Přeskočit na obsah

RDBMS spravuje sdílená master data, případně jiné statické datasety. Někteří vizionáři mluví dokonce o plně digitálních členech v představenstvech a středním managementu společností plně nahrazujících sofistikovanou práci živých lidí.

Sdílet Email Kindle Twitter LinkedIn Sdílet Nové generace našich procesů už nevystačí s technologiemi a daty, jež bohatě dostačovaly předchozím generacím.

Efektivnější procesy schvalování pomocí týmové práce v reálném čase - Podpora Office

Proto je potřeba v maximální možné míře používat moderní technologie, které pracují se správnými daty, jež jsou navíc dostupná včas, tedy ne zítra nebo za týden nebo vůbec nikdy. Využijte nové technologie a vysoký výpočetní výkon Rozhodování v reálném čase je postavené na technické formalizaci a automatizaci řešení konkrétního problému. Toto řešení se musí chovat deterministicky, být výkonné, spolehlivé, škálovatelné, prostě mít všechny silné stránky a žádné slabiny.

Jak zvysit clena v realnem case

Jen takové řešení lze využít v celé řadě úloh — od drobných zlepšení na úrovni dílčí interakce se zákazníkem v rámci digitálních kanálů přes různé typy kontrolních mechanismů zajišťujících bezpečnost až po komplexní řízení kritických obchodních procesů bez nutnosti doteku lidské ruky.

Ještě Jak zvysit clena v realnem case pár lety to nebylo technicky možné, ale nové technologie a rostou­cí výpočetní výkon to dnes již umožňují. Někteří vizionáři mluví dokonce o plně digitálních členech v představenstvech a středním managementu společností plně nahrazujících sofistikovanou práci živých lidí.

Solution for Press and Joining Applications Uses Real-Time Production Data To Improve Quality

Fantazii a inovacím se meze nekladou. Na druhou stranu lidská mysl obecně přeceňuje potenciál technologií v krátkodobém horizontu, a naopak ho podceňuje v dlouhodobém horizontu. Logická architektura platformy pro rozhodování v reálném čase klikněte na obrázek pro zvětšení Rychlost jen pro rychlost nestačí, nastavte KPIs Pokud budeme uvažovat o vytvoření řešení pro rozhodování v reálném čase, co k Jak zvysit clena v realnem case budeme potřebovat?

Primárně nějakou praktickou úlohu, u které znamená rychlé rozhodování zásadní konkurenční výhodu, nebo ještě lépe přímo zisk.

Microsoft Teams

Rychlé rozhodování pro rychlé rozhodování není samo o sobě úplně nejlepší nápad, protože s ohledem na poměrně vysoké náklady řešení se nikdy nezaplatí. Na finanční aspekty v tomto typu úloh nesmíme nikdy zapomínat.

Zvolené použití by vždy mělo mít stanovená jasně měřitelná finanční a nefinanční KPIs Key Performance Indicators — klíčové ukazatele výkonnosti. Začněte byznysem, pak přejděte k technologiím Co bychom rozhodně neměli nikdy dělat, je začít stavět rozhodovací řešení od technologií a pak teprve dohledávat vhodnou úlohu. Bohužel s tímto postupem se poměrně často setkáváme v praxi.

Technologie vhodné pro rozhodování v reálném čase jsou skvělé a úžasné.

5 tipů pro zvýšení produktivity při práci z domova

Jsou snem každého technického fanouška, který se aspoň trochu zabývá daty. Ale přístup snažící se na prvním místě o technologickou dokonalost vede ve většině případů paradoxně ke vzniku problematických řešení z pohledu byznysu, u kterých náklady převyšují jakékoliv tržby.

Po nadefinování řešené úlohy nebo úloh můžeme začít řešit samotnou architekturu. V architektuře bychom neměli podcenit žádnou z jejích složek. Rozhodování v reálném čase musí být založené na datech a příslušných rozhodovacích algoritmech.

Jak zvysit clena v realnem case

Data a práce s nimi se v případě rozhodování v reálném čase podobají řece: data někde vznikají prameníněkudy musejí protékat, někde se hromadí, někde se používají pijí, zalévají, roztáčejí turbínydata někde zanikají. A hlavně: tento typ datového toku nelze — stejně jako řeku — zastavit a počkat na jindy, až budou lepší nebo jiné podmínky.

Rozhodovací algoritmy fungují u těchto datových toků analogicky jako stavidla, která umožňují nejen optimalizovat tok, ale také přeměňovat sílu vodního toku v něco přínosného. Čtyři vrstvy pro rozhodování v reálném čase Z technologické perspektivy je rozhodování v reálném čase rozděleno do několika vrstev.

Získávání dat První oblastí je získávání a příjem dat z datových zdrojů. Jako zdroje dat mohou sloužit relační databáze, datové Jak zvysit vytrvalost clenu, soubory, datové replikace, různé typy signálů z IoT zařízení atd.

V případě použití nestrukturovaných dat je nutné v maximální možné míře využít edge computing, který zredukuje a připraví data pro využití v rámci rozhodovacího řešení.

SYNCHRO Field | Prostředí pro správu mobilního stavebnictví

Největším rizikem této vrstvy jsou legacy systémy, které lze mnohdy jen velmi obtížně integrovat a kontinuálně z nich získávat data. Transformace dat Druhá vrstva by měla zajistit transformaci dat.

Jak zvysit clena v realnem case

Podporovat různé frekvence jejich zpracování od real-time v podobě Data Pipeline přes microbatch až po klasické dávkové zpracování, aby proces byl efektivní, rychlý a spolehlivý. Datové transformace by měly obsluhovat a plnit všechna datová úložiště bez ohledu na to, zda jde o databáze, nebo datové streamy. Rozhodně by ale datové transformace neměly násilně přerušovat spojitost datového toku.

Příkladem nežádoucího přerušení je příchod zprávy z datového streamu, její transformování do databázových struktur a následné generování prakticky totožné nové zprávy na základě změny databázové struktury. Jak to tedy dělat lépe?

Beyond Good \u0026 Evil 2 - 2008 Announcement Trailer

Zprávy by měly být uložené v co nejsurovější podobě, obohacené statickými daty lze tak učinit dynamicky a následně přímo zpracované. V případě komplexnější logiky s více zprávami je možné využít starší a ověřené technologie pro complex event processing nebo odpovídající funkčnosti novějšího stream processingu.

Synology Office

Největším rizikem této oblasti je zahlcení transformační vrstvy velkými objemy dat, jež vznikají nárazově, např. Z důvodu těchto špiček je nutné implementovat pro stejnou transformační logiku více optimalizovaných technických transformací a dynamicky je podle potřeby přepínat. Pro zajištění konzistence technických transformací je vhodné použít řešení typu Metadata Drive Development, s nímž lze — pomocí metadat logické transformace a soustavy optimalizovaných šablon technických transformací snadno a rychle dosáhnout požadovaného výsledku.

Datové úložiště Předposlední vrstvou je datové úložiště. Současná generace ODS prošla velmi dlouhou evolucí včetně určitého posunu role v architektuře, takže se dnes často označují novějšími názvy jako data hub nebo digital integration hub. Datové úložiště by mělo mít charakter databáze, a to jak pro statická data v podobě relačních struktur primárně obsahující master data, případně dokumenty, tak pro dynamická data v podobě front zpráv.

RDBMS spravuje sdílená master data, případně jiné statické datasety. Streamingová platforma obsluhuje samotný datový tok i jeho integraci. Distribuční vrstva Poslední je distribuční vrstva, která se primárně řeší pomocí API.

Datová API umožňuje využívat jednotná integrovaná data i mimo kontext rozhodování.

Jak zvysit clena v realnem case

API pro rozhodování tvoří obálky pro modely vytvořené pomocí strojového učení machine learningu a umělé inteligence artificial intelligence.

Učení těchto modelů se opírá o datové úložiště a vývoj modelů zcela přesahuje rozsah tohoto článku.

Jak zvysit clena v realnem case

Do distribuční vrstvy spadá také operativní reporting zaměřený na rozhodování. I rozhodování v reálném čase vyžaduje integrace a governance Samozřejmě nesmíme zapomenout, že každé řešení pro rozhodování v reálném čase je nutné integrovat pro procesní a technické roviny firmy. Data musejí do řešení vstupovat, řešení musejí poskytovat datové a rozhodovací služby a hlavně musejí dělat správná rozhodnutí.

Zapomenout nesmíme ani definování odpovídající governance celého řešení.

Efektivnější procesy schvalování pomocí týmové práce v reálném čase

Dva pilíře zajistí úspěch projektů Rozhodování v reálném čase je v informačním managementu výzvou. Budování tohoto typu řešení má podle našich zkušeností dva základní pilíře: datovou platformu s podporou pro datové strea­my a distribuční vrstvu podporující rozhodování. Pouze při úspěšné implementaci obou lze dosáhnout požadovaných výsledků a opravdu se kvalifikovaně a automatizovaně rozhodovat v reálném čase.

Autor je senior data architect ve společnosti Adastra.

Jak zvysit clena v realnem case

Zajímají vás informační technologie a chcete získat nadhled? Odebírejte náš Newsletter, který posíláme zpravidla dvakrát do měsíce a který obsahuje výběr unikátních článků nejen našich autorů, ale také ze sítě mezinárodního vydavatelství IDG.