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实现业务和IT部门的不同需求,加速分析生态系统中的创新——灵活性

实现业务和IT部门的不同需求,加速分析生态系统中的创新——灵活性
业务和IT的核心目标经常存在某些冲突。IT专注于稳定性、可重复性、效率和运营风险管理,而业务专注于速度、敏捷性、灵活性和业务风险。
 
IT团队负责通过采用适当的安全性和可恢复性的做法,以风险最小化的方式来部署具有成本效益的技术、同时管理企业数据。这些目标通常都通过服务水平协议(SLA)进行衡量。
 
业务团队则负责以可衡量的指标来实现公司的战略性目标,例如在规定的时间范围内获得百分之几的收入增长。这些目标是通过项目和使用案例实现的,而这些项目和使用案例需要分析来衡量成功度,如结合BI报告、仪表板、数据分析、机器学习、深度学习等技术。在许多使用案例里,开始时都是推测性的,即需要某种程度的探索能力和预测来定义业务和技术要求。
 

但是矛盾的是,IT部门需要非常明确的要求,以确保可以为新的业务计划提供数据和技术稳定性。IT部门还必须确保不会对生产中运行的任何现有业务流程产生负面影响。如果无法明确阐述新的业务需求,IT部门如何确保能够满足SLA呢? 


业务部门不能因为没有所有要求就停滞了,他们需要立即开始探索过程。在他们处理使用案例的过程中,他们会证明或反驳提出的假设,并决定继续进行或停止投入。他们希望尽快试错,然后开始测试另一种方法、甚至不同的使用案例。
 
当业务部门创建有价值可重复的分析过程/指标时,我们称之为“可重复分析”。好消息是:这些分析可以满足明确定义的需求;但坏消息是:它是在沙盒中编写并运行的。这个时候,业务部门希望IT将其转移到生产环境中,或者可能考虑把它正式投入生产,业务也已经准备好专注于下一个分析使用案例,冲突就开始了。
 

更全面地理解问题的第一步在于认识冲突。其中没有人有错,而且他们双方都只专注于实现自己的目标。在我们看来,他们的冲突正在僵持,但依然存在解决办法。
 

目标是获得双赢的结果,让业务和IT能够同时以最小的摩擦实现自己的目标。在接下来的讨论中,我们将利用图1中的分析能力框架来了解业务和IT的不同需求,并提供满足这些需求的建议。
 
下面的框架描述了在现代分析架构中成功所需的三种基本能力。这三种能力是:
  1. 灵活性 – 选择最合适的软件资源(工具、语言和库等)的能力,加快用户的洞察力、并最大程度地减少运营工作。
  2. 简便性 – 以简化、可管理且具有成本效益的方式为业务用户和IT快速配置或停用分析资源(计算、存储和网络)的能力。
  3. 可用性 – 能够有效地查找、保护和管理整个分析生态系统中的信息和分析,而不会减慢业务用户的速度或危害生产的能力。
     
Picture1.png 图1 - 分析能力框架
 

在解决矛盾的同时实现工具、语言和库的灵活性

业务和IT部门有着不一样的需求。当IT部门能够帮助企业以自助服务方式运行并配备适当的工具时,企业就可以更快地进行创新以寻找新的洞察。在许多业务用户了解到学习和使用最新工具语言和数据库会提高他们达成业绩的能力时,他们都接受了这个想法。业务用户有时希望获得更高的自由度和灵活性,却并不总是了解灵活性对于生产环境稳定性的影响。通常,业务用户希望使用工具的最新版本,而IT部门则希望确保生产环境中使用的是经过测试的稳定版本,防止出现意外的中断或故障报修。

IT部门的关键职责在于通过评估工具、语言和库来打好稳定的基础,确保这些工具是可以满足业务需求的最佳工具。IT确保这些组件对业务需求具有战略意义,并且可以进行长期可行的、成本合理的维护。

IT部门还需要合理化生产中部署的技术,确保一致的产品版本控制、结构可支持、灾难恢复和整体可管理性。他们的底线是:一项关键的IT功能可以支持业务,并且可以通过长期系统可用性的方式、确保满足所有业务用户的需求。

 
业务需求 IT需求
  • 利用各种工具,语言和库来进行分析
  • 以自助方式提高速度
  • 正规和自定进度的培训
  • 确保生产和发现环境可访问、可持续、有弹性和可维护
  • 评估可支持性、成本、路线图,并合理化支持生产工作负载的技术

推荐建议
 
为了保证灵活性而不造成混乱,我们建议业务和IT部门同时听取以下建议:
 
IT部门注意
  • IT部门需要研究并搭建可以在生产环境中提供支持的授权工具、语言和库。这项工作应该与业务协同进行,以确保满足业务需求。
  • IT负责将沙盒数据和分析推广到生产环境中,我们称之为运营化。
  • 如果需要引入新技术,那么企业应尽早让IT参与评估过程。
  • 与以基于用户的中心合作,提供技术培训支持IT。
 
业务部门注意:
  • 尽早与IT合作开发新技术,以加快评估过程。
  • 建立基于用户的中心,从而开展协作、并推荐自助服务培训材料。
  • 尽可能地利用生产授权技术,以加快IT部门将新分析应用于生产的能力。
  • 在选择未经授权的技术时,应由用户自行决定,但是,用户应采取“购买者注意”的方法。如果业务部门未采用建议的用户技术,那么IT部门的运营化工作可能需要更长的时间,或者可能需要重头再来。
  • 允许业务用户将自己的工具、语言和库带入自己的沙盒中,但必须了解,它们只能严格用于探索实验,并且不能直接把沙盒中生成的分析推广到生产环境中。
灵活性是关键的第一步,它让用户能够使用各种现代工具来满足他们的分析需求。要完全加速创新,还需要关注简便性和可用性。在本系列文章的第2部分中,我们将讨论简便的重要性。请您期待后续文章。
Portrait of Dwayne Johnson

(Author):
Dwayne Johnson

Dwayne Johnson is a principal ecosystem architect at Teradata, with over 20 years' experience in designing and implementing enterprise architecture for large analytic ecosystems. He has worked with many Fortune 500 companies in the management of data architecture, master data, metadata, data quality, security and privacy, and data integration. He takes a pragmatic, business-led and architecture-driven approach to solving the business needs of an organization.
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Portrait of Mark Mitchell

(Author):
Mark Mitchell

Mark is a principal ecosystem architect at Teradata with 25+ years of data warehouse experiencing as system engineer, enterprise architect, and implementer of large data warehouses to Fortune 500 companies.   He has performed consulting engagements at many large Fortune 1000 leveraging his analytic skills and technical knowledge to implement innovative data driven solutions focused on delivering value by optimizing efficiency or growing sales.   He has spoken at the Teradata user conference on topics ranging from dual active implementations to workload visualization techniques. He holds a patent related to applying state machine concepts to managing high availability of systems.
 
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