您能与我们分享一些公司成功利用人工智能的案例研究吗？
Domino’s Pizza 利用 Control-M 来协调其庞大而复杂的数据管道。Domino’s 在全球拥有超过 20,000 家门店，管理着超过 3,000 条数据管道，这些管道汇集了来自内部供应链系统、销售数据和第三方集成等不同来源的数据。来自应用程序的这些数据需要经过复杂的转换模式和模型，然后才能用于推动与食品质量、客户满意度和整个特许经营网络的运营效率相关的决策。
Control-M 在协调这些数据工作流中发挥着至关重要的作用，确保跨多种技术（如 MicroStrategy、AMQ、Apache Kafka、Confluent、GreenPlum、Couchbase、Talend、SQL Server 和 Power BI 等）的无缝集成。
除了将复杂的编排模式连接在一起之外，Control-M 还为他们提供了管道的端到端可见性，确保他们在处理不断增加的数据量时满足严格的服务级别协议 (SLA)。Control-M 帮助他们更快地生成关键报告，向特许经营商提供见解，并扩大新业务服务的推出范围。
我们对 BMC 在新的一年有何期待？
BMC 的 Control-M 策略将重点关注以下几个基本原则：
继续允许我们的客户使用 Control-M 作为编排的单一控制点，因为他们正在使用现代技术，特别是在公共云上。这意味着我们将继续为所有主要的公共云提供商提供新的集成，以确保他们可以使用 Control-M 来编排 IaaS、容器和 PaaS（无服务器云服务）三大云基础设施模型中的工作流程。我们计划继续重点关注无服务器，您将看到 Control-M 提供更多开箱即用的集成来支持 PaaS 模型。
我们认识到，企业编排是一项团队运动，涉及工程、运营和业务用户之间的协调。考虑到这一点，我们计划提供基于角色的用户体验和界面，以便实现顺畅的协作。
具体来说，在 DataOps 中，我们关注的是编排和数据质量的交集，特别注重使数据质量成为应用程序和数据工作流中的一等公民。请继续关注这方面的更多信息！
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