גרם מניעה: זיוף דו בריא

על ידי צוות Techopedia, 21 בדצמבר 2016

ברק: המארחת רבקה יוזוויאק דנה במודיעין עסקי עם ד"ר רובין בלור, דז בלנשפילד וסטן גייגר של IDERA.

אינך מחובר כרגע. התחבר או הירשם כדי לראות את הסרטון.

רבקה יוז'ויאק: גבירותיי ורבותיי, שלום וברוכים הבאים להוט טכנולוגיות משנת 2016! הכותרת של היום: "אונקיה של מניעה: זיוף BI בריא." אני המנחה שלך כיום, רבקה יוז'ויאק; לאריק קוואנה היה פגישה היום, הוא לא יכול היה להגיע לשידור האינטרנט האחרון שלנו השנה. הרבי אותי בטוויטר, אני אנסה להמשיך ולעקוב אחר ריבוי המשימות @RebeccaJozwiak.

השנה היא חמה, או אולי עלי לומר שהשנה הייתה חמה. עשינו מאה שידורי אינטרנט שלדעתי השנה ובתוכנית הזו בלבד, כיסנו את הכל, החל ממסד נתונים של זמינות גבוהה, דוגמנות נתונים, שילוב מיינפריים - זה היה די מגניב - אבטחה, ניתוח זרימה, עריכת ניתוח, הטמעת ניתוח, קטלוגים של נתונים, תקראו לזה. וכנראה שכיסינו את זה בצורה כלשהי, בצורה או צורה בזמן כלשהו.

והנושא של ימינו, אתה מכיר BI, יתכן שאתה שואל את עצמך "מה כל כך חם ומעניין ב- BI?" ובכן אתה יודע שיש המון מרכיבים ותהליכים שונים המזינים את הבינה העסקית. וכשאנחנו משיגים כוחות נתונים חדשים - ככל שאנו יודעים, מבדילים מערכות כוח מחוץ לאתר - עלינו למצוא דרך להפגיש את זה במהירות ובאופן חלק ככל האפשר. וכל שיהוק בביצועים הולך להשפיע על חווית משתמש הקצה. וזה בהחלט לא משהו שאתה רוצה בארגון שלך.

אז איתנו היום יש לנו אנליסט ראשי משלנו, ד"ר רובין בלור; יש לנו מדען הנתונים שלנו שמתקשר מאוסטרליה, דז בלנשפילד; ויש לנו את סטן גייגר מ- IDERA. עכשיו IDERA עשתה איתנו לא מעט תוכניות - תודה ל- IDERA - וזה הראשון של סטן. אז ברוך הבא, סטן.

ועם זה אני הולך להעביר את הכדור לרובין בלור.

רובין בלור: אוקיי, תודה לך על הכדור. תוך פיקוח על BI, חשבתי שאדבר למעשה על נושא ה- BI. זה היה השנים האחרונות, באמת הייתה שנת הניתוח ולכן במידה מסוימת, BI תפסה מעט מושב אחורי בכל הקשור לחשיפה. אבל למעשה, BI תמיד היה - ובמידה מסוימת ממשיך להיות - החוט העיקרי של מערכות הגב של ארגון, וזו הדרך שאני חושב עליה. BI הוא הלולאה האחורית למערכות ארגוניות.

התרשים הזה, בו השתמשנו כבר כשלוש-ארבע שנים, רק הרעיון שלמעשה כמעט כל הדיווחים ב- BI, יוצא למעשה מפעילות התובנה, שהיא בירור אנליטי של נתונים. סוג זה של מייצג, אתה יודע, מהתובנה שמגיע דברים שמנבאים אנליטיות שהיא ראיית הנולד, ראייה לאחור שמדווחת וכאלה שמפקחים עלייך שאתה יכול לחשוב עליהם כמרכז שליטה.

הסיבה שאני מוסיף כאן אופטימיזציה היא שאופטימיזציה היא תחום מיוחד מאוד באנליטיקה, ואגב אחד שבו המתמטיקה לא פותרת את הבעיה לחלוטין. ההתחלה של BI. התשוקה לידע מולידה בקשות למשתמשים שונים ביכולות IT. בקשות משתמשים הדבגו בפרויקטים אנליטיים. פרויקטים של אנליטיקס גילו אגמי נתונים. אגמי נתונים פלוס תובנות בנושא אנליטיקס. תובנות נצלו BI. ו- BI מיושם בדרך כלל כתוכנה היושבת מעל מסד נתונים.

אם אתה חושב על פלטפורמת BI מלאה - זה אגב הרבה יותר מפושט - אתה מבין שזו פעילות מסובכת מאוד. תקבלו או שתוכלו לקבל נתונים חיצוניים העוברים דרך אזור הבידור או נתונים פנימיים המזינים את איזור הבמה ותקבלו את פעילויות השלטון בנתונים, טיהור נתונים ופעילות בליעה על מנת לשרת אותם. ניצול הנתונים הוא בעצם דיווח על ניתוחים בהתאם למה שאתה מנסה להשיג. והרבה מהאנליטיקה מובילים למעשה לפעולה.

ואם אתה באמת מסתכל על הרשימה שנמצאת מצד ימין של השקופית, כשאתה חושב שכל אחד מהדברים האלה אינו בהכרח רק יכולת, זה בעצם מוצר, הם מוצרים, כמה מוצרים, אולי לא מעט של מוצרים כמעט בכל תחום שהוזכר. יש לך התראות, דוחות, חיזוי, לוחות מחוונים, כרטיסי ניקוד, ניהול ביצועים, OLAP, הדמיה, הדמיה אטרקטיבית. פורטלי BI מחברים המון דברים אלה. הנפשה: אנימציית נתונים יכולה לחשוף דברים שלא ניתן למכור בשום דרך אחרת. חקר הנתונים, שהוא יותר ניתוח מאשר חקר אינטראקטיבי. וכריית נתונים וכריית טקסטים וכריית וידאו הם כל סוג של ניתוחים. מה שנקרא בימינו ניתוח חזוי, הוא לדעתי להפוך ל- BI.

וזה אחד הדברים האלה שקורים וזה סוג של, אם אתה אוהב, תוצאה, שאתה יודע, אתה חוקר דברים ואז אתה מגלה דפוסים ואז אתה מבין שדפוסים מסוימים הם רגילים ואז אתה, במובן מסוים, בסוג של יכולת דיווח, ולכן הוא הופך ל- BI. אז אתם יודעים שלפני שלוש או ארבע שנים אנשים אמרו כי אנליטי חזוי - רק מעט חברות השקיעו בכך, ואילו כיום יש כמות לא מבוטלת של אנליטי חזוי שהפך לחלק מפונקציית הדיווח או אפילו אוטומטית פונקציית קבלת החלטות המתקיימת במערכות תפעוליות מסוימות.

ואתם יודעים עם זרם נתונים יש לנו סדרות זמן אנליטיות בזמן אמת גיאואנליטיות. וכל המכונה הזו שמריצה מחשוב קוגניטיבי ופיתוחים שונים של תוכנה הם כולם חלק יותר מאנליטיקה. זה אזור ענק, כשאתה חושב על זה. אתה יכול להסתכל על זה בצורה אחרת וזה פשוט, אתה יודע, לחלק בין שתי פעילויות ספציפיות. פעילות BI, שהיא סוג של דיווח שמתרחש בנושאים שונים ומחלקות שונות. הפעילות האנליטית, שלדעתי, היא מו"פ ארגוני בכל הקשור לנתונים.

אם אתה באמת מסתכל על זה, יש את האפליקציות התפעוליות ואת האפליקציות למשרד, העבודה זורמת. הם יעבירו מידע לאפליקציות BI או לאפליקציות אנליטיות, לניהול זרימת נתונים. ואז יש את כל זרימות הנתונים ומקורות הנתונים מבחוץ. זו פעולה מאוד מסובכת וזה מיוצג רק בסקירה כללית.

שווה להזכיר שיבוש ב- BI, אתה יודע מה קרה בשנים האחרונות. ראית נפחי נתונים עולים, מספר מקורות נתונים: סטרימינג הפך למציאות; הכנסת נתונים לא מובנים; נתונים חברתיים, הנוטים למעשה להיות נתונים לא נקיים; נתוני IoT; מקור נתונים; כוח מחשב; כוחה של הקבלה; למידת מכונה; עומסי עבודה אנליטיים חדשים - כל הדברים האלה ממש משבשים מאוד בתחום ה- BI. זה משבש במובן זה, שאתה יודע, הטכנולוגיות הישנות לא בהכרח הצליחו לקחת את כל הדברים האלה על הסיפון. זה לא משבש, זה ממש משפר במובן זה שניתן לספק יותר ויותר באמצעות BI. BI הוא בעצם לא מצב סטטי, זה מה שקובעת אומרת.

וכדאי גם להדגיש - אך לא נאמר כאן הרבה - כי האינטרנט של הדברים, הונעת אדריכלות בזמן אמת הכל. חלק מהעתיד של נוף ה- BI, וזה רק כדי להדגיש, ה- BI לא נעלם. BI ככל הנראה הולך וגדל, והופך לחבילה חשובה של יותר ויותר מהפעילות של ארגון.

אז, BI של המשתמש, על ידי המשתמש, עבור המשתמש - זו כל הנקודה של BI. הנושאים בסיכום שצריך לטפל בהם במונחים של מה שתקרא לסביבת BI קוהרנטית - אני חושב שפירטתי את כולם כאן: אוטומציה של אינטגרציה של זרימת נתונים, זמינות ביצועים, כיסוי נתונים, כוחות נתונים, גם מובנה / פיצול נתונים לא מובנים, טיהור נתונים, כישורי גישה לנתונים, ידיעה כיצד להגיע לחומר ולהשתמש בו, הדמיה, יכולת שיתוף ויכולת פעולה. וזה סוג של סקירה כללית. הנקודה שאני יכול באותה מידה להעלות, כי זו הנקודה של כל המצגת: אלא אם כן שירות ה- BI הוא אמין ומתוזמן, זה לא שירות, לכן זו הסיבה שיש לנו BI על הטבעת הזו.

כעת אעביר את הכדור לדצ.

דז בלנשפילד: תודה לרובין, תמיד מעשה קשה לעקוב אחריו. בעוד המופע האחרון של השנה, ועשיית מאות דברים אלה, זה אמור להיות מרגש. לכן התחשבותי בכך היא, כפי שניתחה רובין, הנושא הכללי של הבינה העסקית התבגר באופן דרמטי, באופן משמעותי; זה משחק כדור חדש לגמרי.

פעם, BI הייתה אחת ממערכות הליבה בהן אנו עשויים להשתמש, בכך שאתה יודע שתהיה לנו מערכת מימון, הייתה לנו מערכת HR וסדרת ממגורותיה. בימינו, אינטליגנציה עסקית היא לעתים קרובות מטריה שעוברת על כולם ונותנת לנו חלונית זכוכית אחת לצפייה עם העולם. זה לא ה- BI של ההורים שלך; זה משהו שגדל הרבה בעשור האחרון, במיוחד שלוש עד חמש השנים האחרונות. ויותר מכך בגלל השיפורים הדרמטיים בתשתיות ובזמינות, הופעת הענן, ההבנה, האנליטיקס, ה- Big Data.

אלה דברים שבדיוק אפשרו לעשות דברים חדשים ומדהימים עם נתונים באופן כללי, להשיג גישה אל נראות הנתונים למקורות נתונים ולהציג אותם בדרך שלא ממש דמייננו קודם. לעיתים קרובות, אני מרגיש שעברנו סוג של גלישה אלקטרונית לקסם החדש הזה שטרם הגדרנו וממשיך לצמוח. הנקודה שלי עם זה היא שפלטפורמות ה- BI המודרניות כוללות חלקים נעים מורכבים באמת. ולנקודה זו, אנו לא משתמשים כעת רק בפלטפורמת בסיס נתונים אחת בכדי לראות מנוע BI אחד. מנוע ה- BI בודק לעתים קרובות המון רכיבים שונים בין אם מדובר בבליעה ידנית על בסיס קבוע דרך קבוצות נתונים או הזנות בזמן אמת למערכות אחרות.

זה יותר מסתם הדלקת האורות, זו נקודת המפתח שלי עם החלק הספציפי הזה של הדיון שלי. אתה יודע, פעם היה פשוט לשמור על פלטפורמת BI ולהפוך אותה לזמינה היה מספיק. בימינו זה לא ממש המקרה, וחשוב להיות מסוגלים לא רק להניע את החלקים המורכבים, אלא גם לגרום להם להתהוות ממש טוב. מכיוון שכפי שרובין הדגיש, פלטפורמת BI שאינה מתהווה טוב הולכת להשפיע רבות ואני מתכוון להיכנס לזה עוד קצת.

הסוגים של הדברים שעלינו לחשוב עליהם, כשאנחנו חושבים על פלטפורמות בינה עסקית מודרניות, הם שאנחנו לא רק ממשיכים את מסד הנתונים, לא רק שומרים על פלטפורמת התוכנה זמינה, היא ניתנת להשגה על ידי משתמשי הקצה ויכולה להדפיס דוחות. זה קשור לזמינות הביצועים, אתה יודע, האם אוכל להגיע אליו והאם הוא מופיע במהירות? כל הדרך דרך דברים כמו, אתה יודע, מה נכנס לפלטפורמת BI, ליבת הנתונים ומקורות הנתונים. לא רק מה נמצא במאגר המידע, הוא רואה פלטפורמת BI, אלא מהם מקורות הנתונים האחרים העומדים לרשותו?

פלטפורמות בסיס הנתונים עצמן הן נתון טבעי, אך מה עם סביבות אחסון מסדי נתונים? פלטפורמות מחסני הנתונים הארגוניים שאנו בוחנים, האם הם זמינים, האם הם מביאים ביצועים טובים? יתכן שיש לך סביבה עצמאית עבור ה- BI שלך להגן עליו ולשלוט בה ולהגן עליו, והוא מתגלה בצורה טובה, אבל מה אם כל הסביבות סביבו אינן עובדות טוב?

במיוחד עכשיו יש לנו BYOD, ניידות, אתה יודע, אנשים כבר לא יושבים מול שולחנות העבודה של המחשב, הם עושים את זה כשהם בדרך. בימים אלה כשאנחנו חושבים על סוגי הדברים שאנחנו עושים עם פלטפורמת ה- BI, זה זמן אמיתי, זה לא סתם ילד שמתיישב בסוף הרבעון או בסוף החודש או סוף השבוע וכותב העלאת דוחות והעתקה של אלה על הלוח והתרוצצות. אנחנו עושים את זה בזמן אמת. המעבר ממחשבים שולחניים למחשבים ניידים לטאבלטים או לאייפד ולסמארטפונים, אתה יודע שיש לנו את זה בידנו, זה זמן אמיתי. אם יש לנו שאלה לגבי המתרחש בארגון, נוכל לשאול אותה מייד.

ולא פעם אנו מעודדים את עצמנו, מקבלים התראות על דחיפות על המתרחש, במיוחד אם זה, בין אם זה במכירות ולוגיסטיקה של משאבי אנוש, בין אם מדובר במודעת מעצבים, מחלקות למחקר ופיתוח, בין אם מדובר בפיתוח. אתה יודע שיש לך אפילו צוותי פיתוח תוכנה שכעת הם רואים בזמן אמת את הנעשה בארגון ופועלים במתכונת זריזה יותר כדי להוציא דברים מהדלת במהירות.

אם אתה יודע אם יש לך מכירה גדולה של חג המולד לקראת סוף השנה, למשל, יכול להיות שיש תכונה חדשה שמישהו ביקש ממנה וצוות הפיתוח נדרש לדחוף אותה מהדלת. והם צופים בפלטפורמת ה- BI, כל מה שעובר, רואים איך הוא מתפקד ואיך העסק נראה בזמן אמת. ואז יש את פלטפורמת האבטחה ואת הממשלות סביבו. יש את כל הדברים הרגילים כמו שליטה וגישה למשתמשים וגישה למערכת. ואתה יודע, אפילו רק דברים סביבתיים כמו אנשים צריכים להיכנס, האם זה מגיב די מהר?

ואז פלטפורמת ממשק המשתמש. אתה יודע, בימים אלה הדברים הם לעתים קרובות, ולא רק לקוח מקומי, ויש ממשק אינטרנט; אנשים מגיעים מנקודות גישה שונות. יתכן שהם משתמשים במחשב שולחני עם ממשק משתמש גרפי ישן, או שהם משתמשים בטאבלט או במכשיר נייד או בטלפון שמשתמש בממשק אינטרנט והאם כל אחת משורות המצגת הללו עובדות? הפלטפורמות האנליטיות השונות המחוברות לכלים בהם אנו משתמשים. פלטפורמת ה- BI עשויה לספק פונקציונליות מסוימת. או שהם עשויים להשתמש בכלים אחרים לביצוע ניתוחים בכמה מהנתונים היוצאים מפלטפורמת ה- BI.

ואז הדיווח הבסיסי והניטור של כלי לוח המחוונים, שעשויים להיות שוב ושוב לפלטפורמת ה- BI, יתכן שהם מתאימים מפלטפורמת ה- BI. אלה דברים מורכבים באמת שכדאי לחשוב עליהם וזו הסיבה שכשאני מדבר עם אנשים אני כל הזמן אומר שזה לא BI כפי שפעם ידעתם: זה דור חדש לגמרי של BI, ויש כמה אתגרים גדולים באמת ש בוא עם זה.

אז האתגרים של ניהול פלטפורמות ה- BI הללו, במיוחד בהיקף עכשיו, אתם יודעים שפעם זה יהיה רק ​​חותמת במערכת, כפי שציינתי. עכשיו הן מערכות גדולות ומורכבות מאוד, הן המון חלקים נעים. וזה לא רק מקרה של מומחה נושא אחד המנהל את פלטפורמת BI או ניהול מערכת אחת למנהל מערכת. לעתים קרובות הם צוותים גדולים ומורכבים מאוד שבהם יש להם פלטפורמות. ובמיוחד מכיוון שעכשיו הם משתמשים בזה יותר, אנו דורשים ביצועים מהפלטפורמות שלנו.

ולדעתי, ולדעתי אנשים רבים מסכימים איתי, פלטפורמות הבינה העסקית הן לרוב בלוטת החיים של הארגון, וזה אם יש לנו להיט ביצועים באיזושהי צורה, להיט הביצועים ישפיע על השורה התחתונה, עד כדי כך, כי ארגונים נמצאים כעת לעיתים קרובות, באותו אופן אם איננו יכולים לקבל דוא"ל איננו יכולים לתקשר, אם הטלפונים שלנו אינם בחוץ, איננו יכולים לדבר עם משרד הפנים וכן הלאה או בין מדינות ואזורים או בינלאומית. אם אנו מאבדים את פלטפורמת ה- BI או אם היא לא מציגה ביצועים טובים, למעשה זה אומר שאנחנו עפים עיוורים. וזה סיכון אמיתי לכל ארגון.

אם בסופו של דבר נושאי ביצועים, אנחנו בסופו של דבר עם אנשים, זה משפיע על האימוץ. אנשים לא מתכוונים להשתמש בכלי; הם יחזרו לעט ונייר ולדברים מהותיים. הם נפרדים עם נתונים רעים או מידע רע. בסך הכל אני חושב שהנושאים הללו משפיעים על כל מיני דברים, במיוחד על קבלת ההחלטות בכל רחבי החברה: היכולת לקבל החלטות מדויקות ובמועד. בימינו אנו מקבלים החלטות מונחות נתונים סביב הארגונים, כפי ששמעתם את המטבע, וזו מציאות. זה מונע על ידי פלטפורמה של מודיעין עסקי, כך שנוכל לקבל החלטות בכל הארגונים שלנו בכל קנה מידה, בכל גודל ובכל זמן, על סמך הנתונים שיש לנו, כך שההחלטות מונעות נתונים יוצאות מפלטפורמות BI ויכולת לגרום להם לראות זמן ומידע.

הדיווח על כך, למשל - בין אם זה יומי, שעתי, שבועי או חודשי - באמת חשוב שהפלטפורמה תגיב די מהר בכדי לספק דיווח בזמן. כל מה שרץ בארגון בדיווח, אם הוא לא פועל במהירות, אתה יודע שאנחנו לא מנהלים עבודת אצווה שנמשכת שבוע יותר, אנחנו רוצים לראות את זה בזמן אמת. וכך זה משפיע על היכולת האמיתית שלנו לנהל את העסק, אתם יודעים, הסיבה העקרונית שכולנו מופיעים בשעה 9:00 בבוקר יום שני, או בימים אלה 24/7.

ואז יש כמה דברים אחרים שזורמים מזה, שלעתים קרובות אנשים לא חושבים על זה, מכיוון שלעתים קרובות אנו חושבים על זה מבחינה מסחרית או מבחינה טכנית. הביצועים והמורל הכללי של הצוות, היכולת של האנשים לבצע את עבודתם, הסיבה שהם מוכנים לקפוץ מהמיטה בבוקר ולהגיע לעבודה מונעת לרוב על ידי הגישה והזמינות שלהם והביצועים של פלטפורמות ה- BI.

לא חשבתי עליו לעתים קרובות, אבל אחד הדברים שאני רואה ב- KPI בין ארגונים עכשיו שאני עובד איתם, הוא שאנחנו שמים מדדי ביצועים מרכזיים כנגד כל האלמנטים שמניעים פלטפורמות בינה עסקית. מכיוון שאם מישהו מאותם KPI יתחיל להיכשל או לפגוע, אנו יכולים להתייחס ישירות שמתאמת זה למורל וביצועי הצוות בכלל וזה מה שמאחז את היכולת של העסק לפעול. ואז יש כמה סוגיות סביב ציות וממשל. האם אנו יכולים לדווח לאורך כל הארגון כיצד אנו עוברים סיכון, על פני ממשל, על פני ציות, אתם יודעים, האם אנו עושים את הדבר הנכון ברגע זה בכל נקודת זמן? איך אנו יודעים זאת, כיצד אנו מוכיחים זאת?

אם אנו חושבים על כמה מהדברים האלה, למנהל המנהל יש הרבה תחומי אחריות במרחב הזה בלבד. והנה לך סמנכ"ל כספים המנהלים את רכיב הכספים, יש לך מנהלי גמ"לים המנהלים שיווק ופעילויות אחרות סביב זמן אמיתי. יש לנו תפקידים חדשים, כמו שמנכ"לים הופכים להיות דבר ומקבלים מושב בחדר הישיבות. קצין נתונים ראשי, יש לנו קציני סיכון, קצין סיכונים ראשי, לעיתים קרובות ה- CRO התמקד במיוחד בתאימות, ממשל וסיכון. עכשיו הם חושבים על יותר במונחי נתונים. יש לנו תפקידים חדשים, כמו אחד שראיתי לאחרונה בשם CAO, קצין אנליטי ראשי, הכל מתוך ברורות אקטואר דרך ניתוחים וניתוח נתונים המחשבים על מה שקורה בכלי ה- BI, מה יוצא מזה, מה זה נראה כאילו, האם זה מדויק, האם זה מציג ביצועים טובים?

אתה יודע, כשאנחנו חושבים על זה, משיכת המכחול הרחבה מאוד, כשאנחנו מסתכלים על זה, אנו מבינים שכל נושא ביצועים יחיד על כל המערכת האקולוגית שלנו יכול להשפיע כמעט על כל חלק אחר. זה די כמו בית קלפים, במובנים רבים; אנשים לא אוהבים להשליך את זה. אם תשלוף אחד החוצה, את שאר הדברים, הוא יקרוס. זה כמו אפקט דומינו: תפיל את אחד, זה ידחוף את כל השאר. חשוב מאוד שכל פלטפורמת ה- BI תישאר יציבה, מאובטחת ומקוונת בכל עת.

אז לסיכום, כמה מהדברים שאני רואה ברחבי המקום שיכולים להשפיע על הביצועים ולהוביל לרעיון התזזיתי שלנו לדבר על פלטפורמה גדולה והיכן הוא מתייחס לדברים האלה. במובנים רבים זה מביא אותי לסרטון האחד האהוב עליי, קונונדרום דונלד רמספלד כאן, כלומר, "אין אלמונים או אלמונים ולעתים קרובות ישנם אלמונים לא ידועים." דברים שיכולים להשפיע על ביצועי הליבה של פלטפורמות ה- BI. . בין אם מדובר בפלטפורמת מכירות ובין אם מדובר בשיווק, מימון, משאבי אנוש, תפעול, לוגיסטיקה, תכנון, חיזוי, דיווח - כל תפקידי הליבה הללו של העסק שאנו לוקחים כמובנים מאליהם, משיגים תמיד דיווח מידע ונראות בזמן אמת מה פלטפורמות בינה עסקית. חלק זה בדרך כלשהי, בין אם זה בפעילות, בין אם זה תכנון, בין אם זה תכנון, בין אם זה אסטרטגיה, בין אם זה דיווח היסטורי, דיווח בזמן אמת או חיזוי בעתיד מעבר לאופק, כדור בדולח מתבונן.

כל אחת מאותן פלטפורמות אחוריות, כל אחת מקצות הקצה, אם זמן התגובה איטי, או שממוצע העומס בפלטפורמה מתחיל להיפגע מסיבה כלשהי. במיוחד סביב סוף השנה, חג המולד הוא קלאסי לזה, שהוא בזמן, בהתחשב בזמן בו אנו נמצאים כעת. בין אם מדובר בעומס מסוים שמופעל, בין אם מדובר באצוות שמופעלות, ובין אם מדובר בגיבוי שמופעל איפשהו, בין אם אנו מבצעים תחזוקה או שדרוגים של תיקונים של תיקון כלשהו של אבטחה, במיוחד כעת אנו דואגים לאבטחה יותר יותר בגלל הסיכון להפרת נתונים ואובדן נתונים וכדומה, בהתחשב בכך שמדובר בנושא חם באמת בכל ענף בימינו. במיוחד פלטפורמות חברתיות ופלטפורמות דוא"ל מאבדות מיליארדי חשבונות, שהופכות למציאות. ניהול מערכת כללי, מישהו מחליט שהם שולפים כמה יומנים או מוחקים כמה נתונים שאינם בשימוש.

אתה יודע, הפעלת כמה דברים אד הוק לעתים קרובות יכולה ליצור עומס עבודה שיש לו השפעה קטנה. או אולי זה רק אירוע שבו אתה ממזג רכישות או נוטל נתונים חדשים, במיוחד עכשיו כשאנחנו מביאים מקורות נתונים מחוץ לעסק. מישהו עושה ייבוא ​​ידני של נתונים, לפעמים זה מייצר עומס אמיתי בסוף שלא חשבנו עליו וכל השאר מאט. אולי אנו מייצאים נתונים מסיבה מסוימת, אולי אנו עושים משהו פשוט כמו הפעלת דואר ואנחנו זורקים נתונים לספק לבית דיוור. שוב, אלה דברים שלעתים קרובות לא עוברים את דרכם ומשפיעים ממש על העסק. וכך הטריק כאן הוא הבאת כלים כך שהנתונים יכולים לפקח על זה ולעקוב אחריו.

וכך, לשם כך, השקפתי הכללית על העולם היא שמערכות מורכבות אלה דורשות כלים חכמים כדי לנהל את הביצועים הללו. ואני מאמין שאנחנו עומדים לשמוע סיפור נהדר באמת שדרך להתקרב לאותה שיחה וספציפית לשם כך, ועם זה בחשבון, אני הולך למסור אותו לחברנו ב- IDERA, קח אותו משם, בוא נשמע מה יש לך.

סטן גייגר: בסדר, תן לי לשתף את המסך שלי ממש מהיר כאן. אז כאן ב- IDERA, כפי שאתה ודאי לא יודע, אנו מפתחים כלים לניטור של מספר כלים מסוג ניהול: הכל החל מניטור ועד גיבוי. בעיקרון, מה שיש לנו הוא כלי שנקרא מנהל מודיעין עסקי שאחראי על ניהול הבריאות והביצועים והזמינות של מחסנית ה- BI שלך של מיקרוסופט. על זה נדבר היום ונבצר על מה שדז דיבר עליו.

אני אוהב להעלות את זה, זה סוג של השקפה ישנה של האינטיליגנציה העסקית. אני מתכוון שהרבה מזה עדיין מספיק היום. זה פשוט הורחב עם דברים כמו אינטרנט של דברים ועכשיו יש לנו מסדי נתונים של NoSQL בחוץ ומערכות קבצים של Hadoop בהן אנו מאחסנים נתונים לא מובנים, ואתה יודע, שבעצם, אתה מתחיל לדבר על אלה שהם מקורות הנתונים שלך לעסקים אגרגציות מודיעיניות, אם תרצו להתקשר אליהם.

והנה באמצע איפה שיש לנו, יתכן ויהיה לנו תהליכי ETL שבהם אנו יוצאים ומושכים נתונים מכל המקורות השונים האלה ושמים אותם בחנויות נתונים, שנוכל לבצע פעולות בינה עסקית, דברים כמו מדען הנתונים יכול לנהל סקריפט R כנגד הנתונים שעושים ניתוח, ויזואליזציה, דברים כמו Microsoft Power BI, יש לך מוצרים כמו Tableau, דברים כאלה שיכולים לשבת על גבי נתונים אלה. ואתה יודע שהדברים האלה הם בעצם בצג ההצגה של זה. הם צורכים את הנתונים. אנחנו מדברים על רמת הפלטפורמה והכל מתחיל, אתה יודע, סוג של חנויות הנתונים שלך.

וכפי שדיבר על דז, אתה יודע, הביצועים של אלה הם קריטיים ליכולת לנהל את העסק שלך עכשיו. פעם זה היה שאתה יודע שהמוצרים שלך או שכל מה שמכרת היה מרכיב המפתח שלך. כעת בנוף התחרותי נראה כמה טוב אתה משתמש במידע העומד לרשותך בכדי לקבל החלטות עסקיות מהירות יותר הוא באמת איפה שוכנת סוג של בינה עסקית כעת.

אז, תדבר קצת על ארכיטקטורת הפלטפורמה של מיקרוסופט, אתה יודע, על פני ערימת ה- BI שלהם, בעיקרון יש לך שלושה תחומים. ואני הולך לכלול גם את רכיב בסיס הנתונים, מכיוון שכאן בדרך כלל שוכנים מאגרי הנתונים וסוג מחסני הנתונים שלך, בצד מסד הנתונים. וכאן יהיה מקום לאחסון ושילוב הנתונים שלך, אתה יודע, למשוך נתונים. מיקרוסופט היא שירותי אינטגרציה לפלטפורמת ETL בערימת ה- BI; יש לו שירותי ניתוח כקוביה הרב ממדית שלך, חנות נתוני צבירה, ועכשיו עם טבלאות, כחלק משירותי ניתוח בדרך אחרת להציג את נתוני הצבירה האלה.

למיקרוסופט מחסן הנתונים הממוצע נמצא כעת בענן. ובצד המצגת פעם הייתי אדריכל BI ותמיד התלוצצנו שאקסל הוא כלי ה- BI של ההמונים, נכון, אז אתה יודע שיש לך עדיין המון אקסל שמתחברים לשירותי ניתוח. ואז בצד המצגת קיבלנו שירותי דיווח ככלי הדיווח של מיקרוסופט.

אז אתה יודע, דז העלה את הציטוט מרמספלד. זה דומה לציטוט של נועם חומסקי, אתה יודע "אתה לא יודע מה אתה לא יודע." איך אתה יודע אם פלטפורמת ה- BI שלך מתפקדת כמו שהיית רוצה שהיא תהיה, או כמו שהמשתמשים היו רוצים אותה להיות, או אם השירותים הם למעלה או למטה? ואני לא יכול להשיג, אתה יודע, אני מחובר לשירותים אחרים ואני לא יכול להגיע לזה. בדרך כלל זה הרגע שהטלפון או הדואר האלקטרוני מתחילים להגיע ל- DBAs או צוות DevOps, כאשר המשתמשים מתחילים להתלונן.

אבל באמת, תרצו להיות פעילים ביחס לזה; אתה רוצה לדעת מה קורה; אתה מעוניין לקבל התראה כאשר הדברים מתחילים להגיע למצב בו משתמשים מושפעים והעסק מושפע מכיוון שהם לא יכולים להגיע למידע שהם צריכים. אתה אף פעם לא רוצה להיות במצב הזה, אתה יודע, יש שריפה ואתה מסתובב, ואתה יודע, עשרת אלפים דונם בוערים, ואתה יודע, יש לך צינור גינה.

אז כשאנחנו מדברים על ניטור פלטפורמות, אנו רוצים להיות מסוגלים לפקח על הזמינות: האם המשאבים הללו מעלה או מטה, האם הם פועלים? להיות מסוגלים לבצע זיהויים מסיבות שורשיות על בסיס זמינות. אנו רוצים גם להסתכל על הביצועים. אנו רוצים להסתכל על הביצועים לא רק של המשאב עצמו, אלא ברמת השרת, אולי ברמת החומרה. מכיוון שאתה יודע דברים שמתרחשים על הברזל הזה או על ה- VM או על הסביבה הווירטואלית בה אתה מפעיל את הדברים האלה, יתכן שיש לך דברים אחרים שקורים במקביל למקורות ה- BI שלך.

אתה רוצה להיות מסוגל לראות מה קורה ברמת השרת הזו, ואתה רוצה להיות מסוגל לזהות את צווארי הבקבוק האלה ולהסתכל על רמת הביצועים ברמות המשאב הללו. אתה יודע שהדבר האחר שאנשים שוכחים לעתים קרובות הוא שאתה צריך לבדוק את השימוש במשאבים האלה, אתה יודע, מי מתחבר, מי מתחבר עכשיו, מה הפעילויות הפעילות שעושות, אילו שאילתות פועלות, אילו דוחות פועלים, אילו אינטראקציות נעשות באותה נקודה? כי אם אתה לא מסתכל על זה, איך אתה יודע לפתור בעיות ביצועים? בעיקרון, לורן אומר, "היי המעבד שלי היה על 95 אחוז, " ובכן אתה יודע מה, זה יכול להיות טוב וזה יכול להיות רע. זה יכול להיות טוב בכך שהשרת שלי ממש מתכופף וממש מתפקד בצורה האופטימלית שאני רוצה. או יכול להיות שיש לי דבר אחד שקשור את השרת שלי והכל מחכה שם. אתה צריך לדעת מה משתמשים עושים.

אחת הציטוטים האהובים עלי ביותר של ברט גמר האלמותי - אותו שיחק, אני לא זוכר את שמו - בסרט "רעידות" היה "כשאתה צריך את זה ואין לך את זה, אתה שר מנגינה אחרת." וזו הדרך שבה אנו רואים זאת כאן ב- IDERA על מוצרי הניטור שלנו, ניטור הביצועים. אתה יודע, אתה לא חושב שאתה צריך את זה עד שאין לך את זה ואז אתה שר מנגינה אחרת.

אני הולך להעלות את ההדגמה כאן. אז מה שאנחנו מסתכלים כאן הוא כלי ה- BI Manger שלנו. אם ברצונך לעקוב אחר כל פלטפורמת ה- BI של מיקרוסופט, יש לנו בן לוויה למוצר ה- Diagnostic Manager שלנו, שנמצא כבר למעלה מעשר שנים והוא די מוכר שם בענף, והוא עוקב בעיקרון אחר פלטפורמות בסיס הנתונים. המוצר של מנהל ה- BI אותו אנו מראים כאן, עוקב אחר ערימות ה- BI. אלה שירותי BI, שירותי אינטגרציה, שירותי ניתוח ושירותי דיווח. ואחד הדברים העיקריים, כפי שציינתי, הוא שאם אתה הולך להיות יזום, אתה צריך להיות מנגנון התראה. אז מה שיש לנו במוצר הוא היכולת לפרט התראות ולציין ספים לאותם התראות והיכולת לקבל הודעה, ולקבוצות דוא"ל ספציפיות או אנשים שצריכים לקבל הודעה כאשר דברים קורים.

אתה יכול לראות בדוגמה כאן, יש לי מערכת התראות ותוכלו לראות שהם התרחשו לאורך זמן כאן, ותוכלו לראות מה ההתראה. אתה יודע, יש לי אחד משירותי הניתוח שלי למשל, ואני יכול להגדיר התראות דוא"ל על כך שמישהו מתריע. זו הדרך בה אתה הופך להיות יזום, היא, אתה יודע, לקבל הודעה לפני שהדברים יכולים להגיע למצב קריטי. ואחד הדברים האלה שאתה צריך כדי להיות מסוגל להיכנס פנימה ולראות מה קורה.

אני משתמש בהתראה זו למשל. אני יכול ללחוץ כאן וזה ייקח אותי לאותה נקודת זמן ותראה לי מה קורה בשירותי הניתוח שלי, למשל באותה נקודת זמן. מה שאנחנו רואים כאן הוא כאשר התראה זו הופעלה, עכשיו אני יכול לראות למשל מה קורה. אתה יודע, במקרה זה, בוא נראה, אני יכול לראות שהתרחשו הרבה חוטי מעבד - ואני לא מתכוון להיכנס למדדים האלה בפרטי - אבל אתה יכול לראות, אני יכול לראות את הפסגות האלה עכשיו, ואני יכול לראות אם זה התפוצץ או התפוצץ אחרי זה, כי זה קרה רק ואז זה ירד למטה, אני כנראה לא מודאג מדי. אתה יודע, אחד הדברים שאנחנו עושים כאן הוא היכולת לפקח ברמת השרת וברמת השירות, כאן בשירותי הניתוח.

ואני רק הולך לכסות עוד אזור אחד כאן. ודיברתי על פעילות משתמשים, אחד הדברים שאני יכול לראות כאן, אני יכול לראות בעצם מה מנוהל כנגד מקרי שירותי הניתוח שלי שאני עוקב כאן. אני יכול להסתכל על השאלות האלה ולמעשה לראות מה הם עשו ואני יכול לראות מדדי ביצועים בסביבה, ואיפה שזה חשוב כאשר אני משיג את שיחת הטלפון, אמרתי "בן אדם, הכל היה איטי אתמול בין השעות 10 בצהריים. בנאדם, מה קרה? "אני יכול להגדיר את פרק הזמן הזה כאן ואני יכול לחזור ולראות בפועל מה המשתמשים עשו. לא רק אני יכול לעשות זאת, אלא שאוכל למעשה להתחיל להסתכל על הפלטפורמה עצמה כדי לראות מה קורה. דברים כמו, אתה יודע, מנגנון המטמון, דברים כאלה.

ואז התחלתי לקשר בין סיפור מה שקורה שם. וזה מאפשר לי לחזור ולברר מה קרה ואז אוכל לשים דברים במקום. אולי תרצה לשנות את התצורה; אולי תרצה להוסיף עוד זיכרון; ייתכן שיהיה עלי לבצע כמה שינויים סביב הפלטפורמה עצמה כדי להיות מסוגל, כך שזה לא יקרה שוב. אתה יודע, אחד הדברים שאנחנו אוהבים לומר זה קריטי שתעקוב אחר הדברים האלה לאורך זמן. אתה יודע, כשאתה מסתכל על כמה מתרשימים אלה אתה יכול להסתכל ולראות איך המשאבים שלך מסתדרים לאורך זמן ולנצל את זה לתכנון יכולות. יתכן שאצטרך להעלות את החומרה שלי כדי להיות מסוגל להתמודד עם הקיבולת שאני מתחיל לגשת אליה לאורך זמן. אתה יודע, זה טוב באמת, הכלים האלה טובים באמת לתכנון יכולות, ולא רק לתאם ולזהות אירועים ומה המשתמשים עושים.

הדבר האחר שדיברנו עליו הוא ששירותי שילוב הם פלטפורמת ETL. אתה יודע, במודיעין עסקי אתה בדרך כלל תיקח נתונים מפלטפורמות מרובות. אתה יודע, יכול להיות שהכספים שלך יהיו במערכת Oracle; יכול להיות שתהיה כאן סביבת SAP; יכול להיות שיש לי כמה מסדי נתונים של SQL Server שרצים כאן, אבל אולי כדאי לי לצרף את כל הנתונים האלה למחסן הנתונים שלי.

ואני יכול להשתמש בכלי כמו שירותי אינטגרציה. אחד הדברים הקריטיים בנושא זה היכולת לראות מה קורה עד מה שרץ והאם מה רץ ואיך זה רץ והאם זה נכשל. ואחד הדברים שאנו עושים כאן במוצר הוא לאפשר לך להיכנס לשם לשירותי אינטגרציה ואנחנו עוקבים אחר כל ביצוע החבילות שלך, כך שאם אתה מפעיל תהליכי ETL, אנו עוקבים אחר אותם, אתה יודע שאתה יכול להשיג, אומר לך היה קריטי, מחסן הנתונים שלך, הממד שלך והעובדות שלך. העבודה שלך שמנהלת שירותי אינטגרציה מעדכנת את מחסן הנתונים שלך שמעדכן את הממדים והעובדות שלך בכל לילה. אנו רוצים לדעת אם תהליך זה נכשל. אתה יודע שאתה יכול לקבל הודעה על כך דרך המוצר. אני יכול ללכת לכאן, אני יכול לקדוח לתוכו, להסתכל על הצעדים שרצו איתם לשם.

ואני יכול לראות למשל שהצעד הזה נכשל. אני יכול ללחוץ על הצעד הזה ואז אוכל לקבל את הודעת השגיאה בפועל. מה שאנחנו אוהבים לומר הוא שהמטרה שלנו היא לקצר את החלון הזה מהזיהוי של הבעיה לתיקון הבעיה. זה מאפשר לך להתעמק ולהביא נכון את סיבת השורש לבעיה. אני יכול להסתכל על הודעת השגיאה הזו כאן - ואני יודע במקרה מהי הודעת השגיאה כאן, כיוון שהסתכלתי עליה קודם - ועל ידי ידיעה, אני יכול ללכת ישר אל, אני יכול לתקן את התהליך שלי, לבעוט אותו שוב, הפעל אותו מחדש וזה מקצר את החלון למטה. הכל עניין של הגעה לבעיה, לתקן אותה ולהעלות דברים שוב.

אחד הדברים האחרים שאנו מספקים גם כאן הוא היכולת להסתכל על החבילות הללו לאורך זמן, ולראות איך הם פועלים. והסוג הזה נותן לי מושג: אם אני רואה קוצים וזה מתחיל עם הזמן לרוץ יותר ויותר, אולי כדאי לי להסתכל על דברים כמו חלון התחזוקה שלי; ייתכן שחלון התחזוקה שלי מתקצר כך שאצטרך להזיז דברים. כזה שהתפקיד הזה אליו היה לוקח, אתה יודע, אולי כדאי לי להיכנס ולהתחיל ללהטט סביב לוח הזמנים שלי. שוב, רק מידע, בכדי שתוכלו להמשיך ולהתחזק ברמת שירות מקובלת לאנשים שצריכים להגיע למידע זה מבחינת BI.

בצד שירותי הדיווח, אנו עוקבים אחר שירותי הדיווח. ואחד הדברים המרכזיים שם, האם תרצה לדעת אילו דוחות פועלים וכמה זמן הם אורך. אנו יכולים להיכנס לכאן ונפקח על כך, ובין אם הם מבוססים על מנוי או אד הוק, אנו עוקבים אחר כל אותם דוחות. מה שמאפשר לך לעשות זה להיכנס לשם, כאשר כמה לקוחות מתקשרים או עובד מתקשר, או המנהלים מתקשרים, לצורך העניין, "היי לא קיבלתי את דוח ה- TPS שלי היום." אתה יכול להיכנס לכאן, טוב זה נכשל ואז התאם, מדוע זה נכשל? ובכן, אתה יכול לראות מתי הדוח הזה רץ, ואז תוכל להיכנס אולי זה היה נגד שירותי ניתוח, אולי זה היה פועל נגד מחסן בסיס הנתונים. אני יכול להיכנס למנהל האבחון, סוג של מוצר האחות במאגר, ואני יכול להיכנס לשם ולהגיד "אה, הנה מה שקרה." אני לא יודע, הזיכרון הוגבל, הדוח פועל וזה היה קורבן הקיפאון וזה הרג את הקשר וזו הסיבה שהדוח לא פעל. אבל אם, אתה יודע, אם הייתי יכול לסכם את זה. דבר המפתח שם, זה חוזר שאתה לא יודע מה אתה לא יודע, נכון?

חשוב שיהיו כלים סביבך כדי להיות מסוגלים לפקח על הסביבה הזו. זה לא רק שיש כלי שמודיע לך כשנשברים דברים, אלא יש לך כלי שתוכל לפקח עליו ולהגדיר ספים ולהסתכל על דברים לאורך זמן, כך שתוכל להיות פרואקטיבי לגבי תשתית ה- BI שלך וסביבת ה- BI שלך כדי להיות מסוגלים לבצע שינויים או לחוות חוויית משתמש טובה יותר, או לאנשים להגיע למידע בצורה הנכונה שהם צריכים. מכיוון שמידע זה מתיישן ממש מהר.

אני מניח שזה כל מה שיש לי. אז אחזיר את זה לרבקה, או למי הבא.

רבקה יוז'ויאק: אני בטוחה שלרובין ודז יש המון שאלות עבורך ויש לי כמה טובות מהקהל גם בשבילך. אז דז 'למה שלא תקדימו לירות?

דז בלנשפילד: בהחלט, יש לי המון כאלה. הראשון שלי, רק כמה כאלה ברמה גבוהה, אם לא אכפת לך, רק כדי להציב את הסצנה, כך זה שקורה שאתה רואה את ה- BI מתבגר במהירות ועכשיו אין כל כך ערבוב, אבל בהחלט הרבה יותר מתח להיות ממוקד סביב הארגון ולא רק שיש לו פלטפורמת BI ופשוט חניה. אבל האם אתה רואה אנשים עכשיו, עכשיו הם רק חיים ונושמים עם BI בידיים? שמתי לב להרבה אנשים מסתובבים עם טאבלטים וטלפונים עם הפלטפורמה שלהם על המסך על בסיס קבוע. זה מה שראית?

סטן גייגר: אה כן, ללא ספק. אני מתכוון שהרקע שלי הוא ב- BI - והוסרתי במשך כשנתיים מאז שהייתי בניהול מוצר - וזה פשוט שינה קפיצות. אני מתכוון למיקרוסופט, אני שוכח מה המונח שהם משתמשים, מדובר על קבלת הנתונים לידי המשתמש, נכון? אתה רואה דברים כמו כוח BI ופלטפורמות סלולריות ודברים כאלה. אתה בדיוק צודק, אנשים מסתובבים בעצם מחוברים לפלטפורמות ה- BI עכשיו, ופשוט מסוגלים להריץ דברים באופן דינמי. בעבר היו לנו דוחות, נכון ומרכזי שליטה, אבל עכשיו, אתה יודע, הנתונים משתנים כל כך מהר שהפלטפורמות הללו כל כך גמישות יותר ומסוגלות להביא נתונים אלה במהירות לצרכן.

דז בלנשפילד: הייתי בחברת לוגיסטיקה שזה עתה בדיוק קלטתי לארוחת צהריים עם חבר, והוא הסתובב עם אייפד פרו, ושאלתי אותו איך הייתה החוויה. והוא כמו "אני בעצם לא משתמש במכשיר כדבר כללי", והוא לחץ על כפתור ההתעוררות והראה לי. ועל המסך, על המוצר בו הם משתמשים, היה לו לוח המחוונים הזה חי, ותפקידו היה לוודא שהמשאיות מגיעות והולכות, מספקות, לוגיסטיקה. זה אפילו לא היה קשור לרוח חג המולד, זה היה פשוט יום-יום כללי, היו להם מאות משאיות שנכנסו כל יום.

והוא אמר שפעם אחת הוא היה קם ומגיע והיו דיווחים על שולחנו עם גרפים ודברים, סוג של מה שהוא כינה את חווית הלוח. עכשיו הוא מסתובב עם לוח דיגיטלי. וכך שאלתי אותו, לקראת האירוע, אמרתי לו, "מה קורה אם תסתיים עם נושא הופעה?" ובכן, הוא החוויר. באופן מוחלט, הוא היה כמו, "לא, לא, אל תן ג'ינקס, אל תשים עלי את הקיבוש, בשום אופן!" הוא אמר שאם יש לנו הפסקת שעה, אתה יודע, הוא התחיל להרים זרימה על תיקון ולהיטי ביצועיו במוחו של BI משווים סוג של התאוששות מאסון. אתה יודע שאם אנחנו לא מקוונים מ- BI למשך שעה, אתה מתחיל לחשוב לגדול לפלטפורמות התאוששות מאסון.

אז זה היה מעניין, ואני מעוניין לשמוע אם אתה רואה את זה במקומות אחרים. האם אתה חושב שבמקום שאתה חושב על סוג זה אתה יודע, אני מתכוון שסוג הכלים שאתה מדבר עליהם הם לעתים קרובות משהו שאפשר להשתמש בו בחלק מאוד טכני של העסק, אבל אתה רואה את הדבר הזה כמוקד עכשיו, כמו שבמוצר שלך שדורשים קציני נתונים ראשיים, קציני סיכון ראשיים וכדומה, בניגוד אולי שנמכר בעבר רק למנכ"לים, CTO היה חושב על זה? האם זה פחות חלק מהארגון ויותר מסחרי ולראות את המנהלים שלך מחוץ למשרד ה- CIO ומבקשים גישה לכלי מסוג זה?

סטן גייגר: כן, זו נקודה טובה. אני לא יודע אם אתה שם לב, אבל מוצר זה פועל במסוף אינטרנט, ולא בלקוח של Windows. ואחת הסיבות לכך היא שאחד הדברים שאנחנו מוצאים הוא כן, זאת אומרת שאני לא אקרא ללקוח, אבל זו הייתה חברת בידור גדולה וזו הייתה אחת הסיבות השלמות שהם הסתכלו על זה, מכיוון שהמנכ"ל רוצה שה- CTO יוכל לראות מתי אחת מהפלטפורמות הללו קיימות, והאם הן מתפקדות ברמה גבוהה. מכיוון שהם מקבלים את השיחות הטלפוניות המגעילות מהבחור, כאשר, אם זה כבר חמש דקות, אני עכשיו חמש דקות מאחור על הובלות שלי, נכון?

דז בלנשפילד: כן, כן, אני בהחלט רואה את זה עכשיו. וזו הפתעה נעימה, כי אני חושב, אני לא חושב שזה דבר אוסטרלי, אני חושב שזה דבר גלובלי עכשיו. כמה פורומים שהייתי בהם והייתה לי הזכות לדבר בכנס של עיר חכמה שלשום. ומספר אנשים שמדברים על מה שנשקול בדרך כלל למודיעין עסקי, הם דיברו על זה כמו ביג דאטה, אנליטיקה ומגוון שלם של דברים, ומטבעות חדשים, כמו שאתה בשיווק, בארץ ספקים או בתקשורת היפם. אבל באמת, כשהחזרתי את זה כמה פעמים, אמרתי "אתה יודע שאתה באמת מדבר על בינה עסקית בסיסית; אתה מדבר על הנתונים הגדולים; אתה יודע שאתה מחזיר את זה לכמה חכמים על מה שקורה בחברה שלך. "

אתה גם מגלה שיש שינוי באחד הדברים שאני מבחין בשיחות שלך, מספר קטעי הפאזל. האם אתה רואה מעבר לאנשים שחושבים מחוץ למחשב שלהם של מרכז נתונים, כך שהם מודאגים כעת ממה שקורה בפלטפורמות הענן שלהם, או מה קורה בפלטפורמות של צד שלישי ואיך לפקח על זה. לדוגמה, אני יכול להיות תלוי במערכת של מישהו אחר וכעת אני מתחיל לחשוב יותר, "אוקיי, זה נהדר שאני יודע שפלטפורמת ה- BI שלי עובדת טוב, אבל מה עם התשתית שלהם, מה עם הקטעים שמאכילים אותנו? "אתה רואה השקפה רחבה יותר על העולם במובן הזה?

סטן גייגר: כן, אם אני מבין מה אתה שואל, אנו מקבלים לקוחות כל הזמן ששואלים, היי אתה יודע, אנחנו מעבירים כמה מהפלטפורמות שלנו לענן. בדרך כלל אתה יודע, אתה מחויב בגין ניצול. איך אני יודע שאני מקבל את הדפוק שלי? מכיוון שאני מקבל הצעת חוק שאומרת שאני מנצלת אותה הרבה, אבל אני רוצה לדעת את זה מכיוון שאני בעצם חולקת משאבים, אתה יודע? אם זה תוצאה של משאבים עם ביצועים גרועים בסוף שלהם. אנו אכן נשאלים על ידי לקוחות רבות על מעקב אחר היכולת, לפקח על סביבת הענן שלהם מבחינה, היכולת לדעת אם הם מקבלים מכה בזכות הכסף שלהם בפלטפורמות האלה.

דז בלנשפילד: ואתה רואה אנשים, אחד הדברים, פשוט צפיתי בהדגמה, הדבר שבלט לי, אני יכול עכשיו לשים סוג של ערך דולר מול ה- KPIs בתוך ה- BI, אז הרבה חברות אני רואה, ארגון עכשיו, ואומר מה זה עולה אם הפלטפורמה הזו לא מקוונת? מה זה עולה אם לא נשקיע בתשתית ליבה זו? אם אין לנו X, זה עולה לנו Y? האם אתה רואה שיחה במקום בו היא כמעט כמו מקום שלם מבחינתך, מכיוון שהיא מוכרת את המוצר שלך? שאנשים מבינים כעת את סוג הערך וההשפעה השורה התחתונה המסחרית של אי-קיום ה- BI המקוון והזמין שלהם? וכי כעת הפכו עצמאיים אליהם כמערכת עסקית קריטית?

סטן גייגר: אני חושב, אתה יודע, מניסיוני, זה, השיחות מתחילות. אבל הם מתקשים להגיע לדולר, עם ההחזר על ההשקעה, בערך הדולר ואז הם יכולים - כל מה שהם יכולים לעשות, פשוט מהניסיון שלי, עם לקוחות - זה כמו "כן, אנחנו יודעים שאנחנו צריכים כדי שהדברים האלה יפעלו, אבל לא הצלחנו להבין איך לשים דולר אם אני נמצא חצי שעה ", למשל. אבל השיחות מתחילות, ולדעתי בשנה הבאה בערך, אתה יודע, נתחיל להגיע לעניין. אתה יודע, נאבקנו הרבה זמן מוקדם, אתה יודע, שניסינו למצוא את ההחזר על ההשקעה על תקופת כלים, אתה יודע, לפני 10 שנים.

דז בלנשפילד: כן, אני חושב שזה כמעט יהיה מבנה מטרי בפלטפורמות. עוד לא ראיתי את זה הופך להיות לוח מחוונים בפועל, אבל הייתי בשיחות בהן אנשים מסתובבים ואומרים, "מדוע אין לנו לוח מחוונים לזה?" אתה יודע, כמעט לוח מחוונים להראות לנו מה זה עולה, למעט לוח המחוונים אינו זמין.

מבחינה טכנית, איך זה נראה? אני חושב שאחת מהשאלות שנשאלתי לפני רגע, פשוט דרך פלטפורמת WebEx, "מה עושה - תוך כמה דקות, רק גרסה קצרה ממש - מה המסע של הימצאות לא להיות כלי במקום למצב שיש את זה במקום? מה מסגרת הזמן שנדרשת כדי ליישם אותה ולהביא אותה לפעולה לפי הוכחת מושגים? איך זה נראה? האם אנו יכולים להוריד ניסיון בחינם? איזה משאבים אנו זקוקים לארגון? כיצד אנו ממשיכים ליישם את זה ולבצע את הוכחת המושגים ולראות מה הערך של ההצעה מעבר לדגמה הגדולה שהרגע סיפקת? "

סטן גייגר: כן, אתה יודע, אחד הדברים שאנחנו עושים, יש לנו קנייה של משפט, אתה יודע, יש לנו בניסוי. הם יכולים לגשת לאתר IDERA, להוריד גרסה פונקציונלית מלאה של המוצר, להתקין אותו ולהפעיל אותו במשך שבועיים - וזה מוצר פונקציונלי לחלוטין. וזה לא מורכב אמיתי: הוא נטול סוכן, כך שאין מה להתקין אחרי כל המקרים. אתה פשוט צריך להוריד אותו, להתקין אותו ואז להגדיר אותו ואז לרשום את מקרי ה- BI שאתה רוצה לפקח עליהם. ואז יש לנו תהליך איסוף נתונים הפועל בשירות, בצד הלקוח. וזה פשוט יוצא שם כברירת מחדל, זה מוגדר לכל שש דקות לאיסוף נתונים פרט לנתוני שאילתה, שתוכלו להפעיל אותם לאסוף ללא הפסקה.

אבל בכל מקרה, קיצור סיפור ארוך, קל מאוד להגדיר אותו. אין בזה הרבה חתיכות. אתה פשוט מתקין את זה, נותן לו את האישורים שהוא צריך כדי לתקשר לפלטפורמות האלה, לרשום את אותם מקרים או לפלטפורמות שאתה רוצה לפקח ואז אתה פועל.

דז בלנשפילד: כשאתה עושה את ההדגמה, הדבר שבאמת היכה אותי כגולמי, שיש כמה צונאמי שמגיעים אלינו, הם די כמו רכבות משא שרצות במנהרה והאור בקצה השני. זה לא חדשות טובות. אתה יודע שיש הרבה דיבורים אם זה בקצה אחד של קשת הערים והתשתיות החכמות, זה הופך להיות אינטליגנטי או שמא זה ה- IoT בכלל. איפה אתה רואה כמה מההשפעות הגדולות ביותר שפוגעות ב- BI בשלוש עד חמש השנים הבאות? על איזה דברים עלינו לחשוב בהתחשב בעובדה שאתה בקצה המדמם של זה? אתה מדבר עם חברות באופן יומיומי על סוג האתגרים שזה דבר, ואני בתוכנית עכשיו, ואני חושב, איפה עלי למקד את הזמן והמאמץ שלי להשיג מקרה עסקי ומודל להשיג את הכלי הזה במקום? האם חברות הופכות חכמות יותר ומצופות מהן לספק יותר? האם הם צריכים לחשוב מה המשמעות של IoT אפילו להם? אתה יודע, אם אתה AirBus ואתה מכין מטוסים ואתה מכניס חיישנים למטוסים והחיישנים האלה מייצרים טרה-בתים של נתונים, איפה כמה מההשפעות הגדולות האלה שאתה רואה שעברו?

סטן גייגר: זו שאלה ממש טובה. אני עושה מצגת אחרת, אני בעצם קורא לזה צונאמי נתונים, במקום אגם הנתונים, בגלל כמות הגזירה של המידע שנאספת עכשיו, נכון.

לך על זה?

דז בלנשפילד: לא, לא, התכוונתי לומר שאני להוט לשמוע מה המחשבות שלך על זה.

סטן גייגר: כן, אחד הנושאים הגדולים ביותר שאני שומע מלקוחות וסתם קולגות שלי שאני ממשיך להתקשר איתם, יש לי את כמות הגזירה הזו של נתונים, איך אני מתאם בין כל הנתונים האלה, התארגנות בצורה כזו שנוכל להיות הגיוניים, מתוך משמעות הנתונים האלה? אתה יודע, בגלל שיש כמות גזירה כזו, אתה יודע שאנשים משתמשים במונח נתונים לא מובנים, אבל זה רק לא מובנה עד לנקודה שאתה צריך להשתמש בזה כדי לקבל החלטה, ואז אתה מבנה, אז אתה יכול לקבל מידע רלוונטי או משמעותי מחוץ לזה.

והדבר הגדול ביותר איתם הם נאבקים, יש לי כאן נתונים מכניים, איך אני מתאם זה עם נתוני הייצור של הווידג'טים שאני בונה או חלקי המטוס? אתה יודע, אני יודע שיש שם מתאם כלשהו, ​​איך אני מסביב את הראש שלי בכדי להיות מסוגל לשים את זה בסוג של פלטפורמה משמעותית שאנשים יכולים לקבל החלטות מהירות וטובות שרלוונטיות לעסק? במילים אחרות, זה פשוט להתמודד עם כמות הגזירה של נתונים וכיצד להבין כיצד נתונים אלו מתאימים בארגון. אני מתכוון, ברור שאתה יכול לקבל כמה החלטות על צינור התנור סביב זה, אבל אתה יודע, יש שם מתאם ואני חושב שזו הסיבה שמדע הנתונים הוא עניין כה גדול ברגע זה.

עכשיו התפתחנו, יש את כל הקריירה ואת הלך הרוח הזה סביב השימוש במתמטיקה ברמה הגבוהה יותר ודברים בלימוד מכונות על לקיחת נתונים אלה וניסיון לכרות את אותם הקורלציות במידע ההוא משם. אז אני חושב שכרגע זה אחד האתגרים הגדולים ביותר ואני חושב שזו הסיבה שאתה רואה מדעי נתונים ודברים כאלה צומחים כל כך מהר.

דז בלנשפילד: אתה יודע, בעצם הובלת אותי לשאלתי האחרונה לפני שהחזרתי אותה לד"ר רובין בלור, שבוודאי שיש לי כמה שאלות נהדרות. האם אתה לא רואה שינוי, אלא גם איזון שחנות ה- IT הארגונית המסורתית נאלצה כעת לפנות קצת למיקוד מחדש סביב מדעי הנתונים?

ואני רואה מהלך כבד, לא הרחק ממנו, אבל אתה יודע, פעם היינו מקובעים באמת מבחינה אנושית לגבי אופן פעולתו של חנות ה- IT שלנו במשרד התמ"ת והאם האורות מהבהבים. אני רואה עכשיו שבריכה גאונית שנייה מגיעה לארגונים, בעיקר סביב פלטפורמות ה- BI, שם יש לנו אקטואר, יש לנו סטטיסטיקאים, יש לנו מדען נתונים בכללותו. כעת הם רוצים תשתית כמו שאר העסק, אם לא יותר. אתה יודע, הם אומרים "אנחנו רוצים גישה לנתונים, אבל אנחנו גם רוצים להריץ אותם איפשהו, ואנחנו לא רק רוצים את זה בהדופ שנקרא Spark. ואנחנו לא רק רוצים פלטפורמת ניתוח. "

וכפי שרובין רמז לכך, כעת יש לנו כברירת מחדל למידת מכונה המיועדת לדברים; יש לנו מחשוב קוגניטיבי. כמו פלטפורמת ווטסון מבית יבמ, אנו יכולים לזרוק כעת נתוני BI ולומר "מה אם". האם אתה רואה איזון מחדש של היכן נמצא המוקד והמרכיב הטכנולוגי בעסק, וכמה לחץ נוסף מופעל על צוות המספק תשתיות ושירותי BI כדי לתמוך כעת בעוד חלק גדול מהעסק סביב מדעי הנתונים בפרט? זה משהו שאתה רואה?

סטן גייגר: כן, לא, זו שאלה נהדרת והתבוננות נהדרת; אתה בהחלט רואה את זה. אתה יודע שהיה פעם, למשל אם הייתה לך קבוצת BI, היא חיה ב- IT. זה עדיין שמדע הנתונים יחיה באזור הזה, אבל הוא גר די בסמוך ל DBA, נכון? אתם יודעים, החבר'ה האחראים לכל חנויות הנתונים. עכשיו אתה רואה את האחר הזה, שצומח, ולפעמים קבוצות אנליטיות BI ומדעי נתונים, אתה יודע, הקבוצות האלה חיות מחוץ, אני אקרא לזה בצד העסקי, מחוץ למחלקת ה- IT.

אז מה שקורה הוא, בדיוק כמו שאמרת: הם משתמשים בפלטפורמות האלה, והפלטפורמות האלה צריכות להתרחב כל כך, הם מפעילים לחץ רב על קבוצות ה- IT, או במקרים מסוימים אני תמיד אומר לחברי מכירות, כאשר הם מוכרים מוצרים אלה, מצא את קבוצת ניתוח הנתונים, מצא את קבוצת BI, ולא רק את אנשי ה- IT. העניין שלהם בכך שהפלטפורמות שלהם יפעלו, מכיוון שמשרותיהם תלויות בכך.

דז בלנשפילד: כן, בהחלט, ואני רואה שפעם אחת, המנכ"ל נשלח מחדר ההנהלה. הוא היה טכני מדי והשתמש בראשי תיבות שאיש לא הבין. עכשיו המנכ"ל לא סתם, המנכ"לים שוב ב אולם דירקטוריון, אבל אני רואה, אתה יודע, חברות ניהול עסקים, קציני שיווק ראשיים, קציני נתונים ראשיים, קציני סיכונים ראשיים וכעת מביאים שירותי אנליטיות לחדר הנאמנים והם נשאלים את השאלות הגדולות האלה של, אתה יודע, מה אם לאן הולך, מה מעבר לאופק, מה יש בכדור הקריסטל? זה בעיקר ניתוח, אבל זה ניתוח ל- BI. אני חושב שזו נקודה וזמן מעניין עכשיו. אנשים צריכים ליצור אוצר ושפה כדי לתאר את מה שהם מבקשים בצורה נפוצה כדי שאנשים יבינו זאת.

תודה רבה לך על הזמן שלך בנושא. תשובות נהדרות באמת לשאלות האלה. כנראה שזרקתי לך כמה כדורי עקומה לעברך. אני אעבור לד"ר רובין בלור. אני יודע שיש לנו גם כמה שאלות שמגיעות מהקהל, וכנראה שאנחנו רצים בזמן קצר. רובין, אני יכול לעבור אליך? אני יודע שיש לך כמה כאלה מפותלים לזרוק גם כן.

רובין בלור: כן, בטוח שתוכל לעבור אלי. מה הייתי רוצה שתעשה, סטן, אם אתה יכול - ביצענו מספר תגים חמים אלה עם מגוון מוצרי IDERA, ודי ברור לי בצורה כזו או אחרת זה נכנס לתיק העבודות שיש לנו יש. אם הייתי במצב - בואו נדמיין שאני חברה שיש לה למעשה כלי ניטור גרועים מאוד - ויש לי מאגרי מידע ומגוון סוגים ויישומי BI שונים, איך כלי הניטור והתיקון של התיקים שקיבלו IDERA? איך כל זה משתלב זה בזה?

סטן גייגר: ובכן, זו שאלה נהדרת. אתה יודע, אני חושב, ברור שיש לנו כלים, אתה יודע, הזכרת את מנהל האבחון בצד ניטור בסיס הנתונים. יש לנו מנהל BI בצד ניטור BI ואז יש לנו כלים אחרים כמו מנהל מלאי שתוכלו להריץ והוא ייצא לשם וימצא את כל המופעים שלכם, מופעי ה- SQL שלכם גם BI וגם בסיס נתונים שם בחוץ. עכשיו אני יכול לגלות מה יש לי ואז אוכל להשתמש בכלי הניטור כדי להצביע על אלה למעקב. ואז יש לנו גם כלי אבטחה, כמו Compliance Manager ו- Secure, כדי לצאת לביקורות מאובטחות ודברים כאלה.

עכשיו אני יכול לבדוק, אתה יודע, אם הסביבה שלי מאובטחת ואני יכול לבדוק את המקרים שלי ולוודא שהם מוגדרים כהלכה ואתה יודע, ואז אתה יודע שיש לנו כלים אחרים שעושים ניהול עבודות. בעיקרון, כל התיקים שלנו הם סביב היכולת לפקח, לגלות מוניטור, אתה מכיר ביקורת סביב אותה סביבה. רוב הכלים הללו נכנסים פנימה, כמו שציינתי, מדובר במוצר מבוסס קונסולה באינטרנט, כך מנהל BI. מנהל האבחון, כלי הגיבוי והשחזור שלנו, מתאים למסוף האינטרנט הזה. ניתן להעלות על הדעת מספר מוצרים מהמוצרים שלנו וכולם מתאימים לאותה קונסולת אינטרנט. זה נותן לי השקפה הוליסטית על הסביבה שלי החל מהתאוששות האסון שלי, מהפיקוח שלי, ועד שאתה יודע, גילוי שלי על כל המקרים בסביבה שלי. אז יש סינרגיה די טובה בין המוצרים שנמצאים בקונסולת האינטרנט, כפי שהראיתי קודם.

רובין בלור: כן, אוקיי. קיבלתי את הרושם הזה מהתגיות החמות השונות שעשינו שם בחוץ. הדבר היחיד שלא קיבלתי מההדגמה שלך, אם רציתי סקירה כללית של המתרחש לפני שחפרתי למשהו, האם היה מסך לזה בכלי?

סטן גייגר: כן, מכיוון שאתה יודע, עם פרק הזמן הקצר הזה, בעצם מה שאנחנו עושים בכל אחד מהשירותים האלה, אתה יכול להסתכל על דברים ברמת השרת, אז אנו עוקבים אחר הדברים ברמת השרת. ואז אוכל גם להתעמק בתחומים השונים: אני יכול לרדת ולהסתכל על הפעלות של משתמשים, על ההפעלות הפעילות שהמשתמשים, כל מי שקשור אליהם, אני יכול לקדוח לתוכם ולראות מה הם עושים. לכן, אם היית מחובר, הייתי יכול ללחוץ על הכניסה שלך או על הפגישה שלך, ואז הייתי יכול לראות מה אתה באמת מפעיל או מתממשק למשאב זה. במשך זמן לא עברתי את זה. כן, אתה יכול להסתכל על האזורים השונים ולקדוח לאזורים האלה.

רובין בלור: כן, התרשמתי במיוחד מהזיהוי של הגורם השורש, מכיוון שהייתי עושה המון מזה, כשהייתי סוג של, אני לא יודע שזה היה לפני בערך 25 שנה. אז החיים מעט פחות מסובכים מכפי שהם עכשיו. אני חושב שדברים נגמרים בזמן. רבקה, האם יש לך שאלות מהקהל?

רבקה יוז'ויאק: יש לי כמה שאלות מהקהל, והקהל, תודה שדבקת איתנו וביליתי זמן היום בשידור האינטרנט האחרון שלנו משנת 2016. סטן, אני חושב שאני יודע את התשובה לשאלה הזו, ואני חושב שאנחנו יש לנו מישהו מ- IDERA לעשות Hot Technologies על הפיתרון הזה ממש, ואולי אתה יכול לדבר על זה קצת. האם מנהל ה- BI עוזר בכלל בכוונון ביצועי השאילתה? ואני די בטוח שיש לך מוצרים אחרים שעושים את זה, האם זה נכון?

סטן גייגר: כן, אז יש לנו כמה דברים, יש לנו SQL Doctor, שייכנס ויביט במקרים של מסד הנתונים שלך, ואז יש לנו מוצר אחר שנקרא SQL Workload Analyzer שמסתכל על שאילתות מול הצד של מסד הנתונים. נכון לעכשיו, אין לנו מוצר דומה עבור שאילתות כמו שמתנגדות לשירותי ניתוח, אבל אנו מסתכלים על הדרך בה מפתחים מוצר דומה, לבחינת שאילתות או אופטימיזציה של שאילתות בצד שירותי הניתוח.

כעת יש לך את היכולת להיות מסוגל להציג את השאלות הללו, אך תרצה להשתמש במוצר דומה SQL Workload Analyzer, שלמעשה יעבור לניתוח השאלות הללו. אנו בודקים מוצר דומה עבור אותו קטע שירותי ניתוח.

רבקה יוז'ויאק: אוקיי, טוב. ואני מתכוון, אני יודע שבכל פעם שאתה מנהל שירות או תסריט נוסף או כל דבר אחר במערכת זה עשוי להשפיע על ביצועים, בין אם זה קצת או הרבה. אבל איך היית שופט את האופן שבו BI Manger משפיע על הביצועים, או האם זה בכלל?

סטן גייגר: אתה יודע, בדרך כלל אני אומר שזה פחות משלושה אחוזים. אנשים תמיד תוהים מה העלות התקורה. מכיוון שאנו חסרי סוכן, כך שאין לנו ממש משהו שרץ בשרת זה. אתה יודע, ברור שזה מציל דברים. ואפילו קטע ניטור השאילתה עבור שירותי ניתוח הוא תקורה נמוכה מאוד; זה פחות משלושה אחוז.

רבקה יוז'ויאק: אוקיי, טוב. ואני יודע שאנחנו עוברים קצת את השעה. רציתי לשאול את השאלה הזו, אני יודע שקופית האדריכלות שלך - תן לי להעלות את זה ממש מהר - הזכרת שאבטחת מידע ואנציקלופדיות, אני צריכה להניח שאתה משתמש במוצר אחר עבור ביטחון. אבל משתתף אחד כן רוצה לדעת, איך אתה מתמודד עם התקפות רשת או במה אתה משתמש לביטחון?

סטן גייגר: במה אנו משתמשים במוצר? ברור, אני מתכוון כן, זו שאלה טובה. אני יכול לומר לכם את הרמה הגבוהה, מכיוון שיש לנו הרבה לקוחות ממשלתיים, אבל אנחנו משתמשים - אני שוכח מה זה שם, ועלי לדעת זאת - אבל אנחנו משתמשים בקשרים מאובטחים בין התקשורת שלנו, בין קונסולת האינטרנט ודברים כמו השירותים ודברים כאלה. אני מתנצל, אני לא יודע את הפרטים סביב זה. אבל יש לנו כמה, כמה לקוחות ממשלתיים, כלומר אפילו לקוחות DOD ולכן אנחנו באמת - איך אתה יכול לומר - אנחנו רגישים יתר על המידה. אנו תמיד מנסים להשתמש בפרוטוקולים האחרונים כדי להגן מפני חדירה חיצונית למוצרים שלנו.

רבקה יוז'ויאק: זה מעניין שהעלית את זה. ואני לא בטוח אם זו שאלה, איפה תגידו, "אם אני אגיד לך אני אצטרך להרוג אותך!". אולם משתתף אחר שואל, האם המודיעין הצבאי נהנה מניתוח טוב יותר, הגנה בטוחה יותר מאשר אינטליגנציה עסקית טיפוסית? אני לא בטוח אם אתה יכול לענות על זה או לא.

סטן גייגר: ובכן דרך המוצר, זה מעבר לכל גבול. זאת אומרת שאין לנו, אין לנו - למיטב ידיעתי, אלא אם כן הם פשוט לא אומרים לי - הם מקבלים את אותו המוצר שכולם עושים. אז כולם מקבלים את אותו הביטחון.

רבקה יוז'ויאק: אוקיי. ובכן, זה טוב לדעת. לפני שנתמלא, סטן, האם יש מקום שאנשים שלנו יכולים ללכת אליו כדי לקבל ניסיון חינם או להוריד גרסה קלה?

סטן גייגר: כן, פשוט גש ל- IDERA.com ותעבור למדור המוצר ואז תוכל לראות את מנהל ה- BI שם, ואם אתה הולך לדף ונרשם, אתה יכול לקבל ניסיון של שבועיים, וזה תהליך מלא עותק פונקציונלי, כך שזה לא עותק קל. סוג של מודל המכירות שלנו הוא לקנות ניסיון. לכן, אנו אוהבים שהלקוחות שלנו יוכלו לנסות את העסקה האמיתית במשך כמה שבועות, כך שהם יוכלו לוודא שהיא תפעל עבורם ועם הסביבה שלהם.

רבקה יוז'ויאק: אוקיי, טוב. יש לנו עוד כמה שאלות מהקהל; אני אדאג שהם אכן יועברו למגיש היום אם לא נגיע לשאלתך באופן מקוון. עם זה, אנשים, אנחנו הולכים לעטוף את זה. תודה רבה לרובין בלור ודז בלנשפילד שעשו את הוט טכנאים שלנו, כמו תמיד. ותודה סטן, הדגמה ממש טובה.

וזהו לשנת 2016, כולם נבעט בזה בשנת 2017 ב -10 בינואר, עם IDERA שוב בחדר התדרוך הפעם. אז זו צריכה להיות עוד זמן מהנה. וכולם, מקווים שיהיה לכם חג שמח, אולי תצליחו לעשות קצת מו"פ ותהיה שנה חדשה נהדרת. ועם זה, אנשים, נפרדים מכם. שמור על עצמך.