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IBM VP Anjul Bhambhri: Debe Big Data Alterar la empresa?

Actualizado:11-24Fuente: consolidación de la red
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Hay un relaciones públicas folleto algún lugar plantilla que lee, "________ es cambiar la forma en que el mundo hace negocios." Si esto fuera un Mad-Lib, puede insertar el nombre propio de su elección. Históricamente, los cambios evolutivos en los negocios y la economía que la sustenta, han ordenado la necesidad de cambios posteriores en la tecnología. Hay ciertas excepciones muy notables (gracias, Tim Cook), pero seamos honestos y admitir que las bases de datos no surgen de los jardines como margaritas y cambiar el panorama de los negocios a partir del invierno a la primavera. Había una necesidad de bases de datos relacionales que iban mucho más allá de mantener el ritmo de la competición.

IBM VP Anjul Bhambhri: Debe Big Data Alterar la empresa?


Así que cuando las empresas dicen que los datos grandes cambiarán su forma de trabajar ... realmente? ¿Es que la mejor propuesta de valor que los vendedores pueden llegar a - "¿Está viniendo como una tormenta, por lo que estaría preparado mejor" En la parte final de la conversación de ReadWriteWeb con el vicepresidente de IBM para Big Data Anjul Bhambhri, que continúa desde la parte 2 , le dije una historia real acerca de un cliente en un webcast proveedor que se encuentra en sus caminos, y resistió el cambio que la gente de relaciones públicas estaban diciendo era inevitable.

De Scott Fulton, ReadWriteWeb Como usted probablemente sabe en un nivel más profundo de lo que yo, la razón de siloing base de datos de las fechas camino, camino de regreso a la década de 1970 y 80, cuando los productos de computación fueron adquiridos en una base departamento por departamento. Tiempo atrás, en la era del mainframe - que IBM ayudó al inaugurar mundo (por lo que es tu culpa) - informática productos fueron adquiridos, desplegado, configurado, programado por el pueblo en las finanzas, en el presupuesto, en recursos humanos, en la gestión de los seguros, en la nómina. Estos fueron todos los sistemas dispares. Los datos de archivo que ha acumulado de esta época se basa en estas antiguas fundaciones, que sólo parece tener sentido para aquellos que desarrollan software para ganarse la vida para decir: "Tenemos el poder de hacer que todo encaja juntos ahora, ¿por qué no usarlo? "

Pero yo estaba en una conferencia por internet el otro día escuchando a un compañero durante unos 60 minutos, lo que hace exactamente su caso. ¿Por qué debemos eliminar los silos de las grandes organizaciones, y hacer el esfuerzo para desarrollar modos de fusión de grandes datos en "mallas utilizables", los llamó. Fue un buen punto y que se prolongó durante 60 minutos. Y la primera pregunta que recibió de alguien en los mensajes de texto era "simple pregunta: ¿Por qué?" Y el presentador dijo: "¿Qué quieres decir, ¿por qué?" Y él dijo: "Muy bien, ¿no sabes que existen estos silos por una razón? Las empresas como la nuestra [creo que él estaba en la banca] tienen departamentos y estos departamentos tienen controles y políticas que impiden que la información sea visible a las personas en otros departamentos de la empresa ". Y se preguntó: "¿Por qué me hacen gastar millones de dólares rearchitecting mis datos para convertirse en toda una base, y luego gastar millones de dólares más la implementación de políticas y protecciones para volver a instituto de los controles que ya tengo?" Y el presentador estaba desconcertado; que no esperaba esa pregunta, y él nunca respondió.

Así que me pregunto si esa pregunta alguna vez ha recibido un disparo de su dirección, y alguna vez bateada fuera del parque?

Anjul Bhambhri, IBM: Lo que dijiste, estoy de acuerdo con eso por completo. Hay una razón que esto ha sucedido. Y no importa lo que hacemos; que no sólo puede obtener toda esta información en un solo lugar. Los datos se va a estar donde está en una empresa. Puede haber decisiones a nivel departamental que se hicieron aplicaciones, a nivel de departamento que se ejecutan en la parte superior de la misma. Y nadie le va a gustar [un tipo que entra diciendo] "Déjame llevar esto todos juntos." Es demasiado de una inversión que se ha hecho en los últimos años. En retrospectiva, siempre podemos decir que es la manera que las cosas deberían haber sido con arquitectura. Pero la realidad es que se trata de cómo se han architected cosas, y te encuentras con esto en casi todas las empresas.

IBM VP Anjul Bhambhri: Debe Big Data Alterar la empresa?


Si empiezan la ingestión de datos de estas fuentes, que tienen que ser conscientes del hecho de que podrían estar tratando con volúmenes muy grandes. Así que ellos no quieren que toda la infraestructura de TI se derrumbe porque no anticipar lo que el hardware que debe tener en su lugar.
Anjul Bhambhri, vicepresidente de Big Data, IBM

Mi respuesta y sugerencia - y hemos hecho realidad con los clientes - ha sido que, de salir de los datos en los que es. Usted no va a empezar a moverse que alrededor. Usted no va a romper esas aplicaciones. Usted no va a simplemente reescribir las aplicaciones ... sólo para resolver este problema. Realmente, la federación de datos y la integración de información es el camino a seguir. Los datos se va a residir donde está. IBM ha hecho un muy buen trabajo en términos de nuestra tecnología de federación y nuestra capacidad de integración de la información, donde somos capaces de federar las consultas, podemos sacar el conjunto adecuado de la información desde los repositorios adecuados donde se encuentra. Luego puede hacer, obviamente, se une a través de estas cosas para que podamos hacer las búsquedas de información en tal vez el almacén, y podemos correlacionarlo con información que puede venir de una aplicación totalmente diferente. Y todo esto se hace, preservando la privacidad y la seguridad, la accesibilidad, las políticas basadas en roles que pueden haber sido implementadas. No podemos pedirle a la gente a cambiar todo eso. No podemos tener departamentos apenas comienzan cambiarlo. Si hay algunos datos que no quieren otro departamento para ver, a continuación, que tiene que ser respetado.

Incluso en el espacio de datos grande, se puede imaginar que esto es una cuestión que se reduce mucho de las grandes empresas que han hecho grandes inversiones en estas tecnologías. Ellos no van a tener un repositorio de datos. Es todo un entorno heterogéneo, y que va a seguir siendo así. Eso no va a cambiar, ni esperamos que cambie.

También, usted realmente no quiere que cambie, ¿verdad? La gente ha construido esos repositorios y esas aplicaciones porque eran las mejores opciones en el momento para esa clase de aplicaciones. O pueden han comprado soluciones de vendedores como SAP, o podrían ser ERP o sistemas de CRM que han comprado a varios vendedores. Los que no todos pueden ser desechados. Si las empresas utilizaban aplicaciones de CRM, por ejemplo, para entender realmente los aspectos del cliente, ahora queremos que continúe utilizando eso, usted no deja de utilizar dicha aplicación. Pero es posible que necesite aumentar la información que se puede obtener a partir de una aplicación CRM con lo que ofrece tal vez los medios de comunicación social en torno al cliente, por lo que realmente puede conseguir más como una vista de 360 ​​del cliente. No abandones lo que tienes, pero integrar. Ser capaz de traer a estas nuevas fuentes de datos, y el nivel de los útiles [necesario] para poder, en ese único panel de control, a la piscina de la información de estas aplicaciones CRM [y] a partir de estas nuevas fuentes de datos que puede ser Facebook o Twitter o mensajes de texto - para correlacionar esta información y puede que muestran aspectos del cliente, donde, si sólo estabas buscando en la aplicación CRM, sería incompleta.

Realmente creo que la federación y la integración es el camino a seguir aquí, y no dictan que pueden mover los datos o estar en un único repositorio. La heterogeneidad es una realidad, y tenemos que aceptarlo y proporcionar la tecnología que realmente se aprovecha de que la heterogeneidad, y respetar las decisiones que los clientes han hecho.

De Scott Fulton: Usted cree que las herramientas emergentes que hemos hablado antes, que nos necesitamos los datos científicos para aprender efectivamente cómo utilizar, a ser herramientas que no cambiarán el fundamento subyacente de los datos, ya que actualmente tenemos, sino simplemente añadimos una capa de federación encima de eso?

Anjul Bhambhri: lo que está sucediendo detrás de las escenas - Para los científicos de datos, que en realidad sólo queremos que se centran en eso. Se necesita su experiencia con otras fuentes de datos que son importantes para la organización. Teniendo en cuenta su temática o experiencia en el campo, son los mejores para recomendar dónde más se necesita la información para ser extraída de. Y luego, por supuesto, el grupo de TI tiene que asegurarse de que los que pueden ser dictadas, trazado, en la plataforma de datos. No pueden decir: "Está bien, tenemos dos aplicaciones que se ejecutan en el mainframe y todos estos silos, pero no podemos traer a más fuentes de datos." Ellos, obviamente, tienen que facilitar eso.

Pero desde un punto de vista de los útiles, el científico de datos debe ser capaz de realmente - las herramientas tienen que ser tan fácil que ellos pueden decir: "Si yo quiero saber eso de cliente X", y si le pregunto, "Sólo tiran todos los datos disponibles en este cliente ", que podría ser la información procedente de la bodega, de la aplicación CRM, desde el sistema transaccional con la última serie de transacciones que el cliente ha tenido en el último día, el mes, lo que sea. Y si hay una manera de decir: "Está bien, ¿cuál es la última interacción que tuvimos con este cliente?" Tal vez el cliente llamado, tal vez él entró en nuestro sitio Web e hizo algunas cosas en línea. Podría ser simplemente, trozos aleatorios de información no relacionada sobre nuestros clientes, o podría ser agregada en torno al cliente. Pero ellos deben ser capaces de ver, visualizar estas cosas en la herramienta. Debido a que usted puede imaginar que, sólo texto al azar sobre este cliente también tiene que ser presentado correctamente, por lo que en base a las preguntas que se les pide, tal vez las cosas tienen que ser resaltado, anotado por lo que es visualmente muy claro para el científico de datos cómo la persona la exploración de estos datos, que no se pierda en algún aspecto importante de la misma.

Hacer que los datos más grande y más consumible

Anjul Bhambhri, vicepresidente de Big Data, IBM: Creo que las herramientas tienen que ser muy sofisticada, que nos quitan todo lo que tiene que ver con la tecnología subyacente, por lo que su federación sucede detrás de las escenas. ¿Cuántos depósitos se les preguntó a tirar esta información? ¿Cuáles eran las siete fuentes de datos diferentes que fueron traídos en? Todo eso tiene que ser algo completamente oculta.

Eso es realmente la dirección nos estamos moviendo en y para cualquier vendedor para ayudar realmente a nuestros clientes a abrazar lo que está pasando en esta era de Internet, y realmente entender los aspectos del negocio que se encuentran, creo que es muy importante que esto sucede. Hemos visto, la gente ha estado recogiendo datos de los sensores para siempre. Cada vez son más las cosas se están instrumentados, así que hay más datos de los sensores, pero no es como si no hubiera datos del sensor hace unos años. Pero simplemente no sabían cómo analizar estos datos rápidamente. No había herramientas disponibles para hacer eso. Así que ahora ... al menos estamos empezando a ver, y ponemos delante de esos clientes, aquí están las posibilidades, así es como se pueden analizar los datos. Si hay mucho ruido en los datos, podemos filtrar hacia fuera. Así que creo que eso es lo que va a hacer que los datos pasan al siguiente nivel; que va a ser todo consumabilidad.

IBM VP Anjul Bhambhri: Debe Big Data Alterar la empresa?


De Scott Fulton, ReadWriteWeb: Tan complicado como estas herramientas tendrán que ser, ¿es justo que solo proclamar hoy, ahora mismo, que tendrán que ser entregados como un servicio, como una aplicación basada en la nube, en lugar de como el software, ya que han llegado a definirlo desde la década de 1980?

Anjul Bhambhri: Yo diría tanto. Tiene sentido que algunas de estas capacidades para estar disponible como un servicio. Al igual que en Yelp, usted va leer los comentarios de los restaurantes, si había algo que usted quería saber sobre él - "¿Cómo está mi plan de XYZ se percibe en una geografía determinada" - Y había un servicio que podría proporcionar esa información, por debajo de ellos todavía estarían utilizando estas plataformas de datos grandes y capacidades, pero los consumidores sin duda mirar el valor del servicio así. Creo que ser analítica disponible como un servicio se va a aparecer más y más.

Si empiezan la ingestión de datos de estas fuentes, que tienen que ser conscientes del hecho de que podrían estar tratando con volúmenes muy grandes. Así que ellos no quieren que toda la infraestructura de TI se derrumbe porque no anticipar lo que el hardware que debe tener en su lugar.
Anjul Bhambhri, vicepresidente de Big Data, IBM

Estos podrían ser los servicios públicos. Podría haber servicios a nivel departamental o nubes privadas, como estamos viendo emerger. En lugar de decir: "He aquí todos los datos", se puede decir, "¿Cuáles son los tipos de preguntas que usted necesita hacer? ¿Qué información que necesita, y vamos a establecer que como un servicio." Pueden entonces todavía mantener el control de lo que quieren mantener el control de. Dentro de las empresas, siendo capaz de proporcionar parte de esta información como un servicio, por debajo de ellos todavía pueden estar utilizando la gran clase de datos de tecnologías, pero externamente a los consumidores dentro de la empresa, que estará disponible como un servicio. Cualquiera que quiere implementar esto como un servicio, alguien tiene que ser el uso de estas herramientas y estas tecnologías para construir esos servicios.

De Scott Fulton: Más temprano, que caracteriza el papel del científico de datos y se distinguió que desde el rol del gerente de TI. Usted ha mencionado que el científico de datos tiene que ser alguien centrado en el significado de cómo los datos se relaciona con los demás, y dar las instrucciones al administrador de TI que se procesan los datos y mantener el almacén. Supongo que, por esa caracterización, quieres decir intencionalmente para distinguir este científico de datos como alguien que está fuera del departamento de TI, ¿me equivoco?

Anjul Bhambhri: Ciertamente, en la mayor parte de los grandes clientes empresariales, eso es lo que vemos. Pero depende. Si se trata de una configuración más pequeña, pude ver esos papeles conseguir fusionaron. Pero sí, en su mayor parte, me gustaría hacer esa distinción. El científico de datos es alguien que realmente observa y descubre los datos, y que está muy centrado en el aspecto de datos, y lo que los datos les está diciendo. Y a continuación, el departamento de TI es la construcción de la infraestructura para asegurarse de que la plataforma de datos, incluso si tienen cinco almacenes, no se limita sólo a los datos estructurados - que puedan traer a sus orígenes de datos ideales, y están construyendo una infraestructura que es escalable, que pueden manejar estos grandes volúmenes de datos que podrían ser entrando. Si empiezan la ingestión de datos de estas fuentes, que tienen que ser conscientes del hecho de que podrían estar tratando con volúmenes muy grandes. Así que ellos no quieren que toda la infraestructura de TI se derrumbe porque no anticipar lo que el hardware que debe tener en su lugar. Tienen que pensar en todos los que la infraestructura, en las TI. Considerando que el científico de datos no debería tener que preocuparse por eso, ¿verdad? Su capacidad de la base y el enfoque debe ser realmente en espigando que la información y el valor que se puede derivar de ella.

Sí, en su mayor parte, yo diría que hay una separación. Pero en configuraciones con menos capacidad, es posible que ellos no tienen el lujo de hacer eso. La gente tiene que desempeñar múltiples funciones y llevar varios sombreros.

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