什麽是DevOps?(一)從管理與商業思維角度切入
什麽是DevOps?(一)從管理與商業思維角度切入

DevOps是資訊界這幾年在提倡的一種思維,就字面上來説,是Development(開發)+ Operation(營運)的縮寫,臺灣有的人把Operation翻作「維運」,但我覺得翻作「營運」會更好,因爲以前的資訊系統商,在談系統售後服務,都是講維運合約,也就是Maintenance,而「維運」的含義我覺得相對來説被動,「營運」比較強調主動去做更多事;另外我覺得,DevOps還要再加上Deployment(部署)才完整,也就是Development(開發)+ Deployment(部署)+ Operation(營運),這樣才是網路時代,一個系統需要的完整流程。

爲什麽這幾年會出現這樣的概念?在2000年之前的軟體時代,因爲空間上的限制,程式開發完,打包成光碟,交付給使用者就結束了,如果程式有問題,就要等之後再推出新版本才能更新,每次交付給使用者的時間基本上是以月為單位,所以這個時候的軟體開發方式是用傳統的 「瀑布式管理」,一開始一定要先將需求規格定的很明確,才會進行開發、測試,以免最後出問題。

而進入網路時代之後,一切開始改變了,透過網路,可以跨越空間的限制,將程式快速上線,這代表,產品交付給使用者的時間大幅縮短,而在商業競爭的本質上,能快速回應使用者的需求,就能更獲得青睞,因此現在的開發模式變成 「敏捷式開發」,講究快速交付、快速修正、快速回應,可看我另一篇文章談瀑布式與敏捷式的差別。

DevOps主要的概念和内容是什麽?

DevOps強調的是,現在網路時代的程式開發,不再只是開發測試完就結束了,還要考慮到程式部署時所需的環境,以及後續長期營運,持續優化的問題,這些過程都會影響到使用者感受,唯有全面考慮到了,才能在這競爭激烈的市場脫穎而出,讓使用者願意持續使用這個產品,這樣的概念下,就產生了快速開發、快速部署、快速上線、快速修改、快速回應的循環。

但要達到這樣的效果,當然不是那麽簡單,要考慮的事情會很多,所以DevOps的實際内容在講些什麽?其實它融合了非常多的方法論,不管是管理手法或開發手法,包含「商業思維」、目標管理(MBO)、限制理論(TOC)、資訊科技基礎資料庫(ITIL)、精實生産(Lean Production)、持續整合與部署(CI/CD)、看版(Kanban)、敏捷式開發(Agile Development)。爲什麽要融合這麽多?後續分享一些我自己的想法。

資訊科技在網路時代的價值

很多IT技術出身的人,會覺得只要把程式開發好,系統維護好,這樣就夠了,其他什麽財務、銷售、製造不用去管,但我覺得這樣是大大低估了資訊人的價值!在網路時代,資訊科技可以為企業帶來的價值,是以前無法想像的,資訊人可以做的事比以前多出非常多。

未來將會是由「數據分析」引領其他專業部門。

怎麽説呢?不管什麽產業,都會說經驗很重要,以前的各項行爲,不管是行銷、業務、製造,因爲無法明確地記錄各項數據,只能靠人的大腦去記憶,所以經驗越豐富,理論上越知道如何做出正確的決策,所以會很常聽到「以我多年的經驗,我判斷XXX」,但實際上準確率多少,是無法確實掌握的。

但網路時代的到來,透過資訊科技帶來的數位化,可以蒐集到以前完全無法得知的各項數據!數據蒐集的越多,越能透過這些數據去分析出使用者實際的行爲是如何。舉個例,現在的電子商務,爲什麽在談 「精準行銷」?以前的廣告投放方式,説白一點就是亂槍打鳥,靠大量的曝光來讓使用者知道產品,但這樣的廣告成本越來越高,而且最重要的是,很多並不是目標客群,所以競爭激烈的情況下,廣告投放的投資報酬率越來越低,但如果透過系統蒐集到的數據,就可以分析出哪些才是真正的目標客群(TA),針對這些TA再去做精準行銷,就能以最經濟的成本,達到最大的效果,同樣的方式對業務推廣、生產製造,都是同樣的道理。

培養商業思維,進行目標管理

但要怎麽樣才能達到這樣的效果,首先要培養商業思維,什麽是 「商業思維」?

簡單來説,不能只是被動地聽主管的指示才去做事,而是要主動去瞭解哪些是對公司更有價值的事。

很多人時常會問,投資導入了資訊系統,到底為公司帶來什麽價值?常聽到的回答是,可以提高生産力啦,提高效率啦,降低人工成本啦…等,但最根本的價值是什麽?任何公司,最根本的目標只有一個,就是賺錢獲利,這非常現實但也實際,公司經營不是在做慈善事業,只有公司賺錢了,員工才可能有更好的薪資待遇。

因此,每間公司一定是從這個最根本的目標,再根據自身的條件和環境,來發展不同的策略目標,這就是「目標管理」,只做對目標有幫助的事情,任何對目標沒有幫助的事情,都是資源的浪費。

而資訊系統的價值,就是協助公司更有效率地進行管理及評估,以達到策略目標,像是前面寫的,透過系統,協助行銷部找到目標客群在哪裡,協助業務部找到哪些客戶更容易成交,協助製造部找到產線的瓶頸,提高有效產出(Throughput),製造這部分,是限制理論(TOC)的範圍,之後的文章再來談。

本文由李正霖授權轉載自其blog。

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關鍵字: #數據分析
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圖/ iKala

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圖/ iKala

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【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
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