การตรวจสุขภาพ: รักษาสุขภาพองค์กรที่สอง

โดย Techopedia Staff วันที่ 29 มีนาคม 2017

Takeaway: Host Eric Kavanagh พูดคุยเกี่ยวกับข่าวกรองธุรกิจกับ Dr. Robin Bloor และ Stan Geiger ของ IDERA

คุณยังไม่ได้เข้าสู่ระบบโปรดเข้าสู่ระบบหรือลงทะเบียนเพื่อดูวิดีโอ

Eric Kavanagh: ท่านสุภาพบุรุษและสุภาพสตรียินดีต้อนรับกลับมาอีกครั้งมันเป็นวันพุธเวลา 4:00 น. ตะวันออกและในช่วงสองสามปีที่ผ่านมานั่นหมายความว่าถึงเวลาสำหรับเทคโนโลยีสุดฮอตแล้วใช่แล้ว ฉันชื่อ Eric Kavanagh ฉันจะเป็นเจ้าภาพในการแสดงของคุณในวันนี้ ฉันชอบหัวข้อนี้:“ การตรวจสุขภาพ: การดูแลรักษา Enterprise BI ที่มีสุขภาพดี” นั่นคือสิ่งที่เราจะพูดถึงในวันนี้ มีจุดที่เกี่ยวกับคุณอย่างแท้จริง

ดังนั้นปีนี้มันร้อน - Hot Technologies ได้รับการออกแบบมาเพื่อกำหนดเทคโนโลยีเฉพาะและคุณสามารถจินตนาการได้ว่าในโลกของซอฟต์แวร์องค์กรมีผู้ขายมากมายและผู้ขายจำนวนมากที่ขายผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ทุกชนิดและเกิดอะไรขึ้น buzzwords เหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งที่ทำให้การใช้งานง่ายขึ้นและทำให้ผู้ค้าหลาย ๆ รายต่างให้สิ่งที่แตกต่างออกไป ดังนั้นจุดประสงค์ของการแสดงครั้งนี้ก็เพื่อช่วยเพื่อนผู้ขายของเราและช่วยให้ผู้ชมของเราสามารถระบุและห่อหุ้มหัวของเราเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่เฉพาะเจาะจงจริงๆและอะไรที่คำเหล่านี้ทั้งหมดหมายถึงเมื่อคุณลงมือทองเหลือง

ดังนั้นฉันจะยืนเป็นหนึ่งในนักวิเคราะห์ในวันนี้เรายังมีดร. โรบินบลอร์ในบรรทัดและ Stan Geiger จาก IDERA เรามาพูดกันอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับความสำคัญของระบบธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์โดยทั่วไป นี่เป็นแผนผังการตัดสินใจขั้นพื้นฐานถ้าคุณต้องการหรือแผนภูมิการพูดคุยเกี่ยวกับวิธีที่คุณทำงานผ่านประเด็นต่าง ๆ ใน บริษัท ของคุณมีการพูดคุยเกี่ยวกับหัวข้อต่าง ๆ วางข้อเสนอไว้ด้วยกันแล้วคุณจะรู้ว่าคนอื่นคิดอย่างไร พวกเขาเห็นด้วยไหม พวกเขาไม่เห็นด้วยหรือไม่ ฉันทามติคืออะไรถ้าคุณมีและคุณทำงานผ่านกระบวนการนั้นอย่างไร

เห็นได้ชัดว่าทั้งหมดนี้เป็นเรื่องธรรมดามาก แต่เป็นสิ่งเตือนความจำที่ดีเกี่ยวกับกระบวนการที่เราเสนอแนวคิดใน บริษัท ทำการตัดสินใจของเราและจากนั้นก้าวไปข้างหน้า และบรรทัดล่างคือข้อมูลที่จำเป็นสำหรับแต่ละองค์ประกอบเหล่านั้น นั่นยิ่งเป็นความจริงมากขึ้นทุกวันนี้ในโลกแห่งข้อมูลขนาดใหญ่เพราะแน่นอนว่าข้อมูลขนาดใหญ่ก็เหมือนเครื่องมือความจริงยักษ์ตัวนี้ออกมา ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นจริง มันเป็นตัวแทนของผู้ที่อยู่ที่ไหนสิ่งที่พวกเขากำลังทำสิ่งที่พวกเขากำลังซื้อสิ่งที่สื่อสังคมของพวกเขาจัดการคือ tweeting เช่น แน่นอนว่าทุกสิ่งนั้นสามารถถูกแฮ็กได้ - คุณต้องระวังสิ่งนั้น แต่ประเด็นคือข้อมูลนั้นเป็นสถาปัตยกรรมอ้างอิงหากคุณต้องการเพื่อความเป็นจริง

ดังนั้นคุณต้องการข้อมูลทุกขั้นตอนในกระบวนการตัดสินใจ ตอนนี้ฉันทามติเป็นสิ่งสำคัญ หากคุณต้องการผู้ใช้ที่มีความสุขบางครั้งเจ้านายอาจต้องต่อต้านสิ่งที่ทุกคนต้องการ เราเพิ่งพูดถึงสตีฟจ็อบส์ก่อนที่เว็บคาสต์นี้จะเริ่มต้นและเขาก็มีชื่อเสียงในเรื่องแบบนั้น เขามีคำพูดที่โด่งดังซึ่งเขาแนะนำว่าผู้คนจะกลบเสียงที่ได้ยินไปรอบ ๆ แล้วก็ยึดติดกับวิสัยทัศน์ของพวกเขาหากพวกเขารู้ว่าสิ่งที่พวกเขาทำถูกต้อง ดังนั้นคุณไม่จำเป็นต้องได้รับฉันทามติเสมอไป แต่โดยปกติแล้วมันเป็นความคิดที่ดีทีเดียว แต่จุดประสงค์ทั่วไปของสไลด์นี้และคำอธิบายนี้คือการผลักดันความสำคัญที่เราต้องการในการตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลไม่ใช่แค่สัญชาตญาณถึงแม้ว่าลำไส้จะดีมากที่ช่วยให้คุณรู้ว่าคุณต้องการไปที่ไหนแล้ว คุณต้องการตรวจสอบความถูกต้องนั้นหรือทำให้เป็นโมฆะด้วยข้อมูลของคุณ และฉันจะบอกว่าอย่ากลัวที่จะมองย้อนกลับไปในนั้นเหมือนเครื่องหมายเล็ก ๆ ที่ดีหรือเตือนว่าเมื่อคุณมองย้อนกลับไปในโอกาสที่อย่างน้อยคุณก็จะได้กรอบอ้างอิงและเข้าใจว่าคุณอยู่ที่ไหน มาจากและซื่อสัตย์เกี่ยวกับข้อผิดพลาดที่คุณทำ เราทุกคนทำผิดพลาดมันเกิดขึ้น

ดังนั้นหากคุณมีปัญหาด้านประสิทธิภาพในระบบข่าวกรองธุรกิจของคุณมีการแสดงออกที่“ ความอดทนคือคุณธรรม” ไม่ใช่ในโลกของไอทีฉันสามารถบอกคุณได้ในตอนนี้ หากผู้ใช้รอเป็นเวลานานสำหรับการค้นหาของพวกเขาที่จะกลับมาหรือพวกเขาไม่ได้รับรายงานของพวกเขาที่ทำลายความไว้วางใจและเมื่อความไว้วางใจหายไปมันเป็นเรื่องยากมากที่จะได้รับกลับมา ดังนั้นฉันจึงใส่สายตรงนี้ - ประมาณ 40 วินาทีวันนี้ก็เหมือน 40 นาทีในหลายกรณี - ถ้าการค้นหาใช้เวลา 40 วินาทีผู้คนลืมสิ่งที่พวกเขาพูดถึงสิ่งที่พวกเขาถาม ของข้อมูล แค่คิดในการสนทนาถ้าคุณถามใครสักคนสมมติว่าเจ้านายของคุณคุณพูดว่า“ เฮ้ฉันอยากรู้ว่าทำไมเราถึงลงเส้นทางนี้” และคุณต้องรอ 40 วินาทีในการสนทนา เพื่อรับคำตอบ? คุณจะเดินออกจากห้อง! คุณคิดว่าเจ้านายของคุณเสียสติไปแล้ว ดังนั้นเวลาแฝงที่เรามีในระบบข้อมูลบางอย่างเมื่อมีปัญหาด้านประสิทธิภาพนั่นคือการตัดทอนกระบวนการวิเคราะห์กระแสการวิเคราะห์หรือในขณะที่บางคนเรียกมันว่าการสนทนาที่คุณมีกับข้อมูลของคุณ คุณต้องเร่งความเร็วในระบบเหล่านี้ไม่ว่าคุณจะต้องทำอะไรให้เสร็จและเราจะพูดถึงเรื่องนี้ในวันนี้นั่นคือสิ่งที่คุณต้องทำเพราะถ้าไม่มีความคิดที่ไหลลื่น สร้างความเสียหายต่อกระบวนการทั้งหมดของการวิเคราะห์จริงๆ ดังนั้นและอีกครั้งฉันโยนความคิดเห็นนี้ออก: ขาดความไว้วางใจเป็นนักฆ่าเงียบ ผู้คนจะไม่ยกมือของพวกเขามากเกินไปหากพวกเขาไม่เชื่อใจคุณ แต่พวกเขาจะมองคุณในด้านข้างและสงสัยว่าเกิดอะไรขึ้น และเมื่อความไว้วางใจนั้นหายไปคุณจะมีเวลามากยากมากในการเรียกคืน

ดังนั้นปัญญาประดิษฐ์เราก็คอยฟังเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรและ AI และ“ โอ้นั่นจะไม่แก้ปัญหาทั้งหมดเหรอ?” โรบินกับฉันได้ยินมาหลายปีแล้วเกี่ยวกับฐานข้อมูลที่ปรับแต่งเองและสิ่งที่สนุกทั้งหมดนี้ - มีบางอย่างเกิดขึ้น แต่เพียงแค่ถามคำถามตัวเอง: Siri ทำให้มันเหมาะกับคุณบ่อยแค่ไหน? Siri ผุดขึ้นมาโดยบังเอิญบ่อยครั้งเพียงใด“ ฉันขอโทษฉันไม่เข้าใจ” นั่นเป็นเพราะฉันไม่ได้ถามอะไรคุณเลย ฉันเพิ่งกดปุ่ม darned โดยไม่ตั้งใจ ดังนั้นยังมีข้อบกพร่องมากมายและทางด้านซ้ายมือนั่นคือชิป ASIC จาก Apple Newton - จำได้ไหมว่าลูกสุนัขตัวนั้นเมื่อหลายปีก่อน? นั่นเป็นหนึ่งในอุปกรณ์อัจฉริยะตัวแรกและมันก็นานมาแล้วเหมือนในช่วงต้นยุค 90 หรือกลางยุค 90 ที่ฉันอยากจะพูด นิวตันออกมาและมันก็ไม่ดีมาก แต่มันมีวิสัยทัศน์ พวกเขารู้ว่ากำลังจะไปที่ไหน แต่ถึงตอนนี้ด้วย iPhone AI และการเรียนรู้ของเครื่องนี่เป็นแนวคิดที่เข้าใจผิดอย่างกว้างขวาง

และแน่นอนเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องมันมีประโยชน์มากและสามารถนำไปใช้จริงในบางสภาพแวดล้อมเหล่านี้ที่คุณพยายามเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นกับสถาปัตยกรรมข้อมูลที่ซับซ้อนของคุณซึ่งเป็นสิ่งที่ผิดพลาด การเรียนรู้ของเครื่องนั้นมีค่ามากในบริบทนั้น แต่ถ้านำไปใช้ในทางที่รุนแรงมากเท่านั้น ในความเป็นจริงเหตุการณ์ใหญ่ในแคลิฟอร์เนียหนึ่งในผู้จัดจำหน่ายใหญ่ของ Hadoop Cloudera มียอดนักวิเคราะห์ของพวกเขาและฉันได้พูดคุยกับเจ้าหน้าที่กลยุทธ์หัวหน้าของพวกเขาและกล่าวว่า“ คุณรู้ไหมฉันดูเหมือนว่า การเรียนรู้ด้วยเครื่องจริงๆแค่ทำสองสิ่ง: แบ่งกลุ่มและกลั่นกรอง” ความหมายมันจะให้เซ็กเมนต์ต่าง ๆ หรือกลุ่มของกิจกรรมรวมถึงความผิดปกติซึ่งจะเป็นเซ็กเมนต์ และช่วยปรับแต่งการตัดสินใจบางอย่าง ตัวอย่างคลาสสิกที่คุณได้ยินเกี่ยวกับมนุษย์ในภาพนี้เป็นตัวอย่าง นั่นเป็นสิ่งที่การเรียนรู้ของเครื่องทำได้และมีประโยชน์ในบริบทบางอย่างเมื่อคุณพูดถึงการแก้ปัญหาเพราะคุณสามารถมองหารูปแบบพฤติกรรมในการใช้งาน CPU การใช้หน่วยความจำความเร็วของดิสก์และสิ่งที่ดิสก์กำลังทำอยู่ และทุกสิ่งที่สนุกสนาน ดังนั้นมันจึงมีประโยชน์ แต่จริงๆแล้วมันเป็นสิ่งที่ต้องให้ความสำคัญมากในการสร้างคุณค่าใด ๆ

ดังนั้นหนึ่งในสิ่งที่ฉันชอบที่จะพูดถึง - และเราจะได้เห็นสิ่งนี้เล็กน้อยฉันคิดว่าเมื่อเรานำตัวอย่างของเราวันนี้จาก IDERA - ในหลาย ๆ วิธีที่ฉันคิดว่ามนุษย์ยังคงเรียนรู้ที่จะพูดซิลิคอน . มีวิทยาศาสตร์ด้านวัสดุภายใต้สิ่งเหล่านี้และสำหรับผู้ที่ได้ทำการแก้ไขปัญหาและดูสถาปัตยกรรมข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างจริงจังเมื่อคุณพยายามที่จะเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นแม้ในคลัสเตอร์ Hadoop ตัวอย่างเช่นจริงๆ คุณมักจะดูกราฟฮิสโตแกรม จากนั้นคุณต้องสัมพันธ์กันว่าฮิสโทแกรมที่แตกต่างกันเหล่านี้มีความหมายในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งและนั่นต้องใช้สติปัญญา ที่ใช้สติปัญญาและประสบการณ์ของมนุษย์ ดังนั้นฉันไม่กลัวเลยว่า ML หรือการเรียนรู้ด้วยเครื่องหรือ AI จะไปทำงานมากเกินไปในโลกนี้ในเวลาไม่นาน ฉันคิดว่าจะมีความต้องการสำหรับมนุษย์เสมอซึ่งตรงไปตรงมารู้ว่าสิ่งที่พวกเขากำลังพูดถึงจะช่วยให้เราออกมาและทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้น

ดังนั้นเรามาติดตามกันต่อไป แล้วจะเกิดอะไรขึ้นถ้าคุณไม่ได้ขับเคลื่อนข้อมูล นี่คือภาพวาดที่มีชื่อเสียง "คนตาบอดนำคนตาบอด" - นี่ไม่ใช่สิ่งที่คุณกำลังมองหา คุณไม่ต้องการสภาพแวดล้อมแบบนี้ในองค์กรของคุณ ดังนั้นสิ่งที่เราต้องการคือเราต้องการให้การตัดสินใจของเราขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและเราต้องการให้การตัดสินใจขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ดีข้อมูลที่มีคุณภาพดีและนั่นจะเกิดขึ้นเฉพาะเมื่อคุณรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องถ้ามันดีและสะอาดและถ้า ระบบของคุณทำงานอย่างถูกต้องหากระบบ BI ของคุณมีสุขภาพดีระบบการวิเคราะห์ของคุณนั้นแข็งแรงและผู้ใช้จะได้รับสิ่งที่ต้องการในเวลาที่เหมาะสม

ดังนั้นด้วยการที่ฉันจะห่อและมอบให้กับ Robin Bloor ที่เลียนแบบไม่ได้ โรบินพามันออกไป

Robin Bloor: โอเคขอบคุณที่ส่งบอลให้ฉัน ฉันกำลังคิดในขณะที่คุณกำลังพูดเอริคฉันแค่คิดถึง BI และมีการนำเสนอของผู้ขายที่ฉันเข้าร่วมเมื่อเร็ว ๆ นี้เมื่อมีคนตั้งข้อสังเกตว่าในผู้ขายรายหนึ่งโดยใช้ระบบเฉพาะในคลังข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่ดี เวลาที่กำหนดสามารถทำธุรกรรม BI ถึง 70, 000 รายการที่จะนำไปสู่ข้อมูลที่นำเสนอต่อผู้คนจำนวนมาก มันเกิดขึ้นกับฉันว่าถ้าจริง ๆ แล้วคุณมีภาระงานประเภทนั้นและคุณเสียเวลาเพียงไม่กี่วินาทีในการดำเนินการซอฟต์แวร์จริง ๆ แล้วมันจะมีราคาแพงมากและถ้าคุณเสียเวลาเพียงไม่กี่นาทีมันจะมีราคาแพงอย่างน่ากลัว และจากนั้นฉันก็จำได้ว่าโลกอันน่าสะพรึงกลัวมากมายวิ่งบนกระดาษคำนวณ - มีฉันคิดว่าพวกเขาถูกเรียกว่า "ระบบเงา" ใช่ไหม? ในตัวอย่างแรกที่ผู้คนจะรวมระบบโดยใช้สเปรดชีตและอีเมลและพวกเขาจะทำให้สิ่งต่าง ๆ เกิดขึ้นเพราะแผนกไอทีไม่สามารถสร้างแอปพลิเคชันสำหรับทุกคนดังนั้นพวกเขาจึงทำเช่นนั้น ฉันคิดว่า BI จำนวนมากมีส่วนร่วมในระบบเช่นนั้น

ยังไงก็ตามเมื่อพูดอย่างนั้นเรามาพูดถึงสิ่งที่ฉันจะพูด BI เป็นข้อเสนอแนะสำหรับระบบองค์กรมันเป็นเรื่องที่เรียบง่ายหรือซับซ้อนขึ้นอยู่กับบทบาทขององค์กร แต่ถ้าเราดูที่นี่เป็นแผนภาพจากประมาณสี่ปีที่ผ่านมาเมื่อเราพยายามในทางใดทางหนึ่งหรืออื่นเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในด้านการวิเคราะห์ แต่ค่อนข้างทุกสิ่งที่เข้าใจถึงปัญหาย้อนหลังดูสิ่งที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้และทุกสิ่งที่กำกับดูแลในแง่ของวิธีการทำงานของระบบมีแนวโน้มที่จะเป็น BI ไม่เคยเป็นกรณีที่การคาดการณ์ล่วงหน้าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือ BI แต่จริงๆแล้วมันกลายเป็นเรื่องจริงมากขึ้นเรื่อย ๆ Eric กล่าวถึงการเรียนรู้ของเครื่องจักรการเรียนรู้ของเครื่องจักรจำนวนมากสามารถจริง ๆ ในทางใดทางหนึ่งเพียงแค่ทำงานกับกระแสข้อมูลและสามารถให้การวิเคราะห์เชิงทำนายสำหรับห้านาทีที่จะมาถึงหรือแม้แต่ในเวลาจริงเพื่อให้คุณสามารถตอบสนองต่อ ลูกค้าที่มีความรู้คำนวณในสิ่งที่เกิดขึ้นจริง

แต่ศูนย์กลางของไดอะแกรมนี้ด้านในมาจากการวิเคราะห์ สิ่งที่เกิดขึ้นตามปกติคือกิจกรรมการวิเคราะห์ที่หลากหลายชี้ไปที่การรวบรวมข้อมูลโดยเฉพาะและมีการเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ ความรู้ได้เรียนรู้เกี่ยวกับธุรกิจ และความรู้ชิ้นนั้นจะถูกมัดเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจที่สามารถป้อนได้ และโดยปกติจะปรากฏในทางใดทางหนึ่งเมื่อมีการแจ้งเตือน BI ปรากฏขึ้นหรือเพียงแค่สิ่งต่าง ๆ ที่วางอยู่บนแดชบอร์ดและอื่น ๆ เมื่อเราทำสิ่งนี้จริงมีสี่คำที่นั่นและพวกเขาก็จบลงด้วยคำว่า "สายตา" ซึ่งดีมาก แต่ในความเป็นจริงมันไม่ใช่ทุกอย่างในสิ่งที่คนต้องการทำนอกจากนี้ยังมีปัญหาของการปรับให้เหมาะสมและการเพิ่มประสิทธิภาพไม่ได้ให้ผลการวิเคราะห์ที่ง่าย มันเป็นปัญหาที่ซับซ้อนมากและปัญหาการปรับให้เหมาะสมจำนวนมากไม่ได้ละลายได้โดยเฉพาะ คุณสามารถมีทางออกที่ดีเท่านั้นคุณไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่ามีทางออกที่ดีกว่า และนั่นคือพื้นที่ของกิจกรรมที่มีกิจกรรมเกิดขึ้น แต่มันก็น้อยกว่าส่วนอื่น ๆ ของการวิเคราะห์ คนพูดว่าเราอยู่ในยุคของการวิเคราะห์ - ดีเราเปรียบเทียบกับสิบปีที่แล้ว แต่มันสามารถไปไกลกว่าที่มันหายไปแล้ว

ดังนั้นการให้กำเนิด BI ความต้องการความรู้ทำให้เกิดคำขอของผู้ใช้ซึ่งทำให้เกิดโครงการการวิเคราะห์และโครงการการวิเคราะห์ทำให้เกิดทะเลสาบข้อมูลและทะเลสาบข้อมูลบวกกับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลเชิงลึก beget BI นั่นเป็นเรื่องที่ฉันเพิ่งเล่า ฉันแค่คิดว่าฉันจะเขียนมันออกมา สิ่งที่ฉันทำที่นี่ฉันหมายถึงจุดรวมของสไลด์นี้และที่จริงแล้วสไลด์อื่น ๆ ส่วนใหญ่จะเน้นที่ความซับซ้อนของโลกของระบบธุรกิจอัจฉริยะจริงๆ มันไม่ใช่เรื่องง่ายฉันสามารถทำให้สไลด์นี้มีความซับซ้อนมากกว่าที่เป็นจริง แต่คุณมีที่ด้านล่างตรงนี้คุณมีข้อมูลภายนอกและข้อมูลภายในว่าไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง พื้นที่ซึ่งทุกวันนี้เป็นแหล่งเก็บข้อมูลแม้ว่าทุกคนจะไม่มีทะเลสาบข้อมูลก็ตาม และคนที่ไม่จำเป็นต้องประสบความสำเร็จ จากนั้นมีกิจกรรมการทำความสะอาดที่นำเข้าและกิจกรรมที่จำเป็นสำหรับข้อมูลก่อนที่คุณจะสามารถใช้งานได้จริง จากนั้นคุณให้บริการข้อมูลนั้นและคุณรายงานหรือวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์นำไปสู่การปฏิบัติ

และถ้าคุณดูการวิเคราะห์ชนิดต่าง ๆ ที่มีอยู่นี่เป็นรายการที่ยาวมากอย่างไม่น่าเชื่อ แต่มันไม่จำเป็นต้องเป็นรายการที่ครอบคลุมทั้งหมดมันเป็นสิ่งที่ฉันคิดที่จะจดบันทึกเมื่อฉันสร้างสไลด์นี้จริง ๆ ดังนั้นมีหลายสิ่งหลายอย่างที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อม BI ที่การสร้างภาพข้อมูล, OLAP, การจัดการประสิทธิภาพ, ดัชนีชี้วัด, แดชบอร์ด, การพยากรณ์ชนิดต่าง ๆ, ทะเลสาบข้อมูล, การทำเหมืองข้อความ, การทำเหมืองวิดีโอ, การทำนายวิดีโอ จริง ๆ แล้วไป หากคุณมองในมุมที่ต่างออกไปความเป็นจริงขององค์กรโดยทั่วไปแล้วนี่คือแผนภาพคล้ายกับอันสุดท้ายมันก็ทำไปในทางที่ต่างออกไป ฉันแยกสิ่งที่คุณจะเรียกว่า BI เพราะเป็นเรื่องปกติและเป็นที่รู้กันว่าสิ่งที่ต้องการนั่นไม่ได้หมายความว่าสิ่งที่เกิดขึ้นจริงนั้นมีประสิทธิภาพ แต่อย่างน้อยคุณก็จะมีสิ่งปกติเกิดขึ้นในสมมุติว่า Tableau หรือคลิกหรือใน Cognos มีแหล่งที่มาของหัวเรื่องและอื่น ๆ เป็นต้นรายงานปกติหรือความสามารถต่างๆจะดำเนินต่อไป จากนั้นคุณก็มีแอพวิเคราะห์และพวกมันต่างออกไป เนื่องจากแอพวิเคราะห์นั้นเกี่ยวกับการสำรวจข้อมูลและในใจของฉันมันก็เท่ากับการวิจัยและพัฒนา แล้วคุณมีเวิร์กโฟลว์ ภายใต้เวิร์กโฟลว์ของคุณปะปนกับแอพปฏิบัติการและแอพสำนักงานหากจำเป็น - และนั่นคือความเป็นจริงขององค์กรอย่างที่ฉันเห็น - แม้ว่าในองค์กรส่วนใหญ่จะไม่ได้รับการจัดระเบียบอย่างดี

ดังนั้นการหยุดชะงักของ BI นี่เป็นเพียงชุดของสิ่งที่ต้องพูดถึงทำให้ BI ยากกว่าที่เคยเป็นเพราะโลกเก่าของ BI ประกอบด้วยชุดข้อมูลที่ค่อนข้างสะอาดอยู่ในทางเดียวหรืออีกทางหนึ่งที่ถูกจับอาจเป็นจากคลังข้อมูลและป้อนเฉพาะ ซอฟต์แวร์ BI และในสมัยนั้นฉันกำลังพูดถึงห้าหรือสิบปีก่อน แต่ในสมัยนั้นปริมาณข้อมูลไม่ได้ขยายตัวแหล่งข้อมูลเป็นที่รู้จัก ความเร็วในการมาถึงของข้อมูลนั้นเป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้ว แต่บ่อยครั้งที่ BI บางตัวจะไม่เกิดขึ้นเร็วพอสำหรับความชอบของผู้ใช้ ไม่มีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างใด ๆ เลยมีข้อมูลทางสังคมเกือบจะไม่แน่นอนไม่มีข้อมูล IoT คุณไม่ได้สนใจที่มาของข้อมูล ค่าคอมพิวเตอร์ไม่ได้มีความเท่าเทียมกันในแง่ของโครงสร้างพื้นฐานเพื่อให้สามารถทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งได้อย่างรวดเร็วเป็นพิเศษ คุณไม่ได้เรียนรู้ด้วยเครื่องและจำนวนภาระงานการวิเคราะห์ค่อนข้างบาง และทั้งหมดนั้นมีการเปลี่ยนแปลงปริมาณข้อมูลในขณะนี้สามารถเติบโตได้อย่างมาก จำนวนแหล่งข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ใช่การสตรีมข้อมูลมาถึงอย่างรวดเร็วข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากข้อมูลทางสังคมที่แน่นอนต้องมีการล้างข้อมูล แต่ข้อมูลอื่น ๆ ที่อาจต้องล้างข้อมูล IoT แน่นอนเป็นข้อตกลงในขณะนี้

ที่มาของข้อมูลเป็นปัญหาและเราให้ความสำคัญกับมัน พลังของคอมพิวเตอร์อยู่ที่นั่นซึ่งเรียบร้อยเพราะนั่นทำให้ทุกสิ่งเป็นไปได้และคุณได้เรียนรู้เครื่องจักรตอนนี้เป็นปรากฏการณ์ที่นำไปสู่การสร้างความสามารถ BI เพิ่มเติมและภาระงานการวิเคราะห์ใหม่ที่จะทำเช่นเดียวกัน ดังนั้น BI ไม่ใช่สถานการณ์ที่คงที่และฉันคิดว่านั่นเป็นสิ่งสุดท้ายที่ฉันจะพูดก่อนที่ฉันจะมอบมันให้สแตน โอ้ไม่มันไม่มีอย่างอื่น ภูมิทัศน์ BI ในอนาคต, อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ, สถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์, ทุกอย่างตามเวลาจริง, ตกลง นั่นคือพอ BI ของผู้ใช้โดยผู้ใช้สำหรับผู้ใช้ปัญหาโดยสรุป ทันเวลาประสิทธิภาพการไหลของข้อมูลการครอบคลุมข้อมูลการล้างข้อมูลทักษะการเข้าถึงข้อมูลการสร้างภาพการแบ่งปันและการดำเนินการ

ดังนั้นตอนนี้ฉันสามารถส่งต่อไปยัง Stan ได้ยกเว้นว่าบริการ BI นั้นเชื่อถือได้และทันเวลามันไม่ใช่บริการ สแตน?

Eric Kavanagh: เอาล่ะฉันจะให้ลูกเอาไปเลย

Stan Geiger: ตกลง ดังนั้นสิ่งที่ฉันจะพูดถึงเป็นเพียงพื้นฐานของฉัน ฉันเป็นผู้จัดการอาวุโสของ IDERA ในการจัดการผลิตภัณฑ์และหนึ่งในความรับผิดชอบที่ฉันมีคือการนำเสนอข่าวกรองธุรกิจของเรา ดังนั้นฉันจะขยายตัวเล็กน้อยเกี่ยวกับสิ่งที่ Robin กำลังพูดถึงและพูดคุยเกี่ยวกับประเด็นสำคัญกับข่าวกรองธุรกิจคือการตรวจสอบสุขภาพแพลตฟอร์มของคุณ มันเหมือนกับที่เขาพูดตอนนี้มันเคยเป็นที่ที่เรามีข้อมูลทั้งหมดนี้และมันต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการวิเคราะห์แล้วเราจะกลับมาพร้อมรายงานและสิ่งต่าง ๆ แต่ภูมิทัศน์ BI กำลังเปลี่ยนแปลงไปเรากำลังเข้าใกล้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เกือบในตอนนี้ และในหลายกรณีการวิเคราะห์ตามเวลาจริงที่เกิดขึ้นจริง ดังนั้นฉันพูดถึงสไลด์นี้นิดหน่อยนี่เป็นแค่ภาพรวม - และเมื่อมีการเปิดเผยอย่างเต็มรูปแบบก็คือฉันจะพูดถึงมันจากมุมมองของ Microsoft แต่แนวคิดเหล่านี้ทั้งหมดไปถึงว่า BI ของคุณ แพลตฟอร์มอยู่ใน Oracle หรือคุณกำลังใช้ Informatica และ Oracle หรือเพียงแค่ผสมโหมดสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด ฉันแค่จะใช้อ้างอิงกับสภาพแวดล้อมของ Microsoft แต่นี่เป็นมาตรฐานที่ค่อนข้างดี

โรบินมีสไลด์อยู่ในนั้นที่สัมผัสกับสิ่งนี้คือคุณมีระบบแหล่งที่มาซึ่งฉันได้รับข้อมูลทั้งหมดของฉันและตอนนี้มันเคยเป็นสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และการจัดเก็บข้อมูลเช่นนั้น แต่ ตอนนี้เรามี Hadoop และอินเทอร์เน็ตและทุกอย่างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทั้งหมดนี้อยู่ที่นั่นและตอนนี้เราสามารถนำสิ่งเหล่านี้มาสู่สถาปัตยกรรม BI นี้ได้ ดังนั้นระดับกลางที่นั่นพูดถึงนิดหน่อยก็คือที่เก็บข้อมูลโดยรวม นี่คือที่ที่เราดึงข้อมูลเข้ามาเราอาจทำความสะอาดเราอาจจัดโครงสร้างใหม่แล้วใส่ที่เก็บข้อมูลบางประเภทแล้วเลเยอร์การนำเสนอจะอยู่ด้านบนของที่นั่นและนั่นคือที่ที่ผู้ใช้ของคุณกำลังเข้าถึง และเรากำลังทำการวิเคราะห์ข้อมูลในร้านข้อมูลเหล่านั้นและเรากำลังทำแดชบอร์ดและเราก็มี Tableau นั่งอยู่ตรงนั้นบริการรายงานสิ่งต่าง ๆ เช่นนั้น ฉันมักจะหัวเราะเพราะเมื่อฉันเป็นสถาปนิก BA เรามักจะหัวเราะเกี่ยวกับ Excel เพราะงั้นลองดูกันเลย Excel เป็นเครื่องมือ BI ของคนทั่วไป

ดังนั้นภาพรวมเล็กน้อยมี แต่เพียงเพื่อพูดคุยเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมแพลตฟอร์มชนิดคุณได้รับแหล่งข้อมูลของคุณและฉันพูดคุยเกี่ยวกับที่ในแหล่งข้อมูลหลายแห่ง แล้วฉันมีพื้นที่เก็บข้อมูลของฉันรวมกันในโลก Microsoft คุณจะมีฐานข้อมูล SQL Server ของคุณบางทีคลังข้อมูลของคุณอยู่ที่ไหนคุณอาจมีคลังข้อมูลของคุณในคลาวด์ด้วยเป็นคลังข้อมูลของคุณ คุณได้รับบริการวิเคราะห์ซึ่งเป็นหลอด OLAP ของคุณและสิ่งต่าง ๆ เช่นนั้นสำหรับการรวมตัวและสิ่งต่าง ๆ รอบ ๆ ดูสิ่งต่าง ๆ ในหลายมิติและสิ่งต่าง ๆ เช่นนั้น จากนั้นคุณก็มีเลเยอร์การนำเสนอที่ฉันพูดถึงสั้น ๆ เกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดที่อยู่ด้านบนของที่เก็บข้อมูลและการรวมตัว และฉันก็ชอบคำพูดนี้เสมอ“ คุณไม่รู้ว่าคุณไม่รู้อะไร” ซึ่งเป็นเรื่องจริง หากคุณไม่ได้ตรวจสอบและคุณไม่ได้ดูว่าเกิดอะไรขึ้นในพื้นที่เหล่านี้ทั้งหมดของแพลตฟอร์ม BI ของคุณคุณจะรู้ได้อย่างไรว่าคุณมีปัญหานอกเหนือจากเมื่อผู้ใช้เริ่มส่งอีเมลที่น่ารังเกียจและโทรศัพท์เริ่ม แจ้งเตือนว่าทำไมรายงานของฉันถึงไม่ทำงาน ทำไมทุกอย่างใช้เวลานานมาก

ดังนั้นในเส้นเลือดสิ่งที่คุณต้องทำคุณจะต้องสามารถตรวจสอบแพลตฟอร์มของคุณที่คุณให้บริการระบบธุรกิจอัจฉริยะได้ และโดยทั่วไปผมแบ่งมันออกเป็นสามส่วน: คุณมีความพร้อมประสิทธิภาพและการใช้ประโยชน์ ความพร้อมใช้งานหมายถึงทรัพยากรที่มีอยู่: มันขึ้นหรือลง? ค่อนข้างง่าย แต่เมื่อคุณดูคุณอาจมีแพลตฟอร์มที่พร้อมใช้งาน แต่คุณอาจมีปัญหาอยู่ที่นั่นดังนั้นคุณต้องสามารถระบุตัวตนของสาเหตุที่แท้จริงได้ คุณต้องสามารถแจ้งเตือนและให้ใครบางคนรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นก่อนที่สิ่งต่างๆจะเข้าสู่ภาวะวิกฤติ สิ่งนั้นนำไปสู่ด้านประสิทธิภาพเช่นกันคุณได้รับสิ่งต่าง ๆ จากระดับการวัดประสิทธิภาพในระดับเซิร์ฟเวอร์ที่บริการหรือบริการ BI หรือแพลตฟอร์ม BI ถูกโฮสต์ คุณมีประสิทธิภาพระดับทรัพยากรซึ่งบางทีฉันกำลังเข้าถึงข้อมูลจาก SAN ตัวอย่างเช่น SAN เป็นทรัพยากรทรัพยากรเครือข่ายคุณจะต้องสามารถตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานทั้งหมดเพื่อให้สามารถระบุปัญหาคอขวดและทำให้ผู้ใช้ของคุณมีความสุขและถ้าคุณอยู่ในสภาพแวดล้อมที่คุณกำลังทำอยู่จริง - การวิเคราะห์เวลาคุณต้องสามารถระบุคอขวดหรือปัญหาก่อนที่จะเริ่มเกิดขึ้น

และทฤษฎีสุดท้ายคือการใช้ประโยชน์: ผู้ใช้กำลังทำอะไร ใครเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูล BI ของฉัน ใครกำลังทำงานอะไร สิ่งที่พวกเขาทำงานอยู่แบบสอบถาม? พวกเขากำลังรายงานอะไรอยู่ การรู้ข้อมูลนี้จะช่วยกำหนดและทำการวางแผนกำลังการผลิตตัวอย่างเช่น นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นถึงสิ่งที่ถูกใช้ในสภาพแวดล้อม BI ของคุณ เรามีลูกค้าที่พวกเขาต้องการให้ผลิตภัณฑ์การตรวจสอบสำหรับ BI เพื่อให้พวกเขารู้ว่าส่วนใดของสภาพแวดล้อม BI ที่พวกเขาใช้ประโยชน์เพื่อให้พวกเขาสามารถเคลื่อนย้ายทรัพยากรไปรอบ ๆ ตัวอย่างเช่นหากพวกเขาไม่ได้ใช้รายงานบางอย่างหรือคิวบ์บริการการวิเคราะห์บางอย่างพวกเขาจะย้ายทรัพยากรจากสิ่งนั้นไปยังพื้นที่อื่น ๆ ที่มีการใช้ประโยชน์อย่างมาก อีกคำพูดที่ฉันชอบฉันชอบหนังยอดเยี่ยมจริง ๆ เช่น“ Tremors” ดังนั้นบอกภาพยนตร์ของฉันดังนั้นฉันชอบคำพูดนี้จาก Burt Gummer ผู้แสดงโดย Michael Gross เขาเป็นคนที่ชอบปืนประเภทผู้รอดชีวิตและเขาพูดว่าเขา ปรากฏตัวขึ้นและเขาดึงปืนไรเฟิลซุ่มยิงขนาดใหญ่นี้ออกมา 50 คนและหนึ่งในนั้นพูดว่า“ Damn, Bert” และเขาตอบกลับโดย“ เมื่อคุณต้องการมันและคุณไม่มีมันคุณร้องทำนองอื่น คุณรู้อะไรไหม เขาเตรียมพร้อมสำหรับทุกสิ่งและเขาเตรียมพร้อมสำหรับทุกสิ่งดังนั้นสิ่งที่ฉันหมายถึงคือถ้าคุณไม่ได้ตรวจสอบสภาพแวดล้อม BI ของคุณจากทรัพยากรและการใช้ประโยชน์และสิ่งที่ฉันเพิ่งพูดถึงคุณก็ไม่ทราบว่าคุณต้องการเครื่องมือ หรือสภาพแวดล้อมหรือโครงสร้างที่ตรวจสอบจนกว่าคุณจะไม่ได้ จากนั้นคุณก็รู้ว่าฉันต้องการมันมากจริงๆและมันเป็นวิธีที่ลูกค้าของเราหลายคน

ดังนั้นเมื่อกล่าวว่าเราจะย้ายเข้ามาและเราจะดูว่าเรากำลังทำอะไรที่ IDERA เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ และ-

Eric Kavanagh: โอเคคุณไปแล้วฉันเห็นแล้ว

Stan Geiger: คุณเห็นมันไหม ตกลง. ดังนั้นสิ่งที่เราได้มาที่นี่คือผลิตภัณฑ์ BI Manager ของเรา และเราตรวจสอบ IDERA สืบเนื่องกันมาเป็น บริษัท ใน SQL Server, Microsoft SQL Server environment จากนั้นเราก็ซื้อใน Embarcadero ดังนั้นตอนนี้เราจึงขยายไปสู่แพลตฟอร์มอื่น ๆ แต่ผลิตภัณฑ์ BI ของเราจะตรวจสอบ BI stack ในสภาพแวดล้อมของ Microsoft และนั่นคือบริการวิเคราะห์สำหรับการวิเคราะห์หลายมิติและตาราง, บริการรายงาน, เครื่องมือรายงานและบริการการรวมซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม ETL คล้ายกับ Informatica

และผ่านผลิตภัณฑ์ของเราคุณสามารถตรวจสอบสภาพแวดล้อมทั้งสามเหล่านี้ผ่านผลิตภัณฑ์เดียวและสิ่งที่คุณเห็นอยู่ที่นี่คือแดชบอร์ดโดยรวมและสิ่งที่ควรทราบที่นี่คือเมื่อฉันพูดถึงการแจ้งเตือนมันเป็นเรื่องที่ต้องติดตาม แต่นั่นยังไม่เพียงพอคุณต้องมีกลไกการเตือน กล่าวอีกนัยหนึ่งฉันต้องได้รับแจ้งก่อนสิ่งต่าง ๆ จะเข้าสู่สถานะวิกฤติ ดังนั้นสิ่งที่เราทำที่นี่มีชุดเมทริกทั้งหมดที่เราจับได้ซึ่งสามารถกำหนดค่าได้เนื่องจากขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมของคุณขีด จำกัด บางอย่างคุณอาจไม่เป็นไรกับเวลาอ่านสามสิบมิลลิวินาทีในสภาพแวดล้อมของคุณ สภาพแวดล้อมอื่น ๆ อาจมีความสำคัญมากกว่านั้นว่าเกณฑ์นั้นต่ำกว่าดังนั้นจึงสำคัญไม่เพียง แต่จะมีการแจ้งเตือนเท่านั้น แต่ยังต้องกำหนดค่าได้เนื่องจากสภาพแวดล้อมจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับทรัพยากร

ดังนั้นโดยทั่วไปนี่เป็นภาพรวมของสภาพแวดล้อมทั้งหมดที่ตรวจสอบที่นี่และฉันมีสามกรณีที่นี่: หนึ่งสำหรับบริการวิเคราะห์หนึ่งสำหรับบริการรวมหนึ่งสำหรับบริการรายงาน และคุณจะเห็นว่าฉันได้รับการแจ้งเตือนสองสามข้อที่นี่ และเนื่องจากสิ่งเหล่านี้เป็นสีแดงมันจึงบอกฉันว่าสิ่งเหล่านี้มีความสำคัญเนื่องจากฉันมีหลายระดับที่ฉันสามารถตั้งค่าการแจ้งเตือนเหล่านั้นได้และการแจ้งเตือนสามารถส่งอีเมลไปยังผู้ที่รับผิดชอบในการพิจารณาว่าปัญหาคืออะไร ดังนั้นเพียงแค่สั้น ๆ เราจะดูและฉันจะกลับมาที่การแจ้งเตือนเพื่อให้เราสามารถเข้าไปในส่วนบริการการวิเคราะห์และมันฉันแน่ใจว่ามันกำลังรอที่จะโหลดที่นี่ และโดยทั่วไปสิ่งที่เราทำเรามีการรวบรวมข้อมูล มันออกไปที่นั่นเป็นระยะ ๆ และออกไปที่นั่นและรวบรวมและสแนปช็อตชนิดของสภาพแวดล้อมที่คุณกำลังทำอยู่ ดังนั้นฉันมีการตั้งค่าของฉันทุก ๆ หกนาทีดังนั้นทุก ๆ หกนาทีมันก็ออกไปที่นั่นและสำรวจสภาพแวดล้อม ฉันนอนหลับใน VM สักพักดังนั้นมันจะใช้เวลาสักครู่ก่อนที่มันจะกลับมา เราจะไปที่นั่น.

ดังนั้นเรามาดูที่ส่วนบริการการวิเคราะห์ดังนั้นฉันจะคลิกที่ตัวอย่างของฉันที่นี่และจำไว้ว่าฉันพูดถึงหนึ่งในสิ่งที่เราตรวจสอบคือประสิทธิภาพในระดับเซิร์ฟเวอร์เพราะผู้คนจำนวนมากมีหลายสิ่ง ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ของพวกเขา ฉันอาจมีฐานข้อมูลที่ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ของฉันเช่นเดียวกับบริการวิเคราะห์ตัวอย่างเช่น ดังนั้นหากมีสิ่งใดเกิดขึ้นในฐานข้อมูลหรือฉันมีปัญหาในระดับเซิร์ฟเวอร์มันจะส่งผลต่อสิ่งที่กำลังทำงานอยู่ ดังนั้นเราจะตรวจสอบสิ่งต่าง ๆ ทั่วทั้งเซิร์ฟเวอร์ในระดับเซิร์ฟเวอร์สิ่งต่าง ๆ เช่นประสิทธิภาพของดิสก์และคุณสามารถดูว่าเราจับการวัดรอบทั้งหมดนี้ และทั้งหมดนี้สามารถกำหนดค่าได้ และฉันจะดูว่าเกิดอะไรขึ้น CPU-wise เพียงและอีกครั้งนี่คือระดับเซิร์ฟเวอร์ไม่ใช่ที่ระดับบริการวิเคราะห์ในตัวอย่างของฉันที่นี่ แต่จริงๆแล้วที่ระดับเซิร์ฟเวอร์

และฉันสามารถดูสิ่งต่าง ๆ เช่นหน่วยความจำการใช้งานหน่วยความจำโดยรวมของสิ่งที่มีให้ ดังนั้นตอนนี้ฉันได้รับความคิดเกี่ยวกับความสมบูรณ์ของเซิร์ฟเวอร์เอง จากนั้นเราสามารถเริ่มดูสิ่งต่าง ๆ ที่เฉพาะเจาะจงในบริการวิเคราะห์กรณีนี้ ฉันสามารถดูและดูว่าการประมวลผลคิวบ์ของฉันมาที่นี่ได้อย่างไรและนี่ทำให้ฉันมีสุขภาพที่ดี หากฉันเริ่มเห็นว่าการประมวลผลใช้เวลานานขึ้นหรือไม่ใช่การเขียนเรียงแถวไม่ได้เกือบจะเร็วฉันก็สามารถเริ่มดูได้และสิ่งนี้จะไปที่ส่วนสัมพันธ์ที่ฉันเชื่อว่าโรบินกำลังพูดถึงนั่นคือ มันยังคงต้องใช้มนุษย์ให้สามารถทำสิ่งนี้ได้ทั้งหมด เราพูดคุยเกี่ยวกับ AI, การเรียนรู้ของเครื่อง แต่มันก็ยังคงเป็นมนุษย์ที่จะสามารถเชื่อมโยงเหตุการณ์เหล่านี้กับสิ่งต่าง ๆ เราสามารถดูสิ่งต่าง ๆ เช่นสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อมีการสอบถามเท่าไรแบบสอบถามใดบ้างที่ถูกเรียกใช้และใช้เวลานานเท่าใด ฉันสามารถเรียงลำดับได้ดังนั้นฉันจึงสามารถเริ่มเข้าใจว่าข้อความค้นหาใดใช้เวลานานที่สุด คุณสามารถดูที่นี่เมื่อเวลาผ่านไปฉันสามารถดูและดูตกลงแบบสอบถามนั้นคืออะไรและใครกำลังเรียกใช้แบบสอบถามนั้นในเวลานั้น

ดังนั้นฉันจึงสามารถเริ่มเล่าเรื่องราวเกี่ยวกับเรื่องนี้ได้เมื่อฉันเริ่มเห็นสิ่งต่าง ๆ เริ่มต้นอย่างรวดเร็วฉันสามารถย้อนกลับไปดูและดูว่าผู้ใช้ทำอะไรในเวลานั้น และคุณจะเห็นสิ่งหนึ่งที่เราทำคือเราใส่ตัวเลือกเวลานี้ไว้ที่นี่เพื่อให้คุณเลือกหน้าต่างเวลา ตัวอย่างเช่นฉันสามารถกลับไปที่การแจ้งเตือนเหล่านั้นและมันก็เป็นลิงค์ในการแจ้งเตือนที่ฉันคลิกและมันจะต้องใช้เวลาในการแจ้งเตือนเมื่อถึงเวลานั้น และจากนั้นฉันก็สามารถเริ่มต้นเรื่องราวด้วยกันฉันเห็นโอ้อืมแผ่นอ่านมีปัญหาหรือมีปัญหาเรื่องหน่วยความจำหรืออะไรก็ตามจากนั้นฉันก็สามารถกระโดดข้ามกิจกรรมแบบสอบถามในเวลาเดียวกันและฉันสามารถเริ่มได้จริง เชื่อมโยงกันว่าใครกำลังใช้คิวรีที่อาจทำให้เกิดสกิลเหล่านั้น จากนั้นคุณสามารถเริ่มทำสิ่งต่าง ๆ เช่นฉันสามารถเริ่มจูนได้นั่นคือเมื่อฉันเริ่มจูน นี่เป็นเหมือนรถถ้าคุณสร้างรถแข่งและคุณเพิ่งปล่อยเครื่องยนต์และสตาร์ทกุญแจเครื่องยนต์อาจสตาร์ท แต่ถ้าฉันต้องไป 180 ไมล์ต่อชั่วโมงเพื่อชนะฉันต้องรู้ว่าเครื่องยนต์สามารถวิ่งได้ 100 ไมล์ต่อชั่วโมงและฉันต้องไปที่นั่นและเริ่มปรับแต่งเครื่องยนต์เพื่อให้สามารถไปถึงที่นั่นได้ และนั่นคือสิ่งที่คุณสามารถทำได้คือให้ข้อมูลที่เพียงพอแก่คุณในการเริ่มต้นปรับสภาพแวดล้อมของคุณเพื่อเพิ่มสุขภาพและการผลิตสภาพแวดล้อมนั้นและประสิทธิภาพ

จากนั้นเราตรวจสอบสิ่งต่าง ๆ ในหน่วยความจำที่เฉพาะกับบริการวิเคราะห์ในกรณีนี้ และนี่คือที่ที่คุณสามารถเริ่มดูว่าสิ่งต่าง ๆ อาจเริ่มผิดเพี้ยนอะไรบ้างเมื่อคุณเริ่มเห็นสิ่งต่าง ๆ ที่พุ่งทะยานขึ้นไปเหนือขีด จำกัด หน่วยความจำของคุณ สิ่งอื่น ๆ ที่ดีที่จะมองเมื่อใดก็ตามที่คุณเรียกใช้แบบสอบถามชนิดใด ๆ คุณต้องการให้ข้อมูลถูกแคชเพราะเมื่อได้รับแคชแล้วมันอยู่ในหน่วยความจำและไม่ต้องอ่านจากดิสก์ซึ่งมีมากขึ้น มีประสิทธิภาพมากกว่าการอ่านข้อมูลจากดิสก์ ดังนั้นคุณสามารถเริ่มดูสิ่งต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นขอโทษด้วยในแคชข้อมูล ฉันมีคิวรีทำงานอยู่ก่อนหน้านี้เพื่อรับข้อมูลนี้และคุณสามารถเห็นว่าฉันมีเวลาส่วนใหญ่การแคชและการค้นหาจะซ้อนกันซึ่งเป็นสิ่งที่ดี แต่ฉันมีช่วงเวลาที่นี่ที่การเข้าชมลดลงกว่าที่การค้นหามากซึ่งบอกฉันว่าฉันมีบางสิ่งที่เกิดขึ้นนั่นคือหน่วยความจำมากซึ่งแคชนั้นเริ่มได้รับการล้างเร็วขึ้นมากดังนั้นจึงต้องมีข้อมูล อ่านจากดิสก์ และเราจะเห็นได้ว่าเมื่อเราดูเอนจิ้นการจัดเก็บ นี่คือจุดในเวลาเดียวกันกับกราฟอื่น ๆ และคุณสามารถเห็นขัดขวางที่มีซึ่งแบบสอบถามจากไฟล์เพิ่มขึ้นอย่างแท้จริงในช่วงเวลานั้น และนั่นหมายความว่าข้อมูลกำลังถูกอ่านจากดิสก์ ตอนนี้ฉันสามารถย้อนกลับไปแล้วเชื่อมโยงกับคำถามที่กำลังทำงานอยู่และไม่ทำให้หูของทุกคนตก แต่ในบริการวิเคราะห์มันใช้ภาษาที่เรียกว่า MDX มีวิธีเขียนแบบสอบถามที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นดังนั้นจึงใช้แคช พื้นที่เก็บข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้นและน้อยลง ดังนั้นจึงมีตัวอย่างของการปรับแต่งเครื่องยนต์และให้ชิ้นส่วนทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อให้สามารถมีความสัมพันธ์

เพียงแค่อย่างรวดเร็วเราสามารถพลิกมันอีกวิธีหนึ่งเมื่อเราดูข้อความค้นหาเราสามารถดูได้ในตอนนี้ว่าใครบ้างที่เชื่อมต่อกับจุดนี้ในเวลาจริงและสิ่งที่พวกเขากำลังทำงานอยู่? ดังนั้นประเภทนี้จะให้มุมมองที่ตรงข้ามกับเคียวรีและใครเป็นคนเรียกใช้ นี่คือผู้ที่เชื่อมต่อจากนั้นฉันจะเห็นสิ่งที่พวกเขากำลังทำงานอยู่ในขณะนี้ สิ่งอื่น ๆ ที่จะไปอย่างรวดเร็วคือคุณสามารถเห็นวัตถุทั้งหมดในลูกบาศก์ MOLAP หลายมิติของฉัน และฉันสามารถรับข้อมูลเกี่ยวกับมัน ตัวอย่างเช่นฉันสามารถจัดเรียงตามคอลัมน์อ่านนี้และฉันเห็นว่าวัตถุที่ใช้มากที่สุดคือมิติเวลาและอีกอย่างที่ใช้มากที่สุดคือมิติลูกค้า และสิ่งนี้ช่วยให้ผู้ที่พัฒนาและสร้างสิ่งต่าง ๆ เพื่อสร้างลูกบาศก์ของพวกเขาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ฉันอาจต้องการเปลี่ยนกลยุทธ์การแบ่งพาร์ติชันของข้อมูลตัวอย่างเช่นในมิติที่มีการใช้งานสูงในคิวบ์ของฉันและดังนั้นจึงเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพของคิวรี มันอาจลดประสิทธิภาพของการประมวลผลคิวบ์เนื่องจากตอนนี้ฉันมีพาร์ติชั่นเพิ่มขึ้น แต่จากมุมมองของผู้ใช้มันจะปรับเอ็นจิ้นนั้นให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับการใช้ประโยชน์จากวัตถุเหล่านี้

ดังนั้นพูดคุยเกี่ยวกับบริการรวมที่นี่ ฉันกล่าวถึงบริการการรวมเป็นแพลตฟอร์ม ETL ในสภาพแวดล้อมของ Microsoft สิ่งที่เราทำที่นี่ - และสิ่งนี้สอดคล้องกัน - เราตรวจสอบประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์และสิ่งเหล่านี้จะเป็นตัวชี้วัดเดียวกับที่เราดูเพราะบริการทั้งหมดของฉันทำงานบนเซิร์ฟเวอร์เดียวกัน แต่อีกครั้งนี่เป็นภาพรวมของสิ่งที่เกิดขึ้นบนเซิร์ฟเวอร์ จากนั้นฉันสามารถดูกิจกรรมการรวมบริการกระบวนการ ETL ของฉัน ดังนั้นฉันสามารถทราบได้ว่าเมื่อใดที่กระบวนการเหล่านี้ทำงานไม่ว่าจะสำเร็จหรือไม่ฉันสามารถเน้นการดำเนินการเฉพาะของกระบวนการ ETL จากนั้นมันจะแสดงให้ฉันเห็นถึงขั้นตอนภายในกระบวนการ ETL นั้นไม่ว่าจะสำเร็จหรือไม่ หรือไม่และใช้เวลานานแค่ไหน

ตอนนี้ถ้าฉันมีแพ็กเกจที่ล้มเหลวที่นี่กระบวนการ ETL ฉันสามารถลงไปที่รายละเอียดและดูข้อความแสดงข้อผิดพลาดและมันจะแสดงขั้นตอนในแพ็คเกจที่กระบวนการ ETL นั้นล้มเหลวพร้อมกับข้อความทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นสิ่งที่ทำคือให้ฉันและฉันจะได้รับการแจ้งเตือนหากมันล้มเหลวดังนั้นถ้าฉันได้รับการแจ้งเตือนฉันสามารถเข้าไปที่นี่ดูไปที่การแจ้งเตือนนั้นดูความล้มเหลวของแพ็กเกจดูขั้นตอน ดูที่มันล้มเหลวดูข้อความแสดงข้อผิดพลาดและฉันรู้ทันทีว่าฉันต้องทำอะไรเพื่อแก้ไขปัญหานั้น: ปรับใช้มันอีกครั้งแล้วเริ่มใหม่อีกครั้ง ดังนั้นสิ่งนี้ช่วยให้คุณทำคือเราเรียกมันว่าทำให้หน้าต่างสั้นลงระหว่างการระบุปัญหาและการแก้ไขปัญหา ดังนั้นก่อนหน้านี้เมื่อฉันรับผิดชอบสิ่งนี้เรามีกระบวนการ ETL ที่จะทำงานตอนกลางคืนเพื่อโหลดคลังข้อมูลของเรา หากฉันมีข้อมูลนี้สิ่งแรกในตอนเช้าเมื่อฉันเข้ามาหากมีบางอย่างล้มเหลวฉันสามารถจัดการกับข้อมูลนั้นได้อย่างรวดเร็วและสำรองข้อมูลนั้นเพื่อให้แน่ใจว่าคลังข้อมูลเริ่มทำงานและรีเฟรชตามเวลาที่ผู้ใช้ เข้ามาและเริ่มเข้าถึงการรายงาน

อีกอย่างคือฉันมีสองกระบวนการที่ทำงานคือดูและดูว่ามันทำงานอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป นั่นเป็นสิ่งสำคัญเพราะถ้าฉันเริ่มเห็นกระบวนการเหล่านี้ตัวอย่างเช่นใช้เวลานานขึ้นการเห็นเวลาเหล่านี้เพิ่มขึ้นฉันอาจต้องดูตัวอย่างหน้าต่างการบำรุงรักษาของฉันฉันอาจมีสิ่งต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นบนเซิร์ฟเวอร์นั้น . ยกตัวอย่างเช่นการสำรองข้อมูล; ฉันอาจมีการสำรองข้อมูลเกิดขึ้นซึ่งทำให้กระบวนการของฉันรอจนกว่าจะเสร็จสิ้น ฉันอาจต้องกำหนดเวลาใหม่หรือเล่นปาหี่กระบวนการของฉันรอบสิ่งต่าง ๆ ที่เริ่มส่งผลกระทบต่อ ETL ของฉัน

และสิ่งสุดท้ายคือการรายงานบริการ บริการรายงานคือ Microsoft โดยพื้นฐานแล้วเครื่องมือรายงานองค์กรของพวกเขา และบางสิ่งอีกครั้งเราสามารถดูสิ่งต่าง ๆ ในระดับเซิร์ฟเวอร์เราสามารถดูสิ่งต่าง ๆ ทั่วเซิร์ฟเวอร์รายงานเซิร์ฟเวอร์บริการรายงานเอง ฉันไม่ได้ทำงานอะไรมากมายที่นี่ ฉันมีการสมัครรับข้อมูลที่เรียกใช้ทุก ๆ 15 นาทีเพื่อเรียกใช้รายงาน ดังนั้นคุณจะไม่เห็นการเชื่อมต่อที่ใช้งานบ่อยเพราะมันเปิดการเชื่อมต่อเรียกใช้รายงานตัดการเชื่อมต่อและส่งออก

แต่ในสภาพแวดล้อมการทำธุรกรรมที่มีการรายงานจำนวนมากความสามารถในการตรวจสอบสิ่งเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญ ดังนั้นคุณสามารถดูว่าฉันมีสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่ดังนั้นจึงเป็นความคิดที่ดีเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นจากบริการจริงและระดับแพลตฟอร์ม จากนั้นเมื่อฉันพูดถึงภาพนิ่งผู้ที่กำลังทำอะไรและพวกเขากำลังทำอะไรอยู่ และหนึ่งในลูกค้าของเราซื้อผลิตภัณฑ์นี้สำหรับงานชิ้นนี้เพราะพวกเขาต้องการทราบว่าผู้คนกำลังรายงานอะไรและใครกำลังใช้งานรายงานเหล่านี้ นี่คือสิ่งหนึ่งในการเรียกใช้รายงานนี้ที่คุณสามารถดูได้ที่นี่ ฉันเห็นรายงานอะไรฉันสามารถดูพารามิเตอร์ใด ๆ ที่อยู่ในรายงานนั้นฉันสามารถดูได้ว่าใครกำลังใช้งานอยู่ฉันสามารถดูรูปแบบของรายงานได้ จากนั้นฉันก็มีตัวชี้วัดเหล่านี้อยู่รอบ ๆ ดังนั้นถ้าฉันสามารถจัดอันดับสิ่งเหล่านี้ได้อีกเช่นรายงานใดที่ใช้เวลานานที่สุดในการดึงข้อมูลและฉันสามารถไปที่นั้นเพื่อดูว่าเป็นรายงานใด และอีกครั้งทั้งหมดนี้ให้ข้อมูลแก่ฉันเพื่อที่จะปรับแต่งเครื่องยนต์อีกครั้ง ตอนนี้ฉันสามารถเริ่มปรับสภาพแวดล้อมการรายงานของฉันรอบ ๆ

และสิ่งสุดท้ายคือฉันสามารถดูกิจกรรมของผู้ใช้ที่เชื่อมต่ออีกครั้งกับปัจจุบันพวกเขากำลังทำอะไรอยู่ จริง ๆ แล้วฉันสามารถทำได้ในสภาพแวดล้อมที่ฉันมีผู้ใช้หลายคนสิ่งเหล่านี้สามารถเรียงลำดับได้ดังนั้นฉันจึงสามารถจัดอันดับได้ฉันจะเห็นว่าใครใช้ประโยชน์จากสภาพแวดล้อมมากที่สุด ดังนั้นเพียงแค่ย้อนกลับไปอย่างรวดเร็วและดูการแจ้งเตือนเหล่านั้น นี่คือการแจ้งเตือนนั้น ฉันสามารถคลิกที่ลิงค์นี้ที่นี่และมันจะพาฉันไปที่กราฟสำหรับจุดนั้นในเวลาและแสดงให้ฉันที่หนึ่งภายใต้การแจ้งเตือน ดังนั้นคุณสามารถดูได้ที่นี่นั่นเป็นสาเหตุที่ทำให้มันเป็นมิลลิวินาทีเฉลี่ยสำหรับการเขียนเช่นอ่านและเขียน ดังนั้นอีกครั้งเพียงแค่พยายามหาจุดบ่งชี้ปัญหานั้น และมันสำคัญมากที่จะมีเครื่องมือแบบองค์รวมไม่ใช่แค่สิ่งที่มองสิ่งนั้นเพราะมนุษย์ต้องเข้ามาที่นี่และเชื่อมโยงเหตุการณ์เหล่านี้ที่เกิดขึ้นดังนั้นคุณต้องสามารถมองสิ่งที่เกิดขึ้นได้ ชี้เวลาในหลาย ๆ พื้นที่ของสภาพแวดล้อมนั้นและนั่นเป็นหนึ่งในสิ่งที่เราทำผ่านตัวเลือกเวลานี้ที่นี่

Eric Kavanagh: ใช่นี่คือ Eric ที่นี่ด้วยคำถามด่วน 'เพราะฉันคิดว่าคุณอาจโดนตอกตะปูที่หัวและนี่คือสิ่งที่ฉันกำลังพูดถึงในตอนท้ายของชั่วโมงที่มนุษย์ต้องมา ในและวาดความสัมพันธ์เหล่านี้ระหว่างสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน ฉันอยากรู้ว่ามีวัสดุการศึกษาบ้างไหมที่พวกคุณสามารถแบ่งปันหรือบางทีคุณอาจมีส่วนร่วมกับคนที่จะช่วยพวกเขาระบุรูปแบบเหล่านั้นบ้าง? เช่นเดียวกับคุณมีตัวอย่างที่ดีจริง ๆ เมื่อประมาณหนึ่งนาทีที่ผ่านมาสิ่งหนึ่งที่น่าตื่นเต้นที่บอกคุณว่ามีบางอย่างเกิดขึ้นในความทรงจำเพราะมันพยายามที่จะถ่ายโอนข้อมูลหน่วยความจำ และมันให้เบาะแสกับคุณ แต่ผู้คนทำแผนที่สถิติเหล่านี้กับปัญหาที่เกิดขึ้นจริงในโลกได้อย่างไรเป็นคำถามที่แท้จริง

Stan Geiger: ใช่แล้วเป็นจุดที่ดีและหนึ่งในสิ่งที่ฉันเพิ่งพูดถึงแผนที่ถนนสำหรับผลิตภัณฑ์ในปีนี้เราจะออกรุ่นและหนึ่งในสิ่งที่เราจะเริ่มเพิ่ม คือกราฟแต่ละอันเหล่านี้คือคำอธิบายว่ากราฟนี้หมายถึงอะไรและทำไมคุณควรใส่ใจและผลกระทบของสิ่งนี้คืออะไร ดังนั้นสามารถคลิกเครื่องหมายคำถามหรืออะไรก็ได้ในแผนภูมินี้แล้วดึงหน้าต่างที่จะให้ข้อมูลจำนวนมากแก่คุณและบอกคุณว่าสิ่งเหล่านี้เป็นสาเหตุที่เป็นไปได้สิ่งเหล่านี้เป็นพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบและเพื่อเป็นแนวทางใน คุณไปในทิศทางที่จะไปในกรณีนี้อย่างที่คุณพูดนี่คือสิ่งที่ขัดขวางฉันรู้จากประสบการณ์ส่วนตัวของฉันว่านี่หมายถึงอะไร จากนั้นฉันสามารถเริ่มต้นและเริ่มเจาะเข้าไปในพื้นที่และค้นหาสาเหตุของปัญหา

ตอนนี้เรามีหลายอย่างที่จริงแล้วในผลิตภัณฑ์ตัวจัดการการวินิจฉัยของเราสำหรับ SQL Server สำหรับฐานข้อมูลจริง เรามีฟังก์ชั่นประเภทนั้นมากมายในผลิตภัณฑ์เช่นนั้นและเรายังมีระบบการวิเคราะห์บางอย่างสำหรับผู้จัดการการวินิจฉัยที่จะช่วยให้คุณเข้าใจได้เร็วขึ้น และนั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะไปตามถนนด้วยผลิตภัณฑ์นี้

Eric Kavanagh: และฉันเดาว่ามันมีลายเซ็นของกิจกรรมบางอย่าง เครื่องมือนี้ช่วยให้คุณระบุได้หรือไม่เมื่อมีเหตุการณ์บางอย่างเกิดขึ้นและแคตตาล็อกที่เช่นเมื่อเวลาผ่านไปมันจะรับรู้รูปแบบที่คล้ายคลึงกันในบรรทัดและช่วยให้คุณเข้าใจได้ว่าเป็นผู้ใช้ใหม่หรือไม่ เครื่องมือเดียวกัน ช่วยให้คุณเข้าใจโอ้นี่เป็นเพราะเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้หยุดทำงานหรือภูมิภาคนี้หยุดทำงาน มีวิธีการแคตตาล็อกลายเซ็นของปัญหาเช่นว่าคุณสามารถระบุได้อย่างง่ายดายในภายหลัง?

Stan Geiger: ไม่จริง แต่นั่นเป็นแนวคิดที่น่าสนใจเพราะมันเกือบจะเหมือนกันคืออะไร - การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักฉันเดา - ที่คุณระบุรูปแบบและคุณบันทึกรูปแบบเหล่านั้นและถ้าคุณเห็นพวกเขาอีกครั้งคุณสามารถย้อนกลับไปได้ และดูโอเคนี่คือสาเหตุที่จุดนั้น ใช่นั่นคือบางอย่างมันไม่ได้อยู่ในแผนที่ถนน แต่เป็นสิ่งที่ฉันคิดเกี่ยวกับมุมมองการจัดการผลิตภัณฑ์

Eric Kavanagh: ฉันจินตนาการได้ โอ้ไปข้างหน้า

Stan Geiger: ไม่ฉันกำลังจะบอกว่า - และเราได้รับการร้องขอจำนวนมากเพราะฉันไม่รู้ว่าประสบการณ์ของคุณคืออะไร - แต่สิ่งที่เราพบคือ DBA รู้ฐานข้อมูลเช่นหลังมือ แต่สิ่ง BI คือ ชนิดของกล่องดำเมื่อมันมาถึงแพลตฟอร์มสุขภาพ และไม่มีพวกเขาไม่มีฐานความรู้มากมายรอบตัว ฉันทำได้แค่ทำงานมานานห้าถึงสิบปีใช่มั้ย แต่คนทั่วไปที่มีหน้าที่รับผิดชอบในการค้นหาสิ่งเหล่านี้หรือรับการแจ้งเตือนและค้นหาสิ่งที่เกิดขึ้นมันเป็นกล่องดำสำหรับพวกเขา

Eric Kavanagh: ใช่ฉันสามารถจินตนาการได้ ฉันก็อยากรู้อยากเห็นเหมือนกันดังนั้นคุณจึงแสดงในหน้าจอเดียวว่าคุณสามารถดูข้อความค้นหาทั้งหมดที่ผ่านมาได้อย่างไรพวกเขาใช้เวลานานแค่ไหนในการรันและใครเป็นคนสร้าง คุณสามารถดูโครงสร้างที่แท้จริงของแบบสอบถาม SQL เองและทำการวิเคราะห์รอบ ๆ ได้ไหม? เช่นบางครั้งผู้คนรวบรวมแบบสอบถาม SQL ที่มีขนาดใหญ่มากมารวมกันและยุ่งยากเมื่อเทียบกับต้นแบบที่รวบรวมแบบสอบถามที่ดีและแน่นจริงๆ นั่นคือสิ่งที่คุณสามารถเห็นภาพด้วยเครื่องมือนี้แล้วช่วยคุณได้ว่าเป็นปัญหาหรือไม่

Stan Geiger: ใช่ดังนั้นสิ่งที่คุณสามารถทำได้คือเช่นที่ฉันทำที่นี่คือฉันเพิ่งเรียงลำดับตามเวลาที่ผ่านไปเช่น ดังนั้นฉันสามารถเห็นคนที่ใช้เวลานานที่สุดและจากนั้นฉันได้รับข้อความ แต่ก็ยังขึ้นอยู่กับคนที่มากหรือน้อยที่ผู้เชี่ยวชาญในประเด็นที่จะดูและไป "โอ้ตกลงนี่คือเหตุผลที่ใช้เวลานานมาก นั่นคือสิ่งที่เรามีการวิเคราะห์เวิร์กโหลดเราเรียกมันว่า SQL Workload Analyzer สำหรับด้านฐานข้อมูลที่ฉันหลงกลด้วยความคิดที่ว่าถนนอาจจะมีสิ่งที่คล้ายกันขึ้นมาเพื่อระบุ แบบสอบถามเหล่านี้แล้วให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการปรับแบบสอบถามเหล่านั้น แต่หนึ่งในปัญหาคือว่าแบบสอบถาม MDX นี้เป็นภาษาพิเศษสวย

Eric Kavanagh: ใช่ฉันสามารถจินตนาการได้ แต่คุณสามารถเห็นได้ว่าใครคือคนดังนั้นจึงไม่ยากที่จะคิดว่าคน ๆ หนึ่งหรือไม่ถ้าผู้ชายคนหนึ่งรับผิดชอบคำถามที่ยาวที่สุดสิบกระบวนการจากนั้นถ้าไม่มีอะไรที่คุณสามารถโทรหาเขาหรือโทรหา ผู้จัดการหรือคนของเขาแล้วพูดว่า“ เฮ้เจ้าชายคนนี้เคี้ยวแบนด์วิดท์เยอะมาก” และบางทีมันอาจกลายเป็นคำค้นหาที่มีค่าที่สุดสำหรับธุรกิจใช่ไหม? คุณต้องใส่มันในบริบทของมูลค่าทางธุรกิจจากการค้นหาตัวเองมันไม่ใช่แค่เกมตัวเลขที่ชัดเจนใช่มั้ย มันคือการค้นหา, ดี, คนนี้คือผู้ใช้ที่ทรงพลังของเรา, และเขาเป็นคนที่เปลี่ยนธุรกิจใช่ไหม?

Stan Geiger: ไม่คุณพูดถูก ฉันหมายความว่านั่นเป็นหนึ่งในวิธีที่ลูกค้าใช้สิ่งนี้คือการทำเช่นนั้นได้ อย่างที่คุณพูดคุณอาจพบหนึ่งพื้นที่เพราะสิ่งหนึ่งที่ฉันพูดถึงฉันมักจะตะกรันบน Excel เสมอ แต่คุณสามารถเชื่อมต่อกับบริการวิเคราะห์ใน Excel และเรียกใช้ตารางสาระสำคัญนอก OLAP และสร้างคิวรีของตนเองและ ส่งพวกเขาและบางครั้งพวกเขาไม่ใช่แบบฟอร์มที่ดีที่สุดดังนั้นคุณสามารถย้อนกลับไประบุสิ่งเหล่านั้นและเขียนซ้ำจริง ๆ และมอบให้กับผู้ใช้และปล่อยให้พวกเขาเรียกใช้นอกสถานที่นั้นเพื่อไม่ใช้เวลาครึ่งชั่วโมงสำหรับ พวกเขาเพื่อกลับไปยังตารางสาระสำคัญ

Eric Kavanagh: แน่นอน และเมื่อเราพูดถึงข้อความค้นหาพวกคุณครอบคลุมขอบเขตของข้อความค้นหาดังนั้นคุณพูดถึง MDX แล้วคำถามอื่น ๆ เช่นแบบสอบถาม DAX หรือคำถามอื่น ๆ เหล่านี้ -

Stan Geiger: ใช่เราครอบคลุมใช่ ๆ DAX และ MDX ทั้งคู่ ดังนั้นสิ่งหนึ่งที่ฉันไม่ได้พูดถึงหรืออาจทำ แต่เราสนับสนุนทั้ง tabular และ OLAP ใน Microsoft และ DAX ที่เป็น - ฉันคิดว่าคุณและฉันพูดคุยเกี่ยวกับเรื่องนี้ในขณะที่กลับมา - เราเห็นมาก ตารางเพิ่มเติมมากกว่าที่เราเป็น OLAP 'เพราะมันง่ายกว่าที่จะแสดงแบบจำลองตารางและสิ่งต่าง ๆ เช่นนั้นและคุณจะเห็นข้อความค้นหา DAX อย่างชัดเจน แต่เราจะรับสิ่งเหล่านั้นด้วย

Eric Kavanagh: ใช่มันน่าสนใจ คุณมีบริบทหรือไม่ว่าทำไมจึงเกิดขึ้น อาจเป็นเพราะผู้คนจำนวนมากเข้ามาในสิ่งนี้และเพราะแน่นอนว่า OLAP ไม่ใช่สิ่งใหม่นั่นคือสิ่งที่อยู่รอบตัวเราอย่างน้อย 30 ปีที่แปลก

Stan Geiger: ใช่แล้วมันเป็นการรวมกันสิ่งหนึ่งที่ออกแบบลูกบาศก์คือศิลปะ และลูกบาศก์ถูกสร้างขึ้นเพื่อรวบรวมข้อมูลล่วงหน้าดังนั้นจึงรวดเร็วในการดึงข้อมูลออกมา แต่การประมวลผลคิวบ์ใช้เวลาสักครู่เนื่องจากต้องทำการรวมทั้งหมดเหล่านั้น จากนั้นฮาร์ดแวร์ก็มีราคาถูกลงและหน่วยความจำก็จะถูกลงและทุกคนก็ออกมาเก็บคอลัมน์และฐานข้อมูลในหน่วยความจำจริงๆ และตารางก็น่าจะใกล้เคียงที่สุดกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมและมันก็ง่ายกว่าและเร็วกว่าที่จะนำแบบจำลองตารางมาใช้กับ OLAP แต่ข้อเสียเปรียบก็คือมันอยู่ในหน่วยความจำสิ่งทั้งหมดอยู่ในหน่วยความจำดังนั้นมันจึงเป็นหน่วยความจำที่เข้มข้นมากและข้อมูลจะไม่รวมกันจนกว่าคุณจะร้องขอ ดังนั้น แต่หลังจากที่ได้พูดไปทั้งหมดแล้วเราเริ่มที่จะเห็นตารางมากขึ้นที่นั่น

Eric Kavanagh: นั่นน่าสนใจ อาจเป็นเพราะอุตสาหกรรมนี้ค่อนข้างแบนและสิ่งที่ฉันหมายถึงคือเรากำลังได้รับผู้คนจำนวนมากที่มีปฏิสัมพันธ์กับข้อมูลและใช้เครื่องมือต่าง ๆ และแน่นอนเมื่อคุณพูดถึง Microsoft ฉันคิดว่า นั่นเป็นกรณีที่คุณมีผู้ใช้จำนวนมากผู้ใช้จำนวนมากสำหรับธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางและแม้แต่องค์กรขนาดใหญ่บางแห่งที่กำลังขุดค้นสิ่งต่าง ๆ การเข้าถึงเครื่องมือการเรียกใช้การสืบค้นและพวกเขาอาจไม่คุ้นเคยกับ กระบวนการทั้งหมดและเทคโนโลยีรอบ ๆ การสร้างลูกบาศก์ไปยังจุดของคุณใช่มั้ย เพราะมันต้องใช้ความคิดและมันก็แพงด้วยใช่ไหม ใช้เวลาต้องใช้พลังงานในการสร้างคิวบ์เหล่านี้เว้นแต่ว่าคุณจะใช้เทคโนโลยีที่ใหม่กว่า เช่นเราได้พูดคุยกับ บริษัท เช่น Snowflake แล้วมันกำลังทำสิ่งที่น่าสนใจ แต่ฉันคิดว่าคุณมีผู้คนจำนวนมากที่ใช้สิ่งนี้และพวกเขาอาจจะไปกับสิ่งที่คุณเพิ่งอธิบายซึ่งเป็นรูปแบบตาราง เมื่อเทียบกับการสร้างลูกบาศก์อย่างเป็นทางการใช่มั้ย

Stan Geiger: ใช่ฉันหมายถึงฉันเดาว่า Excel - เมื่อไรมันคือ Power Pivot ฉันเชื่อว่านั่นเป็นแบบตารางจริง ๆ ถ้าคุณดูที่มัน มันเป็นวิธีที่คุณสร้างแบบจำลองตาราง จากนั้นการทำซ้ำครั้งต่อไปคือฉันสามารถบอกคุณแบบจำลองตารางของฉันที่ฉันสร้างและฉันปรับใช้กับ SQL Server เพื่อให้ฉันสามารถแบ่งปันกับคนอื่น ๆ ดังนั้นมันจึงเป็นส่วนขยายที่เป็นธรรมชาติจาก Excel เกือบ

Eric Kavanagh: ใช่นั่นเป็นประเด็นที่ดี สิ่งที่เราได้เห็นในช่วงห้าถึงเจ็ดปีที่ผ่านมาเป็นเพียงการขยายการใช้เทคโนโลยีเหล่านี้อย่างมากใช่ไหม? และ Microsoft เป็นผู้บุกเบิกอย่างแท้จริงในเรื่องนั้นทำให้ข้อมูลด้านพลังงานผ่านบริการการวิเคราะห์และผ่าน Power Pivot ใช่มั้ย ฉันหมายถึงนั่นเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับอุตสาหกรรมใช่ไหม

Stan Geiger: ใช่ไม่คุณพูดถูก ฉันหมายถึงฉันมีสไลด์เมื่อฉันนำเสนออีกต่อไปที่แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนจากรูปแบบความหมายซึ่งเป็น OLAP ไปเป็นแบบตาราง และฉันคิดว่าฉันมีคำพูดจาก Microsoft; พวกเขาต้องการข้อมูลที่อยู่ในมือของผู้ใช้ไม่เพียง แต่อยู่เหนือกำแพงในร้านไอทีเท่านั้นพวกเขาต้องการได้รับข้อมูลมากขึ้นในมือของผู้คนที่บริโภคมัน

Eric Kavanagh: และนั่นก็ย้อนกลับไปที่สไลด์ง่ายๆแรกที่ฉันแสดงซึ่งเป็นกระบวนการตัดสินใจขั้นพื้นฐานสำหรับองค์กรใด ๆ และตอนนี้ - และฉันคิดว่านี่เป็นสิ่งที่ยอดเยี่ยม - เราได้รับผู้คนมากขึ้น จากลำดับชั้นทั้งหมดขององค์กรที่ให้ความสนใจกับสิ่งที่เกิดขึ้นนำเรื่องราวของพวกเขามาสู่ตารางและคุณทำอย่างนั้นกับข้อมูลนั่นคือสิ่งที่สำคัญที่สุดฉันหมายความว่าคุณสามารถใช้วิธีการอื่นได้ แต่ถ้าคุณสำรองข้อมูลด้วยข้อมูล คุณจะมีข้อโต้แย้งที่แข็งแกร่งกว่าคนที่ไม่ใช่ไหม?

Stan Geiger: ใช่ ชอบใช่ถูกต้องแล้ว ฉันหมายความว่าทำไมตอนนี้มันเคยเป็น“ เฮ้ฉันต้องการรายงานนี้” ดังนั้นตอนนี้ฉันต้องผ่านการร้องขอรายงานและฉันต้องผ่านที่นี่และได้รับรายงานของฉันและตอนนี้ฉันสามารถนั่ง ที่นั่นที่โต๊ะทำงานของฉันและที่จริงฉันสามารถเข้าถึงข้อมูลที่สร้างขึ้นทำการตัดสินใจทางธุรกิจของฉันได้

Eric Kavanagh: ถูกต้อง คุณรู้ไหมว่าฉันกลับมาจากการประชุมเมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมาและมีความเห็นที่แปลกประหลาดจากผู้ชายที่ดูแลสภาพแวดล้อม BI ขนาดใหญ่สำหรับร้านเป้าหมายและเขาอ้างอิงการวิเคราะห์บริการตนเองและ BI แบบบริการตัวเองอย่างเห็นได้ชัด นั่นเป็นปัญหาใหญ่ในวันนี้ ฉันแน่ใจว่ามันเป็นสิ่งที่ขับเคลื่อนกิจกรรมมากมายสำหรับสิ่งที่คุณทำที่ IDERA เพราะเมื่อคุณต้องการที่จะเปิดบริการตนเองก่อนอื่นคุณต้องมีสภาพแวดล้อม BI ที่ดีใช่ไหม? หากคุณต้องการให้ผู้คนทุกประเภทออกไปถามคำถามทุกรูปแบบในทุกรูปแบบคุณจะต้องการมีเครื่องมือแบบนี้ที่นี่เพื่อให้สามารถเข้าใจได้ว่าใครกำลังถามคำถามที่อยู่ที่ไหน และคำพูดตลก ๆ ที่ฉันจะโยนให้เตะตรงนี้ตามที่คุณพูดว่า "มีเส้นแบ่งที่ชัดเจนระหว่าง BI แบบบริการตัวเองและไปกับ F"

Stan Geiger: ใช่แล้ว

Eric Kavanagh: ฉันคิดว่ามันบ้า แต่คุณเห็นว่าแนวโน้มการบริการตนเองขับเคลื่อนการรับรู้จำนวนมากเกี่ยวกับสิ่งที่คุณทำกับเทคโนโลยีหรือไม่

Stan Geiger: ใช่เพราะอย่างที่คุณพูดถ้าคุณจะยอมให้ BI แบบบริการตัวเองคุณอาจจะได้รับปัญหาด้านประสิทธิภาพเพราะเพียงแค่: A) ปริมาณการเข้าถึงจำนวนผู้คนที่ไป ที่ข้อมูลและ B) จำนวนการสืบค้นที่เกิดขึ้นไม่ดีและวิธีการเข้าถึงที่คุณมี ดังนั้นคุณจำเป็นต้องตรวจสอบสภาพแวดล้อมเพื่อให้คุณสามารถทำให้ทุกคนมีความสุขที่พยายามใช้ข้อมูลใช่ไหม

Eric Kavanagh: ใช่ฉันคิดว่าถูกต้องแล้ว มันเป็นคำอวยพรและคำสาป: เป็นเรื่องดีที่ผู้คนพยายามใช้สิ่งของ แต่ถึงจุดของคุณถ้าคุณไม่มีเครื่องมือที่เหมาะสมในเวลานั้นคุณจะเป็นผู้ไปพักแรมที่ไม่มีความสุขเพราะการกลิ้ง ออกบริการตนเองโดยไม่ต้องใช้เครื่องมือแบบนี้ดูเหมือนว่าฉันแค่ขอภูเขาแห่งปัญหา

Stan Geiger: ใช่ฉันหมายถึงมันคล้ายกับตอนที่ฉันกำลังสร้างคลังข้อมูลเหมือนว่าคุณไม่ได้รับขนาดและตารางข้อเท็จจริงของคุณใช่ไหมจากนั้นคุณหมุนมันเพื่อรายงานเฉพาะกิจคุณอาจต้องการคลานภายใต้ หิน

Eric Kavanagh: เยี่ยมมาก ใช่มันเป็นเรื่องที่ดีอีกครั้งเป็นข่าวดีที่ผู้คนใช้สิ่งนี้ แต่ฉันคิดว่าฉันต้องเชื่อว่าการบริการตนเองกำลังผลักดันกิจกรรมมากมายสำหรับสิ่งที่คุณทำเพราะคุณกำลังพูดถึงการอาละวาด เพิ่มจำนวนของความตึงเครียดและปริมาณของความดันในระบบเหล่านี้ตามลำดับความสำคัญ ไม่เพียงแค่คำสั่งเดียวหรือสองคำสั่งเท่านั้นและนั่นคือจุดที่คุณต้องการให้ทัศนวิสัยและคุณต้องการที่จะเห็นว่าใครกำลังทำอะไรที่ไหนเมื่อไรอย่างไรและทำไม ถามคำถามเหล่านั้นแล้วตัดสินใจบางอย่างเกี่ยวกับวิธีที่คุณสามารถตรวจสอบและเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมและเปลี่ยนแปลงนโยบายของคุณในการเข้าถึงสิ่งที่ถูกต้องใช่ไหม

Stan Geiger: ใช่ และคุณก็รู้ด้วยการรู้ว่าการใช้ประโยชน์ยังช่วยให้คุณเข้าไปข้างในและศักยภาพเช่นเดียวกับที่ฉันพูดถึงวัตถุภายในคิวบ์ฉันสามารถทำสิ่งต่าง ๆ เพื่อปรับปรุงสิ่งนั้นได้เท่าที่ฉันสร้างและออกแบบ สิ่ง ดังนั้นจึงมีความจำเป็นที่ไม่เพียง แต่ต้องดูประสิทธิภาพของสิ่งต่าง ๆ แต่ยังสามารถดูว่าแบบแผนของคุณและการออกแบบของคุณมีประสิทธิภาพในระดับนั้นด้วยเช่นกันเพื่อให้สามารถปรับแต่งได้ และมันจะเพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ เพราะสิ่งต่างๆเช่น power BI เป็นเรื่องใหญ่ตอนนี้กับ Microsoft ดังนั้นตอนนี้ฉันสามารถสร้างแดชบอร์ดและวิดเจ็ตและสิ่งของต่าง ๆ ของตัวเองและไม่จำเป็นต้องเป็นนักพัฒนา BI

Eric Kavanagh: ถูกต้อง ใช่มันเป็นสิ่งที่ดีกำลังไปได้ทุกที่ แต่คุณจะต้องมีวิธีจัดการสภาพแวดล้อมนั้นหรือคุณจะได้รับผู้ใช้ที่ไม่มีความสุข นั่นนำไปสู่การบริหารที่ไม่มีความสุขซึ่งนำไปสู่การถูกไล่ออก มีผลกระทบโดมิโนค่อนข้างชัดเจนเมื่อสิ่งต่าง ๆ เริ่มตก แต่นี่เป็นสิ่งที่ดี

ดังนั้นฉันจึงเคี้ยวห้านาทีสุดท้ายที่นี่ โรบินคุณมีคำถามไหม?

Robin Bloor: เอ่อฉันคิดว่ามันน่าหลงใหลจริง ๆ แล้วซื่อสัตย์ ฉันมีความคิดเกี่ยวกับความจริงที่ว่าเรามีสภาพแวดล้อมที่ จำกัด มากและการบริการตนเองกำลังเปลี่ยนแปลงโลกและมีหลายสิ่งที่เกิดขึ้นจริงเพราะมีข้อมูลจำนวนมากเข้ามาในสภาพแวดล้อมมากกว่าที่เคยเกิดขึ้นมาก่อน คำถามเดียว 'ทำให้เรามีเวลาไม่มาก แต่คำถามเดียวที่ฉันสนใจถามนั่นคือเมื่อคุณอธิบายวิธีการที่ -' เพราะฉันคิดว่ามันเป็นตัวอย่างที่ดีมาก - วิธีที่ งานการตรวจสอบ BI ฉันสงสัยว่าคนที่ไม่มีสิ่งนี้จริง ๆ ทำอะไร เพราะมันต้องเป็นเรื่องยากมากมีหลายสิ่งที่คุณสร้างความแตกต่างสาเหตุที่แท้จริงก็คือคุณไม่จำเป็นต้องไปถึงสาเหตุที่แท้จริงเสมอไป แต่คุณสามารถเข้าถึงสาเหตุที่เป็นต้นเหตุได้ด้วยบางสิ่ง คุณกำลังดูอยู่ว่าเมื่อคุณบอกว่ามีคนจำนวนมากซื้อเครื่องมือเพียงเพื่อรู้ว่าใครกำลังทำอะไรอยู่และสมองของฉันกำลังหมุนเพราะมันเหมือนคุณไม่รู้ว่าใครกำลังทำงานอยู่หรืออะไรก็ตามที่ควบคุมไม่ได้ ดังนั้นสภาพแวดล้อมจะเป็นอย่างไรเมื่ออยู่นอกการควบคุม?

Stan Geiger: ฉันหมายถึงคุณสามารถรับข้อมูลทั้งหมดที่เรามีในเครื่องมือนี้ได้ด้วยตัวคุณเอง แต่คุณต้องเขียนสคริปต์ที่ทำเองเป็นจำนวนมากและ 'ทำให้ข้อมูลทั้งหมดอยู่ที่นั่นคุณเพียงแค่ต้องรู้ว่าจะต้องไปที่ไหน ได้รับซึ่งต้องมีระดับความเชี่ยวชาญใช่มั้ย ดังนั้นในสภาพแวดล้อมที่คุณไม่มีความเชี่ยวชาญระดับนั้นโดยทั่วไปสิ่งที่คุณได้รับคือเฮ้มันขึ้นหรือลง? ฉันไม่รู้จริงๆว่ามันทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่ แต่มันก็ใช่มั้ย จากนั้นฉันก็เริ่มรับโทรศัพท์หรือผู้คนที่กำลัง“ เฮ้รายงานของฉันไม่อยู่ในกล่องจดหมายเกิดอะไรขึ้น?” หรือ“ ฉันเพิ่งส่งรายงานนี้ผ่านบริการรายงาน” หรือพวกเขาอาจทำแบบสอบถามที่นี่ในบริการวิเคราะห์ แต่ใช้เวลาประมาณครึ่งชั่วโมงและมันใช้เวลาเพียง 30 วินาทีเท่านั้นเกิดอะไรขึ้น ทีนี้คุณต้องทำการซ้อมหนีไฟแล้วลองคิดดูและถ้าไม่มีเครื่องมือมันจะยากมาก

Robin Bloor: ใช่แล้วนั่นคือสิ่งที่ชัดเจนสำหรับฉันมากขึ้นเมื่อคุณแสดงให้เห็นถึงมิติของสิ่งที่คุณได้มาที่นี่ อีกอย่างมันเหมือนอยู่ในระดับดั้งเดิมมาก ๆ ถ้าคุณไม่มีการเตือนที่บอกว่าสิ่งผิดปกติมันก็แพงไป - คุณเข้าสู่สถานการณ์ที่มีราคาแพงพยายามรักษาสิ่งที่เกิดขึ้นเพราะคุณ ไม่ทราบจนกว่าสิ่งต่างๆจะเริ่มแย่ลงใช่ไหม?

Stan Geiger: ใช่คุณไม่รู้ว่าคุณไม่รู้อะไร

Eric Kavanagh: คุณเข้าใจแล้ว เดี๋ยวก่อนคนเราเผาผลาญผ่านหนึ่งชั่วโมงและการเปลี่ยนแปลงที่นี่ ขอบคุณมากสำหรับ Robin Bloor ของเราและแน่นอน Stan Geiger เพื่อนของเราจากซอฟต์แวร์ IDERA พวกเขากำลังจะไปที่ Enterprise Data World อันที่จริงหากคุณคนใดคนหนึ่งลงไปที่นั่นคุณจะอยู่ที่นั่นเช่นกันในแอตแลนตา โทนี่ชอว์เพื่อนที่ดีของเรากำลังทำงานที่ยอดเยี่ยมในการจัดการประชุมครั้งนี้เมื่อสี่ปีที่แล้วและนี่คือสิ่งที่เก่าแก่ใหม่อีกครั้ง ทุกอย่างมันร้อนแรง หวังว่าเราจะพบคุณที่นั่นถ้าไม่กลับมาตรวจสอบกับเราในสัปดาห์หน้าเรามีเว็บคาสต์อื่น ๆ เรียงกัน

อยากรู้อยากเห็นได้ยินความคิดของคุณส่งอีเมลไปที่ที่เหมาะสมกับฉันถ้าคุณมีคำถามหรือข้อเสนอแนะหรือเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่คุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับในเทคโนโลยีร้อน และด้วยสิ่งนี้คุณจะกล่าวคำอำลากับคุณ ขอบคุณอีกครั้งสำหรับการเข้าร่วมกับเราเราจะคุยกับคุณในครั้งต่อไป ดูแล. ลาก่อน.