Avtor osebja Techopedia, 1. novembra 2017
Odvzem: Voditelj Eric Kavanagh razpravlja o sodelovanju med podjetji in IT z Waynom Eckersonom iz skupine Eckerson in Joshom Howardom iz Alteryxa.
Trenutno niste prijavljeni. Če si želite ogledati video, se prijavite ali prijavite.
Eric Kavanagh: V redu, dame in gospodje, Eric Kavanagh tukaj z Hot Technologies. Josha Howard in Wayne Eckerson imamo na vrsti. Pravkar smo se zabavali in zgrešili malo zvočnega izdaja, toda spet smo poklicali in vse se ziblje in niha.
Torej, Wayna Eckersona poznam že vrsto let. Je glavni svetovalec v skupini Eckerson. In Josha Howarda poznam tudi že dolgo. Je direktor novih izdelkov v Alteryxu. Ti fantje so resnično zelo resnični na svojem področju in z nami bodo delili veliko idej o tem, kako lahko posel in IT spodbujata boljše odnose ter resnično sodelujeta in uresničita nekaj stvari.
Torej, potisnem naslednji diapozitiv in ga izročim Waynu. Torej, povejte mi malo o tem, kaj se dogaja.
Wayne Eckerson: Seveda, Eric. Zadovoljstvo je biti tukaj in govoriti o tem vprašanju. Dolgo sem bil v ZDA in bil priča prepadu med podjetjem in IT, kar je veliko zaradi njihove osredotočenosti in ciljev, kar so jih najeli. Torej gre za naravni prepad, lahko bi rekli, ali razkorak med podjetjem in IT, vendar vodi do nekaterih škodljivih rezultatov. Veste, IT je bil najet za dolgoročno razmišljanje, za izgradnjo sistemov in aplikacij, trajnih rešitev, ki ponujajo ekonomičnost z obsegom, visokimi stopnjami ponovne uporabe in razširljivostjo, varnostjo, razpoložljivostjo in zanesljivostjo. Zelo konzervativna, počasnejša miselnost. Posel je po drugi strani osredotočen na zadovoljevanje potreb kupca, točke interakcije, veliko bolj kratkoročno usmerjene spodbude - in to bi se lahko umirilo mesečno ali četrtletno. Njihova pozornost je hitrost, okretnost in prilagodljivost. Torej, ne preseneča, da bi morale med tema dvema skupinama obstajati ali bi lahko prišlo do trenja.
Naslednji diapozitiv. To je nekakšen dialog, ki ga včasih slišim pri organizacijah, kjer grem na posvetovanje in kjer se počutim, kot da igram vlogo poročnega svetovalca, poskušam te dve strani spraviti v eno, si priznati drug drugega in njihovo vlogo pri zagotavljanju poslovnih tehnoloških rešitev. Posel navadno misli na IT kot na prepočasen, drag in nikoli ne dostavi tistega, kar si želijo, ko ga želijo, kako ga želijo. IT nagiba k temu, da podjetje ves čas spreminja svoje mnenje in dodaja nove funkcije. Potem se vse te stvari premaknejo kratkoročno in nikoli ne vidijo velike slike. Rezultat pogosto s tem trenjem je priložnostna uporaba. Izvršni direktor bo rekel: "Veste, kaj? Kar pozabi. Vem, da podatkov, ki jih potrebujem, ne bom dobil, zato bom brez njih. "To je precej strašljivo. Uporabnik porabe podatkov bo rekel: "Dajte mi smetišče podatkov in me ne moti." In voditelji BU, če resnično želijo informacije, bodo le dobili svoj proračun, dodali svoje ljudi in kupili svoje orodje. IT pravi: "V redu, v redu. Ampak veste, veliko sreče boste poskušali to ohraniti sami, ker se bo sčasoma zlomilo. "In bo. Zlomil se bo bodisi zato, ker ga nihče ne uporablja, ker ni bil načrtovan pravilno, ali pa se bo zlomil, ker ga vsi uporabljajo, in nimate dovolj tehničnih strokovnjakov na terenu, premalo sredstev, da bi ga lahko prilagodili. Ali pa njihov strokovnjak odide, zunaj pa visoko in suho. Naslednji diapozitiv.
Eric Kavanagh: To je anketa, zato lahko kličoči dejansko pritisne na anketo. Zadržite eno sekundo. Tako zdaj odpiram to anketo, upam, da boste na zaslonu videli pojavno okno. Če tega ne storite, se običajno pojavi nekje na dnu. In pojdi naprej. Radovedni smo slišati vaš odgovor na to.
V redu, nekaj ljudi me je poklicalo in zdaj nam je dalo nekaj povratnih informacij. Zato se sprašujemo: v kakšni stopnji je podjetje usklajeno z IT v vaši organizaciji? Torej, kup ljudi se zdaj odziva. Najlepša hvala. Torej ste dobili zelo visoko, seveda visoko, zmerno, nizko, zelo nizko. Bodite iskreni, tega ne bomo delili z drugimi člani vaše ekipe. Želimo, da nam odgovorite odkrito. V redu, dajte nam še nekaj sekund, in ko to počnemo, morda Josh, vas bomo takoj na hitro pripeljali, da bi ljudem pomagali odgovoriti na to vprašanje. Ja, všeč mi je ta postopek sodelovanja. Mislim, že leta govorimo o razkoraku med podjetji in IT. Mislim, da se to spreminja. Mislim, da se deloma spreminja zaradi DevOps, razvijalcev, ki tesneje sodelujejo s podjetjem. To daje nekaj toplote na stran IT, vendar mislim, da se to spreminja tudi zaradi oblaka, odkrito povedano, ker morda ljudje le postajajo bolj pametni, kaj počnejo na svojem delovnem mestu. Toda kako razmišljate o razvoju razkoraka IT / podjetja?
Josh Howard: Ja, saj veš, to je zanimiva tema, v katero bomo zagotovo stopili v trenutku, toda, veš, samo mislim, da je posel IT resnično prisiljen. Tako je, tako, veste, dolga leta je vse vodilo IT in videli smo, da se nihalo spreminja naprej in nazaj, od tega, da je IT vodil do vsega, saj veste, da je bilo kupljeno s poslom. In mislim, da začnemo opažati neko centralizacijo. Mislim, da veste, začenjate videti več organizacij, stand-up centrov odličnosti, začenjate videti vse več podjetij, ki so inteligentnejša, vidite tudi ustanavljanje centrov, in tako ni, veste, IT ali podjetja. Obe organizaciji vidimo v veliko boljši zakonski zvezi in vidimo, da se bodo ustanovili centri odličnosti, ki bivajo v obeh organizacijah, in tako IT kot podjetja sedijo za mizo in naročajo hrano. Izbrati moramo druge poslovne cilje in zato menim, da je to eden od trendov, za katere menim, da so bili v zadnjih nekaj letih ali celo dlje zelo pozitivni. In mislim, da je to del tega, kar vidimo.
Eric Kavanagh: Ne morem mi zameriti, da te bom vrgel in prebral bom rezultate. Glede na vaš brskalnik boste morda že videli rezultate, vendar samo zato, da vam jih damo: Vprašanje seveda: "V kolikšni meri je poslovanje povezano z IT?" Zelo visoko je dobilo 7 odstotkov, visoko je dobilo 8 odstotkov, zmerno je dobilo velika večina je 29 odstotkov, nizka je 10 odstotkov, zelo nizka pa 0 odstotkov. To je v bistvu skupno, tako da resnično tisto, kar gledate, večina ljudi reče zmerno, 21 od 73. Šest od 73 je reklo visoko, pet je reklo zelo visoko, potem pa seveda imamo cel kup ljudi, ki pravkar niso Ne bom odgovoril, ampak večina, pravzaprav 43 od 73, se ljudje niso odzvali, vendar cenim vaš čas. In s tem želim potisniti ta naslednji diapozitiv. In verjamem, Josh, da bi se malo pogovorili.
Josh Howard: Ja, in tako, veste, nekako sem se dogajal, če smo se v zadnjih petih letih opazili veliko sprememb ali celo deset let nazaj. In res je bil to divji zahod, potem pa ugibam, da je verjetno na tej poti nekaj ljudi, ki še vedno mislijo, da je divji zahod v njihovi organizaciji, nekoč pa je bilo tam, kjer je bilo vse popolnoma zaklenjeno in togo, in vse je bilo prisiljeno prek centralizirane ekipe za IT, in ravno tako je bil dostavljen BI. Toda težava je bila v tem, da ga poslovni uporabniki niso uporabljali. Nikoli niso dobili potrebnih rezultatov. Veste, da ne bi mogli združevati podatkov, kot bi jih potrebovali, in tako ste pravkar videli, veste, organizacije, ki v mnogih primerih opuščajo svojo BI prakso. Preprosto niso dobili tako pričakovane uporabe in, saj veste, to je razumljivo, saj so si uporabniki želeli enostavnih orodij, kjer bi lahko vzeli, veste, vire podatkov in naredili nekaj lastnih integracijskih del.
Niso pa želeli čakati, da IT to stori zanje. In to, kar smo videli, je, da ste vse te poslovne ekipe odšli in kupili lastno licenco, svoja orodja za vizualizacijo in njihovi senčni IT-prijatelji so postavili podatkovno mapo, in odšli so. Toda to je privedlo do povsem novega niza težav. Da, posel je lahko dobil fleksibilnost in okretnost in nekatere rezultate, ki so jih potrebovali veliko hitreje, pa so IT kljub temu zapustili, saj so skušali ugotoviti: »Kako to urejamo? Kako to povečamo? "
Ker tudi, kaj se je dogajalo, so gradili te podatkovne skupine. Začeli so operacionalizirati veliko poročanja in vizualizacij, potem bi se samo vrnili na IT, da bi dobili popravek, in tako preprosto ni mogoče razširiti. To ni bilo zdravilo, in to so bila nekatera vprašanja. Vendar ni treba, da se med podjetjem, ki želi enostavnost uporabe, in IT-jem želi upravljati vlaka. Res gre za to, da se vsi znajdejo na isti strani in se vlečejo v isto smer. Mislim, da res obstaja najboljši pasemski pristop, ki lahko zadovolji potrebe obeh uporabnikov. Zdrs.
Eric Kavanagh: V redu. Izvolite.
Josh Howard: Ja, hvala. In tako na način, da se v Alteryxu približujemo, resnično gledamo na to z vidika analitičnega upravljanja. In tako, veste, tukaj ne uporabljam besede "upravljanje podatkov", ker menim, da je upravljanje podatkov mnogo bolj okvir, ki vključuje veliko različnih stvari, ampak se je v resnici samo osredotočil na ta tri ključna področja, kako Podatki se upravljajo, kako dostopate do njih in kako jih zagotavljamo.
Najprej na strani upravljanja podatkov želite zagotoviti, da bodo ti uporabniki imeli dostop do vseh različnih virov podatkov, ki jih morda potrebujejo. In to je spet težava, ki smo jo videli pri tradicionalnih BI orodjih, kot sta MicroStrategy in Cognos in OB, saj se zavedate, da se je samo dotaknila v centraliziranem skladišču podatkov, vendar so ti poslovni uporabniki resnično želeli vzeti te podatke in zmešajte z drugimi viri podatkov, da dobite dodatne rezultate.
Mislim, zato se želite prepričati, da neposredno do vseh teh različnih virov podatkov, ne glede na to, ali so relacijski ali nesorazmerni, in to storite na način, ki ne bo naredil podatkov odvečnih. In tako se želite prepričati, ali uporabljate tehnologije v pomnilniku, da se dotaknete tistih združenih virov podatkov in jih ne podvajate drugje v organizaciji, ker to povzroča celo vrsto težav.
In potem želite zagotoviti, da gledate na stvari, kot so dostopnost podatkov in varnost podatkov, pri čemer se prepričajte, da so podatki šifrirani, in poskrbite, da imate prava dovoljenja in pooblastila. In priporočamo, da uporabite sisteme, ki so jih vaše IT-ekipe že postavile, tako da so stvari, kot sta Active Directory in preverjanje pristnosti Windows. Dotaknite se tistih sistemov, ki lahko prek te avtentikacije prenesejo vse do aplikacije in na ta način zagotovite, da pravi uporabniki dobijo dostop do pravih podatkov.
Res gre za prehod iz stanja nadzora v stanje omogočenosti in to s skrbniškimi ograjami. Torej, veste, analitika zaščitnih ograj, kjer IT daje vsa orodja za uspeh, vendar ga tudi spremljajo, se prepričajte, da je skladen, zanesljiv in da to počnejo s pravimi dovoljenji in zagotavljanje, da imajo ti uporabniki dostop samo do pravih podatkov. Naslednji diapozitiv.
Eric Kavanagh: V redu, dr. Wayne.
Wayne Eckerson: Ja, to je moj diapozitiv. To samo kaže razsežnosti samopostrežbe, o katerih je govoril Josh. To je poslovna sredina povpraševanja v teh dneh, vendar nočejo čakati, kot je dejal Josh, da IT dostavi stvari, IT pa je to storila vse. Zasnovali so arhitekturo in upravljali infrastrukturo ter izbirali orodja in sestavljali aplikacije, poročila, nadzorno ploščo in to za večino uporabnikov tam ne deluje. In zdaj smo že blizu samopostrežne službe. Imamo samopostrežno poročanje, samopostrežne nadzorne plošče, ki jih imenujem, samopostrežno vizualno odkrivanje. Imamo integracijo podatkov o samopostrežni storitvi ali pripravo podatkov. Imamo napredne analitike za samopostrežne storitve, kjer je nekaj podatkov. Zato razmišljamo o vseh teh zmožnostih, ki so na voljo ljudem, poslovnim ljudem, ki so nagnjeni k temu, da delajo sami.
Naslednji diapozitiv. Tu dobivamo nekaj povratnih informacij, Eric, samo da te seznanimo. Torej, veste, samopostrežna storitev na površini izgleda kot zmaga tako za podjetja kot za IT-oddelek. Uporabniki dobijo tisto, kar hočejo, ko želijo. IT oddelek ima vrsto uporabnikov, natovarjajo delo in stvari lahko dostavijo posredno, a tako ali tako … V številnih situacijah ima samopostrežna služba nekaj pomembnih pomanjkljivosti, na katere morate biti pozorni. In Josh vam je dal nekaj odprave za nekatere od teh pomanjkljivosti.
Pojdi na naslednji diapozitiv, Eric, in samo videli bomo, da je samopostrežba organizacij kot nekakšen val plimovanja, ki sta podvojena in nasprotujoča si. In pride do točke, ko nihče ne zaupa poročilu drugega, razen svojemu, kar ni dobro stanje. Lahko bi celo rekli, da je slabše kot takrat, ko so začeli. V osnovi imate arhitekturo, sestavljeno iz sistemov poročanja v senci, izvlečkov podatkov, ki na koncu povečajo stroške in režijske stroške ter odpuščanje in podvajanje ter posledično povečajo tveganje v organizaciji. Torej, samopostrežna dejavnost gre za standarde, kjer je upravljanje res samo Babilonski stolp. Vsi komunicirajo, a nihče ne posluša. Naslednji diapozitiv.
Eric Kavanagh: To je odličen citat, všeč mi je. "Vsi komunicirajo, a jih nihče ne posluša." Mislim, da to povsod povzemajo. Lepo, tukaj.
Wayne Eckerson: Torej, saj veste, bom prišel do pravnih sredstev, vendar veliko podjetij meni, da je namen samopostrežne službe znebiti se IT. No, v poslu je veliko kontratuktivnih stvari in to je ena izmed njih. Namen samopostrežne storitve ni bil omejiti IT na enačbi, ampak spodbuditi večje sodelovanje z njim. Druga ironija samopostrežne službe, ki je nisem navedla, je, da je potrebna velika standardizacija za podporo samopostrežnih storitev. To je nekako podobno, pomislite na vožnjo po cesti, kajne? Obstaja veliko pravil, ki se jih moramo držati. Vsi -
Samodejni glas: Snemanje konference se je ustavilo.
Eric Kavanagh: Ne skrbi za to. To je samo rezervno. Nadaljuj.
Wayne Eckerson: V redu. Torej, in IT je res tista skupina, ki mora te standarde sestaviti. Ko so ti standardi sprejeti in sprejeti ter sprejeti, hej, potem lahko opravimo samooskrbo, dokler se ne pojavi luna. Naslednji diapozitiv.
Eric Kavanagh: Mislim, da smo spet pri Joshu.
Josh Howard: Da, da, in jaz se strinjam z veliko tega, Wayne, za katerega si govoril, da je. Stvar je v tem, da če hočemo več pridobiti več podatkov, se moramo začeti ukvarjati s tem, da imamo IT nadzor nad vsem in da se vključimo v posel. To pomeni, da uporabnikom omogočamo lastna orodja za analizo in ne le IT. To ne pomeni, da jim morate dati ključe kraljestva. To lahko storite s tistimi, ki že obstajajo. Uporabite obstoječe sisteme, vzemite svoja orodja za avtorizacijo, Active Directory, svoja dovoljenja in s tem boste zagotovili, da nekdo ne bo posredoval podatkov nekomu, ki ga ne bi smel. In tako, ko počnete vse to, opolnomočite te analitike, da dosežejo večjo vrednost in to počnete na način, kot je urejeno.
Naslednji diapozitiv. Toda resničnost je, da IT nikoli ne bo mogel biti v koraku s številnimi različnimi načini, ki jih bo analitik želel videti, upravljati z njimi. In ne samo to, ampak nimate časa, da bi spremljali tudi te zahteve. Zapuščeni sistemi, procesi slapov. Če samo pogledate postopek ETL-ja za dodajanje tabele, lahko v nekaterih primerih traja tedne, če ne celo mesece. In zato želite biti v koraku s to spremembo poslovanja.
Če želite ustvariti kulturo analitike, morate tem uporabnikom omogočiti to. In potem, ko to storite, so lahko koristi res neverjetne. Veste, ko smo se prvič začeli pogovarjati o projektih poslovne inteligence pred pet / desetimi leti, mislim, da je bilo pogosto navajano, da 70–80 odstotkov vseh projektov BI ne bo uspelo. In to preprosto ni več tako. Ko poslovne uporabnike oborožite s pravimi orodji, opazimo nekaj izjemnih rezultatov in izjemno vrednost, zato se orodja za samooskrbo po organizaciji širijo kot divji požar. To je zaradi uspeha, ki ga vidimo.
In imam uporaben primer, o katerem bom spregovoril tudi čez minuto, toda, veste, dobesedno imamo na desetine tisoč uporabnikov, ki analizirajo samostojne storitve in merijo. In ti uporabniki hitreje zagotavljajo vpogled, ustvarjajo nove izdelke in se veliko hitreje odzivajo na spreminjanje poslovnih pogojev, da bi ostali pred konkurenco.
Veste, druga stvar je, da tudi oni porabijo manj časa za pripravo podatkov in več časa za analizo. To je le še ena sestavina tega in tu imam primer iz CNA, kjer so imeli številne analitike, ki so se lotili zamudnih pristopov, ki so potrebovali tedne ali mesece in jih zdaj znižali na nekaj minut. To je brez pretiravanja. Dobesedno imamo veliko teh primerov strank, ki to počnejo, in to je resnično primeren scenarij. Analitiki so veseli, da jim ni treba, saj veste, da hitreje pridejo do svojih podatkov. IT je srečen, ker se lahko osredotočite na svoje strateške pobude, ne da bi se ukvarjali z upravljanjem, nato pa so na koncu tudi srečne izvršne ekipe, ker končno imajo poslovne in IT ekipe, ki skupaj sodelujejo pri ustvarjanju te analitične kulture. Nazaj k tebi.
Eric Kavanagh: V redu. Imeli smo še eno anketo, zato bi te rezultate lahko videli v publiki. To bi morali videti že na vašem volilnem senatu, toda vprašanje je bilo: "Ali je vaša organizacija prejela obljubo o samooskrbi?" Lahko vam povem, da anketiranci odmevajo "Ne."
Mislim, da to govori o tem, kje smo v industriji, toda mislim, da ste tam povedali nekaj res, res dobrih točk, Josh, in sicer, da omogočanje samopostrežne službe, čeprav z nekaterimi standardi, kot je razpravljal Wayne, dejansko vam omogočajo, da gradite v upravljanju. To so varovala, o katerih smo govorili, kajne? Politika upravljanja se lahko vključi v sistem izvajanja in takrat dejansko dosežete upravljanje, hkrati pa analitikom omogočite samooskrbo. Je tako, Josh?
Josh Howard: Ja, ravno to je tako.
Eric Kavanagh: Da, torej vprašani …
Wayne Eckerson: Torej, Eric, ti rezultati so zanimivi. Rekel bi, da vzrok za to je, ali je IT še vedno pod nadzorom, uporabniki ne dobijo samopostrežnih storitev in dobijo, kar hočejo, ko jih potrebujejo, ali pa veste, da imajo podrejeno samoopravljanje. In oboje je slabo. Torej je težko dejansko udariti z iglo s samopostrežjem, imeti urejeno okolje, ki uporabnikom daje vse potrebne informacije in funkcionalnost, ki jo potrebujejo, da dobijo vpogled, ki ga potrebujejo, in sprejmejo ukrepe, ki jih potrebujejo. Težko je, težko, toda, veš …
Wayne Eckerson: - Zdaj se soočate z orodji, kot je, veste, Alteryx, zelo močnim orodjem, zelo močnim. Torej, zdaj smo sposobni -
Eric Kavanagh: In imate več razlogov, da je vaš surov dogovor s Sonicem nekoliko manjši, zato pazite le na osnovni zvok. Malce sem presenečen in mislim, da je to dejansko dobra novica za Alteryx, ker imajo rešitev, s katero lahko omogočijo samopostrežbo. Ker na stari način dela z veliko različnimi orodji, na primer z veliko točkami integracije, ljudje nekako tekajo naokoli, samo poskušajo biti v koraku s statusom quo, in mislim, da je to eden od resničnih izzivov.
Eden od naših strank je imel pred nekaj tedni komentar, ki mi zvoni v ušesih, odkar se je skliceval na "tiranijo nujnosti" in kako to ponavadi prevladuje v več organizacijah in preprečuje spremembe. Vedno si nujno stanje, vedno tečeš naokoli in samo poskušaš dokončati stvari, ki jih je že treba storiti. In to vam v bistvu preprečuje, da počnete nove stvari.
V določenem trenutku morate glasbo ustaviti, prepoznati, da bo en stolček odšel, ostali stoli pa morajo sedeti za mizo in začeti metati nekaj sodelovanja, dokler ne sodelujemo. Ampak tako nekako gledam na to celotno sliko. Torej, ja, običajno je bilo odgovorov 23 od 43: "Ne", 6 od 43 ljudi je odgovorilo: "Da", 6 od 43 pa je odgovorilo: "Ni prepričano", vendar 38 ljudi ali približno tega ni odgovorilo. Ampak to je precej odmevno: "Ne." S tem bi rad preučil študijo primera.
Izročim ti jo, Josh. Vzemi stran.
Josh Howard: Ja, in tako sem že prej govoril o tem sodelovanju med podjetjem in IT. Resnično se počutim, kot da smo videli precej velikih sprememb, in vse več organizacij se giblje v tej smeri, kar omogoča samooskrbo in vidi tiste rezultate, o katerih sem govoril. In Ford je odličen primer tega. Ford seveda že desetletja uporablja podatke in analitiko, toda kot številne organizacije je bil resnično narejen v žepih organizacije. Nadzor nad skladnostjo in usklajevanjem je bil malo, in vedeli so tudi, da so bile prakse upravljanja podatkov neskladne.
In zato so imeli velik problem; imeli so več kot 4600 virov podatkov in tako si lahko predstavljate izziv, da to storite v velikosti podjetja, kot je Ford. In tako, kar so storili, so pred dvema letoma ustanovili Global Data Insights and Analytics Unit, ki je centralizirano središče odličnosti, sestavljeno iz skupin, sestavljenih iz, saj veste, podatkovnih delavcev, zato analitiki podatkov, podatki takšni znanstveniki.
Na to COE si lahko mislite veliko kot kadrovski oddelek ali finančni oddelek, ki služi celotni organizaciji. Točno to je bila postavljena nova ekipa in tako so se lahko identificirali in se lotili svojih izzivov s prednostnimi nalogami in sodelovali z različnimi poslovnimi enotami, ki se spopadajo, veste, z različnimi težavami. Toda celotna ideja je bila, da želijo ta cilj usmeriti in spremeniti, da bi se osredotočili na sam poslovni izziv, prav in izpolnjevanje teh poslovnih potreb. In veste, začeli so z enim podatkovnim analitikom, za začetek pred nekaj leti, in eno licenco Alteryx ter kombinacijo Tableau in QlikView.
Zdaj so Alteryx razdelili več kot 1200 podatkovnim znanstvenikom v zadnjih dveh letih in najamejo še več. In tako je bilo res neverjetno videti, da se dogajajo znotraj njihove organizacije in uporabljajo primeri, ki jih rešujejo, neverjetno. Alteryx uporabljajo za reševanje težav s proizvodnimi linijami vse do njihovih dirk po NASCAR, zato je resnično fascinantno videti nekatere rezultate, ki jih vodijo. In, kar je zanimivo, je to, da veste, da nekateri od teh primerov uporabe, enojna uporaba prihranijo desetine milijonov dolarjev, zato jih je zelo enostavno upravičiti. In to je samo en primer uporabe, ki se zdaj dobesedno uporablja v stotinah različnih poslovnih primerov in pri teh 1.200 analitikih podatkov in podatkovnih znanstvenikih. Torej, fenomenalni rezultati in res smo zadovoljni s partnerstvom, ki ga imamo s Fordom.
Wayne Eckerson: V redu, to je moj diapozitiv. Torej, veste, predavam pouk o samopostrežni analitiki in to je nekakšen povzetek, zelo visok povzetek rešitev, ki jih prinašam na mizo za občinstvo. In to bom poskušal razložiti precej hitro. Veste, vidim samopostrežbo, no, eno samopostrežne storitve ni. Vsakdo ima drugačno definicijo samopostrežne službe znotraj organizacije, zato tisto, kar samopostrežno streže direktorju, zagotovo ni samooskrba s podatkovnim strokovnjakom. Toda na splošno obstajata dva razreda uporabnikov. Veste, prvi razred, bolj naključni uporabniki, izvršni direktorji, prvi zaposleni v modrem svetu od zgoraj navzdol.
In, veste, pravim jim "porabniki podatkov" ali "raziskovalci podatkov", in precej razmišljajo o rezultatih, saj veste, poročila in nadzorne plošče, upajmo, interaktivni, ki so jih zgradili ljudje, bodisi IT ali njihovi sodelavci, in porabljajo da kot je. Raziskovalci te stvari odpirajo in urejajo na mestu, vendar nujno ne želijo začeti s praznim listom papirja. Ni jim plačano, da bi to storili. Analitiki ne plačujejo nujno. To počnejo ljudje v svetu od spodaj navzgor, znanstveniki podatkov in analitiki podatkov, ki poleg tega analitiki podatkov delajo s preglednicami, dostopom do baz podatkov. In znanstveniki, ki se ukvarjajo s podatki, se bolj zavzemajo z, saj veste, mizami za rudnike podatkov. Veliko orodij za samooskrbo, ki so se pojavila, je resnično pooblastilo to posadko od spodaj navzgor. Bilo bi veliko bolj produktivno kot kdajkoli prej. Ne morejo samo, sami veste, delati svoja poročila in nadzorne plošče, lahko tudi dobijo svoje podatke, jih zlivajo, primerjajo skupaj in podobno. Pravzaprav sem videl, da ta triumvirat orodij izhaja in uvaža svet od spodaj navzgor. Podatkovni katalogi tako lahko podatke poiščejo bodisi kot orodja za pripravo, tako da se lahko skupaj ujemajo, in orodja za vizualizacijo podatkov, da lahko to analizirajo, vizualizirajo in delijo. Mislim, da bomo videli, da bo orodje postalo eno, in mislim, da je Alteryx pravzaprav na poti k temu.
Zato ta svet od spodaj navzgor pravim "prava samopostrežna služba", medtem ko svet od zgoraj navzdol poimenim bolj "srebrna storitev", ker nekako dajemo informacije na srebrnem krožniku. Do neke mere je bilo predpakirano. Še vedno interaktiven, še vedno ureljiv, vendar je nekdo moral razmišljati o tem, kdo so ljudje, ki bodo to porabili, in ga prilagoditi svojim potrebam. V svetu, ki ga imate od zgoraj navzdol, lahko vidite težje centralizirane skupine, odbor za upravljanje podatkov, ki ga, kot veste, daje na spletna mesta s podatki in poročila. In skupina za shranjevanje podatkov, ki poskuša vključiti podatke za odločanje. To je bolj tradicionalen informacijsko usmerjen proces centraliziranega upravljanja od zgoraj navzdol. Medtem ko v svetu od spodaj navzgor, ki je približno 10-odstoten, 20-odstotni, organizacija pridobiva upravljanje z nižjih ravni tako, da dejansko odpre podatke, jih pogleda, komentira in označi te nabore podatkov - v bistvu gradijo skupne vrednosti podatkov od zgoraj navzgor. Dobivate kataloge in trge podatkov in organizacija potrebuje oba sveta. V resnici se hranita drug drugega, zelo sinergistično, gre za dve strani istega kovanca. Če v vsakem oddelku nimate analitikov, potem poslovanje ne uspe, trženje, finance. Pogrešate vse vrste spoznanj, ki jih potrebujete za vodenje podjetja, saj ustvarjajo odgovore na vprašanja, za katera ljudje niso mogli ugotoviti, kaj so bili dan prej. In zagotovo IT ni mogel ali razvijalci niso mogli sestaviti teh poročil ali nadzornih plošč. Tako nekako utemeljujejo naslednji val zahtev in naslednji val spoznanj, ki jih je treba zapakirati in spraviti v svet od zgoraj navzdol.
Zdaj je težava, ko svet od spodaj navzgor objavi poročila svetu od zgoraj navzdol, ki niso bila certificirana ali urejena, in dobivate nasprotujoča si poročila, dvojnike in podobno. Torej, v mojem svetu pomaga, da se med tema dvema svetoma vodi prehod za upravljanje podatkov, in to je v redu, če se začne podatkovni analitik in ustvari nov vpogled in izdela poročilo. Ljudem je to všeč, nato pa, veste, želijo še naprej objavljati to poročilo in ga deliti, morda širše na celotno podjetje, pregledati ga mora upravljanje podatkov in upajmo, da bo to zelo hitro, da se zagotovi, da ustreza standardi. Morda ga bo treba zapisati v standardno platformo, novi podatki bodo morda morali dodati v običajno skladišče podjetja. In zdaj vidimo, da orodja, kot je Alteryx, dejansko vgrajujejo delovne tokove, potrebne za podporo tega procesa promocije, kjer oglašujemo v poročilu, ki je postalo priljubljeno za pridobitev vodnega žiga ali obsega kot potrdilo podjetja ali nabor podatkov . Torej, to je nekaj stanja upravljanja podatkov, ki je stehtano na kratko kot postopek pregleda. Pri razvojnih skupinah lahko pride do proizvodnje, v notranjosti orodij BI, analitičnih orodij ali tistih delovnih procesov pa bodo lahko zgrajena dovoljenja in upravljanje. Naslednji diapozitiv.
Eric Kavanagh: V redu, mislim, da smo spet pri Jošu.
Josh Howard: Ja, in tako, veste, ko ste govorili o prehodu iz številnih teh različnih orodij in o tem, kar sem našel v svojih lastnih, veste, raziskave so, da večina analitikov uporablja od 10 do 12 različnih orodij da bi opravili svojo analizo. In veste, da za iskanje podatkov morda uporabljajo rešitev za katalogiziranje podatkov, morda uporabljajo rešitev za pripravo podatkov, morda uporabljajo orodje za vizualizacijo podatkov, nekaj za napredno analitiko, napovedno analitiko in orodja za znanost podatkov za uvajanje. in upravljanje tega. In resnično mislimo, da bi to morali storiti prek ene same platforme, in menimo, da tu gre industrija. In tako večina ljudi pozna vse trike v zvezi z zmogljivostmi priprave in združevanja podatkov ter tesno integracijo z orodji, kot sta Tableau in Power BI.
Ampak, veste, smo veliko več kot le orodje za pripravo podatkov. Za te analitike podatkov in znanstvenike o podatkih o državljanih smo resnično primerna platforma, ki omogoča odkrivanje teh podatkov, njihovo pripravo, mešanje, analiziranje in to na ponovljiv način in ponavljajoč se potek dela. In nato razporedite in delite ta sredstva do obsega in tako je Alteryx resnično tisto. In imamo neverjetno skupnost, ki jo podpiramo in je, veste, več kot le tipična skupnost. Ima področja za samopostrežno usposabljanje, forume in najboljše prakse, in v resnici imamo evangeličansko skupnost uporabnikov, ki se med seboj podpirajo. Odlična stvar pri tem je, da, ko uporabljate orodja, kot je Alteryx, te vrste skupnosti resnično zmanjšajo krivuljo učenja, tako da lahko hitreje pospešite hitrost teh novih orodij. Čeprav so zelo preprosti za uporabo, ne potrebujejo veliko kodiranja in so enostavni za uporabo ter hitrejše vstajanje in delovanje, vendar je skupnost za zmanjšanje krivulje učenja še kako neprecenljiva.
In tako smo razčlenili štiri področja. Prvič, to je res v odkrivanju in skupni rabi, zato preden lahko pripravite podatke in jih zmešate, jih morate poiskati. In zato je prvi del naše platforme tisti element odkrivanja in skupne rabe, ki ga uporabljamo za zajemanje plemenskega znanja vaše organizacije. Torej je to v bistvu rešitev za katalogizacijo podatkov, ki se uporablja za skupno rabo izbranih in urejenih naborov podatkov. Uporabnikom omogoča iskanje podatkov, ki jih iščejo, v Googlovi enostavni funkciji iskanja, podobni Googlu, in tudi družabne funkcije za sodelovanje v naborih podatkov in celo omogoča, da se spustite v podatkovno vrsto premoženja, potrdijo te sredstva in jih vodni žig. In to je resnično pomembno za samopostrežno analitiko, saj je večina ljudi, ki porabijo preveč časa za iskanje podatkov - ne vedo, kam bi jih sploh našli. In potem, če najdejo poročilo, veste, kako vedo, da je certificirano, da je zaupanje? Ko ste se pogovarjali o tem, ko imam prehod za upravljanje podatkov, resnično vidim, da orodja, kot je Alteryx, postanejo ta prehod, kjer lahko med svojim iskanjem samodejno in vizualno vidite, kdo je lastnik teh podatkov, kakšna je vrsta teh podatkov, kako to je bil ustvarjen, če je bil certificiran in kako do njega dostopati, in če nimate dostopa do njega, lahko s klepetalnimi funkcijami zahtevate ta dostop. To konkretno osebo pošlje e-poštno sporočilo in tako je to res dober način za produkcijo veliko teh elementov. Naslednji diapozitiv.
Naslednji del so znova pripravljeni in mešanci, po katerih smo dobro znani, zato resnično vidimo in pripravljamo mešanico kot doplačilo za naprednejšo analitiko. Brez pisanja SQL ali katere koli vrste kode lahko dostopate do vseh svojih različnih podatkov, jih poizvedete - veste, ali gre za strukturirane podatke, nestrukturirane podatke, podatke v oblaku - in preprosto vključite vse to v pomnilnik, ga oblikujete, očistite, ga profilirajte, da bo vaš nabor podatkov pripravljen za analizo. Lahko ga obogatite tudi s tretjimi nabori podatkov. Imamo res dobra partnerstva s podjetji, kot je TomTom, če vas zanima analiza časa vožnje, prostorska analiza. Zelo tesno sodelujemo z Experianom tudi za podatke o gospodinjstvih ali za poslovne podatke. Kar naenkrat torej ne le, da lahko vzamete podatke, ki ste jih dobili v prostorih ali morda v oblaku, lahko jih tudi obogatite s temi tretjimi viri in resnično pridete do neke fascinantne analize. Naslednji diapozitiv.
Tretji del je ta komponenta za analizo in modeliranje. Torej sem omenil, da je Alteryx brez kode. No, tudi kode prijazno. In zato ponujamo več kot 60 različnih orodij za napovedovalno analitiko, tako da, ko boste pripravljeni na naprednejše analitike, lahko uporabljate orodja, ki temeljijo na R in Python in Spark, brez kodiranja, ali pa lahko dejansko uporabite in ustvarite svoj lastni običaj paketov. Če torej imate ekipo za znanost o podatkih, ki piše R in Python ali Scala ali karkoli drugega, lahko uporabite to kodo, sestavite svoje pakete in uporabite to pravico znotraj orodja. In še enkrat, tukaj mislim, da je resnična vrednost analitike samopostrežnih storitev, in pravzaprav želimo pomagati pri preobrazbi industrije iz tradicionalnih analitikov podatkov in podatkovnih delavcev v te, veste, znanstvenike s podatki o državljanih in delati s pomočjo podatkovnih znanosti z resnično preprostimi orodji. Zdrs.
V redu, in končno smo dobili zadnjih nekaj stikal, zadnjo miljo napredne analitike. Če ste na mestu, ko se ukvarjate z znanjem o podatkih, in gradite svoje modele, je naslednji izziv: „Kako naj te modele spravim v proizvodnjo? Kako jih upravljam? Kako jih sproti posodabljam? "In tu prihaja naša sposobnost uvajanja. In tako po raziskavah strank, s katerimi smo že govorili, manj kot 50 odstotkov modelov to vedno ustvari v proizvodnji . Torej ste zaposlili te znanstvenike za izdelavo vseh teh modelov, ki pa jih nikoli ne izdelujejo v proizvodnji. Tako smo ustvarili rešitev, ki vam bo pomagala sestaviti modele in jih nato v realnem času namestiti s pomočjo RESTful API-jev.
Tako boste te modele lahko hitreje in lažje postavili v spletne aplikacije in mobilne aplikacije, ker tradicionalne metode preprosto ne delujejo. To je dolg, izvlečen postopek. Za uvedbo modela lahko traja od 12 do 20 tednov in pogosto stane več kot 250.000 dolarjev. In potem morate skrbeti, kako jih sproti posodabljate. Zato spet iščemo načine, kako avtomatizirati celoten postopek in izvesti veliko posredniških korakov. In tako, ne da bi v resnici vrgli kodo, ker je tradicionalni postopek, ki se dogaja zdaj, da imaš podatkovni znanstvenik, ki gradi svoje modele, in jih namešča, in jih vrže čez ograjo spletnemu razvijalcu, ki mora vzemite vso to R in Python kodo, jo prepišite v nekakšno spletno aplikacijo ali mobilno aplikacijo in spet, le traja preveč časa.
In tako ni več metanja kode čez ograjo, da bi jo kdo drug storil. Ta postopek smo avtomatizirali in imamo način upravljanja v obsegu. In to so res štiri področja, ki jih obravnavamo, ko gre za celovito samopostrežno platformo za analizo podatkov. In tako, saj veste, podatke odkrivate in delite z lahkoto, jih pripravljate in zlivate, izvajate napredno analitiko in imate nato možnost, da jih razporedite in upravljate v obsegu. Kar daj. Torej, z Alteryxom lahko govorite o analitičnem upravljanju in o tem, da lahko svoje podatke odklenete na varen način in ponuja tako brez kode kot kode prijazne načine za vse analize, tako da če ali imajo analitiki podatkov, ki morda ne poznajo semantičnih, saj veste, jezike SQL za poizvedovanje po zbirki podatkov, lahko uporabite orodje povleci in spusti, ki vse te podatke potegne v pomnilnik, da opravijo svojo analizo.
Potem pa, če imate znanstvenike, ki uporabljajo R in Python, še vedno lahko uporabljajo orodje, kot je Alteryx, na kodo prijazen način - in rezultati, ki smo jih videli pri naših strankah, so izjemni, ker smo sposoben zagotoviti tiste ponovljive delovne tokove, ki jih lahko prevzamete, naloge, ki trajajo, veste, tedne ali mesece in jih dobesedno spravite v nekaj minut, brez pretiravanja. Na našem spletnem mestu imamo številne študije primerov, kjer lahko izveste več o tem in nekaj prihrankov časa, ki jih opažamo. Ampak, veste, nazadnje bo sodelovalo z vašo organizacijo IT, ker je razširljiv in razčleni tiste silose, o katerih sem govoril, in to počnejo na urejen način. In prav to je tisto, kar počne platforma Alteryx, do konca in zakaj smo si različni.
Eric Kavanagh: V redu. To so vse dobre stvari. Moram reči, Wayne, mislim, da si s tem prehodom za upravljanje podatkov resnično nekaj dosegel, mislim, kako si ga opisal. Ker smo trenutno v tem resnično zanimivem svetu, v katerem skladišča podatkov, ki so že štiri desetletja zaupanja vreden vir, v resnici ne morejo biti v koraku s časom in biti v koraku z vsemi različnimi viri podatkov in različicami podatkov. Gre za dokaj tog sistem, v katerem je ponavadi skladišče podatkov, in tako vidim, da Alteryx ponuja tukaj, je res tisto, čemur bi lahko rekli naslednja faza v analitični zrelosti, ker ti omogočajo uporabo vseh teh različnih virov, ampak ker imajo to borilno območje s politikami upravljanja podatkov je zdaj resnično najboljše iz obeh svetov, kjer lahko imate veliko različnih naborov podatkov, vendar imate upravljanje, poleg tega pa lahko uporabite vse vrste informacij in storitve vseh vrst različnih analitikov, da dobili različne poglede na dogajanje v poslovnem svetu. Toda na to gledam kot na precej pomemben korak v razvoju analitike za podjetje, ampak kaj menite?
Wayne Eckerson: Ne, absolutno. Skladišča podatkov, shrambe ene same resnice, kakršne so bile, in mislim, da je to samo prezrlo, veste, organizacijsko dinamiko in vloge, ki jih imajo ljudje. In vidim dva sveta BI ali analitike, kot jih imenujete. In v večini podjetij gredo v nasprotne smeri in se med seboj ne pogovarjajo, ne zaupajo drug drugemu, ampak v resnici so zelo sinergični in preprosto jih moramo spraviti k priznanju in nekakšno skupno delo. In orodja, kot je Alteryx, ki vključujejo upravljanje prek zmožnosti katalogiziranja podatkov, kjer upravljavci lahko upravljajo z naborom podatkov in jih potrjujejo ter vodne žigove, o čemer že nekaj let govorim v svojih razredih. Zelo malo podjetij to počne, vendar dobi toliko vleke in zdaj slišim, da je povsod.
In tako, da združite ta dva sveta skupaj, saj veste, da imate svojo torto in jo tudi jeste. Uporabniki energije lahko pustite, da delajo, kar morajo storiti. Poiščite nova spoznanja na zahtevo, nato pa, veste, vendar preprečite, da bi ušli nadzoru. Preprečujete ustvarjanje Babilonskega stolpa z nekaterimi standardi, ki zahtevajo nekaj upravljanja. In cilj je resnično ustvariti kulturo upravljanja, kjer bodo ljudje želeli skozi proces upravljanja. Želijo, da se njihova poročila / nabori podatkov pregledajo, zato se jih porabi širše. To je cilj in res je to nova vloga IT v tem novem svetu. Vedno pravim, da je njihova vloga lažje, ne narekovanje. In to je velik premik misli za večino IT strokovnjakov, ki so bili navajeni biti v skupni storitvi, ki je naredila vse za posel. Zdaj podjetje posluje zase in IT resnično morajo biti samo ljudje, kot je dejal Josh, in postavljajo te zaščite.
Eric Kavanagh: Ja, mislim, da so varovala ključna, ker omogočajo brezplačno igro analitikom, če hočete, različne stvari, ne pa, da se umaknete. In če razumem,
Wayne Eckerson: Točno tako.
Eric Kavanagh: - pravilno imaš, Josh -
Josh Howard: Točno tako.
Eric Kavanagh: Ja, nekako ste govorili o tem, kako pravzaprav sledim Alteryxu, saj se je pred mnogimi leti imenoval Alteryx - mislim, da se je imenoval SRC ali kaj podobnega - in Wal-Mart je bil prva stranka. In ena izmed zelo kul stvari, o katerih ste govorili, ko je bila sposobnost resničnega razumevanja poslovnih procesov in delovnih procesov. In če dobro razumete potek dela in poslovnih procesov, potem lahko storite več različnih stvari. Najprej lahko dostavite precej izpopolnjen uporabniški vmesnik, če uporabnikom ne zamerite možnosti, ki so na voljo s tujimi informacijami. Drugič, lahko tudi racionalizirate procese, da boste bolje razumeli, kje so dušilne točke ali kontrolne točke. Mislim, da je to verjetno del čarovnije, zakaj je Alteryx uspel zagotoviti to zelo prijazno upravljanje, vendar uporabniku prijazno okolje, ki omogoča vse vrste različnih naborov informacij in primerov analitične uporabe. Bi se strinjali s tem?
Josh Howard: Ja, mislim, to bi bil, veste, Eric, in veliko tega je samo to, da te vrste orodij dajo v roke poslovnim uporabnikom in jim omogočijo, da svoje delo opravljajo na okolju prijazen način ta je enostaven za uporabo in je prijazen. Mislim, če razmišljate o nečem, kot je upravljanje podatkov, o upravljanju podatkov govorimo že dve desetletji, in kot shranjevanje IP-jev smo to poskušali potisniti v posel, in to preprosto nikoli ne sprejme, nikoli ne dobi kakršno koli vleko, saj ni narejena za poslovne uporabnike, kajne? To je IT, ki ga vodi IT, in deluje za IT, vendar ne deluje za tiste poslovne uporabnike. In zato želimo vzeti iste metodologije, vendar jih uporabiti za poslovno prijazen nabor orodij, in to je naš pristop z, veste, rešitvijo za katalogizacijo podatkov in upravljanjem metapodatkov.
Veste, ko se pogovarjam s poslovnim uporabnikom, nikoli ne govorim o semantični podatkovni plasti in o tem, kako si pomagamo pri upravljanju metapodatkov. Ampak, veste, na zadnji strani, to je v bistvu tisto, kar počne, te vrste so že dolgo znotraj IT-ja, za poslovnega uporabnika pa gre vse, kako hitreje najti podatke, kako opraviti svoje delo hitreje in zagotavljanje teh informacij v enostavnem vmesniku, ki so ga navajeni uporabljati, tako kot v življenju potrošnikov, kajne? Želijo Googlov iskalni vmesnik, želijo element socialnega sodelovanja, kjer se lahko povežejo z drugimi uporabniki v tej organizaciji, da razbijejo te podatkovne silose in zajamejo to plemensko znanje. In zato si samo pristopimo k drugačnemu načinu dela s podjetjem, vendar to počnemo na način, ki je tudi prijazen do IT.
Eric Kavanagh: Ja, in imam veliko vprašanje …
Wayne Eckerson: Veste tudi drugo - Josh, kar me je presenetilo v vaši predstavitvi, je to, da smo zdaj v dobi platform. Mislim, da smo premaknili starost orodij in je v redu, toda platforme, kajne? In tako BI pokrivam BI že nekaj nekaj nenavadnih let in v prostoru BI smo prešli od orodij do analitičnih platform, kjer, veste, en izdelek v bistvu deportira vsak način analitike za vsako vrsto uporabnikov, prav? Od poročil do napovedi o skupni arhitekturi in samopostrežnih storitvah. Isto vidimo tudi na strani zbiranja podatkov ali na strani integracije podatkov, kjer nekdo sestavi te platforme, ki zaužijejo podatke, jih dodajo, katalogizirajo, popravijo, preoblikujejo in dajo na voljo uporabnikom za prenos in analizo. In zdaj, kar počnete, naredite naslednji korak na številne načine in združite obe platformi v eno, tako da gre za kombinirano platformo za analitiko in podatke, kar je, veste, smiselno. To je prihodnost: zbliževanje. Edino, kar ne vidim na vaši platformi, so vaša osnovna orodja za poročanje in nadzorno ploščo, vendar je to morda vgrajeno v vaš analitični modul.
Josh Howard: Ja, zelo dobro poročamo o serijskih poročilih. Tam imamo zelo robustno rešitev, toda vi ste zadeli na točko okrog armaturnih plošč, in to vidimo kot priložnost, da rastemo. Že tradicionalno smo imeli resnično dobra partnerstva s Tableau, Power BI in Qlik, vendar bomo še naprej. Toda, kar ugotavljamo, so naši analitiki, naše stranke, ki ne želijo čakati do konca delovnega procesa in tega cikla, da bi videli njihove rezultate, v redu? Želijo si, da bi rezultate videli, ko delajo v realnem času, in res je to smer, v katero gremo, in saj vemo, kaj označujemo kot vgrajeno vizitko, tako da svoje podatke vidite med delom, in jo lahko ponovite in vidite, da v realnem času, namesto da čakate, do konca in ga objavite v vizualizacijskem orodju ali nadzorni plošči, da vidite te rezultate. In tako samo odpravlja potrebo po ravnovesju naprej in nazaj, da bi dobili svoj vpogled.
Wayne Eckerson: Ja, no, to ima veliko smisla. In vi ste zdaj znani po enostavni uporabi. Veste, uporabljate podjetje Tableau pri njihovem vzponu do slave in bogastva. Tu ste z njimi in kdo je boljši, da prevzame vodilno vlogo v tem konvergiranem prostoru platforme, ker ste dobili nogo tako pri analitiki kot pri upravljanju podatkov. Torej, testiramo beta, da vidimo, kako se boste udeležili v naslednjih nekaj letih.
Josh Howard: Ja, in veste, mislim, da je zanimivo, in vesel sem, da sem del tega prostora, in res je bilo zanimivo videti, pogledati, veste, prostor za integracijo podatkov, prostora za poslovno inteligenco in naprednega analitičnega prostora in resnično vidimo, kako se zbližujejo. In veste, mislim, da bodo platforme, kot je Alteryx, resnično pomagale mnogim poslovnim uporabnikom, ki bodo uspele in tem uporabnikom omogočile dostop do svojih podatkov in naredile to analizo, in do teh spoznanj pridejo hitreje in lažje.
Eric Kavanagh: Ja. Vse tukaj in strinjam se s tabo, Wayne, da kako je to resnično smiselno, in mislim, da, ja, tukaj se postavlja vprašanje občinstva, ki ga bom vrgel sem. Je zelo nemiren za pogovor. Gre za DataOp. Za tiste, ki niste seznanjeni s pojmom -
Josh Howard: Naslednji diapozitiv.
Eric Kavanagh: -Zares se močno začne v zadnjih devetih mesecih. Začelo se je pri enem ali dveh prodajalcih, nato treh in štirih, nato petih in šestih, zdaj veliko ljudi govori o DataOpu. To je v bistvu stran za upravljanje podatkov DevOp. Torej, kar vidimo, se veliko osredotočamo na to, da resnično poskušamo razumeti, katera različna orodja in katere različne tehnologije se dotikajo podatkov, ko se gibljejo skozi njegov življenjski cikel in kako to vpliva na vaš analitični pogled. In zdi se mi, da Alteryx dejansko rešuje problem DataOps, tako da se osredotoči na ta pristop platforme, še preden DataOp sploh postane izraz. Ampak to bom najprej preusmeril k vam, Josh, nato pa še vi, Wayne. Josh, kaj misliš?
Josh Howard: Ja, mislim, da se razvija prostor. Veste, poskušamo biti agnostistični, zato lahko dostopamo do podatkov - naj bo to znotraj vašega požarnega zidu, v oblaku, nestrukturiranih podatkov, strukturiranih podatkov - zato, ker vemo, da se bo to še naprej spreminjalo, veste, in prepričan sem, da bi se Wayne s tem strinjal, in tudi vi, Eric. Če se vrnete nazaj, poznate 10, 15 let v tem prostoru, mislim, da je bilo le nekaj baz podatkov. Zdaj imamo do več kot 400 različnih vrst baz podatkov. In tako, s tem preprosto ne bomo nikoli korakali. In tako mora organizacija vedno sprejeti nekaj novega in sijočega. In zato želimo biti samo agnostik in uporabljati našo odprto tehnologijo in API-je, da se lahko brez težav integriramo s tem, kar že imate v svoji organizaciji. In glejte tudi drugi del tega na strani DataOp, saj se vse več delovnih obremenitev potisne v oblak, nove tehnologije v oblaku in tehnologije strojnega učenja pa nas resnično potisnejo v to novo paradigmo in resnično mislim, da je tu, veste, DataOps bo šel. In videli bomo veliko zanimivih stvari v tem prostoru.
Wayne Eckerson: Ja, mislim, da je še en izraz, ki ga uporabljamo za DataOps, "podatkovni plinovodi" ali "dobavne verige", in opazimo veliko podjetij, zlasti v svetu velikih podatkov. To obremenitev lahko upravljate in preprečujete, da bi podatkovna jezera postala močvirja podatkov. Ja, in strinjam se, da se veliko tega zdaj seli tudi v oblak.
Eric Kavanagh: No, in veste, zato je Alteryx naredil nekaj pridobitev. Ne vem, če želite o tem govoriti v zadnjem letu ali dveh, Josh, in res je razvil to platformo v smislu zaužitja podatkov in nekaterih teh semantičnih stvari. In zdaj resnično imate takšno rešitev od konca do konca, ki analitiki omogoča upravljanje s tem. Ne poznam nikogar drugega, ki se je tako osredotočil in pristopil, in mislim, da je bila tvoja polovica zelo pametna. A se želite o tem malo pogovoriti?
Josh Howard: Ja, seveda. In tako, za Alteryx je že veliko leto. Veste, v začetku tega leta smo objavili javnost in naredili smo dve ključni pridobitvi, ki nam pomagata, saj sta na koncu naša platforma. In tako, prvi, je bil res tisti kos kataloga podatkov. Spet veste, kaj najdemo, je tisto, kar želimo pomagati tem organizacijam pri urejanju teh podatkov. In tako smo dejansko pridobili podjetje za upravljanje podatkov, imenovano Semanta, in to je postalo naša rešitev za katalogiziranje podatkov in tisto, kar smo vgradili v celotno platformo. Ker spet vidimo, je upravljanje ključni sestavni del samooskrbe in omogočanja samooskrbe. In spet, to nam je omogočilo vse, kar veste, upravljanje metapodatkov, zmožnost katalogiziranja podatkov. In to, kar smo storili, je, da smo na to vgradili vmesnik, da smo ga lažje uporabljali in zelo prijazen, integriran s svojo celotno platformo.
Drugo, ki smo ga naredili, je bilo podjetje za podatkovno znanost iz Brooklyna v New Yorku, kar je bilo storjeno z namenom, da smo razvili svoje zmogljivosti strojnega učenja in tudi model upravljanja. Torej, kar sem že omenil, je, da imamo veliko podatkov znanstvenikov, ki uporabljajo naše platforme in opravljajo zelo pomembno delo s področja podatkovnih podatkov. Vendar je bil doseganje teh modelov do zadnjega kilometra zelo zahtevno. In tako sem omenil, veste, od 12 do 20 tednov, ki jih potrebuje, 250.000 dolarjev, potrebnih za izdelavo nekaterih teh modelov. In kako potem operacionalizirate in posodabljate vse te modele? Kako se ti modeli naučijo? In kako trenirate te modele? In to je tudi velik problem, prav, zmogljivosti uvajanja. In tako sta ti dve tehnologiji s strani znanosti o podatkih in upravljanja podatkov resnično zaokrožili našo platformo in to, kar poskušamo narediti, poskušamo prenesti v organizacije, da bi rešili ta izziv.
Eric Kavanagh: Ja, in vesel sem, da ste to vrgli tja, ker smo imeli vprašanje občinstva ravno glede strojnega učenja in AI. In, Wayne, mogoče ti bom to hitro vrgel. Zdi se mi ravno toliko možnosti, da strojno učenje resnično optimizira veliko različnih vprašanj, s katerimi smo se spopadali skozi leta - stvari, kot je kakovost podatkov, na primer stvari, kot so zastoji na področju analitike in pomoč pri odkrivanju te strani enačba, kajne? Ker lahko nekateri od teh algoritmov, ki še posebej učijo, resnično sami poiščejo in najdejo nekaj zanimivih stvari, ki bi jih lahko izzveneli za uporabnika. Ker je eden od izzivov pri analitikih na splošno eden od izzivov, da vsak analitik prinese svoj nabor predsodkov, svoj pogled na svet. To je včasih težko spremeniti, zato vidim veliko potenciala za strojno učenje in AI v prihodnosti. Kaj misliš?
Wayne Eckerson: Ne, absolutno in zgolj osnovna pravila. Te stvari skupaj bodo še dodatno poenostavile ta samopostrežna orodja in jih olajšale. Kot rečeno, veste, vse od priprave priporočil za druga poročila, za pregled podatkovnih nizov, do prilagajanja modelov, veš, mirnih korelacij v orodju za pripravo podatkov. Veste, to smo že imeli, kot je Tableau inoviral pravo vizualizacijo za nabor podatkov, ki ga želite prikazati. Zaradi vsega tega so ta orodja veliko močnejša, samopostrežna storitev je veliko bolj verodostojna in uporabnikom pomaga, da podatke uporabijo za hitrejše vpogled in vrednost.
Eric Kavanagh: Ja, in veste, v svetu podjetniške programske opreme se očitno dogaja toliko kul stvari, a bistvo je, da je za izgradnjo tehnologije vedno potreben čas. Tako da očitno lahko greste in kupite stvari, kot jih ima Alteryx. Ko pa imaš izkušnje v vesolju, veš, obstaja stari izraz: Nič ne more nadomestiti izkušenj. Enostavno veste, kako stvari narediti bolje, in mislim, da je eden od ključ do dolgoročnega uspeha družbe Alteryx to, da je Alteryx pred mnogimi leti resnično uporabil celoten postopek uporabe podatkov tretjih oseb. Ne morem se natančno spomniti, kako dolgo sem želel reči, da je pred šestimi ali sedmimi leti Alteryx že sodeloval v možnostih, da bi šel ven in zbiral podatke podjetij, kot so kreditne družbe, na primer podatke o geolokaciji ali poljubno število podatkovni sistemi tretjih oseb. In mislim, da je bil to začetek tistega, kar zdaj vidimo zorenje v smislu, čemur pravimo, da se podatki mešajo v teh dneh, saj tega izraza takrat še nismo imeli.
Ampak Josh, spet ti ga vrnem. In, mislim, da je veliko zasičenosti in izkušenj vključenih v platformo Alteryx okoli koncepta mešanja podatkov, ki so ga zdaj samo še povečali z zaužitjem, s strojnim učenjem, s katalogizacijo podatkov in podobno. Mislim, da zato vidimo Alteryx tam, kjer je danes. Kaj misliš?
Josh Howard: Ja, mislim, nuja je mati vsega izuma, kajne? In tako, veste, naše stranke so bile tiste, ki vemo, da smo prvotno delali prostorsko analitiko in res smo tako začeli izvajati prostorsko analitiko. In veste, če vzamete podatke, kot je TomTom, in naredite analizo časa vožnje, lahko vidite, veste, nalagate te podatke z, veste, domačimi podatki podjetja Experian. Tako smo začeli, in ugotovili smo, da so naše stranke potrebovale platformo za združevanje vseh teh podatkov. In ali ne bi bilo kul, če bi jim dali orodja za to. In to je bil resnično zagon Alteryxa.
In veste, tisto, kar smo ugotovili, je skozi leta, da je priprava podatkov res prvi korak na vaši analitični poti. Torej, veste, potrebnih je 80 odstotkov časa, ki ga ima podatkovni znanstvenik, saj veste, da se s prediktivno analitiko in z znanjem o podatkih podatkov dejansko porabi za pripravo podatkov, manj kot 20 odstotkov pa v resnici za analizo, zato to poskušamo premagati. In zato je priprava podatkov prvi korak na vašem analitičnem potovanju. Preden začnete izvajati kakršno koli poročanje, napredno poročanje, napovedno analitiko, vse do kognitivne analitike, morate še vedno dostopati do podatkov, še vedno ga morate pripraviti in združiti ter združevati. In to rešujemo s to platformo. In tem uporabnikom omogočite, da vse te stvari počnejo tako na način brez kode kot s kodo.
Eric Kavanagh: Ja, tudi ta koncept mi je všeč: brez kod in prijazen kode. Kajti dejstvo je, da imate veliko kodnih šaljivk, ki lahko dodajo ogromno vrednost, vendar pa je veliko poslovnih uporabnikov, ki so odkrito izključeni s kodo. Ustrahujejo ga in kdo jim lahko očita? Torej, Wayne, mislim, da je to tudi lepa lastnost, prijeten pristop. Obstaja brez kode in prijazen kodo, kajne?
Wayne Eckerson: Oh, vsekakor. Ja, tako privabljate vse več ljudi na samopostrežbo.
Eric Kavanagh: Ja, in samopostrežna služba je naslednji naslednji korak in zelo mi je všeč to, o čemer smo danes razpravljali, zato gre za to, kako v resnici razmišljate skozi svoje procese, pretok dela, življenjske cikle podatkov in in tako naprej. In če te politike vpeljete v platformo, po vašem mnenju, obstaja nekaj težav v zvezi s standardizacijo, izgubite malo fleksibilnosti, a ko ljudje razumejo metode norosti, boste proces resnično usmerili naprej tako, da v - uporabniki razumejo, da lahko zdaj dobijo, kar hočejo. Ni jim treba čakati na IT, in to spreminja naravo, kako IT in poslovni ljudje delajo skupaj, mislim, da na zelo pozitiven način, ker zdaj lahko IT služi kot olajšava, jim ni treba biti vratar na tehnologiji toliko kot nekoč. Podpora v idealnem primeru ni, če imate neke standarde. Torej zaključite s spodbujanjem večjega sodelovanja, ker je to celoten cilj, kajne?
Torej za zaključek komentarjev najprej Josha in potem morda Wayna.
Josh Howard: Ne, mislim, saj se strinjam z vsem, kar ste povedali. Veste, pomembno je, da tako IT kot poslovnim uporabnikom omogočimo orodja, ki jih potrebujejo za uspeh. Zato menimo, da IT ne bi smel sodelovati pri ustvarjanju poročil. To bi morali prepustiti poslovnemu uporabniku, ki ima ta kontekst poslovanja in podatke, ki jih uporablja, vendar to storite na urejen način in nekaj, kar bo koristilo tudi za IT.
Eric Kavanagh: V redu, zaključni komentarji Wayna.
Wayne Eckerson: Ja, vloga IT-ja se je spremenila od tega, da smo si olajšali samooskrbo in resnično bili prvaki kulture upravljanja in uporabnikom omogočili, da želijo upravljati s svojimi rezultati, v svojo korist in korist v organizaciji . Mislim, vloga IT-ja je - žal mi je za IT, saj veste, ker včasih morajo iti v to in graditi, delitve na poslovnem področju, kot so pravne in kadrovske, navadno, tega ne bom storil. In zagotovo, če želite nekaj, kar je medfunkcionalno podjetje, kdo ga bo gradil razen IT-ja? Ampak na splošno, da, IT se mora spremeniti, da bi uspel v tem svetu samopostrežbe. Biti morajo bolj v podporni vlogi.
Josh Howard: Ja, in mislim, da bomo z naslednjim razvojem s središči odličnosti in kjer teh projektov ne vodijo IT ali podjetja, temveč centralizirana organizacija. Veste, začenjamo opaziti porast glavnega direktorja za podatke in tovrstne projekte, ki spadajo v to področje, kjer imata obe upravljavsko in poslovno perspektivo. Mislim, da je to najboljši scenarij za ustvarjanje te podatkovne in analitične kulture in navdušen sem, ko vidim, kaj iz tega izhaja.
Eric Kavanagh: Ja, v klepetalnico smo prišli nekaj lastniških komentarjev udeležencev in tudi vprašanja in vprašanja. Všeč mi je ta komentar: Upravljajte z rezultati, ni dvoumnosti, kdo je samopostrežno poročilo pravilno.
Josh Howard: Ja.
Eric Kavanagh: Ja, to so dobre stvari. Vse je v sodelovanju, vse je v sodelovanju, in Josh, tudi vi ste omenili, kako pomembno je, da se uporabniki pogovarjajo med seboj, in to je nekaj, na kar se tudi Alteryx osredotoča.
Torej, ljudje, tu smo šli malce dolgo, vendar smo začeli nekoliko pozno, zato se vam želim toliko zahvaliti za ves vaš čas in pozornost danes. Vse te spletne oddaje arhiviramo, zato jih lahko delite s svojimi sodelavci.
In s tem se bomo poslovili. Še enkrat hvala Waynu in seveda Joshu iz Alteryxa. Z vami se bomo pogovarjali naslednjič, ljudje. Pazite. Adijo.
