Метка: менеджмент

Цифровая корпорация 21-го века: что такое Data-Driven Company

Анна Вичугова
Data-Driven Company, Agile, DevOps, бизнес-процессы, управление, менеджмент, администрирование, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, Big Data, Большие данные

В результате цифровой трансформации «традиционного предприятия» должна получиться идеальная организация, работающая на основе данных, в т.ч. больших (Big Data). Сегодня мы поговорим, что такое Data—Driven Company, чем она отличается и как ей стать: читайте в нашей статье, какие инструменты Big Data, методы Agile и инженерные подходы системного анализа применяются для «тотальной цифровизации», повышения эффективности труда и использования данных. Что такое Data—Driven Company (DDC) Data—Driven Company – это предприятие, гибкое управляемое данными – дата-ориентированная Agile-компания, бизнес-процессы и организационная структура которой построены на основе сквозной интеграции информационных потоков и их непрерывной, в т.ч. прогнозной предиктивной, аналитике. При этом цепочка создания ценности (основного продукта) выглядит следующим образом [1]: большие данные о рабочих процессах и продуктах, текущем и прогнозном состояниях внешней среды, настоящих и Далее …

NoOps: DevOps умер, да здравствует девопс! Новый Agile в облаках

Анна Вичугова
NoOps, Agile, DevOps, бизнес-процессы, управление, менеджмент, администрирование

Продолжая тему развития Agile, сегодня мы расскажем о новом видении DevOps, предполагающем полный отказ от девопс-инженеров при сохранении всех принципов этого похода. Читайте в нашей статье, что такое NoOps и как эта концепция реализуется в мире Big Data. 5 разных мнений о DevOps Хотя термину «DevOps» уже исполнилось более 10 лет, а самому понятию – и того больше, до сих пор существует 5 совершенно разных точек зрения на счет практического использования этого подхода: DevOps – это стильно, модно, молодежно и нужно срочно внедрять, даже если в нем пока нет большой потребности или не позволяют возможности. Как поступать в таком случае, мы рассказывали в этой статье. DevOps – это просто раскрученный маркетинговый ход, всю работу дорогостоящего DevOps-инженера может сделать «продвинутый» системный Далее …

Чем DevOps-инженер отличается от администратора Big Data и сисадмина

Анна Вичугова
Agile, DevOps, бизнес-процессы, управление, менеджмент, администрирование

Несмотря на почти 20-летнюю историю термина «DevOps», даже в ИТ-среде до сих пор есть мнение, что все рабочие задачи этого девопс-инженера может выполнить рядовой системный администратор. Почему это не так и как обстоят дела с администрированием Big Data систем, читайте в нашей сегодняшней статье. Критерии и источники данных для сравнения Проанализировав описание вакансий на популярных рекрутинговых площадках (HeadHunter, Мой круг), мы составили список наиболее востребованных технологий для сисадмина, администратора Big Data и DevOps-инженера и отобрали следующие критерии сравнения этих специалистов: Главная цель и основные рабочие задачи; Время ключевые факторы возникновения профессии; Объекты работы; Необходимые компетенции (средства, инструменты и техники); Взаимодействие с другими участниками процессов разработки и эксплуатации ИТ; Заработная плата. По результатам этого сравнения сделаны выводы о наиболее часто встречающейся Далее …

Как измерить эксплуатационную надежность Big Data и зачем это нужно

Анна Вичугова
SLA, SLI, SLO, RPO, RTO

Рассматривая облачные сервисы для Big Data проектов, мы уже говорили про SLA (Service Level Agreement, соглашение об уровне предоставления услуг) и упоминали показатели измерения эксплуатационной надежности в материале про эволюцию Agile-подходов. Читайте в нашей сегодняшней статье, как эти SRE-метрики помогают DevOps-инженерам и администраторам обосновать экономическую необходимость затрат на средства дополнительной защиты Big Data систем от сбоев и когда такие инвестиции выгодны бизнесу. Зачем SLA мерит доступность Big Data системы и как это связано с SRE, DevOps и клиентами Как правило, для Big Data характерна высокая или постоянная доступность, а также непрерывный режим работы – это значит, что система защищена, а также легко, быстро с использованием автоматизированных средств восстанавливается от небольших простоев [1]. Именно доступность считается главным показателем качества. Поэтому большинство облачных провайдеров Далее …

Большая надежность для Big Data: эволюция Agile – SRE после DevOps

Анна Вичугова
Agile, DevOps, бизнес-процессы, управление, менеджмент, администрирование, SRE

Большие данные требуют огромной гибкости и большой надежности – сегодня мы расскажем, что кто обеспечивает бесперебойную работу Google и других ИТ-гигантов и что нас ждет после DevOps. Читайте в нашей новой статье, как развиваются Agile-подходы к организации процессов разработки и эксплуатации Big Data систем и сколько это стоит. Что такое SRE и зачем это нужно Big Data Big Data системы функционируют в условиях повышенной нагрузки: постоянно увеличивающиеся потоки данных из множества разных источников хранятся и обрабатываются на распределенных серверах одного или нескольких кластеров. Благодаря механизму репликации, который поддерживает наиболее распространенная файловая система больших данных, HDFS, выход некоторых узлов из строя в большинстве случаев не приведет к полной потере информации. Однако, даже временный отказ или замедление работы приложения может быть катастрофичным Далее …

Почему вам не нужен DevOps и как его внедрить, если очень хочется

Анна Вичугова
Agile, DevOps, бизнес-процессы, управление, менеджмент, администрирование

При всех достоинствах DevOps, этот, особенно популярный сейчас, подход к организации процессов разработки и эксплуатации ПО, не лишен недостатков. Сегодня мы поговорим о том, когда лучше обойтись без девопс и как его внедрить, если он не очень подходит, а очень хочется. Также расскажем, почему DevOps – не панацея и какие проблемы поджидают вас после его внедрения. Когда не нужен девопс На первый взгляд может показаться, что безбарьерная организация процессов разработки и эксплуатации приложений подходит любой ИТ-компании. Однако, это не совсем так. Прежде всего, считается, что малый бизнес и стартапы могут вполне обойтись без DevOps, т.к. тестирование, развертывание и поддержку небольших проектов можно выполнять и вручную, без использования сложных инструментов автоматизации (а также дорогих специалистов, которые умеют с ними работать). Кроме Далее …

Who is who в Agile-команде Big Data: разбор ролей Data Professional’ов

Анна Вичугова
Большие данные, Big Data, Agile, DevOps, администрирование, DataOps, цифровизация, цифровая трансформация, бизнес-процессы, менеджмент, управление проектами

Ранее мы уже писали про DataOps- и DevOps-инженеров, а также про администраторов больших данных. Продолжая тему гибкого управления проектами (Agile) для повышения эффективности и ускорения бизнес-процессов, сегодня поговорим о том, какие еще специалисты нужны для успешного Big Data проекта. Профильные категории и процессы Big Data проекта Независимо от конечной цели и особенностей реализации, в команде любого проекта по большим данным выполняются все процессы по стандарту CRISP-DM, от формирования бизнес-требований до внедрения программного решения на основе разработанных аналитических моделей, в т.ч. с использованием машинного обучения (Machine Learning). Сгруппировав этапы разработки ПО со стадиями CRISP-DM, можно выделить 4 профильных категории Big Data проекта, в которых задействованы различные специалисты: Бизнес, куда входят специалисты предметной области (эксперты, потенциальные пользователи), посредники между проблемами и техническими Далее …