Il manifesto Inputless
Perché rifiutiamo di far inventare agli operatori la domanda prima di poter vedere il problema.
Il collo di bottiglia di solito non è la mancanza di dati. È il rito: qualcuno deve sapere cosa chiedere, scriverlo, aspettare e interpretare. A quel punto la finestra utile è spesso chiusa. Abbiamo costruito Inputless Analytics perché quel passaggio sia opzionale.
Talorik, su Inputless Analytics
Quattro vincoli
Cosa deve fare il prodotto, o è solo un altro strumento BI.
Niente casella di query vuota
Se dovete inventare la domanda, perdete l’evento. Il software osserva i feed e indica cosa è cambiato.
Gira sullo stream
Il modello si aggiorna man mano che arrivano i record. Non aspettate il batch di ieri notte o il pacchetto del lunedì.
Le vostre macchine
Il modello viene generato e conservato sull’infrastruttura che operate voi. Il cloud è opzionale.
Una decisione, con una traccia
L’output è un Course of Action classificato e i record dietro. I grafici esistono se servono.
L’argomento
Inputless Analytics è una scelta di prodotto. Gli stack classici chiedono di tradurre un’intuizione in una query, la query in un job, il job in un grafico. Ogni salto costa tempo e perde contesto.
Saltiamo l’intuizione. Il software tiene un modello di come le cose si collegano nella vostra operazione. Quando un pattern si rompe, lo solleva, con il sottografo allegato. Qualcuno decide comunque. Parte da una shortlist invece che da una pagina bianca.
Non sostituiamo il giudizio. Tagliamo le ore spese a cercare quale feed avrebbe mostrato il problema se qualcuno avesse saputo dove guardare.
Sei regole di lavoro
Come deve comportarsi lo stack in produzione.
Non aspettate una domanda
La BI classica presuppone un analista che già sa cosa cercare. Quella persona scrive SQL, aspetta, interpreta e ripete. Inputless Analytics inverte il carico: prima l’ingest, poi il flag. Gli operatori approvano comunque l’azione. Smettono solo di passare la mattina a indovinare quale query avrebbe contato ieri.
Tenete un modello che funziona
Il Cognitive Substrate è la mappa live di come la vostra organizzazione classifica gli eventi e di cosa fa di solito dopo. Un’ontologia con storia. Quando due desk non sono d’accordo su cosa sia un “incidente”, quel disaccordo è il bug. Il substrate è il modo in cui rendete esplicito il vocabolario.
Conservate i collegamenti
Una riga in una tabella è un fatto. Una relazione è il motivo per cui quel fatto conta. Il Kinetic Graph tiene entrambi: ventidue tipi di nodo, oltre trenta tipi di relazione, in Inputless DB. Potete vedere che un ritardo e un movimento di prezzo sono collegati, non solo che entrambi i numeri sono cambiati.
Tenetelo in sede
Se i dati non possono uscire, il software deve girare dove stanno i dati. On-premise e private cloud sono di prima classe. Non ci serve una copia nel nostro cloud per “pensare”. È un vincolo di deployment.
Aggiornate mentre il mondo si aggiorna
I report programmati congelano un momento già passato. Il substrate si rinfresca man mano che arrivano i feed. Una raccomandazione è attuale solo quanto l’ultimo ingest. Se la linea è giù, il modello è onesto sul fatto di essere stantio.
Rispondete a “e ora?”
Una dashboard risponde a “cosa è successo, se già sapevate dove guardare”. Spediamo opzioni classificate: cosa controllare, cosa mettere in pausa, cosa escalare. Il passato sta nella traccia di evidenza. Il prodotto è il passo successivo, firmato da una persona che può ancora dire no.
Leggete il resto, o parlateci
Se questo coincide con come lavorano davvero i vostri desk, possiamo percorrere un feed e una traccia di decisione.
Note più lunghe stanno su inputless.org. Un’installazione che funziona sta sulla vostra rete.
Note più lunghe su inputless.org