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DTN公司首席技術官談收購后的IT系統合并

責任編輯:cres 作者:Peter Sayer |來源:企業網D1Net  2022-08-02 10:28:00 原創文章 企業網D1Net

DTN不僅僅是天氣預報數據提供商,同時也為農業、能源、大宗商品和金融行業的公司提供決策支持服務。其與天氣相關的服務可以像幫助公用事業公司預測短期能源需求一樣簡單,也可以像建議海上運輸商在風暴欲來前安排遠洋貨船一樣復雜。
 
多年來,DTN收購了多家利基數據服務提供商,它們每家都有自己的IT系統——這種環境對DTN IT的創新能力提出了艱巨挑戰。
 
2020年2月,Lars Ewe接任CTO一職來處理這一棘手的IT環境。他表示,“通過各種收購活動,我們有五種不同的預測引擎正在公司運行。根本談不上創新,因為我們的大部分精力都耗費在讓這五個系統并行運行上。”
 
DTN收購的預測系統是由不同的公司在不同的技術堆棧上開發的,具有不同的存儲、警報系統和可視化層。
 
Ewe開玩笑稱,“不過,它們有一個共同點:每天都在努力預測天氣!”
 
通過與同事協同工作,他很快將圍繞單個預測引擎重建這五個系統確立為首要任務。
 
合并腳本
 
Ewe表示,企業在收購后合并IT系統時經常會犯一些戰略性錯誤。其中第一個錯誤就是認為“我收購了你,我才是贏家”。我們不能因為A收購了B,就斷定A的技術一定比B好。
 
另一個常見錯誤是只關注數字。我們不能僅僅因為一家公司的收入或盈利能力更高,就選擇這家公司的IT系統而非另一家。
 
Ewe稱,“鑒于合并兩家公司的IT系統所需的時間和金錢投資,我認為值得花費幾周時間來更徹底分析哪個解決方案或哪些解決方案的哪些部分應該結合在一起。從長遠來看,武斷行事并做出錯誤的決定可能會耗費更多時間和資金。”
 
在根據具體需求評估現有資產之前,Ewe咨詢了產品和銷售管理以及客戶,以確定DTN的單一引擎必須滿足的需求以及它將服務的用例。除此之外,他還有其他要求,包括系統應該在云中運行。為了確保決策過程的成功,Ewe將運行每個預測系統的員工聚集到一個團隊中。
 
他介紹稱,“我們從五個團隊開始,每個團隊都認為自己的預測系統是最好的,其他的都是不好的。這種現象很正常,完全可以理解。同樣可以理解的是,這些IT員工擔心他們的工作與其所維護系統的持續存在掛鉤。如果它們維護的預測系統被淘汰,他們自身也會被淘汰。”
 
為了解決這個問題,Ewe從一開始就強調了發展的潛力。他強調稱,“公司中有很多發展機會,能夠發揮員工才能的地方遠不止一處。而且,圍繞選擇的預測引擎構建分析和洞察工具的工作量很大,每個人都會有用武之地。”
 
一系列的團隊建設聯系有助于建立一個值得信賴的環境,員工也能將自身視為更大整體的一部分,他們會愿意在其中討論他們所使用的系統的優缺點。這使得團隊能夠選擇一個真正合適的預測引擎,并確定DTN應考慮在其所選平臺中重新實現的其他引擎提供的功能。
 
例如,Ewe不想丟失其他引擎使用的數據,這些歷史數據對于天氣預報非常重要,因為它為模型提供了反饋循環,所以他把所有東西都清理干凈并合并到一個普通的商店里。
 
Ewe介紹稱,“DTN工作人員已經完成了大部分實施工作。我十分堅信內部資源,他們只要獲得足夠的動力就能推動項目成功。當你考慮需要哪些技能時,它的范圍可能很廣:數據工程、數據存儲、科學經驗、數據科學、前端Web開發、devops、操作經驗和云經驗等等。”
 
除了發揮內部資源外,DTN還意識到在云中存在一個真正的高性能計算市場,并希望找到一個對高性能計算有明確要求、明確使命和明確知識的合作伙伴。最終,DTN與Amazon Web Services達成合作,幫助其在云中構建高性能計算基礎設施。
 
結果超出了Ewe的預期,預測系統的吞吐量翻了一番,達到了DTN現在可以每小時運行一次全球模型的程度。Ewe興奮地表示,“事實上,這些系統通常是批處理驅動的,當底層數據以有意義的方式發生變化時,我們會啟動一個新的模型計算。這真是太激動人心了。”
 
為客戶調優
 
Ewe必須鼓勵團隊中的其他文化變革,而不是圍繞一個預測引擎將其聯合起來。他表示,“我必須讓每個人都明白,我們正在構建的這個引擎只是我們試圖構建的更大解決方案的基礎。”
 
通過訪問易于擴展的超級計算資源,人們很想提高預測模型的準確性,但是,正如Ewe所說,“你必須問自己,‘我現在正在優化什么,它是否對消費方面產生影響?'”
 
換句話說,預測模型的輸出結果是否足以滿足客戶的用例?這是一個棘手的問題,但用正確的數據很容易回答,他說:“你通常可以模擬它:如果我偏離了半度,這會對船舶路線算法產生什么影響?”
 
IT參與助力合并成功
 
如果IT能夠在促成收購的談判過程中擁有足夠的發言權,就可以避免一些收購后的IT合并挑戰——或者至少更容易規劃。但是想在收購談判桌上獲得一席之地對IT領導者來說是一項挑戰:此類討論通常是在極其保密的情況下進行的。
 
Ewe介紹稱,在DTN,我們有一份詳盡復雜的技術盡職調查清單。里面涉及很多東西,可以讓我們更清楚地了解公司正在嘗試合并或整合的內容。
 
他補充道,清單建議談判團隊考慮的領域包括人才。因為收購的過程中涉及很多人才,這些人員與IT系統存在相互依賴關系,并且了解合并系統所需的條件。
 
如果IT領導者無法成為該過程的一部分,也至少需要通過一種機制、一個過程來代表。在經歷過幾次收購之后,CIO應該擁有數據來證明良好的IT匹配對成功合并的重要性,并爭取在談判桌上獲得一席之地。
 
版權聲明:本文為企業網D1Net編譯,轉載需注明出處為:企業網D1Net,如果不注明出處,企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。

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DTN不僅僅是天氣預報數據提供商,同時也為農業、能源、大宗商品和金融行業的公司提供決策支持服務。其與天氣相關的服務可以像幫助公用事業公司預測短期能源需求一樣簡單,也可以像建議海上運輸商在風暴欲來前安排遠洋貨船一樣復雜。
 
多年來,DTN收購了多家利基數據服務提供商,它們每家都有自己的IT系統——這種環境對DTN IT的創新能力提出了艱巨挑戰。
 
2020年2月,Lars Ewe接任CTO一職來處理這一棘手的IT環境。他表示,“通過各種收購活動,我們有五種不同的預測引擎正在公司運行。根本談不上創新,因為我們的大部分精力都耗費在讓這五個系統并行運行上。”
 
DTN收購的預測系統是由不同的公司在不同的技術堆棧上開發的,具有不同的存儲、警報系統和可視化層。
 
Ewe開玩笑稱,“不過,它們有一個共同點:每天都在努力預測天氣!”
 
通過與同事協同工作,他很快將圍繞單個預測引擎重建這五個系統確立為首要任務。
 
合并腳本
 
Ewe表示,企業在收購后合并IT系統時經常會犯一些戰略性錯誤。其中第一個錯誤就是認為“我收購了你,我才是贏家”。我們不能因為A收購了B,就斷定A的技術一定比B好。
 
另一個常見錯誤是只關注數字。我們不能僅僅因為一家公司的收入或盈利能力更高,就選擇這家公司的IT系統而非另一家。
 
Ewe稱,“鑒于合并兩家公司的IT系統所需的時間和金錢投資,我認為值得花費幾周時間來更徹底分析哪個解決方案或哪些解決方案的哪些部分應該結合在一起。從長遠來看,武斷行事并做出錯誤的決定可能會耗費更多時間和資金。”
 
在根據具體需求評估現有資產之前,Ewe咨詢了產品和銷售管理以及客戶,以確定DTN的單一引擎必須滿足的需求以及它將服務的用例。除此之外,他還有其他要求,包括系統應該在云中運行。為了確保決策過程的成功,Ewe將運行每個預測系統的員工聚集到一個團隊中。
 
他介紹稱,“我們從五個團隊開始,每個團隊都認為自己的預測系統是最好的,其他的都是不好的。這種現象很正常,完全可以理解。同樣可以理解的是,這些IT員工擔心他們的工作與其所維護系統的持續存在掛鉤。如果它們維護的預測系統被淘汰,他們自身也會被淘汰。”
 
為了解決這個問題,Ewe從一開始就強調了發展的潛力。他強調稱,“公司中有很多發展機會,能夠發揮員工才能的地方遠不止一處。而且,圍繞選擇的預測引擎構建分析和洞察工具的工作量很大,每個人都會有用武之地。”
 
一系列的團隊建設聯系有助于建立一個值得信賴的環境,員工也能將自身視為更大整體的一部分,他們會愿意在其中討論他們所使用的系統的優缺點。這使得團隊能夠選擇一個真正合適的預測引擎,并確定DTN應考慮在其所選平臺中重新實現的其他引擎提供的功能。
 
例如,Ewe不想丟失其他引擎使用的數據,這些歷史數據對于天氣預報非常重要,因為它為模型提供了反饋循環,所以他把所有東西都清理干凈并合并到一個普通的商店里。
 
Ewe介紹稱,“DTN工作人員已經完成了大部分實施工作。我十分堅信內部資源,他們只要獲得足夠的動力就能推動項目成功。當你考慮需要哪些技能時,它的范圍可能很廣:數據工程、數據存儲、科學經驗、數據科學、前端Web開發、devops、操作經驗和云經驗等等。”
 
除了發揮內部資源外,DTN還意識到在云中存在一個真正的高性能計算市場,并希望找到一個對高性能計算有明確要求、明確使命和明確知識的合作伙伴。最終,DTN與Amazon Web Services達成合作,幫助其在云中構建高性能計算基礎設施。
 
結果超出了Ewe的預期,預測系統的吞吐量翻了一番,達到了DTN現在可以每小時運行一次全球模型的程度。Ewe興奮地表示,“事實上,這些系統通常是批處理驅動的,當底層數據以有意義的方式發生變化時,我們會啟動一個新的模型計算。這真是太激動人心了。”
 
為客戶調優
 
Ewe必須鼓勵團隊中的其他文化變革,而不是圍繞一個預測引擎將其聯合起來。他表示,“我必須讓每個人都明白,我們正在構建的這個引擎只是我們試圖構建的更大解決方案的基礎。”
 
通過訪問易于擴展的超級計算資源,人們很想提高預測模型的準確性,但是,正如Ewe所說,“你必須問自己,‘我現在正在優化什么,它是否對消費方面產生影響?'”
 
換句話說,預測模型的輸出結果是否足以滿足客戶的用例?這是一個棘手的問題,但用正確的數據很容易回答,他說:“你通常可以模擬它:如果我偏離了半度,這會對船舶路線算法產生什么影響?”
 
IT參與助力合并成功
 
如果IT能夠在促成收購的談判過程中擁有足夠的發言權,就可以避免一些收購后的IT合并挑戰——或者至少更容易規劃。但是想在收購談判桌上獲得一席之地對IT領導者來說是一項挑戰:此類討論通常是在極其保密的情況下進行的。
 
Ewe介紹稱,在DTN,我們有一份詳盡復雜的技術盡職調查清單。里面涉及很多東西,可以讓我們更清楚地了解公司正在嘗試合并或整合的內容。
 
他補充道,清單建議談判團隊考慮的領域包括人才。因為收購的過程中涉及很多人才,這些人員與IT系統存在相互依賴關系,并且了解合并系統所需的條件。
 
如果IT領導者無法成為該過程的一部分,也至少需要通過一種機制、一個過程來代表。在經歷過幾次收購之后,CIO應該擁有數據來證明良好的IT匹配對成功合并的重要性,并爭取在談判桌上獲得一席之地。
 
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