Autors: Techopedia Staff, 2016. gada 21. decembris
Izņemšana: Uzņēmēja Rebeka Jozviaka apspriež biznesa izlūkošanu ar Dr. Robinu Blooru, Dezu Blanšfīldu un IDERA Stenu Geigeru.
Pašlaik neesat pieteicies. Lai redzētu video, lūdzu, pierakstieties vai reģistrējieties.
Rebecca Jozwiak: Dāmas un kungi, sveicināti un laipni gaidīti 2016. gada Hot Technologies! Šodienas nosaukums: “Profilakse uncija: veselīgas BI izkopšana.” Es šodien esmu jūsu galvenā viesmāte, Rebeka Jozvejaka; Ēriks Kavanaghs šodien bija norunājis tikšanos, viņš nevarēja to izmantot mūsu pēdējai gada pārraidei gadā. Piesitiet mani Twitter, es centīšos sekot līdzi un veikt daudzuzdevumu @RebeccaJozwiak.
Šis gads ir karsts, vai varbūt man jāsaka, ka šis gads ir bijis karsts. Mēs esam veikuši simts tīmekļa pārraides, es domāju, ka šogad un tikai šajā programmā mēs esam aptvēruši visu, sākot no augstas pieejamības datu bāzes, datu modelēšanas, lieldatoru integrācijas, kas bija diezgan forši, - drošību, straumēšanas analītiku, analītikas rediģēšanu, analītikas iegulšanu, datu katalogi, jūs to nosaucat. Un mēs, iespējams, esam to kaut kādā veidā, formā vai formā kādreiz pārklājuši.
Un šodienas tēma, jūs zināt BI, jūs, iespējams, pajautājat sev: “Kas ir tik karsts un interesants BI?” Nu, jūs zināt, ka ir daudz dažādu komponentu un procesu, kas nodrošina biznesa informāciju. Un, kad mēs iegūstam jaunus datu spēkus - kā mēs, jūs zināt, atšķirīgas izbraukuma spēku sistēmas, mums bija jāatrod veids, kā apvienot šos datus pēc iespējas ātrāk un nemanāmāk. Un jebkura veiktspējas žaga ietekmēs gala lietotāja pieredzi. Un tas noteikti nav kaut kas, ko vēlaties savā organizācijā.
Tātad šodien kopā ar mums ir savs galvenais analītiķis Dr. Robins Bloors; mums ir mūsu datu zinātnieks, kurš piezvanīja no Austrālijas, Dezs Blanšfīlds; un mums ir Stens Geigers no IDERA. Tagad IDERA kopā ar mums šogad ir paveicis diezgan daudz programmu - paldies IDERA - un šī ir Stana pirmā. Tātad, laipni, Stans.
Un ar to es nodošu bumbu Robinam Blooram.
Robins Bloors: Labi, paldies par balli. Uzraugot BI, es sapratu, ka es tiešām runāšu par BI tēmu. Ir pagājuši pēdējie pāris gadi, tiešām ir bijis analītikas gads, un tāpēc zināmā mērā BI ir mazliet pakāpies uz aizmuguri attiecībā uz iedarbību. Bet faktiski BI vienmēr bija - un zināmā mērā turpina būt - organizācijas aizmugures sistēmu galvenais pavediens, tas ir veids, kā es to domāju. BI ir korporatīvo sistēmu aizmugures cilpa.
Šī diagramma, kuru mēs esam izmantojuši apmēram trīs vai četrus gadus, ir tikai ideja, ka gandrīz visi pārskati BI tiek faktiski izmantoti ieskatu veidā, kas ir datu analītiska izpēte. Jūs zināt, ka šāda veida ieskats no ieskata nāk, bet prognozē analītiku, kas ir tālredzība, aizmugure, kas ziņo, un pārraudzības saturu, kuru varat uzskatīt par informācijas paneli.
Iemesls, kāpēc šeit pievienoju optimizāciju, ir tāds, ka optimizācija ir ļoti īpaša analītika, un starp citu, ja matemātika pilnībā neatrisina problēmu. Par BI derībām. Vēlēšanās pēc zināšanām liek lietotājiem pieprasīt dažādas IT iespējas. Lietotāju pieprasījumi rada analīzes projektus. Analytics projekti rada datu ezerus. Datu ezeri un analītika rada ieskatu. Ieskats rada BI. Un BI parasti tiek ieviests kā programmatūras gabals, kas atrodas virs datu bāzes.
Ja domājat par pilnu BI platformu - tas, starp citu, ir daudz vienkāršots -, jūs saprotat, ka tā ir ļoti sarežģīta darbība. Jūs iegūsit vai, iespējams, iegūsit ārējus datus, izmantojot ietvara zonu, vai iekšējos datus, kas baro pieturvietas teritoriju, un jūs saņemat datu pārvaldības darbības, datu tīrīšanu un norīšanas darbības, lai tās kalpotu. Datu izmantošanā galvenokārt tiek izmantota analīzes ziņošana atkarībā no tā, ko jūs mēģināt sasniegt. Un liela daļa analītikas faktiski noved pie darbības.
Un, ja jūs faktiski skatāties sarakstā slaidā labajā pusē, kad domājat, ka katra no šīm lietām nebūt nav tikai spēja, tas faktiski ir produkts, tie ir produkti, vairāki produkti, varbūt diezgan daudz produktu gandrīz katrā no minētajām jomām. Jums ir brīdinājumi, pārskati, prognozēšana, informācijas paneļi, punktu kartes, veiktspējas pārvaldība, OLAP, vizualizācija, pievilcīga vizualizācija. BI portāli apkopo daudz šo lietu. Animācija: datu animācija var atklāt lietas, kuras jūs nevarat pārdot citādi. Datu izpēte, kas ir vairāk analītika nekā interaktīva izpēte. Datu ieguve, kā arī tekstu ieguve un video ieguve ir visa veida analītika. Tas, ko mūsdienās sauc par paredzamo analītiku, manuprāt, kļūst par BI.
Un tā ir viena no tām lietām, kas notiek, un tā ir zināma sekas, ja vēlaties, jūs izmeklējat lietas un tad atklājat modeļus, un tad saprotat, ka daži modeļi ir regulāri, un tad jūs savā ziņā kaut kādā atskaišu veidošanas spējā, un tāpēc tas kļūst par BI. Tātad jūs zināt, ka pirms trim vai četriem gadiem cilvēki teica, ka paredzamā analītika - tikai daži uzņēmumi tajā ir investējuši, lai gan mūsdienās ir diezgan daudz prognozējošās analītikas, kas tikko kļuvusi par ziņošanas funkcijas daļu vai pat automatizēta. lēmumu pieņemšanas funkcija, kas notiek dažās operētājsistēmās.
Un jūs zināt, ka ar datu straumi mums ir reāllaika analīzes laika rindas ģeoanalītiskās. Un visa šī mašīna, kurā darbojas kognitīvā skaitļošana un dažādas programmatūras izstrādes, patiesībā ir analītikas daļa. Tā ir milzīga teritorija, kad par to domājat. Jūs varat paskatīties uz to savādāk, un, jūs zināt, tas ir tikai, lai sadalītu starp divām konkrētām darbībām. BI darbība, kas ir sava veida ziņošana par dažādiem jautājumiem un dažādiem departamentiem. Analītiskā darbība, kas, manuprāt, patiešām ir korporatīva R&D attiecībā uz datiem.
Ja jūs faktiski skatāties uz šo, pastāv operētājsistēmas un biroja lietotnes, darbs plūst. Tie būs informācijas nodošana BI lietotnēm vai analītiskām lietotnēm, datu plūsmas pārvaldība. Un tad tur ir visas šīs datu plūsmas un datu avoti no ārpuses. Tā ir ļoti sarežģīta darbība, un tā ir tikai atspoguļota pārskatā.
BI traucējumus ir vērts pieminēt, jūs zināt, kas notika dažos pēdējos gados. Jūs esat redzējis, ka datu apjoms palielinās, ir vairāki datu avoti: straumēšana ir kļuvusi par realitāti; nestrukturētu datu ieviešana; sociālie dati, kas faktiski mēdz būt nešķīsti dati; IoT dati; datu izcelsme; aprēķināt jaudu; paralēlisma spēks; mašīnu apguve; jaunas analītiskās darba slodzes - visa šī informācija BI jomā faktiski ir bijusi ļoti graujoša. Tas ir graujošs tādā ziņā, ka, jūs zināt, vecākās tehnoloģijas ne vienmēr ir spējušas visu šo lietu ņemt līdzi. Tas nav graujošs, bet faktiski uzlabo tādā nozīmē, ka arvien vairāk un vairāk BI var piegādāt. BI principā nav statiska situācija, to saka šis slaids.
Un arī vērts uzsvērt - bet par to šeit daudz nerunā - ka lietu internets, jūs esat virzījis arhitektūras reāllaikā. Daļa no BI ainavas nākotnes, un tas ir tikai uzsvērts, ka BI nepazūd. BI, iespējams, kļūst aizvien lielāks, un tas kļūst par nozīmīgu sastāvdaļu arvien vairāk un vairāk organizācijas darbību.
Tātad, lietotāja BI, lietotājs, lietotājam - tas ir viss BI jēga. Kopsavilkuma jautājumi, kas jārisina attiecībā uz to, ko jūs varētu saukt par saskanīgu BI vidi - es domāju, ka es tos visus esmu uzskaitījis šeit: datu plūsmas integrācijas automatizācija, veiktspējas savlaicīgums, datu pārklājums, datu spēki, kā arī strukturēts / nestrukturēta datu sadalīšana, datu tīrīšana, datu piekļuves prasmes, zināšana, kā nokļūt pie materiāliem un to izmantot, vizualizācija, lietojamība un izmantojamība. Un tas ir sava veida kopsavilkuma pārskats. Es to arī domāju, jo tas ir visas prezentācijas jēga: ja vien BI pakalpojums nav uzticams un savlaicīgs, tas nav pakalpojums, tāpēc mums šajā BI ir BI.
Tagad es nodošu bumbu Dezam.
Dezs Blanšfīlds: Paldies Robinam, vienmēr par smago rīcību, kas jāievēro. Kaut arī gada pēdējā izrāde un simtiem šo lietu darīšana, tai vajadzētu būt aizraujošai. Tāpēc, kā analizēja Robins, mana biznesa uzņemšanās ir vispārējā biznesa inteliģences tēma, kas ir dramatiski, ievērojami nobriedusi; tā ir pilnīgi jauna balles spēle.
Savulaik BI bija viena no galvenajām sistēmām, ko mēs varētu izmantot, jo jūs zināt, ka mums būs finanšu sistēma, mums būs HR sistēma un sakārtosim tās tvertnes. Mūsdienās biznesa inteliģence bieži ir jumts, kas šķērso tos visus un dod mums vienu stikla rūti, ar kuras palīdzību var apskatīt pasauli. Tas nav jūsu vecāku BI; tas ir kaut kas daudz audzis pēdējā desmitgadē, īpaši pēdējos trīs līdz piecos gados. Un vēl jo vairāk tāpēc, ka ir ievērojami uzlabojušies infrastruktūra un pieejamība, ir izveidots mākonis, ir saprašana, analītika, lieli dati.
Tās ir lietas, kas tikko ļāva veikt jaunas, pārsteidzošas lietas ar datiem kopumā, iegūstot piekļuvi datu neredzamībai datu avotiem un tos parādot veidā, ko mēs vēl īsti nebijām iedomājušies. Bieži vien man šķiet, ka mēs esam pārgājuši no izklājlapu veidošanas uz šo jauno maģiju, kuru mēs vēl neesam definējuši un turpina augt. Mans aspekts ir tāds, ka mūsdienu BI platformām ir patiešām sarežģītas kustīgās daļas. Un līdz tam brīdim mēs tagad neizmantojam tikai vienu datu bāzes platformu, lai redzētu vienu BI motoru. Šis BI dzinējs bieži aplūko daudz un daudz dažādu komponentu neatkarīgi no tā, vai tas regulāri tiek manuāli ievadīts caur datu partijām vai reāllaika plūsmām citās sistēmās.
Tas ir vairāk nekā tikai gaismas ieslēgšana, un tas ir mans galvenais jautājums šajā konkrētajā diskusijas daļā. Jūs zināt, ka reiz bija pietiekami uzturēt BI platformu un palaist to pieejamu. Mūsdienās tas tā nav īsti, un ir svarīgi spēt ne tikai saglabāt sarežģītās detaļas kustībā, bet arī padarīt tās patiešām labi veidotas. Tā kā, kā uzsvēra Robins, BI platforma, kas neveidojas labi, ietekmēs daudz, un es to mazliet iedziļināšos.
Tādas lietas, par kurām mums jādomā, domājot par modernām biznesa izlūkošanas platformām, ir tas, ka mēs ne tikai uzturējam datu bāzi, bet ne tikai saglabājam pieejamo programmatūras platformu, tā ir pieejama lietotājiem un varam izdrukāt pārskatus. Runa ir par veiktspējas pieejamību, jūs zināt, vai es varu to sasniegt un vai tā darbojas ātri? Visu laiku, piemēram, jūs zināt, kas notiek BI platformā, datu kodolā un datu avotos. Ne tikai tas, kas atrodas datu bāzē, tas redz BI platformu, bet arī kādi ir citi tai pieejamie datu avoti?
Pašas bāzes datu bāzes platformas pašas par sevi ir dabiskas dabas, bet kā ir ar datu bāzu noliktavu vidēm? Uzņēmuma datu noliktavu platformas, kuras mēs aplūkojam, ir pieejamas, vai tās darbojas labi? Iespējams, ka jūsu BI ir atsevišķa vide, lai to aizsargātu, kontrolētu un aizsargātu, un tā veidojas ļoti labi, bet ko darīt, ja visas apkārtējās vides nedarbojas labi?
Īpaši tagad mums ir BYOD, mobilitāte, jūs zināt, cilvēki vairs ne tikai sēž pie datora galddatoriem, bet arī dara to, kad ir ceļā. Šajās dienās, kad mēs domājam par to, ko mēs darām ar BI platformu, tas ir reālais laiks, tas nav tikai bērns, kurš sēž ceturkšņa beigās vai mēneša beigās, vai nedēļas beigās un raksta up ziņojumus un kopējot tos uz starpliktuvi un darbojas. Mēs to darām reālā laikā. Pāreja no galddatoriem uz klēpjdatoriem uz planšetdatoriem vai iPad un viedtālruņiem. Jūs zināt, ka tas ir mūsu rokās, tas ir reāllaikā. Ja mums ir jautājums par to, kas notiek organizācijā, mēs to varam nekavējoties uzdot.
Bieži vien mēs paši aicinām saņemt tūlītējus brīdinājumus par notiekošo, it īpaši, ja tas notiek tirdzniecībā un personāla loģistikā, vai tā ir dizainera reklāma, R&D departamenti, vai tā ir izstrādes stadijā. Jūs zināt, ka jums pat ir programmatūras izstrādes komandas, kas tagad iegūst reāllaika redzamību par to, kas notiek organizācijā, un darbojas elastīgākā formātā, lai ātri izietu no durvīm.
Ja jūs zināt, vai, piemēram, ir gaidāms liels Ziemassvētku izpārdošana gada beigās, iespējams, ir kāda jauna funkcija, ko kāds prasa, un attīstības komandai to ir jāizstumj. Viņi skatās BI platformu, visu to, kas nāk cauri, redz, kā tā darbojas un kā bizness izskatās reālajā laikā. Tad tur ir drošības platforma un ap to esošās valdības. Tur ir visas parastās lietas, piemēram, kontrole un lietotāju piekļuve un piekļuve sistēmai. Un jūs zināt, pat tikai tādām vides lietām kā cilvēkiem ir jāpiesakās, vai tā reaģē pietiekami ātri?
Un tad lietotāja interfeisa platforma. Jūs zināt, ka šajās dienās bieži notiek lietas, nevis tikai kāds vietējais klients, un tur ir arī tīmekļa saskarne; cilvēki nāk no dažādiem piekļuves punktiem. Iespējams, ka viņi izmanto galddatoru ar vecu grafisko lietotāja saskarni vai arī planšetdatoru vai mobilo ierīci vai tālruni, kas izmanto tīmekļa saskarni, un vai katra no šīm prezentācijas līnijām darbojas? Dažādās analītiskās platformas, kas ir savienotas ar mūsu izmantotajiem rīkiem. BI platforma, iespējams, nodrošina dažas funkcijas. Vai arī viņi var izmantot citus rīkus, lai analizētu dažus datus, kas iznāk no BI platformas.
Pēc tam pamata ziņojumu sniegšana un informācijas paneļa rīku uzraudzība, kas atkal var būt BI platformas dzimtene, iespējams, ir piemēroti no BI platformas. Šīs ir patiešām sarežģītas lietas, par kurām jādomā, un tāpēc, runājot ar cilvēkiem, es turpinu teikt, ka šī nav tāda BI, kā jūs to zinājāt: šī ir pilnīgi jauna BI paaudze, un ir arī daži patiešām lieli izaicinājumi, kas nāc ar to.
Tātad, problēmas, kas saistītas ar šo BI platformu pārvaldību, it īpaši pašreiz mērogā, jūs reiz zināt, ka tas būtu tikai spiedogs uz sistēmu, kā es minēju. Tagad tās ir ļoti lielas un sarežģītas sistēmas, tās ir daudz kustīgu daļu. Un tas nav tikai viens eksperts, kas pārvalda BI platformu, vai viens datu bāzes administratora sistēma, kas administrē. Bieži vien viņi ir ļoti lieli, sarežģīti kolektīvi, kur viņiem ir platformas. Un jo īpaši tāpēc, ka tagad viņi to vairāk izmanto, mēs pieprasām savu platformu veiktspēju.
Un, manuprāt, un es domāju, ka daudzi cilvēki man piekrīt, ka biznesa izlūkošanas platformas bieži ir organizācijas dzīvības spēks, un tas ir, ja mums ir kāda veida veiktspējas trāpījums, tad veiktspējas trieciens ietekmēs apakšējo līniju., organizācijas bieži ir tādā pašā veidā, tāpat kā tad, ja mēs nevaram saņemt e-pastu, ar kuru nevaram sazināties, ja mūsu tālruņi ir izslēgti, mēs nevaram sarunāties ne ar starpbiroja starpniecību un tā tālāk, ne starp valstīm un reģioniem, ne starptautiski. Ja mēs pazaudējam BI platformu vai ja tā nedarbojas ļoti labi, faktiski tas nozīmē, ka mēs lidojam akli. Un tas ir reāls risks jebkurai organizācijai.
Un, ja mēs nonākam pie izpildes jautājumiem, mēs nonākam tikai pie cilvēkiem, tas ietekmē adopciju. Cilvēki nelietos rīku; viņi atgriezīsies pie pildspalvas un papīra un pamatlietām. Viņi atdalās ar nepareiziem datiem vai sliktu informāciju. Kopumā es domāju, ka šie jautājumi ietekmē visu veidu lietas, it īpaši lēmumu pieņemšanas uzņēmumu visā: spēju pieņemt precīzus, savlaicīgus lēmumus. Mūsdienās mēs pieņemam uz datiem balstītus lēmumus ap organizācijām, kā jūs dzirdējāt monētas, un tā ir realitāte. To virza biznesa izlūkošanas platforma, tāpēc mēs varam pieņemt lēmumus visās mūsu organizācijās jebkurā mērogā, jebkurā lielumā un jebkurā laikā, pamatojoties uz pieejamajiem datiem, tāpēc uz datiem balstītie lēmumi nāk no BI platformām un iespējas Lieciet viņiem redzēt laiku un informāciju.
Piemēram, pārskatu sniegšana par to - neatkarīgi no tā, vai tā ir ikdienas, stundas, nedēļas vai mēneša - ir ļoti svarīgi, lai platforma reaģētu pietiekami ātri, lai savlaicīgi sniegtu pārskatus. Viss, kas organizācijā tiek veikts, sniedzot pārskatus, ja tas nedarbojas ātri, jūs zināt, ka vairs neveicam pakešdarbu, kas prasa vairāk nekā nedēļu, mēs vēlamies to redzēt reāllaikā. Un tā, ka tas ietekmē mūsu reālo spēju vadīt biznesu, jūs zināt, galvenais iemesls, kāpēc mēs visi uzrodamies pirmdienas rītā pulksten 9:00 vai šajās dienās visu diennakti.
Un tad rodas dažas citas lietas, kas bieži vien par to nedomā, jo mēs bieži domājam par to no komerciāla vai tehniska viedokļa. Personāla vispārējo sniegumu un morāli, cilvēku spējas veikt savu darbu, iemeslu, kāpēc viņi ir gatavi no rīta izlekt no gultas un ierasties darbā, bieži nosaka viņu pieeja un pieejamība, kā arī BI platformu veiktspēja.
Par to bieži netiek domāts, bet viena no lietām, ko es redzu KPI visās organizācijās tagad, kad es strādāju, ir tā, ka mēs saliekam galvenos darbības rādītājus pret visiem elementiem, kas virza biznesa izlūkošanas platformas. Tā kā, ja kāds no šiem KPI sāk neizdoties vai sāp, mēs varam tieši saistīt, kas korelē to ar personāla morāli un sniegumu kopumā un kas apstiprina uzņēmuma spēju darboties. Un tad ir daži jautājumi par atbilstību un pārvaldību. Vai mēs visā organizācijā varam ziņot par to, kā mēs saskaramies ar risku, pārvaldību, atbilstību, jūs zināt, vai mēs jebkurā brīdī rīkojamies pareizi? Kā mēs to zinām, kā to pierādīt?
Ja mēs domājam par dažām no šīm lietām, CIO ir daudz atbildības tikai šajā telpā vien. Un jums ir CFO, kas pārvalda finanšu komponentu, un jums ir TKO, kas pārvalda mārketingu un citas aktivitātes reālajā laikā. Mēs esam ieguvuši jaunas lomas, piemēram, par vadītājiem kļūstot par lietu un vietu sēžu zālē. Galvenais datu virsnieks, mums ir riska virsnieki, galvenais riska virsnieks, bieži vien CRO īpašu uzmanību pievērsa atbilstībai, pārvaldībai un riskam. Tagad viņi domā par vairāk datu ziņā. Mēs esam ieguvuši jaunas lomas, piemēram, tādu, ko nesen esmu redzējis kā CAO, par galveno analītikas virsnieku, un tas viss notiek no aktuāra skaidrības, izmantojot analītiku un datu analītiku, domājot par to, kas notiek BI rīkos, kas no tā iznāk, kā izskatās piemēram, vai tas ir precīzi, vai tas darbojas labi?
Jūs zināt, domājot par to, ka ļoti plašais otas gājiens, kad mēs to aplūkojam, mēs saprotam, ka jebkurš konkrēts veiktspējas jautājums visā mūsu ekosistēmā var ietekmēt gandrīz katru otro tā daļu. Daudzējādā ziņā tas ir kā kāršu nams; cilvēkiem nepatīk to izmest. Ja jūs izvilksit vienu, pārējo lietu, tā sabruks. Tas ir kā domino efekts: jūs sitīsit vienu pāri, tas pārējo visu pārcels. Ir ļoti svarīgi, lai visa jūsu BI platforma vienmēr būtu stabila, droša un tiešsaistē.
Rezumējot, dažas no lietām, kuras es redzu ap vietu, kas var ietekmēt sniegumu un kas vedina uz mūsu izmisīgo ideju, runā par lielu platformu un to, kur tā uzrunā šīs lietas. Daudzējādā ziņā tas mani ved pie mana iecienītākā viena oderējuma - Donalda Rumsfelda mīkla, un tas ir: “Nav nezināmu vai nezināmu, un bieži ir nezināmi nezināmi.” Lietas, kas var ietekmēt BI platformu galveno veiktspēju . Neatkarīgi no tā, vai tā ir pārdošanas platforma vai mārketings, finanses, cilvēkresursi, operācijas, loģistika, plānošana, prognozēšana, ziņošana - visas šīs biznesa pamatfunkcijas, kuras mēs uzskatām par pašsaprotamām, vienmēr rada informācijas ziņošanu un reāllaika redzamību no biznesa informācijas platformas. Daļa no tā kaut kādā veidā, neatkarīgi no tā, vai tas notiek operācijās, vai tas ir plānojums, vai tas ir dizains, vai tā ir stratēģija, vai tā ir vēsturiska ziņošana, pašreizējā reāllaika ziņošana vai prognozējama nākotnē horizontā, kristālbumbu skatiens.
Jebkura no tām fona platformām, jebkura no priekšpuses, ja reakcijas laiks ir lēns, vai platformas vidējie slodzes dati kādu iemeslu dēļ sāk sāpēt. Īpaši ap gada beigām Ziemassvētki ir tā klasika, kas ir savlaicīga, ņemot vērā laiku, kurā šobrīd atrodamies. Neatkarīgi no tā, vai tā ir noteikta darba slodze, kas tiek palaista, vai partijas tiek palaistas, vai arī tā ir dublējums, kas kaut kur tiek palaists, vai mēs veicam dažu drošības labojumu uzturēšanu vai uzlabojumus, jo īpaši tagad mēs vairāk uztraucamies par drošību un vairāk tāpēc, ka pastāv datu pārkāpumu un datu zaudēšanas risks, un tā tālāk, ņemot vērā, ka šajās dienās šī ir īstā karstā tēma jebkurā nozarē. Īpaši sociālās platformas un e-pasta platformas zaudē miljardiem kontu, kas kļūst par realitāti. Vispārīga sistēmas administrēšana, ja kāds nolemj izsvītrot dažus žurnālus vai izdzēst neizmantotos datus.
Jūs zināt, dažu lietu palaišana ad hoc bieži var radīt darba slodzi, kurai ir maza ietekme. Vai varbūt tas ir tikai notikums, kurā jūs apvienojat iegādi vai izņemat dažus jaunus datus, it īpaši tagad, kad datu avotus ievedām ārpus uzņēmuma. Kāds veic manuālu datu importēšanu, dažreiz tas rada reālu slodzi aizmugurē, par kuru mēs neesam atskaitījušies, un viss pārējais palēninās. Varbūt mēs eksportējam datus kāda noteikta iemesla dēļ, varbūt mēs darām kaut ko tik vienkāršu kā pasta palaišana un mēs dempingojam datus, lai tos piegādātu pasta darbnīcai. Atkal šīs ir lietas, kuras bieži vien netiek galā un kurām ir reāla ietekme uz biznesu. Tāpēc triks ir rīku atdošana, lai dati varētu tos uzraudzīt un sekot līdzi.
Tāpēc šajā nolūkā mans vispārējais skatījums uz pasauli ir tāds, ka šīm sarežģītajām sistēmām ir nepieciešami viedie rīki, lai pārvaldītu šo veiktspēju. Un es uzskatu, ka mēs drīzumā dzirdēsim patiešām lielisku stāstu, kas tuvosies šai un konkrētajai sarunai, un, ņemot to vērā, es to nodosim mūsu draugam IDERA, aizvedīsim, dzirdēsim, ko tev ir.
Stens Geigers: Labi, ļaujiet man šeit ātri dalīties ar ekrānu. Tāpēc šeit, IDERA, kā jūs varbūt zināt vai nezināt, mēs izstrādājam rīkus vairāku administratīvā tipa rīku uzraudzībai: visu, sākot no uzraudzības līdz dublēšanai. Būtībā tas, ko mēs esam ieguvuši, ir rīks ar nosaukumu Business Intelligence Manager, kurš ir atbildīgs par jūsu Microsoft BI paketes veselības, veiktspējas un pieejamības pārvaldību. Tieši par to mēs šodien runāsim un veidosim to, par ko runāja Dezs.
Man patīk to uzdot, tāds ir vecās skolas skatījums uz biznesa inteliģenci. Es domāju, ka tas daudz joprojām ir piemērots šodien. Tas ir tikko paplašināts, piemēram, lietu internets, un tagad mums ir tur atrodamas NoSQL datu bāzes un Hadoop failu sistēmas, kurās mēs glabājam nestrukturētus datus, un jūs zināt, ka būtībā jūs sākat runāt par tiem, kas ir jūsu datu avoti biznesam inteliģences apkopojumi, ja vēlaties tos izsaukt.
Un šeit, pa vidu, kur mums ir, mums varētu būt ETL procesi, kur mēs izejam un savācam datus no visiem šiem atšķirīgajiem avotiem, un mēs tos ievietojam datu krātuvēs, lai pēc tam mēs varētu veikt biznesa izlūkošanas operācijas, tādas lietas kā datu zinātnieks var palaist R skripts pret datiem, veicot analīzi, vizualizāciju, tādas lietas kā Microsoft Power BI, jums ir tādi produkti kā Tableau, tādas lietas, kas var būt virs šiem datiem. Un jūs zināt, ka šīs lietas pamatā ir aprakstītas. Viņi patērē datus. Mēs runājam par platformas līmeni, un tas viss sākas ar, jūs zināt, sava veida datu krātuvēm.
Un kā jūs runājāt par Dezu, jūs zināt, ka šo personu veiktspējai ir būtiska nozīme, lai tagad varētu vadīt savu biznesu. Kādreiz bija tas, ka jūs zināt savus produktus vai visu, ko jūs pārdevāt, bija jūsu galvenā sastāvdaļa. Tagad konkurences apstākļos šķiet, ka tas, cik veiksmīgi izmantojat jūsu rīcībā esošo informāciju, lai pieņemtu ātrākus biznesa lēmumus, ir tas, kur pašlaik atrodas biznesa intelekts.
Tātad, mazliet runājiet par Microsoft platformas arhitektūru, jūs zināt, visā viņu BI kaudzē, būtībā jums ir trīs zonas. Un es tur arī iekļaušu datu bāzes komponentu, jo tur parasti atrodas datu uzkrāšanas un datu noliktavas tipa lietojumprogrammas datu bāzes pusē. Un tas ir, ja jūsu datu glabāšana un integrācija, jūs zināt, savāc datus. Microsoft ir ETL platformas integrācijas pakalpojumi BI kaudzē; tas ir ieguvis analīzes pakalpojumus kā jūsu daudzdimensionālais kubs, apkopojošo datu krātuve un tagad ar tabulas palīdzību kā analīzes pakalpojumu sastāvdaļa citā veidā, lai apskatītu šos apkopotos datus.
Tagad Microsoft ir vidējā datu noliktava mākonī. Prezentācijas pusē es kādreiz biju BI arhitekts, un mēs vienmēr jokojām, ka Excel ir masu BI rīks, vai ne, tāpēc jūs zināt, ka jums joprojām ir daudz Excel savienojuma ar analīzes pakalpojumiem. Pēc tam prezentācijas pusē mēs saņēmām pārskatu sniegšanas pakalpojumus kā Microsoft rīku ziņojumu sagatavošanai.
Tātad, jūs zināt, Dez ir ievietojis Rumsfelda citātu. Tas ir līdzīgs Noam Chomsky citējumam, jūs zināt: “Jūs nezināt to, ko nezināt.” Kā jūs zināt, vai jūsu BI platforma darbojas tā, kā jūs vēlētos, vai arī lietotājiem patīk Un es nevaru nokļūt, jūs zināt, es esmu savienots ar citiem pakalpojumiem un nevaru nokļūt. Parasti tas ir, kad tālrunis vai e-pasts sāk nonākt DBA vai DevOps komandai, kad lietotāji sāk sūdzēties.
Bet tiešām, jūs gribētu būt proaktīvs attiecībā uz to; jūs vēlaties uzzināt, kas notiek; jūs vēlaties saņemt brīdinājumu, kad lietas sāk nonākt līdz brīdim, kad lietotāji tiek ietekmēti un bizness tiek ietekmēts, jo viņi nevar iegūt nepieciešamo informāciju. Jūs nekad nevēlaties atrasties situācijā, kad, jūs zināt, ir ugunsgrēks un jūs pagriezīsities, un, jūs zināt, desmit tūkstoši akru ir uz uguns un, ziniet, jums ir dārza šļūtene.
Tātad, kad mēs runājam par platformas uzraudzību, mēs vēlamies, lai varētu uzraudzīt pieejamību: vai šie resursi tiek palielināti vai samazināti, vai tie darbojas? Spēja veikt noteiktu cēloņu identificēšanu, pamatojoties uz pieejamību. Mēs vēlamies aplūkot arī sniegumu. Mēs vēlamies aplūkot ne tikai paša resursa, bet arī servera, varbūt aparatūras, veiktspēju. Tā kā jūs zināt lietas, kas notiek šajā dzelzs gabalā vai virtuālajā mašīnā, vai virtualizētajā vidē, kurā darbojas šīs lietas, jums, iespējams, ir arī citas lietas, kas notiek tajā pašā laikā, kad darbojas jūsu BI avoti.
Jūs vēlaties redzēt, kas notiek šī servera līmenī, un jūs vēlaties, lai varētu noteikt šīs vājās vietas un aplūkot veiktspējas līmeni šajos resursu līmeņos. Jūs zināt arī to, ko cilvēki bieži aizmirst, ka jums ir jāaplūko šo resursu izmantošana, jūs zināt, kurš savieno, kurš ir izveidojis savienojumu, ko šobrīd veic aktīvās sesijas, kādi vaicājumi darbojas, kādi pārskati darbojas, kāda mijiedarbība tajā brīdī tiek veikta? Tā kā, ja jūs to neskatīsities, kā jūs zināt, kā novērst veiktspējas problēmas? Būtībā, Laurent saka: "Hei, mans CPU bija 95 procenti, " labi jūs zināt, kas, tas varētu būt labs un kas varētu būt slikts. Varētu būt labi, ka mans serveris patiešām darbojas un darbojas optimāli, kā es vēlos. Vai arī tas varētu būt tāds, ka man ir viena lieta, kas sasaista manu serveri, un viss tur gaida. Jums jāzina, ko lietotāji dara.
Viens no maniem iecienītākajiem nemirstīgā Burta Gummera citātiem - kuru spēlēja es neatceros viņa vārdu - filmā “Tremors” bija: “Kad jums tas ir vajadzīgs, bet jums tā nav, jūs dziedat atšķirīgu melodiju.” Un tas ir veids, kā mēs šeit IDERA skatāmies par mūsu uzraudzības, veiktspējas uzraudzības produktiem. Jūs zināt, ka nedomājat, ka jums tas ir vajadzīgs, kamēr jums tā nav, un tad jūs dziedājat citu melodiju.
Es gatavojos uzvilkt šeit demonstrāciju. Tātad, tas, ko mēs šeit skatāmies, ir mūsu rīks BI Manger. Ja vēlaties pārraudzīt visu savu Microsoft BI platformu, mums ir mūsu Diagnostic Manager produkta partneris, kurš darbojas jau vairāk nekā 10 gadus un ir diezgan plaši pazīstams nozarē, un tas galvenokārt uzrauga datu bāzes platformas. BI Manager produkts, kuru mēs šeit parādām, uzrauga BI kaudzes. Tie ir jūsu BI pakalpojumi, integrācijas pakalpojumi, analīzes pakalpojumi un ziņošanas pakalpojumi. Un viena no galvenajām lietām, kā es minēju, ir tāda, ka, ja jūs darbosities proaktīvi, jums ir jābūt brīdināšanas mehānismam. Tātad, tas, kas mums ir izstrādājumā, ir spēja norādīt brīdinājumus un noteikt šo brīdinājumu sliekšņus un spēja saņemt paziņojumus, kā arī īpašām e-pasta grupām vai cilvēkiem, kuri ir jāinformē, kad kaut kas notiek.
Šeit redzamajā piemērā varat redzēt, ka man ir brīdinājumu komplekts, un jūs varat redzēt, ka tie šeit ir notikuši laika gaitā, un jūs varat redzēt, kāds ir brīdinājums. Ziniet, man ir viens no maniem analīzes pakalpojumiem, piemēram, nedarbojas, un es par to varu iestatīt brīdinājumus pa e-pastu, tāpēc kāds tiek brīdināts. Tas ir veids, kā jūs kļūstat aktīvs, tāpēc, jūs zināt, tiek paziņots, pirms lietas var nonākt kritiskā situācijā. Un viena no tām lietām, kas jums jāprot, ir spēja iedziļināties un redzēt notiekošo.
Es, piemēram, izmantoju šo brīdinājumu. Es varu noklikšķināt šeit, un tas aizvedīs līdz brīdim un parādīs, kas, piemēram, tajā laikā notika manos analīzes pakalpojumos. Tas, ko mēs šeit redzam, ir tad, kad tika aktivizēts šis brīdinājums, tagad es varu redzēt, piemēram, notiekošo. Ziniet, šajā gadījumā, redzēsim, es redzu, ka notiek daudz CPU diegu pārslēgšanās - un es neiedziļināšos šajos metrikos -, bet, jūs varat redzēt, es tagad redzu šīs virsotnes, un es redzu, vai tas pēc tam tika uzlauzts vai notrulināts, jo tas notika tikai pēc tam un pēc tam atkal gāja uz leju, es droši vien par to pārāk neuztraucos. Jūs zināt, ka vienu no lietām, ko mēs šeit darām, ir iespējams uzraudzīt servera līmenī un pakalpojumu līmenī, šeit - analīzes dienestos.
Un es šeit apskatīšu tikai vēl vienu jomu. Un es runāju par lietotāju darbībām, kas ir viena no lietām, ko es šeit redzu, es faktiski redzu, kas tiek traucēts pret maniem analīzes pakalpojumu gadījumiem, kurus es šeit uzraugu. Es varu apskatīt šos jautājumus un patiesībā redzēt, ko viņi dara, un tur redzu veiktspējas rādītājus, un, kur tas ir svarīgi, kad es saņemu tālruņa zvanu, es teicu: “Cilvēkam, vakar viss norisinājās lēni no plkst. 10 līdz plkst. Cilvēks, kas notiek? ”Es šeit varu iestatīt šo laika periodu, es varu atgriezties un reāli redzēt, ko lietotāji dara. Es ne tikai to varu darīt, bet tad arī varu sākt meklēt apkārt platformai, lai redzētu, kas notiek. Lietas, piemēram, kešatmiņas saglabāšanas mehānisms, tādas lietas.
Un tad es sāku korelēt stāstu par to, kas tur notika. Un tas ļauj man atgriezties un izdomāt notikušo, un tad es varu lietas sakārtot. Es varētu vēlēties mainīt konfigurāciju; Es varētu vēlēties pievienot vairāk atmiņas; Lai varētu, iespējams, man vajadzēs veikt dažas izmaiņas pašā platformā. Jūs zināt, ka viena no lietām, kas mums patīk teikt, ir tāda, ka ir kritiski svarīgi laika gaitā uzraudzīt šo saturu. Jūs zināt, aplūkojot dažas no šīm diagrammām, jūs varat apskatīt un redzēt, kā laika gaitā darbojas jūsu resursi, un izmantot to kapacitātes plānošanā. Man, iespējams, vajadzēs papildināt savu aparatūru, lai spētu izturēt kapacitāti, kurai laika gaitā es sāku tuvināties. Jūs zināt, tas ir patiešām labi, šie rīki ir patiešām labi kapacitātes plānošanai, ne tikai korelējot un identificējot notikumus un to, ko lietotāji dara.
Otra lieta, par kuru mēs runājām, ir integrācijas pakalpojumi, kas ir ETL platforma. Jūs zināt, biznesa analīzē jūs parasti ņemsit datus no, jūs zināt, no vairākām platformām. Jūs zināt, ka jūsu finanses varētu būt Oracle sistēmā; Man šeit varētu būt SAP vide; Man var būt, ka šeit darbojas dažas SQL Server datu bāzes, taču es varētu vēlēties visus šos datus salikt savā datu noliktavā.
Un es, iespējams, izmantoju tādu rīku kā integrācijas pakalpojumi. Viena no lietām, kas šajā ziņā ir kritiska, ir spēja redzēt, kas notiek, ciktāl tas darbojas un vai darbojas un kā tas darbojas un vai tas neizdodas. Un viena no lietām, ko mēs šeit darām, izmantojot šo produktu, ir ļaut jums tur nokļūt, lai saņemtu integrācijas pakalpojumus, un mēs uzraugām visu jūsu pakotnes izpildi, tāpēc, ja jūs vadāt ETL procesus, mēs tos uzraugām, jūs zināt, ka varat saņemt, teiksim, jūs bija kritiska, jūsu datu noliktava, jūsu dimensija un fakti. Jūsu darbs, kas vada integrācijas pakalpojumus, kas atjaunina jūsu datu noliktavu, kas katru vakaru atjaunina jūsu dimensijas un faktus. Mēs gribētu zināt, vai šis process nav izdevies. Jūs zināt, ka par šo produktu jūs varat saņemt paziņojumu. Es varu iet šeit, varu tajā iedziļināties, paskatīties uz pakāpieniem, kas tur ieskrēja.
Un es redzu, piemēram, ka šis solis neizdevās. Es varu noklikšķināt uz šī soļa un pēc tam saņemt patieso kļūdas ziņojumu. Tas, ko mums patīk teikt, ir tas, ka mūsu mērķis ir saīsināt šo logu no problēmas identificēšanas līdz problēmas novēršanai. Tas ļauj jums iedziļināties un atrast pareizo problēmas galveno cēloni. Es varu aplūkot šo kļūdas ziņojumu šeit - un es zināt, kas šeit ir kļūdas ziņojums, jo es to apskatīju agrāk - un, apzinoties to, ka es varu pareizi rīkoties, es varu salabot procesu, atsākt to., atkārtojiet to un tas saīsina šo logu uz leju. Tas viss ir saistīts ar problēmas risināšanu, tās sakārtošanu un visu atkārtotu sākšanu.
Viena no citām lietām, ko mēs šeit arī nodrošinām, ir spēja apskatīt šos iepakojumus laika gaitā un apskatīt to darbību. Un šāda veida man rodas ideja: ja es redzu tapas un laika gaitā tas sāk darboties arvien ilgāk, es varētu vēlēties apskatīt tādas lietas kā mans apkopes logs; mans apkopes logs, iespējams, saīsinās, tāpēc man nāksies pārcelt lietas. Tāds, ka šis darbs, kur tas kādreiz bija vajadzīgs, jūs zināt, es varētu vēlēties ienākt un sākt žonglēt pēc sava grafika. Atkal tikai informācija, lai jūs varētu uzturēt lietas kārtībā un darboties pieņemamā servisa līmenī cilvēkiem, kuriem šī informācija ir jāsaņem no BI viedokļa.
Pārskata pakalpojumu pusē mēs uzraugām arī ziņošanas pakalpojumus. Un viena no galvenajām lietām ir tas, vai vēlaties uzzināt, kādi pārskati tiek rādīti un cik ilgi tie tiek veikti. Mēs varam ieiet šeit un mēs to uzraugām, un neatkarīgi no tā, vai tie balstās uz abonēšanu vai ad hoc, mēs uzraugām visus šos pārskatus. Tas jums ļauj to darīt, ieejot tur, kad daži klienta zvani vai darbinieka zvani, vai izpildvaras zvani šajā jautājumā ir: “Ei, es šodien nesaņēmu savu TPS ziņojumu.” Jūs varat ieiet šeit, labi tas neizdevās, un pēc tam korelē, kāpēc tas neizdevās? Tad jūs varat redzēt, kad šis ziņojums tika izpildīts, un pēc tam varat iedziļināties, varbūt tas bija pret analīzes pakalpojumiem, varbūt tas darbojās pret datu bāzes noliktavu. Es varu ieiet Diagnostic Manager, kas ir māsas produktu veids datu bāzē, un es varu ieiet tur un pateikt: “Ak, lūk, kas notika.” Es nezinu, atmiņa bija ierobežota, atskaite darbojās, un tas bija strupceļā cietušais, un tas nogalināja savienojumu, un tāpēc ziņojums netika palaists. Bet, ja jūs zināt, vai es to kaut kā varētu apkopot. Galvenais, kas tur ir, tas atgriežas pie tā, ka tu nezini to, ko nezini, vai ne?
Ir svarīgi, lai apkārt būtu instrumenti, lai varētu uzraudzīt šo vidi. Tas nav tikai par to, ka ir rīks, kas jūs brīdina, kad sīkumi pārtrūkst, bet tas ir arī par rīku, ar kuru jūs varat uzraudzīt un iestatīt sliekšņus un aplūkot lietas laika gaitā, lai jūs varētu būt aktīvs attiecībā uz savu BI infrastruktūru un BI vidi, lai būtu spēja veikt izmaiņas vai labāku lietotāja pieredzi, vai arī cilvēki var iegūt nepieciešamo informāciju savlaicīgi. Tā kā šī informācija noveco ļoti ātri.
Es domāju, ka tas ir viss, kas man ir. Tāpēc es to atgriezīšu Rebekai vai kādam nākamajam.
Rebeka Jozvejaka: Esmu pārliecināts, ka Robinam un Dezam ir daudz jautājumu jums, un arī jums ir pāris labi jautājumi no auditorijas. Tātad, Dez, kāpēc tu neej uz priekšu un nededzini prom?
Dezs Blanšfīlds: Absolūti, man viņu ir daudz. Mans pirmais, tikai pāris augsta līmeņa, ja neiebilstat, tikai lai iestatītu sižetu, tā tas ir, ja redzat, ka BI strauji nobriest un tagad nav tik daudz motokross, bet noteikti daudz lielāka spriedze tiek koncentrēta ap organizāciju, nevis tikai uz BI platformas izveidošanu un tās vienkārši novietošanu. Bet vai jūs redzat cilvēkus tagad, tagad vienkārši dzīvojat un elpojat ar BI rokās? Esmu ievērojis, ka daudzi cilvēki regulāri staigā apkārt, izmantojot planšetdatorus un tālruņus ar platformu uz ekrāna. Vai tas ir tas, ko jūs esat redzējis?
Stens Geigers: Ak jā, bez šaubām. Es domāju, ka mana pieredze ir BI - un es esmu noņemts apmēram divus gadus, kopš esmu strādājis produktu pārvaldībā - un tas ir tikai mainījis lēcienus un robežas. Es domāju Microsoft, es aizmirstu viņu izmantoto terminu, tas ir par datu iegūšanu lietotāja rokās, vai ne? Jūs redzat tādas lietas kā power BI un mobilās platformas, kā arī citas. Jums ir taisnība, ka cilvēki tagad staigā, izmantojot būtībā savienotus ar BI platformām, un vienkārši spēj dinamiski vadīt saturu. Kādreiz mums bija gan pārskati, gan paneļi, bet tagad, jūs zināt, dati mainās tik ātri, ka šīs platformas ir tik daudz elastīgākas un spēj šos datus ātri iegūt patērētājam.
Dezs Blanšfīlds: Es nesen biju loģistikas firmā, kas tikai gatavojās pusdienām pie drauga, un viņš staigāja apkārt ar iPad Pro, un es viņam jautāju, kāda ir šī pieredze. Viņš ir tāds kā “Es faktiski nelietoju ierīci kā vispārēju lietu”, viņš nospieda modināšanas pogu un parādīja man. Un uz ekrāna, uz produkta, kuru viņi izmanto, viņam bija šis dzīvais informācijas panelis, un viņa uzdevums bija pārliecināties, vai kravas automašīnas nāk un brauc, piegādā, nodrošina loģistiku. Tas pat nebija saistīts ar Ziemassvētku garu, tas bija vienkārši ikdienā, katru dienu ienāca simtiem kravas automašīnu.
Un viņš teica, ka reiz viņš piecelsies un ieradīsies, un uz viņa galda būs ziņojumi ar grafikiem un lietām, piemēram, to, ko viņš sauca par starpliktuves pieredzi. Tagad viņš staigā apkārt ar digitālo starpliktuvi. Un tāpēc es viņam jautāju, vedot uz pasākumu, un es viņam atbildēju: “Kas notiek, ja jūs galu galā izrādat priekšnesumu?” Nu, viņš nobālēja. Viņš absolūti bija tāds kā: “Nē, nē, neveiciet džinsu, nelieciet man kiboshu, nekādā gadījumā!” Viņš sacīja, ka, ja mums ir stundu ilgs pārtraukums, jūs zināt, viņš sāka pacelt plūsmu uz labojuma, un viņa prāta veiktspējas triecieni pret BI tika pielīdzināti tāda veida kā atjaunošanās pēc avārijas. Jūs zināt, ja mēs kādu stundu atrodamies bezsaistē no BI, jūs sākat domāt, kā pārtraukt darbību atjaunošanas platformas.
Tātad, tas bija interesanti, un es esmu ieinteresēts dzirdēt, vai jūs to redzat citās vietās. Vai jūs domājat, ka, kur jūs domājat, ka šāda veida darbība, jūs zināt, es domāju to rīku veidu, par kuriem jūs runājat, bieži ir kaut kas tāds, ko varētu izmantot ļoti tehniska biznesa daļa, bet vai jūs redzat šo lietu kā centrālais punkts tagad, kad CTO būtu jādomā par jūsu produktu, kuru pieprasa galvenie datu virsnieki, galvenie risku virsnieki un tā tālāk, nevis varbūt agrāk pārdodot tikai CIO? Vai tā ir mazāk organizācijas virsotne un vairāk komerciāla, kā arī redzat savus eksāmenus ārpus CIO biroja, lūdzot piekļuvi šāda veida rīkiem?
Stens Geigers: Jā, tas ir labs punkts. Es nezinu, vai pamanāt, bet šis produkts darbojas tīmekļa konsolē, nevis Windows klientā. Un viens no iemesliem ir tāds, ka viena no lietām, ko mēs atrodam, ir jā, es domāju, ka es nenosaukšu klientu, bet tā bija liela izklaides firma, un tas bija viens no visiem iemesliem, kāpēc viņi to skatījās, jo CIO vēlas, lai CTO varētu redzēt, kad viena no šīm platformām ir izveidota, un vai tās darbojas augstā līmenī. Tā kā viņi no puiša saņem šķebinošus telefona zvanus, kad, ja tas ir pagājis piecas minūtes, es tagad esmu piecas minūtes aiz muguras, lai veiktu pārvadājumus, vai ne?
Dezs Blanšfīlds: Jā, jā, es to noteikti redzu tagad. Un tas ir patīkams pārsteigums, jo es domāju, ka es nedomāju, ka tā ir Austrālijas lieta, es domāju, ka tagad tā ir globāla lieta. Pāris forumos, kur esmu bijis, un man bija privilēģija jau otro dienu runāt viedās pilsētas konferencē. Daudzi cilvēki runāja par to, ko mēs parasti uzskatītu par biznesa inteliģenci, viņi runāja par to, piemēram, lieliem datiem, analītiku un daudzām lietām, kā arī jaunām sadarbībām, piemēram, mārketingā, pārdevēju zemē vai plašsaziņas līdzekļos. paaugstināts. Bet tiešām, kad es to pāris reizes atgriezu atpakaļ, es teicu: “Jūs zināt, ka jūs patiešām runājat par pamata biznesa inteliģenci; jūs runājat par lielajiem datiem; jūs zināt, ka atgriežat to tikai pie tā, ka notiek notikumi jūsu uzņēmumā. ”
Jūs arī secināt, ka mainās viena no lietām, kuras es pamanu jūsu sarunās, - vairāki mīklas gabali. Vai jūs redzat pāreju uz to, ka cilvēki domā ārpus sava datu centra datora, tāpēc tagad viņi uztraucas par to, kas notiek viņu mākoņa platformās vai kas notiek trešo pušu platformās, un par to, kā to uzraudzīt. Piemēram, es varētu būt atkarīgs no kāda cita sistēmas, un es tagad sāku domāt vairāk: “Labi, ka es zinu, ka mana BI platforma darbojas labi, bet kā ir ar viņu infrastruktūru, kā ar bitiem, kas mūs baro? ”Vai jūs redzat plašāku pasaules skatījumu šajā ziņā?
Stens Geigers: Jā, ja es saprotu to, ko jūs jautājat, mēs klienti visu laiku vaicājam. Hei, jūs zināt, mēs dažas no mūsu platformām pārvietojam uz mākoni. Jūs parasti zināt, ka jūs saņemat maksu par izmantošanu. Kā es varu zināt, ka es saņemu sprādzienu par savu naudu? Tā kā es saņemu rēķinu, kurā teikts, ka es tik daudz izmantoju, bet es gribu zināt, ka, tā kā es principā dalos ar resursiem, jūs zināt? Ja tas ir rezultāts slikti darbojošiem resursiem to beigās. Mums klienti daudz jautā, kā uzraudzīt, spēt uzraudzīt mākoņu vidi no viedokļa, zināt, vai viņi šajās platformās saņem sprādzienu par savu naudu.
Dezs Blanšfīlds: Un vai jūs redzat cilvēkus, viena no lietām, es tikai skatījos demonstrāciju - lieta, kas man izcēlās, es tagad varu ievietot sava veida dolāra vērtību attiecībā pret KPI iekšpusē BI, tāpēc daudzi uzņēmumi Es redzu, uzņēmums tagad, un es saku, ko tas maksā, ja šī platforma ir bezsaistē? Cik tas maksā, ja mēs neieguldām šajā pamata infrastruktūrā? Ja mums nav X, vai tas mums maksā Y? Vai jūs redzat sarunu tajā vietā, kur, pēc jūsu domām, tā ir gandrīz tāda pati kā pilnīga, jo tā pārdod jūsu produktu? Vai cilvēki tagad saprot, kāda ir to vērtība un komerciālā ietekme, ja viņu BI nav pieejams un pieejams? Un ka viņi tagad ir kļuvuši neatkarīgi no viņiem kā kritiska biznesa sistēma?
Stens Geigers: Es domāju, ka, pēc manas pieredzes, jūs zināt, ka sarunas sākas. Bet viņiem ir grūti nākt klajā ar dolāru, ar ROI, galvenokārt dolāra vērtību un pēc tam spēt - viss, ko viņi var darīt, tikai pēc manas pieredzes, ar klientiem - tas ir kā “Jā, mēs zinām, ka mums ir vajadzīgs lai šīs lietas darbotos un darbotos, bet mēs īsti neesam spējuši izdomāt, kā uzvilkt dolāru, ja esmu nosēdis pusstundu, ”piemēram. Bet sarunas sākas, un es domāju, ka tuvākajā vai tuvākajā gadā, jūs zināt, mēs sāksim nokļūt līdz vietai. Jūs zināt, mēs ilgi cīnījāmies agri, jūs zināt, mēģinot izdomāt IA par instrumentu periodu, jūs zināt, pirms 10 gadiem.
Dezs Blanšfīlds: Jā, es domāju, ka tā gandrīz būs metriska būve platformās. Es vēl neesmu redzējis, ka tas kļūst par reālu informācijas paneli, bet esmu bijis sarunās, kurās cilvēki apgriežas un saka: “Kāpēc mums tam nevarētu būt paneļa?” Jūs zināt, gandrīz informācijas panelis, lai parādītu mums, ko tas maksā, izņemot informācijas paneli nav pieejams.
Kā tas izskatās no tehniskā viedokļa? Es domāju, ka viens no jautājumiem, ko man uzdeva pirms brīža, tieši caur WebEx platformu, ir: “Kas ir - pēc pāris minūtēm, tikai ļoti īsa versija - kāds ir ceļojums, kas sākas no tā, ka instrumenta nav, lai kam tas ir vietā? Cik ilgs laiks ir nepieciešams, lai to ieviestu un panāktu, ka tas darbojas pēc koncepciju pierādījuma? Kā tas izskatās? Vai mēs varam lejupielādēt bezmaksas izmēģinājuma versiju? Kādi resursi mums ir nepieciešami organizācijas iekšienē? Kā mēs to ieviesīsim, pārbaudīsim koncepcijas un redzēsim, kāda piedāvājuma vērtība pārsniedz jūsu tikko sniegto lielo demonstrāciju? ”
Stens Geigers: Jā, tā, jūs zināt, viena no lietām, ko mēs darām, mums ir izmēģinājuma pirkums, jūs zināt, mums ir eksperiments. Viņi var apmeklēt IDERA vietni, lejupielādēt pilnībā funkcionējošu produkta versiju, instalēt to un darbināt divas nedēļas - un tas ir pilnībā funkcionējošs produkts. Un tas nav īsti sarežģīts: tas ir bez aģentiem, tāpēc pēc visām instancēm nav ko instalēt. Pamatā tas vienkārši ir jālejupielādē, jāinstalē un pēc tam jāiestata un pēc tam jāreģistrē savi BI gadījumi, kurus vēlaties pārraudzīt. Un tad mums ir datu vākšanas process, kas darbojas kā pakalpojums klienta pusē. Pēc noklusējuma tas vienkārši iziet, tas ir iestatīts uz katrām sešām minūtēm datu apkopošanai, izņemot vaicājuma datus, kurus varat ieslēgt nepārtraukti apkopojamos datus.
Bet jebkurā gadījumā, īss stāsts, to ir ļoti viegli iestatīt. Tajā nav daudz gabalu. Jūs vienkārši to instalējat, piešķiriet tam akreditācijas datus, kas tai nepieciešami, lai varētu sazināties ar tām platformām, reģistrētu tos gadījumus vai platformas, kuras vēlaties pārraudzīt, un tad jūs esat gatavs un darbojas.
Dezs Blanšfīlds: Kad jūs veicat demonstrāciju, lieta, kas mani patiesi uzskatīja par neapstrādātu, ka pie mums nāk pāris cunami, tie ir kā kravas vilcieni, kas kursē tunelī, un gaisma otrā galā nav labas ziņas. Jūs zināt, ka daudz tiek runāts par to, vai tas atrodas viedo pilsētu un infrastruktūras spektra vienā galā, vai tas kļūst inteliģents, vai arī tas ir IoT kopumā. Kur, jūsuprāt, ir vislielākā ietekme uz BI nākamo trīs līdz piecu gadu laikā? Par kādām lietām mums būtu jādomā, ņemot vērā, ka jūs esat tās asiņaini? Jūs ikdienā runājat ar uzņēmumiem par izaicinājumu veidu, un es tagad piedalos šovā, un es domāju, kur būtu jākoncentrē savs laiks un pūles, lai iegūtu biznesa piemēru un modeli lai iegūtu šo rīku savā vietā? Vai uzņēmumi kļūst gudrāki un tiek gaidīts, ka tie piegādās vairāk? Vai viņiem ir jādomā par to, ko viņiem pat nozīmē IoT? Jūs zināt, ja jūs esat AirBus un ražojat lidmašīnas un ievietojat sensorus lidmašīnās, un šie sensori rada terabaitus datu, kur ir daži no šiem lielākajiem triecieniem, kurus jūs redzat?
Stens Geigers: Tas ir patiešām labs jautājums. Es rīkoju vēl vienu prezentāciju, es to faktiski saucu par datu cunami, nevis par datu ezeru, jo tieši tagad tiek savākts ļoti daudz informācijas.
Uz priekšu?
Dezs Blanšfīlds: Nē, nē, es grasījos teikt, ka labprāt uzklausu jūsu domas par to.
Stens Geigers: Jā, tā ir viena no lielākajām problēmām, ko dzirdu no klientiem un tikai maniem kolēģiem, ar kuriem es pastāvīgi kontaktējos, jo man ir šāds bīdes daudzums datu, kā es varu visus šos datus korelē ar organizācija tādā veidā, lai mums būtu jēga, no tā, ko šie dati nozīmē? Jūs zināt, jo ir tik liela bīdes summa, ka jūs zināt, ka cilvēki lieto terminu nestrukturēti dati, taču tas ir nestrukturēts tikai līdz brīdim, kad jums tas ir jāizmanto, lai pieņemtu lēmumu, pēc tam jūs strukturējat, lai jūs varētu iegūt būtisku vai nozīmīgu informāciju. āra no tā.
Un lielākais, ar ko viņi cīnās, ir tas, ka šeit esmu ieguvis instrumentāros datus, kā to var saistīt ar widget ražošanas datiem, ko es būvēju, vai lidmašīnas detaļas? Jūs zināt, es zinu, ka tur ir zināma korelācija, kā es to uztveru, lai varētu to ievietot kaut kādā jēgpilnā platformā, kurā cilvēki var pieņemt ātrus un labus lēmumus, kas attiecas uz uzņēmējdarbību? Citiem vārdiem sakot, tas attiecas tikai uz bīdes datu daudzumu un to, kā noskaidrot, kā šie dati iekļaujas organizācijā. Es domāju, ka acīmredzot jūs varat pieņemt dažus lēmumus par mēģenēm, bet jūs zināt, ka tur ir korelācija, un es domāju, ka tieši tāpēc datu zinātne šobrīd ir tik liela lieta.
Tagad mēs esam attīstījušies, un tur ir visa šī karjera un domāšanas veids, kā izmantot šo augstākā līmeņa matemātiku un lietas mašīnmācībā, ņemot šos datus un mēģinot no turienes izdalīt šīs korelācijas šajā informācijā. Tāpēc es domāju, ka šobrīd tas ir viens no lielākajiem izaicinājumiem, un es domāju, ka tāpēc jūs redzat, ka datu zinātne un tādas lietas aug tik strauji.
Dezs Blanšfīlds: Jūs zināt, ka jūs esat mani vedis pie mana pēdējā jautājuma, pirms es to nododu Dr. Robinam Blooram, kurš, es esmu pārliecināts, ka ir saņēmis dažus lieliskus jautājumus. Vai jūs redzat arī ne maiņu, bet arī līdzsvarošanu, ka tradicionālajam uzņēmuma IT veikalam tagad vajadzēja nedaudz dot ceļu uz datu zinātnes pārorientēšanu?
Un es redzu smagu gājienu, ne prom no, bet jūs zināt, mēs kādreiz bijām patiesi anāli fiksēti par to, kā mūsu IT veikals darbojas COO birojā un vai gaismas mirgo. Es tagad redzu, kā organizācijās ierodas otrs ģēniju fonds, it īpaši ap BI platformām, kur mums ir aktuārs, mums ir statistiķi, mums ir datu zinātnieki kopumā. Viņi tagad vēlas tikpat daudz infrastruktūras kā pārējo biznesu, ja ne vairāk. Jūs zināt, viņi saka: “Mēs vēlamies piekļūt datiem, bet mēs arī vēlamies tos kaut kur palaist, un mēs to nevēlamies tikai Hadoop ar nosaukumu Spark. Un mēs ne tikai vēlamies analītisko platformu. ”
Un, kā norādīja Robins, mums tagad mašīnmācība tiek piemērota lietām tagad pēc noklusējuma; mums ir izziņas skaitļošana. Patīk Watson platforma no IBM, tagad mēs varam izmest BI datus un pateikt “kas būtu, ja”. Vai jūs redzat kā līdzsvarotu situāciju, kur biznesa fokuss un tehnoloģiskā sastāvdaļa ir, un vēl kāds spiediens tiek izdarīts uz komanda, kas piegādā BI infrastruktūru un pakalpojumus, lai tagad atbalstītu vēl vienu lielu biznesa daļu, jo īpaši datu zinātnes jomā? Vai tas ir kaut kas, ko jūs redzat?
Stens Geigers: Jā, nē, tas ir liels jautājums un lielisks novērojums; jūs to noteikti redzat. Jūs zināt, ka agrāk tas bija, piemēram, ja jums bija BI grupa, tā dzīvoja IT. Joprojām ir tas, ka šajā apgabalā dzīvos datu zinātne, taču tā dzīvoja diezgan tuvu DBA, vai ne? Jūs zināt, puiši, kas ir atbildīgi par visiem datu veikaliem. Tagad jūs redzat šo otru, kas izauga, un dažreiz BI analītikas grupas un datu zinātne, jūs zināt, šīs grupas dzīvo ārpus, es to saukšu par biznesa pusi, ārpus IT departamenta.
Tātad, tas, kas notiek, ir tieši tāds, kā jūs teicāt: viņi izmanto šīs platformas, un šīm platformām ir tik daudz jāpaplašina, tās rada lielu spiedienu uz IT grupām vai dažos gadījumos es vienmēr saku pārdošanas pārstāvjiem, pārdodot šos produktus, atrod datu analītikas grupu, atrod nevis BI, bet gan BI grupu. Viņu interese par to, lai viņu platformas darbotos un darbotos, jo viņu darbs ir atkarīgs no tā.
Dezs Blanšfīlds: Jā, noteikti, un es redzu, ka reiz CIO tika noņemts no sēžu zāles, viņš bija pārāk tehnisks un izmantoja akronīmus, kurus neviens nesaprata, tagad CIO ir ne tikai, CIO ir atpakaļ sēžu zālē, bet es redzu, jūs zināt, TKO, galvenos mārketinga darbiniekus, galvenos datu virsniekus, galvenos riska darbiniekus un tagad analītiskos pakalpojumus ieved sēžu zālē, un viņiem tiek uzdoti šie lielie jautājumi, kas, ja jūs zināt, kur notiek, kas atrodas virs horizonta, kas atrodas kristāla bumbiņā? Tā galvenokārt ir analītika, bet tā ir analītika BI. Es domāju, ka tas ir interesants brīdis un laiks. Cilvēkiem ir jāizveido vārdnīca un valoda, lai kopīgi aprakstītu to, ko viņi lūdz, lai cilvēki to saprastu.
Liels paldies par jūsu laiku šajā jautājumā. Tiešām, tiešām lieliskas atbildes uz šiem jautājumiem. Es, iespējams, tur iemetu dažas līkuma bumbiņas. Es došos pie dr. Robina Bloora. Es zinu, ka mums ir daži jautājumi, kas rodas arī no auditorijas, un, iespējams, mums pietrūkst laika. Robin, vai es varu tev nodot? Es zinu, ka jums ir arī pāris līkumu, kurus ir iespējams mest.
Robins Bloors: Jā, pārliecinieties, ka jūs varat man paiet. Ko es vēlētos, lai jūs darītu, Stans, ja varat - mēs esam paveikuši vairākus šos karstos tagus ar dažādiem IDERA produktiem, un man ir diezgan skaidrs, ka tā vai citādi tas iekļaujas mūsu piedāvātajā portfeli dabūja. Ja es būtu nonācis situācijā - iedomāsimies, ka esmu korporācija, kurai patiesībā ir ļoti slikti uzraudzības rīki - un man ir datu bāzes un dažādi veidi, kā arī dažādas BI lietojumprogrammas, kā ir IDERA portfeļa uzraudzības un labošanas rīki? Kā tas viss saskan?
Stens Geigers: Nu, tas ir lielisks jautājums. Jūs zināt, es domāju, ka mums acīmredzami ir rīki, jūs zināt, ka jūs pieminējāt diagnostikas pārvaldnieku datu bāzes uzraudzības pusē. Mums ir BI pārvaldnieks BI uzraudzības pusē, un tad mums ir citi rīki, piemēram, Inventory Manager, kurus varat palaist, un tas tur izies un atradīs tur visus jūsu gadījumus, gan SQL gadījumus, gan BI, gan datu bāzi. Tagad es varu uzzināt, ko esmu ieguvis, un tad es varu izmantot uzraudzības rīkus, lai tos norādītu monitoringam. Tad mums ir arī tādi drošības rīki kā Compliance Manager un Secure, lai tur veiktu drošu auditu un tamlīdzīgas lietas.
Tagad es varu pārbaudīt, vai mana vide ir droša, un es varu revidēt manus gadījumus un pārliecināties, ka tie ir iestatīti pareizi un vai jūs zināt, un tad jūs zināt, ka mums ir citi rīki, kas veic darbu pārvaldību. Būtībā viss mūsu portfelis ir visapkārt, lai varētu uzraudzīt, atklāt monitoru, jūs zināt auditu visā šajā vidē. Lielākā daļa šo rīku der, kā jau minēju, tas ir uz tīmekļa konsoles balstīts produkts, tas ir BI pārvaldnieks. Diagnostikas pārvaldnieks, mūsu dublēšanas un atkopšanas rīks, iekļaujas šajā tīmekļa konsolē. Iespējams, ka jums ir vairāki mūsu produkti, un tie visi ietilpst vienā un tajā pašā tīmekļa konsolē. Tas man sniedz holistisku skatu visā vidē no manas reģenerācijas pēc katastrofas, no manas uzraudzības, līdz, jūs zināt, manam atklājumam par visiem gadījumiem manā vidē. Tātad, starp tur esošajiem produktiem, kas iekļaujas tīmekļa konsolē, ir diezgan laba sinerģija, kā es parādīju iepriekš.
Robins Bloors: Jā, labi. Šādu iespaidu es guvu no dažādajām karstajām atzīmēm, kuras mēs tur esam veikuši. Viena lieta, ko es nesaņēmu no jūsu demonstrācijas, ja es gribēju pārskatu par tieši to, kas notiek pirms es kaut ko esmu iedziļinājies, vai rīkā bija šāds ekrāns?
Stens Geigers: Jā, jo jūs zināt, ka ar tik īsu laika periodu, ko mēs galvenokārt darām katrā no šiem pakalpojumiem, jūs varat apskatīt lietas servera līmenī, tāpēc mēs uzraugām lietas servera līmenī. Un tad es arī varu iedziļināties dažādās jomās: es varu iet uz leju un aplūkot lietotāju sesijas, aktīvās sesijas, kuras lietotāji, visi pieslēgtie, es varu tajā iedziļināties un redzēt, ko viņi dara. Tātad, ja jūs būtu izveidojis savienojumu, es varētu noklikšķināt uz jūsu pieteikuminformācijas vai uz jūsu sesiju, tad es varētu redzēt, ko jūs faktiski izmantojat vai saskarāties ar šo resursu. Laikam es to neizgāju cauri. Jā, jūs varat apskatīt dažādas jomas un iedziļināties tajās.
Robins Bloors: Jā, mani sevišķi pārsteidza pamatcēloņa identificēšana, jo es to daudz darīju, kad es biju tāda veida, es nezinu, ka tas bija pirms apmēram 25 gadiem. Tātad dzīve bija nedaudz mazāk sarežģīta nekā tagad. Es domāju, ka lietām drīz beidzas laiks. Rebeka, vai jums ir kādi jautājumi no auditorijas?
Rebeka Jozvejaka: Man ir pāris jautājumu no auditorijas un auditorijas, paldies, ka esat kopā ar mums un šodien pavadījāt laiku mūsu pēdējā 2016. gada tīmekļa pārraidē. Stens, es domāju, ka es zinu atbildi uz šo jautājumu, un es domāju, ka mēs mēs esam bijuši, ka kāds no IDERA ir izveidojis Hot Technologies par šo pašu risinājumu, un varbūt jūs varat par to mazliet parunāt. Vai BI pārvaldnieks vispār palīdz vaicājumu veiktspējas noskaņošanā? Un es esmu diezgan pārliecināts, ka jums ir daži citi produkti, kas to dara, vai tas ir pareizi?
Stens Geigers: Jā, tāpēc mums ir pāris lietas, mums ir SQL doktors, kurš ieies un apskatīs jūsu datu bāzes gadījumus, un tad mums ir vēl viens produkts ar nosaukumu SQL darba slodzes analizators, kas izskata jautājumus no datu bāzes puses. Pašlaik mums nav salīdzināmu produktu līdzīgiem jautājumiem, kas ir pretrunā ar analīzes pakalpojumiem, bet mēs meklējam iespēju attīstīt līdzīgu produktu, meklēt jautājumus vai optimizēt vaicājumus analīzes pakalpojumu pusē.
Tagad jums ir iespēja spēt apskatīt šos vaicājumus, taču jūs vēlētos izmantot produktu, kas ir līdzīgs SQL darba slodzes analizatoru, kurš faktiski veiks šo vaicājumu analīzi. Mēs meklējam salīdzināmu produktu šai analīzes pakalpojumu daļai.
Rebeka Jozwiak: Labi, labi. Un es domāju, ka es zinu, katru reizi palaižot kādus papildu pakalpojumus vai skriptus vai jebko sistēmā, tas varētu - gan maz, gan daudz - ietekmēt veiktspēju. Bet kā jūs varētu spriest par to, kā BI Manger ietekmē veiktspēju, vai tas vispār notiek?
Stens Geigers: Ziniet, es parasti saku, ka tas ir mazāks par trim procentiem. Cilvēki vienmēr domā, kādas ir pieskaitāmās izmaksas. Tā kā mēs esam bez aģenta, tāpēc šajā serverī kaut kas faktiski nedarbojas. Jūs zināt, ka tas acīmredzami ietaupa lietas. Un pat vaicājumu uzraudzības gabals analīzes pakalpojumiem ir ļoti zems; tas ir mazāk nekā trīs procenti.
Rebeka Jozwiak: Labi, labi. Un es zinu, ka mēs mazliet pāriesim virs stundas. Es kaut kā gribēju uzdot šo jautājumu, es zinu jūsu arhitektūras slaidā - ļaujiet man to ātri uzvilkt - jūs pieminējāt, ka datu drošība un enciklopēdijas, man ir jāpieņem, ka jūs izmantojat kādu citu produktu drošība. Bet viens dalībnieks vēlas zināt, kā jūs rīkojaties ar kiberuzbrukumiem vai ko jūs izmantojat drošībai?
Stens Geigers: Ko mēs izmantojam izstrādājumā? Acīmredzot es domāju jā, tas ir labs jautājums. Es varu jums pateikt augsto līmeni, jo mums ir daudz valdības klientu, bet mēs izmantojam - es aizmirstu tā nosaukumu un man tas būtu jāzina -, bet mēs izmantojam drošus savienojumus starp mūsu saziņu, starp tīmekļa konsole un tādas lietas kā pakalpojumi un tamlīdzīgas lietas. Es atvainojos, es nezinu, kas ir ap to. Bet mums ir vairāki, vairāki valdības klienti, tas ir, pat DOD klienti, un tāpēc mēs patiešām esam - kā jūs varat teikt - mēs esam ļoti jutīgi pret to. Mēs vienmēr cenšamies un izmantojam jaunākos protokolus, lai aizsargātu pret iejaukšanos mūsu izstrādājumos no ārpuses.
Rebeka Jozvejaka: Interesanti, ka jūs to uzaudzinājāt. Un es neesmu pārliecināts, vai tas ir jautājums, kur jūs atbildēsit: “Ja es jums teikšu, ka man tevi vajadzēs nogalināt!” Bet cits klātesošais jautā: vai militārajai izlūkošanai ir paredzēta labāka analīze, drošāka aizsardzība nekā tipiska biznesa inteliģence? Es neesmu pārliecināts, vai jūs varat atbildēt uz to vai nē.
Stens Geigers: Visā produktā tas ir viscaur. Es domāju, ka mums nav, mēs nedarām - cik man zināms, ja vien viņi vienkārši man nesaka - viņi iegūst tādu pašu produktu kā visi pārējie. Tātad visi saņem vienādu drošību.
Rebeka Jozwiak: Labi. Tas ir labi zināt. Pirms mēs ieskatāmies, Stans, vai ir kāda vieta, kur mūsu ļaudis varētu apmeklēt, varbūt saņemt bezmaksas izmēģinājuma versiju vai lejupielādēt vieglo versiju?
Stens Geigers: Jā, vienkārši dodieties uz IDERA.com un dodieties uz produktu sadaļu, un tur jūs varat redzēt BI pārvaldnieku. Ja jūs apmeklējat lapu un reģistrējaties, varat saņemt divu nedēļu izmēģinājumu, un tas ir pilnībā funkcionālā kopija, tāpēc tā nav vieglā kopija. Mūsu pārdošanas modeļa veids ir izmēģinājuma pirkšana. Tātad, mums patīk, ka klienti var izmēģināt reālo darījumu, jūs zināt, pāris nedēļu laikā, lai viņi varētu pārliecināties, vai tas darbojas viņu un viņu vides labā.
Rebeka Jozwiak: Labi, labi. Mums ir vēl daži jautājumi no auditorijas; Es pārliecināšos, ka viņi šodien tiks pārsūtīti vadītājam, ja mēs tiešsaistē neatradīsim jūsu jautājumu. Ar to, ļaudis, mēs to ietīsim. Liels paldies Robinam Blooram un Dezam Blanšfīldam par mūsu karsto tehnisko paņēmienu veikšanu, kā vienmēr. Un paldies Stenam, par patiešām labu demonstrāciju.
Un tas ir tas ir 2016. gads, ikviens, kuru mēs 2017. gadā uzsāksim 10. janvārī, šoreiz ar IDERA atkal būs Informācijas telpā. Tātad, tam vajadzētu būt vēl vienam jautram laikam. Un visi, ceru, ka jums būs jautri svētki, varbūt jums vajadzēs nelielu R&R un jauku jauno gadu. Un līdz ar to ļaudis atvadās. Rūpēties.
