Fyra fördelar med automatisk datadriven leverans

Vilka fördelar kan organisationer förvänta sig av ett automatiserat och datadrivet tillvägagångssätt? Få svaret här.

För att kunna reagera snabbt vid förändringar på marknaden och öka produktiviteten måste företag dra nytta av data på nya sätt.

Chris Swan, vice ordförande och teknisk chef för Global Delivery-organisationen vid DXC Technology, talar om att tillämpa analyser, lean-processer och automatisering för effektiva arbetssätt.

Varför behöver så många organisationer som genomför en digital transformation ytterligare hjälp?

En fråga som dyker upp om och om igen är nätverksanslutningar – och deras säkerhet. Dessutom behöver organisationer i allmänhet hitta ett sätt att ansluta sin molnmiljö till den befintliga miljön.

De har flera alternativ, men samtliga innebär att organisationen måste kompromissa med kostnader, prestanda och säkerhet. Detta leder till en modell med delat ansvar, där IT-direktörer (CIO:er) i praktiken låter en tjänsteleverantör överta en del av företagets risker.

Så tjänsteleverantören tar på sig en del av risken och hjälper samtidigt organisationen att bli mer produktiv, stämmer det?

Ja. Vi kan till exempel samla in, behandla och lagra mycket större datauppsättningar än vi har gjort tidigare, men till en betydligt lägre kostnad.

Nu bearbetar vi huvudsakligen data i flöden som finns utanför de traditionella hanteringssystemen för relationsdatabaser (RDBMS – Relational Database Management Systems).

Dessutom lagrar vi data i objektlager, som är betydligt billigare än att placera dem i ett hanteringssystem för relationsdatabaser. Sedan använder vi objektlagren för att träna upp maskininlärningen.

Vi kan även använda dem för att göra sökningar som vi glömde att göra från början. De är optimerade för ett helt annat tillvägagångssätt.

Ett hanteringssystem för relationsdatabaser är mycket bra på att hantera sökningar, medan objektlager är optimerade för låga lagringskostnader. Det är ett mycket billigt sätt att lagra stora mängder data på, och inriktningen är annorlunda.

Vi förväntar oss inte att göra många sökningar i objektlagren, eftersom vi redan utvunnit värdet från informationen på dess väg till objektlagret under våra databehandlingsflöden.

Kan automatisering också bidra?

Ja, och det har att göra med DXC Bionix™, som är vår metod för att förbättra effektiviteten i arbetssätten genom analyser, lean-metoder och automatisering.

Platform DXC™, som ligger till grund för Bionix, används för att optimera leveransen av våra hanterade tjänster och är integrerat i nästa generation av produkter.

När kunderna köper dessa produkter av oss får de Platform DXC och Bionix inbyggt i sina produkter. Vi använder uttrycket “powered by Bionix”.

Det innebär att det här analysbaserade tillvägagångssättet och de optimeringar vi genomför med hjälp av det, finns inbakade redan från början i stället för att införas senare.

DXC använder själva dessa tjänster, så vi vet hur de fungerar och de har drivit på förändringen av vår egen kultur.

Vi fick byta arbetssätt från en vattenfallsmodell till en agil modell, från en projektcentrerad metod till en produktcentrerad metod, från ITIL-mekanismer (Information Technology Infrastructure Library) för leveranser till ITIL-kompatibla mekanismer genom DevOps-pipelines.

Vilka fördelar kan organisationer förvänta sig av ett automatiserat och datadrivet tillvägagångssätt?

Vi fokuserar på fyra viktiga mätvärden:

  • Ledtid: Hur lång tid det tar från en kundbegäran till att den behandlas. Vi vill leverera system som i hög grad minskar ledtiderna.
  • Införandefrekvens: Hur ofta vi kan genomföra en förändring i miljön. Vissa CIO:er skulle gärna gå från två till fyra gånger om året till varje vecka. Men i många fall försöker vi faktiskt genomföra implementeringar dagligen, eller till och med varje timme.
  • Medeltid för återställning: Hur lång tid det tar innan systemet återhämtat sig efter ett fel. Du måste räkna med att det kommer att inträffa fel. Då vill du minimera den tid det tar att få igång systemet igen när dessa fel väl inträffar.
  • Procent fel vid förändringar: Hur ofta händer det att en ändring som vi inför inte fungerar, så att vi måste ta tillbaka den och fortsätta med den miljö vi hade tidigare? Vårt mål är att varje förändring ska vara lyckad. Detta är därför ett värde som representerar kvaliteten i våra processer.

Sammantaget vill företagen ha en ständig transformation. DevOps ger dem ständigt lärande genom att experimentera. Varje gång vi levererar något nytt i miljön, har vi möjlighet att lära oss om det passar eller inte. Sedan kan produkten utvecklas i sin miljö.

I slutänden är det så vi stöttar en ständig transformation: med IT-system från infrastruktur och hela vägen upp till applikationer som ständigt anpassas till miljön och dess förändringar.

Läs mer: Dansand konsoliderade med automatisering

Läs mer: Är du osäker på automatisering? Då behöver du ett processutvecklingsverktyg

Säg din mening

*