真正的自动化需要主技术解决方案：数据科学家的观点
传统组织（尤其是保险业）中的信息技术（IT）基础结构通常包含三个组件：1）遗留系统，例如用于存储事务数据的IBM大型机；2）分布式系统，例如Microsoft Azure或Amazon Web Services，用于数据治理和使用；3）用于分析和报告的定制应用程序系统。在大多数组织中，这三个部分仍然起着三个不相交的部分的作用，我试图在上图中以图形方式进行描绘。根据我在一家大型保险公司中动手做数据科学家的经验，我可以有把握地确信这是一个严重的问题。这种挫折只是意味着过程自动化的尝试基本上是单元的自动化，而不是整个系统的自动化。
我所谓的主技术解决方案（MTS）是一个智能过程，其中数据收集，采集，准备，数据治理以及高级分析和报告的执行将是一个无缝的过程，其中一个过程可以从1）在数据库中提取数据开始。旧系统，然后2）通过ETL流程将数据推送到分布式系统以进行概要分析和治理等，最后3）生成并托管机器学习模型，报告并维护应用程序系统中的版本化结果。对我来说，理想的集成工具是MTS这样的工具，可以利用它来为各种类型的业务问题提供加速的解决方案。
在任何公司环境中，都需要技术，数据和业务解决方案的一致且无缝的集成，以使数据科学家，业务分析师或管理人员能够为改进决策做出贡献。尽管出现了数据过载现象，人工智能（AI）的显着进步，高度复杂的商业智能（BI）工具的出现，但要确定一种在AI或BI市场或市场中目前可用的技术解决方案仍然极具挑战性。先进的技术空间，可以解决数据，分析和报告问题，从遗留系统一直到开始，然后以一致的方式连接分布式系统和应用程序系统。
尽管在大多数组织中缺少三个组成部分的统一，但是一些公司已成功地将后两个组成部分组合在一起。但是，这些公司仍然使用人力资源来连接到旧系统。因此，尽管少数成功，但当前的情况对于大多数人来说仍代表着过程自动化的明显障碍。这种局限性的现实需要解决，行业必须找到消除流程工作流程中人为依赖的最佳方法。我认为，迫切需要具有MTS功能的技术来解决当前的障碍，从而真正实现IT流程自动化。
这些天，关于AI及其在流程自动化中的作用以及扩展高级分析流程的讨论很多。但是，要记住的关键点是，这些进步都是孤立的，是针对这三个组成部分之一定制的。我只是无法确定市场上当前可以与MTS关联的唯一技术。在业界拥有如此单一和多合一的功能之前，真正的自动化将仍然遥不可及。
除了MTS在自动化中的作用外，我还可以重点介绍MTS的其他一些优点。这些措施包括：1）获得有关数据的单一事实真相； 2）从最新数据到生成最新见解之间没有时间间隔； 3）开发可持续和受管分析解决方案的能力；以及4）整个组织的分析民主化。
我知道，当有人考虑构建任何技术工具时，有两个重要问题需要解决。它们是：1）建立解决方案的最佳方法是什么？2）建造它的成本和时间是多少？我认为，一直在为企业提供与大型机相关的软件支持的供应商在构建这样的解决方案方面具有明显的优势。他们具有丰富的经验和专业的人力来开发一些智能的，具有成本效益的API，以将其输出与分布式系统的输入融合在一起。它可以由供应商自己独立完成，也可以与他们一直提供支持的组织共同努力。我必须承认，我还没有第二个问题的答案。
有人可能会批评认为，开发像MTS这样的解决方案是不切实际的。在当今的云环境（亚马逊，微软，甲骨文等）中，此类问题早晚会由该技术解决，而且价格也会便宜很多。坦白说，我很乐意看到问题通过任何方式得到了解释。但是，在此之前，我看到了内部开发或与供应商合作开发MTS的合作机会。我将用纳尔逊·曼德拉（Nelson Mandela）的格言来回应批评：“直到完成，这似乎总是不可能的”。我什至会更进一步，并用格言来表达我的观点：
想一想。为什么那小群人不能包含“您和您的团队”？
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