Vykdomasis architektas naudoja AI ir automatizavimą kaip sprendimų priėmėją, kuris gali padėti geriausios finalo finale. Šis požiūris, po kurio laikosi „Finops“ vykdomųjų architektų, apima debesų naudojimo ir išlaidų supratimą, optimizavimą, operatyvavimą, automatizavimą, debesų išlaidų valdymą ir daug daugiau. Šis straipsnis moko, kaip gali naudoti vykdomasis architektas AI pagrįsti sprendimai ir automatizavimas, skirtas supaprastinti duomenų valdymą per „Finops“.
Finopų praktika
„Finops“ yra vadybos praktika, padedanti organizacijoms optimizuoti debesų kompiuterijos infrastruktūrą ir išlaidas. Tai sujungia terminus „finansai“ ir „devops“. Valdomos „DevOps“ paslaugos Integruokite žmones, procesus ir technologijas, kad pagerintumėte IT operacijas. Tai maksimaliai padidina verslo vertę, sukurtą naudojant debesis, ne tik sutaupius išlaidas. Ši geriausia savo klasės veiklos struktūra yra skirta palengvinti duomenų pagrįstus sprendimus ir finansinę atsakomybę.
„Finops“ yra pagrindinė ir kultūrinė praktika, vadovaujanti komandoms kontroliuoti debesų išlaidas per pagrindinę geriausios praktikos grupę. Ši sistema yra susijusi su finansine kontrole ir nuspėjamumu, orientuota į verslo ir inžinerijos komandų komunikaciją ir bendradarbiavimą. „Finops“ buvo išrastas siekiant sukelti kultūrinius pokyčius debesų išlaidų modelyje ir padaryti sąnaudų, greičio ir debesų infrastruktūros kokybę.
Finopų vertė jūsų verslui
Naudodamos AI technologijas „Finops“, organizacijos geriau kontroliuos debesų vartojimą ir išlaidas, naudodamos išlaidų optimizavimą ir pagrįstą sprendimų priėmimą daug efektyvesnėms ir judrioms debesies finansinėms operacijoms. AI maitinami „Finops“ suteiks galimybę organizacijoms naudotis duomenimis pagrįstomis įžvalgomis ir automatizavimu, kad būtų pasiekta finansinė disciplina, padidins investicijų į debesis vertę ir neatsiliks nuo konkurencinio pranašumo šiame greitai besikeičiančiame debesies kraštovaizdyje.
AI-varomi „Finops“ padeda organizacijoms suderinti savo debesies išlaidas su verslo prioritetais. Dabar organizacijos gali priimti sprendimus dėl duomenų dėl išteklių paskirstymo ir prioritetinių investicijų į konkrečius darbo krūvius ir programas, o optimizuotos išlaidos palaiko strategines iniciatyvas. Dėl AI organizacijos taip pat gali prisitaikyti prie greitai besikeičiančių verslo poreikių ir rinkos dinamikos.
Vykdomojo požiūris į finišą
Siekdamos efektyvumo, priimti pagrįstus sprendimus ir išlaikyti tikslumą, atsižvelgiant į rinkos konkurenciją, organizacijos turi priimti finišus. Integruodami dirbtinį intelektą ir automatizavimą į savo „Finops“ praktiką, vadovai gali sumažinti veiklos sąnaudas, automatizuoti užduotis ir užtikrinti duomenų tikslumą. Tai padidina duomenų valdymą į naują lygį.
Toliau pateikiami keli metodai, į kuriuos vadovai gali apsvarstyti įgyvendindami „Finops“ ir stebėkite, kaip AI ir automatizavimas išlyginami Duomenų valdymas:
-
Debesų naudojimas ir kaina
„Finops“ yra strateginis įrankis, kuris padės komandoms tinkamai valdyti debesų išlaidas. Ši centralizuota „Finops“ platforma gali pagerinti verslo vykdomosios valdžios debesų nuosavybę, suteikdama vienas kitam galią būti finansiškai nuspėjama ir kontroliuojama.
-
Optimizavimas
Naudodamiesi „Finops“, vadovai gali tinkamo masto ištekliai, pasirinkti ekonomiškai efektyvias paslaugas ir derėtis su debesų teikėju. „Finops“ požiūris „nuskaitykite, vaikščiokite ir paleiskite“ įveikia organizacijos iššūkius, valdant debesies duomenis, kad padėtų įmonei pasiekti norimą naudą, naudojant debesų normą ir optimizuojant naudojimą.
-
Anomalijų valdymas
Anomalijos Debesų platformos Įtraukite netikėtų debesų kainų įvykių nustatymą, nurodymą ir valdymą. Naudodamiesi „Finops“, verslo vadovai svarstys idealias priemones, kurios pateiks AI, automatizavimą ir įspėjimus, kad būtų galima spręsti anomalijas.
-
Darbo krūvio valdymas ir automatizavimas
Automatizavimas ir darbo krūvio valdymas daugiausia dėmesio skiria mechanizmams, kurie automatiškai tinka skaičiavimo išteklių vykdymui. Tokiu atveju verslo vykdomosios valdžios vaidmuo yra suteikti galimybę „Finops“ komandoms reaguoti į dinamiškus darbo krūvio poreikius ir optimizuoti debesų naudojimą. Šie metodai parodo, kaip AI ir automatizavimas supaprastina duomenų valdymą, kad patikimi ir tikslūs duomenys galėtų paskatinti organizacinį finalo ciklą.
Kaip AI suformuos ateities „Finops“ modelius?
Būsimi „Finops“ modeliai greičiausiai apima didesnę dirbtinio intelekto (AI) dalį. Taip yra todėl, kad AI varomi algoritmai ir numatoma analizė geriau numatys išlaidas, aptiks anomalijas ir rekomenduos optimizuoti. Todėl būsimi „Finops“ modeliai gali pasikliauti AI, kad automatiškai optimizuotų išlaidas ir supaprastintų finansinius procesus, tuo pačiu siūlydami realiojo laiko sprendimų priėmimo įžvalgas.
Esant „Finops“ raidai, taip pat atsiranda įvairūs kainų modeliai. „Mokėk, kaip jūs einate“, „mokėkite tik už santaupas“, o kiti pelno dalijimosi modeliai tampa daug patrauklesni įmonei, turintiems sudėtingą debesų turtą ir didelį debesų vartojimą.
Kai kurios būsimos AI varomų finalo funkcijų yra::
-
Išplėstinė prognozuojama analizė
Dirbtinis intelektas optimizuos prognozuojamų analizės galimybes finale, analizuodami istorinius ir rinkos duomenis bei trečiųjų šalių išorinius įvykius, kad būtų galima numatyti būsimą vartojimo modelį. Ateities modeliai, apimantys AI algoritmus, taikomus finalams. Todėl jie tampa tikslesni dėl savo išlaidų prognozuojamų įvertinimų, prognozuojamų biudžeto viršijimų ir numato, kur išlaidų taupymas ir rizika slypi anksčiau.
-
Realaus laiko anomalijos aptikimas
PG gali pabrėžti anomalijas ar netikėtus išlaidų modelius, kurie greičiausiai padidins išlaidas. AI-varomi „Finops“ modeliai nuolat stebi finansinius ir veiklos duomenis. Tai taip pat nustato anomalijas ir atitinkamai kelia perspėjimus, kad įmonė galėtų nedelsiant imtis veiksmų. Šie modeliai gali padėti organizacijoms nustatyti naudojimo modelių abejones dėl neteisėto naudojimo, saugumo pažeidimų ar išteklių atliekų.
-
Kognityviniai finansiniai padėjėjai
AI maitinamos tiesioginės įžvalgos vartotojams, atsakant į įvairius finansinius klausimus, kurie gali priimti sprendimus. Derinimas Natūralios kalbos apdorojimas NLP ir mašininis mokymasis, be kitų sudėtingų modelių, kognityvinis asistentas analizuoja visus finansinius duomenis, pagrįstus sudėtingos informacijos aiškinimu ir iš to kylančiomis rekomendacijomis ar paaiškinimais.
-
AI maitinamas sprendimų palaikymas
Tai apima duomenų analizę, rinkos tendencijas ir kitus svarbius veiksnius. Tai suteikia galimybę AI pateikti gaires, kaip priimti tinkamus sprendimus, pavyzdžiui, išlaidų mažinimo priemones ar kainų nustatymo strategijas. PG gali padėti palyginti debesų paslaugų teikėjus, remiantis paslaugomis ir kainų nustatymo modeliais. Išanalizavus kelis reikalingus darbo krūvio aspektus, paslaugų lygio sutartis ir kainų nustatymo struktūras, AI orientuoti modeliai gali palaikyti ekonomiškiausias galimybes tų darbo krūviams ar programoms.
Kaip AI ir automatizavimas supaprastina duomenų valdymą
Verslo vadovai turi atkreipti dėmesį, kad „Finops“ etapai negali būti optimizuoti, jei jų organizacijos neturi tikslių duomenų. Organizacijos, kurios tikisi, kad sumažėtų debesų išlaidos, gali naudoti AI pagrįstus sprendimus, kad būtų puoselėjamos tvaraus duomenų valdymo.
Išplėstiniai algoritmai ir mašininis mokymasis leidžia AI sistemoms tvarkyti didžiulius duomenis. Tai taip pat nustato anomalijas, modelius ir kitus veiksnius, siekiant užtikrinti duomenų tikslumą.
Tačiau automatizavimas gali pagerinti duomenų kokybę. Prasta duomenų kokybė ir AI šališkumas gali padidinti prognozavimo, sąnaudų paskirstymo ir anomalijos valdymo galimybių sudėtingumą. Vis dėlto, naudojant automatizavimą, galimybė pateikti tikslius organizacinius duomenis, skirtus „Finops“ galimybėms, gali pagerinti efektyvumą ir tikslumą.
ML-Augmentuotų duomenų katalogai leidžia AI suskirstyti duomenis, supaprastinti ir automatizuoti duomenų procesus. Firmoms taip pat reikia AI varomo debesų duomenų valdymo kamino, kad būtų galima aktyviai gaminti metaduomenis.
Išvada
Įtraukdamas visas šias praktikas, verslo vadovas gali susisiekti su „Finops“, kad užtikrintų, jog organizaciniai duomenys būtų tvarkomi gerai. Tačiau didelis pasitikėjimas AI ir automatika padeda įmonėms užtikrinti duomenų tikslumą, proceso optimizavimą, debesies ekonominį efektyvumą ir eksploatavimo efektyvumą.
Jei jums reikia papildomos pagalbos dėl pasirinktinių AI sprendimų, galite susisiekti su mumis (El. Paštas apsaugotas). Mes suplanuosime nemokamą konsultaciją, kad ištirtume, kaip „Xavor“ gali jums padėti.