HPE Ezmeral - przepustka do świata danych

Rozmowa z Krzysztofem Chibowskim HPE, Advisory & Professional Services (A&PS), GreenLake & Hybrid Cloud Sales Specialist

Foto: Hewlett Packard Enterprise

Dziś biznes napędzany jest danymi. O ile jeszcze dekadę czy dwie temu można było uznawać to za czysty slogan, teraz dane faktycznie decydują o pozycji rynkowej i budowaniu przewagi konkurencyjnej. Również coraz więcej organizacji zaczyna określać siebie jako data driven. Czy oznacza to, że przeszły z sukcesem ten szlak, na końcu którego jest zaawansowana analityka? Że mają najlepsze dostępne narzędzia i znają dogłębnie swoje dane?

HPE Ezmeral - przepustka do świata danych

Krzysztof Chibowski, HPE

Organizacja może być data driven nawet wtedy, gdy z 10 źródeł danych wykorzysta jedno, ale to ono będzie decydowało o sukcesie biznesowym organizacji. Ale – jak wynika z naszych badań, pomimo tego, że firmy mówią, że są data driven, dopiero wiele z nich wchodzi w świat analityki. A przed nimi jest jeszcze sporo do przejścia. To jest trochę jak z adopcją do chmury, gdy klienci twierdzą, że są już „w chmurze” a tak naprawdę uruchomili kilka instancji, które nie są nawet podłączone z ich centrum danych on-premis.

W HPE stan dojrzałości tworzenia wartości z danych opisujemy pięciostopniową skalą – od L1 do L5. To podejście jest na rynku stosowane dość szeroko. Na początku tej drogi są firmy, które mają dane w różnych miejscach, ich systemy generują odizolowane od siebie dane, składowane w silosach. Jeśli chce się uzyskać jakąś wartość z takich danych, trzeba manualnie je pobrać lub eksportować, szukać w poszczególnych silosach, a następnie zestawiać w całość. Następny poziom to firmy, które potrafią korzystać z systemów klasy BI. Potrafią już z danymi zrobić więcej, pozyskiwać sprawniej z nich wartość dla organizacji. Na kolejnym poziomie pojawia się zrozumienie danych i tu można mówić o początkach analizy danych, a następnie zaawansowanej analityki. Tu powstają już model biznesowe oparte na analizie danych.

Zostańmy na chwilę na tym poziomie, na którym pojawia się zrozumienie danych.

Tak naprawdę bycie data driven opiera się na świadomości danych. Świadomość i dojrzałość w organizacji w kontekście danych powinna sterować procesem zarządzania danymi a nie sama technologia. Od danych ważniejsze są meta dane. Świadomość, co chcemy osiągnąć, powinna pomóc wybierać narzędzia. Tak się nie dzieje. Niestety, bardzo często organizacje podchodzą do tego z innej strony.

Posiadanie wiedzy i świadomości o danych mogą przekładać się chociażby na tak proste korzyści jak umiejętność rozeznania się, czy dostawca technologii próbuje właśnie nam sprzedać wiele niepotrzebnych (i drogich) narzędzi.

To ukierunkowanie na dane polega na tym, że mam poziom świadomości i wiem, że muszę od samego początku zacząć przyglądać się, co jak tak właściwie mam. Jakie dane są już w organizacji, jakiego są typu, jak są uporządkowane. Jest to tak naprawdę data asset managenet. To być może niewdzięczna robota, ale daje niesamowite efekty. Wiem, co mam. Około 40% danych w organizacjach to tak zwana grey data, do których nikt nigdy nie zajrzał, a tam leży przysłowiowe złoto. Na przykład log systemowy, który tak naprawdę potrafi przełożyć się na biznes. Więc ukierunkowanie na dane ma nam uświadomić, że każde dane w firmie mogą być ważne, o ile zostaną zinwentaryzowane. Jeśli nie wiemy, co mamy w danych, to nie będziemy wiedzieć, co z nimi robić. Jeśli mamy dane opisane, wiemy, gdzie ich szukać i do czego wykorzystać. Ma to też ogromne znaczenie od strony bezpieczeństwa.

Bariera wejścia w technologię jest dziś znacznie mniejsza. Narzędzia dedykowane do każdego procesu IT są dostępne, tylko wybierać. Choć to świadomość konstytuuje firmę data driven, to w końcu musi paść pytanie o odpowiednią technologię…

Na trzecim z pięciu poziomów dojrzałości pojawia się świadomość. I za nią może iść myślenie o technologii. Zawsze pojawia się pytanie, co wybrać i czy dobrze wybrałem. Co dziś mamy na rynku?

Pojawiła się koncepcja rozwiązań opensource’owych. Firmy technologiczne na początku podchodziły do tego z rezerwą. Cały czas próbowano sprzedawać produkty komercyjne, a open source i tak się wdzierał na rynek. Według mnie to ten rynek napędza rozwój tego segmentu. Są jednak vendorzy, którzy promują zamknięte rozwiązania, każdy z nich ma swoje rozwiązanie do obsługi technologii gorącej na rynku. Śledzą rynek open source i adaptują takie rozwiązania do swoich komercyjnych produktów. Tylko że klienci mają rozmyty obraz z czego korzystać, właśnie przez mnogość technologii. Ale w tym natłoku zawsze jest kilku liderów, którzy spełnią oczekiwania biznesowe klienta i pomogą mu.

Jeśli dane traktowane są w firmie jak oddzielna domena, zrozumiana i poznana, możemy szukać ponadczasowych rozwiązań, będących w stanie obsłużyć to co się wydarzyło, co się dzieje i to co się wydarzy. Potrzebujemy system zarządzania danymi, który będzie wspierał rozwój naszej firmy na przestrzeni lat + i -.

I który pomoże uporządkować dane, wejść z nimi w świat data driven i zacząć przynosić pieniądze z tych danych?

Dokładnie tak. Dojście do najwyższego na skali dojrzałości wymaga modelu, podejścia i narzędzia na poziomie danych, który pozawala wziąć je i coś z nimi zrobić, zapewnić wsparcie na poziomie starych danych i nowych. Dziś mamy różne typy danych. Element technologiczny, który ma wspierać przetwarzanie i analizę danych, musi umieć przetwarzać i przechowywać ich różne typy. Wcześniej na przykład mieliśmy dane tekstowe czy tabelaryczne, dziś mamy wideo, zdjęcia czy PDFy i wiele innych rodzajów. Narzędzie, które ma nas wspierać, musi radzić sobie z danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi. I tu pojawia się pojęcie platforma danych, wspierająca proces zarządzania danymi od strony typów, bezpieczeństwa, niezależnie od lokalizacji – od brzegu sieci, przez chmury prywatne i publiczne, własne DC. Potrzebny jest system, który wszystko wspiera. Do tego jest właśnie potrzeba platforma taka jak HPE Ezmeral. Na rynku brakowało inteligentnego strorage’u, który potrafiłby rozproszonymi danymi zarządzić w łatwy, przejrzysty i prosty sposób. HPE zobaczyło więc możliwość biznesową i stworzyło taką platformę, której podstawą jest HPE Ezmeral Data Fabric.

Dlaczego ktoś miałby się zdecydować akurat na takie rozwiązanie?

Warto postawić sobie pytanie, jakie są nasze cele biznesowe na dziś i za kilka lat, co chce firma osiągnąć, do czego będzie wykorzystywać rozwiązanie. Po ustaleniu, czego tak naprawdę chcemy, zestawiamy nasze cele z dostępnymi narzędziami na rynku, patrząc, które z nich jest w stanie spełnić nasze teraźniejsze i przyszłe oczekiwania. Najważniejszym elementem wszystkich funkcjonalności i wszystkich celów biznesowych są dane. One są i będzie ich coraz więcej. I na nich będą robione operacje – od przemieszczania po analitykę. Zachęcam firmy, by skupiły się właśnie na tym i odpowiedziały sobie na pytanie, ile jest na rynku rozwiązań, które te dane potrafią w efektywny sposób obsłużyć. HPE Ezmeral to wyjątkowe narzędzie. Jest w stanie „ogarnąć” dane z różnych źródeł, różne typy, łączy się poprzez wiele API z narzędziami preferowanymi przez użytkowników platformy. Analityka w firmie jest pewnym cyklem. Bierzemy dane, piszemy algorytm i wystawiamy go do biznesu. A co, jeśli te dane zmieniają się? Jeśli np. w rekordach bankowych do analizy kredytowej trafiają dane kogoś, kto stracił pracę lub ma kartę kredytową której nigdy nie używa? Algorytm musi być na bieżąco aktualizowany, a więc musi być narzędzie, które to zrobi. Oblicza się, że Data Scientist 80% swojego czasu poświęca na przygotowanie danych, a 20% to faktycznie jego praca. HPE Ezmeral pozwala odwrócić te proporcje.

A jak wdrażać tego typu platformę zarządzającą danymi?

Jeśli chcesz wdrożyć platformę, która ma sprawić, że będziesz data driven, masz tak naprawdę dwie możliwości. Albo kupujesz całość - bo masz na to budżet – wszystko, co jest dostępne na rynku, budujesz kompletną platformę danych i dopiero potem szukasz przypadków użycia, albo stopniowo budujesz platformę, w oparciu o adopcję przypadków użycia. Osobiście skłaniam się ku drugiej wersji, ponieważ lepiej oddaje ona rzeczywistość rozwoju organizacji.

Drugą opcję należy rozumieć w ten sposób, że elementy HPE Ezmeral można dokładać wraz z rozwojem świadomości organizacji?

Tak. Właśnie tak to jest ułożone. Jeśli chcesz zmieniać organizację, zacznij od HPE Ezmeral Data Fabric, by zebrać, sprawdzić i uporządkować swoje dane. To podstawa do danych. A co ważne, Data Fabric może współpracować z wieloma platformami zewnętrznymi takimi jak RedHat OpenShift, gdzie Data Fabric stosowany jest zamiast rozwiązania CEPH czy razem z SUSE Rancher, gdzie może zastąpić rozwiązanie Longhorn w instalacjach na dużą skalę, wszystko w zależności od tego, co firma/użytkownicy preferują, co chcą kupić, co już mają. I gdzie mają dane. To wszystko jest ważne. To wszystko może być zarządzane przez HPE Ezmeral. Standardowa sytuacja u klientów, to potrzeba wsparcia dla starego IT, czyli systemów legacy on-premise, na których często opiera się core biznes organizacji. Ale ta sama potrzeba wsparcia istnieje dla chmury publicznej czy coraz popularniejszej chmury prywatnej – gdzie dane zostają w organizacji. Jeśli nie możemy iść do chmury, to niech chmura przyjdzie do nas. W większość i przypadków te rozwiązania są zbudowane na platformach kontenerowych. HPE Ezmeral korzysta z rozwiązania Kuberentes, na bazie którego zbudowało też kompleksowe rozwiązanie do analityki MLOps.

W celu komercyjnej reprodukcji treści Computerworld należy zakupić licencję. Skontaktuj się z naszym partnerem, YGS Group, pod adresem [email protected]

TOP 200