- Terminologia (A do D)
- Kontrola zdolności AI
- Operacje AI
- Albumentacje
- Wydajność aktywów
- Autokoder
- Propagacja wsteczna
- Twierdzenie Bayesa
- Big Data
- Chatbot: przewodnik dla początkujących
- Myślenie obliczeniowe
- Wizja komputerowa
- Macierz zamieszania
- Konwolucyjne sieci neuronowe
- Bezpieczeństwo cybernetyczne
- Tkanina danych
- Opowiadanie historii
- Nauka danych
- Magazyn danych
- Drzewo decyzyjne
- Deepfakes
- głęboki Learning
- Uczenie się o głębokim wzmocnieniu
- DevOps
- DevSecOps
- Modele dyfuzyjne
- Cyfrowy bliźniak
- Redukcja wymiarowości
- Terminologia (E do K)
- Sztuczna inteligencja
- Emocje AI
- Nauka zespołowa
- Etyczne hakowanie
- ETL
- Wytłumaczalne AI
- Sfederowane uczenie się
- FinOps
- generatywna sztuczna inteligencja
- Generatywna sieć przeciwników
- Generatywny a dyskryminacyjny
- Wzmocnienie gradientu
- Gradientowe zejście
- Nauka kilku strzałów
- Klasyfikacja obrazu
- Operacje IT (ITops)
- Automatyzacja incydentów
- Inżynieria wpływu
- Klastrowanie K-średnich
- K-Najbliżsi sąsiedzi
- Terminologia (od L do Q)
- Terminologia (od R do Z)
- Uczenie się ze wzmocnieniem
- Odpowiedzialna sztuczna inteligencja
- RLHF
- Automatyzacja procesów robotycznych
- Strukturalne vs niestrukturalne
- Analiza sentymentów
- Nadzorowany kontra bez nadzoru
- Wsparcie maszyn wektorowych
- Dane syntetyczne
- Media syntetyczne
- Klasyfikacja tekstu
- TinyML
- Przenieś naukę
- Transformatorowe sieci neuronowe
- Test Turinga
- Wyszukiwanie podobieństwa wektorów
AI 101
FinOps 101: Przewodnik dla początkujących po operacjach finansowych
Opublikowany
1 lat temuon
By
Haziqa SajidSpis treści
Firmy przenoszą się do chmury, aby obniżyć wydatki, poprawić wydajność i udostępnić narzędzia i dane swoim pracownikom w dowolnym miejscu na świecie. FinOps, czyli Financial Operations, to strategia zarządzania chmurą, która umożliwia firmom uzyskanie maksymalnej wartości z usług w chmurze. Jest to spójne podejście, które pozwala zespołom finansowym, IT i DevOps współpracować i optymalizować wydatki na usługi chmurowe.
Rola FinOps w zarządzaniu finansami
Zarządzanie finansami przedsiębiorstwa obejmuje budżetowanie, księgowość, analizę, raportowanie i prognozowanie ryzyka związanego z zarządzaniem zasobami firmy i inwestowaniem w nie. Do wykonywania operacji zarządczych firmy korzystają z usług w chmurze, a te usługi w chmurze są drogie w zależności od szybkości, przestrzeni dyskowej i jakości usługi. Co więcej, wydatki na chmurę są często nieefektywne, co prowadzi do utraty przychodów. I tu właśnie pojawia się kwestia FinOps. FinOps łączy ze sobą działy finansów, marketingu, sprzedaży, IT i DevOps, dzięki czemu można przyjąć całościowe podejście i maksymalnie efektywnie wykorzystać zasoby chmury.
Struktura FinOps opiera się na trzyetapowym procesie:
- Poinformować
- Optymalizacja
- Działać
Zespoły interdyscyplinarne analizują swoje potrzeby, a następnie współpracują z innymi działami, aby znaleźć równowagę pomiędzy jakością i kosztem potrzebnych usług. Takie podejście pomaga firmom osiągnąć trzy cele biznesowe, którymi są: poprawa jakości, generowanie przychodów i konwersja zasobów. Po zakończeniu części optymalizacyjnej uwaga zostaje przeniesiona na utrzymanie optymalizacji.
Korzyści z wdrożenia FinOps
Zarządzanie kosztami jest jednym z głównych wyzwań stojących przed przedsiębiorstwem. Przedsiębiorstwa cierpią z powodu nieefektywnych wydatków operacyjnych i deficytu komunikacji między działami; tego wszystkiego można uniknąć, jeśli wdroży się FinOps. Cloud FinOps zapewnia przedsiębiorstwom odpowiedzialność finansową i rozwój.
Ponadto daje dostęp do narzędzi, które pomagają zespołowi inżynieryjnemu tworzyć dashboardy informujące kadrę kierowniczą o statusie biznesu. Na przykład pulpit nawigacyjny pokazuje wszystkim zainteresowanym stronom w czasie rzeczywistym liczby dotyczące budżetu i wydatków. Zapewnia to wszystkim zainteresowanym stronom wgląd w dane i pozwala im lepiej podejmować wszystkie decyzje finansowe, gdziekolwiek się znajdują.
Benjamin Franklin powiedział kiedyś: „Czas to pieniądz”. FinOps pozwala także firmom oszczędzać czas i zasoby poprzez automatyzację powtarzalnych zadań biznesowych, takich jak raportowanie i budżetowanie. Łączy różne działy, poprawiając współpracę i promując zdrową kulturę pracy.
Kluczowe technologie i narzędzia
Platformy zarządzania kosztami w chmurze służą do monitorowania wykorzystania i wydatków organizacji na usługi w chmurze. Użytkownicy biznesowi uzyskują wgląd w niewykorzystane lub przeciążone jednostki w chmurze, aby zachować równowagę między wykorzystaniem usług a potrzebami. Zaawansowane narzędzia, takie jak Google Cloud Management, AWS Cost Explorer i Azure Cost Management, mogą pomóc zoptymalizować wykorzystanie i wydatki.
Narzędzia do automatyzacji w chmurze służą do automatyzacji powtarzalnych i ręcznych zadań, co pozwala zaoszczędzić wiele kłopotów i czasu zespołom na całym świecie oraz zapewnia płynność operacji. Do takich operacji wykorzystuje się wiele narzędzi, ale najczęściej spotykane to Azure Monitor i AWS Cloudwatch.
Tworzone są internetowe dashboardy i raporty, których celem jest informowanie interesariuszy o działaniach finansowych prowadzonych w firmie. Dzięki automatyzacji wdrażany jest system, który na bieżąco aktualizuje te dashboardy i raporty. Najczęściej używanymi narzędziami do tego typu zadań są Microsoft Power BI, Tableau i Microsoft Excel.
FinOps wymaga współpracy ludzi z różnych działów, a komunikacja jest kluczem do pracy w tak zróżnicowanym środowisku. Punkt widzenia danej osoby należy przekazywać innym w sposób jasny i terminowy, a do tego potrzebne są platformy, na których każdy jest dostępny i prowadzony jest zapis komunikacji. Do takich celów wykorzystuje się szereg narzędzi, ale najpopularniejsze z zaawansowanymi funkcjami to Microsoft Teams, Google Meet i Slack.
Wyzwania i najlepsze praktyki
Próbując wdrożyć FinOps, firma napotyka kilka problemów. Najczęstsze z nich są następujące:
- Silosy danych: Ze względu na skalę firmy dane są rozproszone po całym świecie. Uzyskanie dostępu do danych i ich analiza w celu uzyskania przydatnych spostrzeżeń to problem, przed którym stają firmy wdrażające FinOps. Rozwiązaniem tego problemu jest zbudowanie hurtowni danych. Służy jako jedyne źródło prawdy dla organizacji.
- Decentralizacja zakupów: Ta decentralizacja zakupów subskrypcji oszczędza czas. Jednocześnie stanowi to wyzwanie dla przedsiębiorstw, ponieważ koszty utrzymania tych usług często rosną wykładniczo w czasie. Rozwiązaniem jest posiadanie mechanizmu regulującego zakupy.
- Ograniczona współpraca: gdy różne działy muszą współpracować, harmonogramy często są rozbieżne, co powoduje tarcia. Jest to kwestia zasobów ludzkich i dział HR powinien pracować nad stworzeniem bardziej gościnnego środowiska.
- Niewystarczające dane: firma potrzebuje pełnych i kompleksowych danych o kosztach, aby rozpoznać i prognozować wzorce. Niewystarczające dane kosztowe nie pozwolą na zamodelowanie rozwiązania optymalizującego wydatki. Rozwiązaniem jest skupienie się na zebraniu jak największej ilości danych i zrzuceniu ich do jeziora danych. Później inżynierowie danych mogą wyodrębnić odpowiednie dane i oczyścić je, aby były gotowe do analizy.
Perspektywy przyszłości FinOps
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są powszechnie wykorzystywane do analizy danych finansowych. Dzięki temu łatwiej jest zidentyfikować obszary oszczędności kosztów i ulepszone prognozowanie. Więcej firm zdecydowałoby się na migrację do chmury, aby zoptymalizować rozwój swojej działalności w pełnym zakresie, w tym wyniki finansowe. FinOps jest bardziej odpowiedni niż kiedykolwiek w obecnej atmosferze biznesowej, ponieważ usprawniłby migrację dla firm. Outsourcing FinOps wyspecjalizowanym dostawcom stanie się coraz bardziej powszechny. Możemy spodziewać się zwiększonej interoperacyjności pomiędzy narzędziami FinOps. Z kolei ułatwienie łączenia różnych narzędzi chmurowych i sprawdzanie wyników finansowych.
W ekosystemie chmury pojawia się wiele nowych trendów. Wymeldować się zjednoczyć.ai poszerzyć swoją wiedzę na temat najnowszych osiągnięć związanych z usługami chmurowymi.
Hazika jest analitykiem danych z dużym doświadczeniem w pisaniu treści technicznych dla firm AI i SaaS.
Możesz polubić
Wewnętrzny dialog AI: jak autorefleksja usprawnia chatboty i wirtualnych asystentów
Styl natychmiastowy: zachowanie stylu podczas generowania tekstu na obraz
LoReFT: Dostrajanie reprezentacji modeli językowych
Poza wyszukiwarkami: rozwój agentów przeglądania stron internetowych zasilanych przez LLM
Zwiększanie przejrzystości i zaufania AI dzięki złożonej sztucznej inteligencji
Centra danych GPU obciążają sieci energetyczne: równoważenie innowacji AI i zużycia energii