予測分析で軌道に乗る

アラン・ブラウン、デジタルトランスフォーメーションアドバイザー Digital.aiは、組織の様々なメンバーにインタビューシリーズを実施しています。シリーズの第3回、そして最終回となる今回は、アランはチーフアーキテクトのダン・バーグ氏とバーチャル対談します。 Digital.aiの進化について話す Digital.ai Platformデジタル変革の基盤を構築する方法、そして統合されたエクスペリエンスから他の組織がどのように利益を得ることができるかについて説明します。 

デジタルトランスフォーメーションが不可欠となる中、企業はプロバイダーから迅速かつ効果的なサービス提供を受けることを期待しています。組織内の価値を高めるためにデジタルテクノロジーを導入することは、多くの企業にとってデジタルトランスフォーメーションの成功への第一歩となるでしょう。企業が進化するにつれ、そこで使用されるソフトウェアも進化し、ユーザーはそのすべての機能を適切に活用して、自社の利益につなげることができるようになります。 

このような目標は、チーフアーキテクトのダン・バーグ氏が Digital.aiの目標達成を目指しています。バーグの主な責任は、技術アーキテクチャを進化させることです。 Digital.ai そしてその一連の機能群。具体的には、彼はいわゆる「 Digital.ai Platformこのプラットフォームは、基本的なデジタル体験の創造に役立ちます。 Digital.ai 顧客。これには、ユーザーによるコンテンツの管理、カスタマージャーニーの追跡、ターゲットコンテンツの配信が含まれ、ユーザーはよりパーソナライズされた一貫性のあるエクスペリエンスを提供できます。 

バーグ氏はキャリアを積むにつれ、パッケージソフトウェアの開発からSaaSやクラウドサービスへと事業領域を拡大しました。これにより、顧客の悩みに迅速に対応し、迅速な変更を提供できるようになりました。以前は最大で25%を要していましたが、SaaSサービスでは数時間、場合によっては数分で修正を完了できます。開発者は問題があれば、それを顧客の本番環境に戻し、フィードバックを直接開発チームに提供することで、改善につなげることができます。 

デジタルトランスフォーメーションの未来の可能性を目の当たりにしたバーグ氏は、デジタル体験を顧客に提供する方法について認識を変えました。 Digital.ai 顧客から好評を得て、自身も使い始めました。 

「私が会社を導いていきたい方向性は、当社の能力をSaaSベースのデリバリープロセスにますます移行させることです。これにより、お客様がデジタル技術を導入し、デジタルトランスフォーメーションを活用して組織に価値をもたらすための、迅速で信頼性の高いサービスを提供できるようになります」とバーグは述べています。「ですから、私の目標は、当社の能力を可能な限り簡単に利用し、アクセスしやすくし、そしてそれらの能力を活用して組織に価値をもたらすことです。」 

基盤の構築 

As Digital.ai 企業は自社のデジタル変革の道を歩み続けると同時に、他の組織が独自のデジタル変革の旅を始めるのを支援しています。 

の助けを借りて Digital.ai 機能、特に DevOps ソフトウェア配信にAI機能を組み込むことで、より多くのAI機能を活用できるようになります。組織は、ソフトウェア配信方法に関する予測結果と分析を活用し、エクスペリエンスを継続的に改善できるようになります。 

同時に、バーグは Digital.aiのプラットフォームサービスは、より統合されたエクスペリエンスを保証する基盤です。基盤として、プラットフォームを継続的に強化することが不可欠です。そうすることで、より統合されたエクスペリエンスを実現し、より多くの価値を生み出し、より多くのものを注入することができます。 Digital.aiのAI機能を既存のサービスにさらに深く組み込む。また、他のサードパーティも統合することで、 Digital.ai 使用されている一連のツールを囲み、価値を提供できます。 

「立ち上げも簡単だし、アクセスも容易だし、時間をかけてアップグレードするのも簡単です。家を建てるのと同じですよね？」とバーグ氏は問いかける。「屋根から始めるなんて無理です。新しい機能をその上に構築するには、家の土台となる岩盤と基礎が既に構築されている必要があります。」 

迅速かつ激しい意思決定 

組織がより多くの Digital.aiの機能により、可視性が向上し、配信速度が速くなると Berg 氏は期待しています。  

組織が迅速に行動するためには、どこへ向かっているのか、何を実現しようとしているのかを明確に把握することが不可欠です。バーグ氏はこれをレーシングカーの運転に例え、開発者は求められる速度で前進するためには正しい軌道を外れてはならないことを示唆しています。 

提供される機能 Digital.ai 収集されたデータを定義し、企業が目の前にある「軌道」内に留まるだけでなく、将来その軌道がどこに向かうかを予測し始めることを可能にします。 

「結局のところ、私は皆にこう言っています。ソフトウェアデリバリーに携わるなら、迅速な意思決定が必要です。意思決定を怠れば停滞し、何も達成できません」とバーグ氏は言います。「もちろん、間違った意思決定をすることもあるでしょう。しかし、迅速に意思決定をすれば、すぐにフィードバックを受け取ることができ、誤った選択に反応して修正することができます。」 

予測分析は、 Digital.ai また、組織はフィードバックを待つことなく、事前に誤った意思決定を回避することができます。これらの統合機能をすべて活用することで、ビジネスは迅速かつ効果的に前進し、顧客への価値提供を継続的に実現できます。 

違いを作る 

将来を見据え、バーグ氏はテクノロジー業界においてイノベーションと変化が今後も活発に続くことを期待しています。具体的には、バーグ氏と彼のチームは、個々の製品に詳細な設定や変更を加えることなく、複数の異なるツールを連携させながら自動化を推進する能力の向上を目指しています。 

「ますます、[Digital.ai「[…]は、ビジネス成果を通じて顧客に価値をもたらす活動を予測する能力を向上させるために、どのように変革と革新を進めていくかに焦点を当てています」とバーグ氏は語る。「そして、さらに先を見据えていくと、データがここで非常に重要になるだろうと確信しています。」 

データに基づく予測 

大量のデータを消費・取り込​​み、分析し、必要な予測を行うことこそが、Bergが考える顧客への価値提供の未来です。より多くの情報を持つほど、組織はリスクを管理・軽減する能力が向上します。 

しかし、バーグ氏は、開発者がどのような活動を行っているかを判断するために、あらゆる側面と関係性をモデル化することは不可能だと考えています。開発者はデータ定義やリレーショナルモデルを通じて予測を監視しようと試みることはできますが、最終的には、これらの予測を適切に追跡するのは人工知能です。 

「膨大なデータを解釈し、予測を行い、活動と結果を相関させるのは、機械モデルになるでしょう」とバーグ氏は主張する。「どの活動に投資すべきか？どの活動への投資を削減すべきか？どの活動を優先すべきか？」 

この疑問への答えはまだ出ていませんが、時間をかけて解明していくことが目標です。理想的には、将来的にはAIOpsのイノベーションによって、顧客にとって予測が簡単に行えるようになるでしょう。 

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