Od zaměstnanců Techopedia, 1. listopadu 2017
Take away : Host Eric Kavanagh diskutuje o spolupráci mezi obchodem a IT s Wayne Eckerson ze skupiny Eckerson a Josh Howard z Alteryx.
Momentálně nejste přihlášeni. Chcete-li zobrazit video, přihlaste se nebo se zaregistrujte.
Eric Kavanagh: Dobře, dámy a pánové, Eric Kavanagh zde s Hot Technologies. Na lince jsou Josh Howard a Wayne Eckerson. Právě jsme měli legraci a problém se zvukem, který jsme si užili, ale jsme tam vytočeni a vše je houpající se.
Wayne Eckerson, kterého znám už mnoho let. Je hlavním konzultantem ve skupině Eckerson. A Joshe Howarda jsem také znal dlouho. Je ředitelem nových produktů ve společnosti Alteryx. Tito kluci jsou ve svých oborech opravdu skvělí a budou s námi sdílet spoustu nápadů o tom, jak mohou obchod a IT podporovat lepší vztahy a opravdu spolupracovat a dělat některé věci.
Takže se chystám posunout další snímek a předat ho Wayne. Takže mi řekněte něco o tom, co se děje.
Wayne Eckerson: Jasně, Ericu. Je potěšením být tady a mluvit o tomto problému. Byl jsem ve Spojených státech po dlouhou dobu a byl jsem svědkem propasti mezi obchodem a IT, a mnoho z toho je kvůli jejich zaměření a jejich cílům, co si najali. Dalo by se říci, že je to druh přirozeného zálivu, nebo propast mezi obchodem a IT, ale vede to k některým škodlivým výsledkům. Víte, IT bylo najato, aby uvažovalo dlouhodobě, aby budovalo systémy a aplikace, řešení, která jsou trvalá a nabízejí úspory s rozsahem, vysokou úroveň opakovaného použití a škálovatelnost, zabezpečení, dostupnost a spolehlivost. Velmi konzervativní, pomaleji se pohybující myšlení. Na druhé straně podnikání je zaměřeno na uspokojování potřeb zákazníka, na místo interakce, mnohem krátkodoběji zaměřené, pobídky - a mohlo by to být vypláceno měsíčně nebo čtvrtletně. Zaměřují se na rychlost, obratnost a přizpůsobivost. Není tedy divu, že mezi těmito dvěma skupinami by mělo být nebo by mohlo být tření.
Další snímek. To je tedy druh dialogu, který někdy slyším v organizacích, kde chodím konzultovat a kde mám pocit, že hraji roli poradce pro manželství, snažím se tyto dvě strany spojit na jednu stranu, vzájemně se uznávat a svou roli při poskytování podnikových technologických řešení. Podnik má tendenci myslet na IT jako příliš pomalý, nákladný a nikdy nedodávat to, co chtějí, když to chtějí, jak to chtějí. IT má tendenci vnímat podnikání jako neustále měnící názor a přidává nové funkce. Poté se všechny tyto věci pohybují krátkodobě a nikdy neuvidí celkový obraz. Výsledkem tohoto tření je časté použití. Existuje výkonný manažer, který řekne: „Víte co? Zapomeň na to. Vím, že nedostanu potřebná data, takže se prostě obejdu bez. “To je docela děsivé. Výkonný uživatel dat řekne: „Jen mi dejte výpis dat a neobtěžujte mě.“ A vůdci BU, pokud opravdu chtějí informace, dostanou pouze svůj vlastní rozpočet, přidají své vlastní lidi a kupují své vlastní nástroje. IT říká: „Dobře, dobře. Ale víte, hodně štěstí se snaží udržet to na vlastní pěst, protože nakonec to zlomí. “A bude. Rozbije se to buď proto, že jej nikdo nepoužívá, protože nebyl navržen správně, nebo se rozbije, protože jej všichni používají, a nemáte dostatek technických odborníků v terénu, ani dostatek zdrojů pro jeho přizpůsobení. Nebo jejich odborné listy, a jsou venku a suché. Další snímek.
Eric Kavanagh: Toto je hlasování, takže telefonní volající se může ve skutečnosti tlačit na hlasování. Vydržte jednu sekundu. Takže právě teď otvírám hlasování, doufejme, že na obrazovce uvidíte vyskakovací okno. Pokud tak neučiníte, obvykle se to objeví někde dole. A jděte do toho. Jsme zvědaví, když jsme na to slyšeli vaši odpověď.
Dobře, zavolal jsem pár lidí a poskytl nám zpětnou vazbu. Ptáme se tedy: jaký stupeň je podnikání spojen s IT ve vaší organizaci? Takže teď máme spoustu lidí. Děkuji mnohokrát. Takže máte velmi vysokou, samozřejmě vysokou, střední, nízkou, velmi nízkou. Upřímně, nebudeme to sdílet s ostatními členy vašeho týmu. Chceme, abyste nám upřímně odpověděli. Dobře, dovolte mi, abych vám dal ještě několik vteřin, a jak to děláme, možná, Joshi, jen vás přivedeme v reálném rychlém poměru, abychom pomohli lidem odpovědět na tuto otázku. Jo, miluji tento proces spolupráce. Chci říct, už léta jsme mluvili o obchodně-IT propasti. Myslím, že se to mění. Myslím, že se to částečně mění kvůli DevOps, vývojáři užší spolupráci s obchodem. Takový druh tepla zahřívá IT stranu, ale myslím si, že se to také mění kvůli cloudu, upřímně řečeno, protože možná se lidé jen stávají důvtipnějšími, co dělají na svém pracovišti. Jaká je vaše představa o vývoji v oblasti IT / podnikání?
Josh Howard: Jo, víte, to je zajímavé téma, a je to téma, do kterého se sem určitě dostaneme za vteřinu, ale víte, myslím si, že podnikání je opravdu přinuceno IT ruce. Správně, takže víte, po celá léta bylo všechno vedeno IT, a my jsme viděli, že to přichází k kyvadlovému houpání sem a tam z toho, že je vedeno IT ke všemu, víte, zakoupeno prostřednictvím obchodu. A myslím, že začínáme centralizaci. Myslím, že víte, začínáte vidět více organizací, stand-up centra excelence, začínáte vidět více a více firem inteligentních společností, vidíte také založení center, a tak to není, víte, IT nebo podnikání. Vidíme mnohem lepší sňatek obou organizací a vidíme, že tato centra excelence byla zřízena tak, že sídlí v obou těchto organizacích, a že IT a obchod mají sídlo u stolu a objednávají jídlo. Musíme si vybrat jiné obchodní cíle, a proto si myslím, že je to jeden z trendů, které považuji za velmi pozitivní v posledních několika letech nebo i déle. A myslím, že to je součást toho, co vidíme.
Eric Kavanagh: Nemohu obviňovat mě, že ti hodím, a přečtu výsledky. V závislosti na vašem prohlížeči můžete vidět výsledky již, ale pouze vám to dáme: Otázka samozřejmě: „Do jaké míry je podnikání v souladu s IT?“ Velmi vysoká 7%, vysoká 8%, střední drtivá většina, to je 29 procent, nízká je 10 procent a velmi nízká je 0 procent. To je v podstatě celkem, takže opravdu na co se díváte, je většina lidí umírněná, 21 ze 73. Šest ze 73 řeklo vysoko, pět řeklo velmi vysoko, a pak samozřejmě máme spoustu lidí, kteří právě ne Odpověď, ale většina, ve skutečnosti 43 ze 73, lidé neodpověděli, ale oceňuji váš čas. A s tím chci posunout tento další snímek. A já věřím, Joshi, měl jsi trochu promluvit.
Josh Howard: Jo, a tak víš, kam jsem šel, bylo to, že jsme za posledních pět let viděli hodně změn, nebo dokonce o deset let zpátky. A opravdu to byl divoký západ, a pak myslím, že tu jsou pravděpodobně někteří lidé, kteří si stále myslí, že je to divoký západ v jejich organizaci, ale bývalo to tam, kde bylo všechno úplně uzamčeno a rigidní, a všechno bylo vynuceno prostřednictvím centralizovaného IT týmu, a právě tak bylo dodáno BI. Problém však byl v tom, že ho firemní uživatelé nepoužívali. Nikdy nedosáhli požadovaných výsledků. Nemohli, jak víte, spojit data dohromady, jak potřebovali, a tak jste právě viděli, víte, organizace, které v mnoha případech opustily svou praxi v oblasti BI. Prostě nezískali využití, které očekávali, a, jak víte, je to pochopitelné, protože uživatelé chtěli snadno použitelné nástroje, kde by mohli vzít, víte, zdroje dat a provést vlastní integrační práci.
Ale nechtěli čekat, až to IT pro ně udělá. A tak jsme viděli, že jste všechny tyto obchodní týmy odešli a koupili si vlastní licenci, vlastní vizualizační nástroje a nechali své stínové kamarády zřídit datový server a byli pryč. To však vedlo k zcela nové řadě problémů. Ano, podnikání dokázalo získat flexibilitu a obratnost a některé z výsledků, které potřebovaly, mnohem rychleji, ale stále nechalo IT, víte, snažíte se přijít na to: „Jak to zvládneme? Jak to přizpůsobíme? “
Protože také to, co se dělo, vytvářeli tyto datové diagramy. Začali operatizovat mnoho reportingu a vizualizací, pak se prostě vrátili k IT, aby dostali opravu, a tak to prostě není škálovatelné. Nebyl to lék, a tak to byly některé z problémů. Nemusí to však být přetahování mezi obchodem, který chce snadné použití, a IT, který ho chce ovládat. Je to opravdu o tom, dostat každého na stejnou stránku a táhnout stejným směrem. Myslím, že skutečně existuje přístup, který nejlépe vyhovuje potřebám obou uživatelů. Skluzavka.
Eric Kavanagh: Dobře. Tady máš.
Josh Howard: Jo, díky. A tak se k Alteryxu přibližujeme tak, že se na to opravdu díváme z pohledu analytického řízení. A tak víte, nepoužívám zde slovo „správa dat“, protože si myslím, že správa údajů je mnohem více rámcem, který zahrnuje spoustu různých věcí, ale ve skutečnosti se jen zaměřuje na tyto tři klíčové oblasti, jak data jsou spravována, jak se k nim přistupuje a jak je zajišťujeme.
Zaprvé, pokud jde o správu dat, pokud chcete povolit samoobslužné nástroje, chcete se ujistit, že tito uživatelé mají přístup ke všem různým zdrojům dat, které mohou potřebovat. A opět, toto je část problému, který jsme viděli u tradičních BI nástrojů jako MicroStrategy a Cognos a OB bylo, víte, to bylo jen napojení na centralizovaný datový sklad, ale tito obchodní uživatelé opravdu chtěli vzít tato data a Chcete-li získat další výsledky, smíchejte je s dalšími zdroji dat.
Chci tím říct, že se chcete ujistit, že přímo do všech těchto různých zdrojů dat, bez ohledu na to, zda jsou relační nebo nerelační, a udělejte to způsobem, který nezpůsobí nadbytečnost dat. A tak se chcete ujistit, že používáte technologie in-memory, abyste se napojili na tyto federované zdroje dat a ne duplikovali tato data jinde v organizaci, protože to jen způsobuje celou řadu problémů.
A pak se chcete ujistit, že se díváte na věci, jako je dostupnost dat a bezpečnost dat, ujistěte se, že data jsou šifrována, a ujistěte se, že máte správná oprávnění a oprávnění. Doporučujeme používat systémy, které vaše týmy IT již nastavily, například věci jako Active Directory a Windows. Klepnutím na ty systémy, které mohou procházet tímto ověřením až do aplikace, a tímto způsobem můžete zajistit, aby správní uživatelé získali přístup ke správným datům.
Je to opravdu o přechodu ze stavu kontroly do stavu schopnosti, a to se zábradlím. Takže víte, analytika zábradlí, kde IT dává všechny nástroje, aby byly úspěšné, ale také to monitorují, ujišťují se, že je konzistentní, spolehlivé a že to dělají se správnými oprávněními na místě a zajistit, aby tito uživatelé měli přístup pouze ke správným údajům. Další snímek.
Eric Kavanagh: Dobře, Dr. Wayne.
Wayne Eckerson: Jo, tak tohle je moje skluzavka. To jen ukazuje rozměry samoobsluhy, o kterých hovořil Josh. To je v dnešní době obchodní prostředek poptávky, ale nechtějí čekat, jak řekl Josh, na to, aby IT doručil věci, a IT to všechno dělal. Stavěli architekturu a spravovali infrastrukturu, vybírali nástroje a vytvářeli aplikace, zprávy, řídicí panel a to prostě nefunguje pro velkou většinu uživatelů. A teď jsme blízko samoobsluhy. Máme samoobslužné hlášení, samoobslužné dashboardy, které nazývám, samoobslužné vizuální objevy. Máme samoobslužnou integraci dat nebo přípravu dat. Máme samoobslužnou pokročilou analytiku, kde jsou někteří vědci v oblasti dat. Takže myslíme na všechny tyto možnosti dostupné lidem, obchodníkům, kteří mají sklon dělat věci sami.
Další snímek. Dostáváme nějakou zpětnou vazbu, Ericu, jen abych ti dal vědět. Takže, samoobsluha na povrchu vypadá jako oboustranně výhodná jak pro obchodní, tak pro IT oddělení. Uživatelé dostanou to, co chtějí, když to chtějí, jak to chtějí. IT oddělení získává typ uživatelů, dostanou práci mimo dosah a dostanou věci nepřímo, ale v každém případě … V mnoha situacích má samoobsluha některé významné nevýhody, na které musíte být opatrní. A Josh vám dával nějaké léky na některé z těchto nevýhod.
Jděte na další snímek, Ericu, a uvidíme, že samoobslužná organizace je jako druh přílivové vlny síly, která je duplicitní a protichůdná. A dostane se do bodu, kdy nikdo nedůvěřuje nikomu jinému, kromě vlastní zprávy, což není dobrý stav. Dalo by se dokonce říci, že je to horší, než když začali. V zásadě máte architekturu, která se skládá ze systémů stínového hlášení, datových extraktů, které v konečném důsledku zvyšují náklady a režijní náklady a nadbytečnost a duplicitu a v důsledku toho zvyšují riziko v organizaci. Samoobsluha je tedy o standardech, kde správa věcí veřejných je opravdu Babylonská věž. Všichni komunikují, ale nikdo neposlouchá. Další snímek.
Eric Kavanagh: To je skvělý citát, líbí se mi to. "Všichni komunikují, ale nikdo neposlouchá." Myslím si, že to na některých místech shrnuje. Dobře, tady máš.
Wayne Eckerson: Takže, víte, dostanu se také k prostředkům nápravy, ale mnoho podniků si myslí, že účelem samoobsluhy je zbavit se IT. No, v podnikání je spousta kontraintuitivních věcí, a to je jedna z nich. Účelem samoobsluhy nebylo omezit IT z rovnice, ale podpořit větší spolupráci s ní. Další ironií samoobsluhy, kterou jsem zde neuváděl, je to, že vyžaduje hodně standardizace pro podporu samoobsluhy. Je to něco jako, přemýšlet o jízdě po silnici, že? Musíme dodržovat mnoho pravidel. Každý-
Automatizovaný hlas: Záznam konference byl zastaven.
Eric Kavanagh: Nedělej si s tím starosti. To je jen záloha. Pokračuj.
Wayne Eckerson: OK. Takže IT je skutečně skupina, která musí tyto standardy sestavit. A jakmile budou tyto standardy zavedeny a přijaty a přijaty, hej, pak můžeme udělat samoobslužnost, dokud nevyjde měsíc. Další snímek.
Eric Kavanagh: Myslím, že jsme zpět k Joshovi.
Josh Howard: Jasně, jo, a já s tím hodně souhlasím, Wayne, že jsi říkal. Jde ale o to, že pokud chcete získat více dat z dat, musíme se znovu dostat z podnikání, že IT bude mít vše pod kontrolou a dostaneme se do podnikání umožňujícího. Znamená to tedy posílit postavení uživatelů pomocí vlastních analytických nástrojů a nejen IT. To neznamená, že jim musíte dát klíče od království. Můžete tak učinit s těmi zábradlími, které existují. Využijte existující systémy, využijte své autorizační nástroje, Active Directory, svá oprávnění, a to zajistí, že někdo neuděluje data někomu, koho by neměl. A tím, že děláte všechny tyto věci je, že zmocňujete ty analytiky, aby dodávali větší hodnotu a dělali to způsobem, který je řízen.
Další snímek. Skutečností však je, že IT nikdy nebude schopno držet krok s různými způsoby, jak analytik chce data prohlížet, manipulovat s nimi. A nejen to, ale také nemáte čas držet krok s těmito požadavky. Starší systémy, vodopádové procesy. Pokud se jen podíváte na proces ETL pro přidání tabulky, může to v některých případech trvat týdny, ne-li měsíce. A tak chcete být schopni držet krok s touto změnou podnikání.
Pokud chcete ve skutečnosti vytvořit kulturu analytiků, musíte těmto uživatelům umožnit to. A jakmile to uděláte, výhody mohou být opravdu úžasné. Víte, když jsme poprvé začali mluvit o projektech business intelligence před pěti / deseti lety, myslím, že to bylo často uváděno, že 70–80 procent všech projektů BI selže. A to už prostě tak není. Když vyzbrojíte uživatele podniku správnými nástroji, vidíme některé obrovské výsledky a obrovskou hodnotu, a proto se samoobslužné nástroje šíří jako požár v celé organizaci. Je to kvůli úspěchu, který vidíme.
A mám případ použití, o kterém budu mluvit i za minutu, ale, jak víte, doslova máme desítky tisíc uživatelů, kteří provádějí samoobslužnou analýzu a měřítko. A tito uživatelé poskytují statistiky rychleji, vytvářejí nové produkty a reagují na měnící se obchodní podmínky mnohem rychleji, aby zůstali před konkurencí.
Víte, druhá věc je, že také tráví méně času přípravou dat a více času analýzou. Je to jen další součást, a tady mám příklad z CNA, kde měli řadu analytiků, kteří využívali časově náročné přístupy, kteří brali týdny nebo měsíce a nyní je snižují na minuty. To je bez nadsázky. Doslova máme mnoho takových příkladů zákazníků, kteří to dělají, a toto je skutečně oboustranně výhodný scénář. Analytici jsou rádi, že nemusí, víte, že se k jejich datům dostávají rychleji. IT je šťastné, protože víte, že se mohou zaměřit na své strategické iniciativy, aniž by se starali o správu věcí veřejných, a nakonec jsou výkonné týmy šťastné, protože konečně mají obchodní a IT týmy spolupracovat na vytvoření této analytické kultury. Zpět k vám.
Eric Kavanagh: Dobře. Udělali jsme další průzkum, takže byste měli mít možnost vidět tyto výsledky venku v publiku. Měli bychom vidět, že již ve vašem volebním panelu, ale otázka byla: „Dostala vaše organizace příslib samoobsluhy?“ Mohu vám říci, že respondenti mají hlasité „Ne“.
Myslím, že to hovoří o tom, kde jsme v oboru, ale myslím, že jste zde uvedl několik opravdu, opravdu dobrých bodů, Joshe, konkrétně to, že umožnění samoobsluhy, i když s některými standardy, jako byl Wayne, diskutovalo, ve skutečnosti vám umožní vybudovat vládnutí. To jsou zábradlí, o kterých jsme mluvili, že? Politika správy může být zavedena do doručovacího systému, a to je situace, kdy skutečně dosáhnete správy a zároveň analytikům umožníte samoobsluhu. Je to tak, Joshi?
Josh Howard: Jo, to je přesně pravda.
Eric Kavanagh: Ano, takže respondenti -
Wayne Eckerson: Takže, Eric, ty výsledky jsou zajímavé, víte. Řekl bych, že příčinou toho jsou buď IT, které mají stále pod kontrolou, uživatelé nedostávají samoobsluhu a nedostanou to, co chtějí, když to potřebují, nebo, jak víte, mají samoobsluhu s nedostatečnou správou. A obě jsou špatné. Je proto těžké samoobslužně zasáhnout jehlu, mít řízené prostředí, které uživatelům poskytuje všechny potřebné informace a funkce, které potřebují, aby získali potřebné informace a podnikli kroky, které musí udělat. Je to těžké, těžké, ale víte -
Wayne Eckerson: - nyní čelíte nástrojům jako, víte, Alteryx, velmi mocné nástroje, velmi silné. Takže máme schopnost teď, když můžeme -
Eric Kavanagh: A máte několik důvodů, proč se váš hrubý obchod se Sonicem trochu propadl, takže jen dávejte pozor na základní zvuk. Trochu mě překvapilo a myslím si, že toto je ve skutečnosti pravděpodobně dobrá zpráva pro Alteryx, protože mají řešení umožňující samoobsluhu. Protože ve starém způsobu, jak dělat věci se spoustou různých nástrojů, například se spoustou integračních bodů, se lidé trochu utíkají, jen se snaží udržet krok se současným stavem a myslím, že to je jedna ze skutečných výzev.
Jeden z našich klientů měl před několika týdny komentář, který mi zvonil v uších, protože se zmínil o „tyranii naléhavosti“ ao tom, jak to má tendenci ovládat několik organizací a zabránit změnám. Jste vždy naléhavý stav, vždy pobíháte, jen se snažíte udělat věci, které již musíte udělat. A to vám v podstatě brání dělat nové věci.
V určitém okamžiku musíte zastavit hudbu, uvědomit si, že jedna židle zmizí, ale zbytek židlí si musí sednout ke stolu a začít házet nějakou spolupráci, dokud nebudeme spolupracovat. Ale takhle vidím celý tento obrázek. Takže ano, odpovědi obvykle byly 23 ze 43, řekly: „Ne, “ 6 ze 43 lidí řeklo: „Ano, “ a 6 ze 43 lidí řeklo: „Nejsem si jistý, “ ale 38 lidí asi neodpovědělo. Ale to je docela hlasité, "Ne." S tím se chci dostat do případové studie.
Vrátím ti to, Joshi. Vzít to pryč.
Josh Howard: Jo, a tak jsem dříve mluvil o této spolupráci mezi obchodem a IT. Opravdu mám pocit, že jsme viděli některé docela velké změny a stále více organizací se pohybuje tímto směrem, umožňuje samoobsluhu a vidí ty výsledky, o kterých jsem mluvil. A Ford je toho skvělým příkladem. Ford samozřejmě používal data a analytiku po celá desetiletí, ale stejně jako mnoho organizací to bylo opravdu provedeno v kapsách organizace. Nedocházelo k dohledu nad důsledností a koordinací a, jak víte, měli také postupy správy dat, které byly nekonzistentní.
A tak měli obrovský problém; měli přes 4 600 zdrojů dat, a tak si dokážete představit výzvu, jak to udělat na velikosti společnosti, jako je Ford. A tak udělali to, že se vrátili před pouhými dvěma lety, a vytvořili jednotku Global Data Insights and Analytics Unit, což je centralizované centrum excelence, sestávající z týmů složených z, víte, datových pracovníků, takže datových analytiků, dat vědci tohoto druhu.
Na tento COE si můžete myslet podobně jako oddělení lidských zdrojů nebo finanční oddělení, které slouží celé organizaci. Přesně to byl tento nový tým vytvořen, a tak byli schopni identifikovat své vlastní priority s vysokou prioritou a pracovat s různými obchodními jednotkami, které řeší, víte, různé problémy. Celá myšlenka však spočívala v tom, že chtěli tuto konverzaci zaměřit a změnit, aby se zaměřili na samotnou obchodní výzvu, správnost a naplnění těchto obchodních potřeb. A víte, začali s jedním analytikem dat začínajícím před několika lety a jednou licencí Alteryx a kombinací Tableau a QlikView.
Nyní za poslední dva roky rozšířili Alteryx na více než 1200 vědců s údaji a najímají více. Bylo tedy opravdu úžasné vidět, že se odehrávají v jejich organizaci a případy použití, které řeší, jsou neuvěřitelné. Používají Alteryx, aby vyřešili problémy na výrobní lince až do svých závodů NASCAR, takže je opravdu fascinující vidět některé výsledky, které řídí. A víte, co je zajímavé, víte, některé z těchto případů použití, případy jediného použití šetří desítky milionů dolarů, a proto je velmi snadné je odůvodnit. A to je jen jeden případ použití a nyní se to doslova používá ve stovkách různých obchodních případů a napříč těmito 1200 analytiky dat a vědci v oblasti dat. Fenomenální výsledky a jsme opravdu potěšeni partnerství, které máme s Fordem.
Wayne Eckerson: Dobře, toto je můj snímek. Takže, víte, učím třídu o samoobslužných analýzách, a to je druh shrnutí, shrnutí na vysoké úrovni, řešení, která přináším publiku pro publikum. A pokusím se to vysvětlit docela rychle. Víš, vidím samoobsluhu, no, samoobsluhu neexistuje. Každý má v organizaci jinou definici samoobsluhy, takže to, co samoobslužné s generálním ředitelem, rozhodně není samoobslužné s datovým vědcem. Obecně však existují dvě třídy uživatelů. Víte, první třída, více příležitostných uživatelů, výkonní manažeři, přední pracovníci jsou v top-down světě v modré barvě.
A jak víte, říkám jim „spotřebitelům dat“ nebo „průzkumníkům dat“ a oni jsou do značné míry přemýšliví, víte, zprávy a dashboardy, doufejme, že interaktivní, které pro ně lidé vytvořili, buď IT nebo jejich kolegové, a spotřebovávají to, jak je. Průzkumníci mají tendenci tyto věci otevírat a upravovat na místě, ale nemusí nutně začínat prázdným listem papíru. V žádném případě se za to neplatí. Analytici nemusí být nutně placeni. To dělají lidé ve světě zdola nahoru, datoví vědci a datoví analytici, kteří navíc mají datové analytiky s tabulkami, přístup k databázím. A vědci v oblasti dat mají více práce s, pracovními stoly dolu. Mnoho samoobslužných nástrojů, které vyšly, tuto posádku zdola nahoru opravdu zmocnilo. Bylo by to mnohem produktivnější než kdy předtím. Víte, že nemohou pouze dělat své vlastní sestavy a dashboardy, mohou také získat vlastní data, smíchat je, spojit je dohromady a tak dále. Vlastně jsem viděl, jak tento triumvirát nástrojů vychází a importuje svět zdola nahoru. Datové katalogy, aby mohly jít, najdou data buď přípravné nástroje, aby je mohly vzájemně sladit, a nástroje vizualizace dat, aby je mohly analyzovat, vizualizovat a sdílet. Myslím, že uvidíme, že se sada nástrojů stane jednou, a ve skutečnosti si myslím, že Alteryx je právě na cestě k tomu.
Takže nazývám tento svět zdola nahoru „skutečnou samoobsluhou“, zatímco světem shora dolů to nazývám více „stříbrnou službou“, protože poskytujeme informace uvedené na stříbrném podnose. Do jisté míry je předbalený. Stále interaktivní, stále upravitelný, ale někdo musel přemýšlet o tom, kdo jsou lidé, kteří to budou konzumovat, a přizpůsobit jej tak, aby vyhovoval jejich konkrétním potřebám. Můžete vidět ve světě shora dolů, jak víte, těžší centralizované skupiny, výbor pro správu dat, který, jak víte, uvádí na datové weby a zprávy. A tým pro ukládání dat, který se snaží integrovat data pro rozhodování. To je tradičnější proces centralizované správy shora dolů orientovaný na IT. Zatímco ve světě zdola nahoru, což je více než 10 procent, 20 procent organizace, získávají vládnutí od základní úrovně tím, že skutečně otevírají sady dat, dívají se na ně, komentují je a označují je - v podstatě budování sdíleného průměru dat od základů. Získáváte katalogy a datová tržiště a organizace potřebuje oba tyto světy. Ve skutečnosti se živí navzájem, velmi synergicky, jsou to dvě strany téže mince. Pokud nemáte analytiky v každém oddělení, operace selhávají, marketing, finance. Chybí vám nejrůznější poznatky, které potřebujete k řízení firmy, protože vytvářejí odpovědi na otázky, které lidé nemohli přijít na to, o co byli den předtím. A rozhodně IT nemohli nebo vývojáři nemohli sestavit tyto zprávy nebo dashboardy. Jsou tak jakýmsi zdůvodněním další vlny požadavků a další vlny poznatků, které by měly být zabaleny a vloženy do světa shora dolů.
Nyní je problém, když svět zdola nahoru publikuje zprávy do světa shora dolů, které nebyly certifikovány ani ovládány, a dostanete konfliktní zprávy, duplikáty a podobné věci. Takže v mém světě pomáhá mít mezi těmito dvěma světy bránu pro správu dat, a to je v pořádku, pokud analytik dat vytvoří a přijde s novým vhledem a sestaví zprávu. Lidem se to líbí, a pak víte, chtějí tuto zprávu i nadále publikovat a sdílet ji, možná v širším měřítku s celým podnikem, musí být přezkoumána správou dat a snad velmi rychle, aby byla v souladu s standardy. Může být potřeba zapsat ji na standardní platformu, možná bude nutné přidat nová data do standardního podnikového úložiště. A nyní vidíme, že nástroje, jako je Alteryx, skutečně vkládají pracovní toky potřebné k podpoře tohoto procesu propagace, kde propagujeme ve zprávě, která se stala populárním pro získání vodoznaku nebo měřítka jako certifikátu nebo datové sady certifikované podnikovým kalibrem. . Takže to je stav správy dat, který je v kostce vážen jako proces přezkumu. Mohlo by se jednat o předání výroby s vývojovými týmy a uvnitř nástrojů BI, analytických nástrojů nebo těchto pracovních postupů by mohla být vytvořena oprávnění a správa. Další snímek.
Eric Kavanagh: Dobře, myslím, že jsme zpět k Joshovi.
Josh Howard: Jo, a tak víte, když jste hovořili o přechodu z řady těchto různých nástrojů a co jsem našel ve svém vlastním, víte, výzkum je, že většina analytiků používá 10 až 12 různých nástrojů za účelem provedení jejich analytické práce. A, víte, možná používají řešení pro katalogizaci dat k nalezení dat, možná používají řešení pro přípravu dat, mohou použít nástroj pro vizualizaci dat, něco pro pokročilou analytiku, prediktivní analýzu a nástroje pro vědu o datu pro nasazení a řídit to. A opravdu si myslíme, že by to mělo být zajištěno prostřednictvím jediné platformy, a myslíme si, že to je místo, kam se odvětví ubírá. A tak většina lidí ví o všech trikech směřujících k možnosti přípravy a míchání dat a její těsné integraci s nástroji, jako jsou Tableau a Power BI.
Ale víte, jsme mnohem víc než jen nástroj pro přípravu dat. Jsme skutečně end-to-end platformou pro tyto analytiky dat a vědce občanských dat, poskytující schopnost objevovat tato data, připravovat je, míchat je, analyzovat je a dělat to opakovatelným způsobem a opakovatelným pracovním tokem. A pak nasaďte a sdílejte tato aktiva v měřítku, a tak je to opravdu to, o čem Alteryx je. A máme úžasnou komunitu, o kterou se opíráme, což je, víš, víc než jen vaše typická komunita. Má samoobslužné školicí oblasti, fóra a osvědčené postupy a máme tam evangelickou komunitu uživatelů, kteří se navzájem podporují. A skvělé na tom je, že když přijímáte nástroje, jako je Alteryx, tyto typy komunit skutečně snižují křivku učení, takže v těchto nových sadách nástrojů můžete rychleji dosáhnout rychlosti. I když jsou opravdu snadno použitelné, nevyžadují mnoho kódování a snadno se používají a rychlejší a rychleji fungují, ale stále mají tuto komunitu, aby tuto křivku učení snížily, je opravdu neocenitelná.
A tak jsme to rozdělili na čtyři oblasti. Za prvé, je to opravdu kolem objevování a sdílení, takže než budete moci připravit a smíchat svá data, musíte je najít. A to je důvod, proč první částí naší platformy je komponenta zjišťování a sdílení, kterou používáme k zachycení kmenových znalostí vaší organizace. Jedná se tedy v zásadě o řešení katalogizace dat, které se používá ke sdílení spravovaných a spravovaných datových souborů. Umožňuje uživatelům vyhledávat data, která hledají, ve snadno použitelné vyhledávací funkci podobné Googlu a poskytuje také sociální funkce pro spolupráci na souborech dat a dokonce vám umožňuje procházet se do datové řady aktiv a certifikovat je aktiva a vodoznak je. A to je opravdu důležité pro samoobslužnou analytiku, protože jedním je, že většina lidí tráví příliš mnoho času hledáním dat - nevědí, kam je dokonce najít. A pokud najdou zprávu, víte, jak vědí, že je certifikovaná, je důvěryhodná? Takže když jste o tom mluvili, když mám bránu pro správu dat, opravdu vidím, že se nástroje, jako je Alteryx, stávají tou bránou, kde, když vyhledáváte, můžete automaticky a vizuálně vidět, kdo je vlastníkem těchto dat, jaká je jejich linie, jak byl vytvořen, pokud byl certifikován a jak k němu získat přístup, a pokud k němu nemáte přístup, můžete pomocí funkcí chatu tento přístup požádat. Posílá e-mail této konkrétní osobě, takže je to opravdu dobrý způsob, jak mnoho těchto prvků vyrobit. Další snímek.
Dalším dílem jsou tyto preparáty a směsi, které jsou opět dobře známy, a proto si skutečně pro přípravu a směsi pro pokročilejší analytiku prohlížíme přípravu a směs. Bez nutnosti psaní kódu SQL nebo jakéhokoli typu kódu budete mít přístup ke všem svým různým datům, zeptejte se jich - víte, zda se jedná o strukturovaná data, nestrukturovaná data, cloudová data - a vše snadno integrujte do paměti, upravte je a vyčistěte, vytvořte si profil a připravte si sadu dat k analýze. Můžete jej také obohatit o soubory dat třetích stran. Máme tedy opravdu dobré partnerství se společnostmi, jako je TomTom, pokud máte zájem o analýzu doby jízdy a provádění prostorové analýzy. Také velmi úzce spolupracujeme s Experianem pro údaje o domácnosti nebo o obchodních údajích. Takže najednou můžete nejen vzít data, která máte na místě, nebo možná v cloudu, můžete je také obohatit o tyto zdroje třetích stran a opravdu přijít s fascinující analýzou. Další snímek.
Třetí část je tato část analýzy a modelu. Takže jsem zmínil, že Alteryx je bez kódu. No, je to také ohleduplné k kódu. Nabízíme tedy více než 60 různých nástrojů pro prediktivní analýzu, takže když jste připraveni provádět pokročilejší analytiku, můžete použít nástroje založené na R a Python a Spark bez kódování, nebo můžete skutečně použít a vytvořit si vlastní balíčky. Takže pokud máte tým pro vědu o údajích, který píše R a Python nebo Scala nebo cokoli jiného, můžete tento kód využít, vytvořit si vlastní balíčky a využít jej přímo v nástroji. A znovu, to je místo, kde si myslím, že skutečná hodnota samoobslužné analýzy je, a to je opravdu místo, kde chceme pomoci transformovat odvětví z, víte, tradičních datových analytiků a datových pracovníků na tyto, víte, občanské datové vědce a práce s vědou o údajích pomocí opravdu snadno použitelných nástrojů. Skluzavka.
Dobře, a konečně máme několik posledních přepínačů, poslední míle pokročilé analýzy. Takže pokud jste v bodě, kde děláte práci s datovými vědami, a stavíte své modely, další výzva, se kterou se setkáte, je: „Jak mohu tyto modely uvést do výroby? Jak je mohu spravovat? Jak je udržím v aktuálním stavu? “A tady přichází naše schopnost nasazení. A tak podle našeho průzkumu u zákazníků, s nimiž jsme hovořili, méně než 50 procent modelů někdy uvedlo produkt do výroby . Takže jste použili tyto datové vědce k sestavení všech těchto modelů, ale ve skutečnosti je nikdy do výroby nedostanou. Proto jsme vytvořili řešení, které vám pomůže sestavit vaše modely, a poté je implementovat v reálném čase pomocí RESTful API.
A tak tyto modely dokážete rychlejší a snazší dostat do webových aplikací a mobilních aplikací, protože tradiční metody prostě nefungují. Je to dlouhý, natažený proces. Nasazení modelu může trvat kdekoli od 12 do 20 týdnů a často to stojí více než 250 000 $. A pak se musíte starat o to, jak je aktualizujete. Takže znovu hledáme způsoby, jak automatizovat celý tento proces a podniknout řadu prostředních kroků. A tak, aniž by se kód skutečně hodil, protože tradičním procesem toho, co se nyní děje, je, že máte datového vědce, který staví jeho modely, a rozmístí je a hodí je přes plot webovému vývojáři, který musí vezměte vše, co R a Python kód, přepište je do nějaké webové aplikace nebo mobilní aplikace, a znovu to prostě zabírá příliš mnoho času.
A tak už nad plotem už není házení kódu pro někoho jiného. Tento proces jsme automatizovali a máme způsob, jak jej spravovat v měřítku. To jsou skutečně čtyři oblasti, na které se zaměřujeme, pokud jde o komplexní samoobslužnou platformu pro analýzu dat. A tak to je, víte, snadno a rychle vyhledáváte a sdílíte data, připravujete je a mícháte, děláte pokročilé analýzy a pak máte způsob, jak je implementovat a spravovat v měřítku. Pokračuj. Takže s Alteryxem můžete, víte, mluvit o analytickém řízení a dokážete odemknout vaše data způsobem, který je bezpečný, a nabízí jak kódové, tak kódové způsoby, jak provést veškerou vaši analýzu, takže pokud máte datové analytiky, kteří nemusí znát sémantiku, víte, jazyky SQL pro dotazování do databáze, můžete použít jejich drag-and-drop nástroj, který táhne všechna tato data do paměti k jejich analýze.
Na stejném základě, pokud máte vědce s údaji, kteří používají R a Python, mohou stále používat nástroj, jako je Alteryx, kódově šetrným způsobem - a výsledky, které jsme viděli u našich zákazníků, jsou obrovské, protože jsme dokážou poskytnout ty opakovatelné pracovní postupy, které můžete mít, úkoly, které berete, víte, týdny nebo měsíce a doslova je snižují na minuty, bez nadsázky. Na našem webu máme řadu případových studií, kde se můžete o tom dozvědět více a ušetřit čas, který vidíme. Ale nakonec víte, že to bude fungovat s vaší IT organizací, protože je škálovatelná a rozebírá ta sila, o kterých jsem mluvil, a spravuje to řízeným způsobem. A to je opravdu to, o čem je koncová platforma Alteryx, a proč jsme jiní.
Eric Kavanagh: Dobře. To je všechno dobré. Musím říct, Wayne, myslím, že s touto bránou správy dat jste opravdu na něco, myslím, jak jste to popsal. Protože právě teď jsme v tomto skutečně zajímavém světě, ve kterém datové sklady, které jsou důvěryhodným zdrojem již čtyři desetiletí, nejsou ve skutečnosti schopny držet krok s časy a držet krok se všemi různými zdroji dat a různými datovými variantami. Je to docela rigidní systém, jaký má datový sklad tendenci, a tak to, co zde vidím, dodávající Alteryx, je opravdu to, co byste mohli nazvat další fází analytické zralosti, protože vám umožňují používat všechny tyto různé zdroje, ale protože mají v této bojové oblasti s pečenými politikami správy dat, nyní máte opravdu to nejlepší z obou světů, kde můžete mít mnoho různých datových sad, ale máte správu, a můžete také použít všechny druhy informací a služeb všechny druhy různých analytiků získat jejich různé pohledy na to, co se děje v obchodním světě. Ale vidím to jako docela významný krok ve vývoji analytiky pro podnik, ale co si myslíte?
Wayne Eckerson: Ne, absolutně. Datové sklady, úložiště jediné verze pravdy tak, jak byly, a myslím, že to prostě ignorovalo, víte, organizační dynamiku a role, které lidé hrají. A vidím tyto dva světy BI nebo analytiky, jak jim říkáte. A ve většině společností jdou opačným směrem a nemluví spolu navzájem, nevěří si navzájem, ale ve skutečnosti jsou velmi synergické a musíme je jen přimět, aby se navzájem uznávali a druh společné práce. A nástroje, jako je Alteryx, které zahrnují správu věcí veřejných prostřednictvím funkce katalogizace dat, kde je správci mohou spravovat datový soubor a certifikovat je a vodoznaky, což je něco, o čem jsem mluvil už několik let ve svých třídách. Jen velmi málo společností to dělá, ale dostává to tolik trakce a teď slyším, že je to všude.
A tak, jak tyto dva světy spojit dohromady, protože víte, máte dort a také ho sníte. Můžete nechat výkonné uživatele, aby dělali, co potřebují. Jděte najít nové postřehy na požádání, a pak, víte, ale nechcete to dostat mimo kontrolu. Neustále to vytváříte Babellova věž s některými standardy, které vyžadují určitou správu. Cílem je skutečně vytvořit kulturu správy věcí veřejných, kde lidé chtějí projít procesem správy věcí veřejných. Chtějí, aby jejich přehledy / datové soubory byly zkontrolovány, aby byly spotřebovávány v širším měřítku. To je cíl, a to je opravdu nová role IT v tomto novém světě. Vždycky říkám, že jejich úlohou je usnadnit, nikoli diktovat. A to je velký posun mysli pro většinu IT profesionálů, kteří byli zvyklí ve sdílené službě, která dělala vše pro podnikání. Nyní se podnikání daří samy za sebe a IT opravdu musí být lidé, jak řekl Josh, aby tyto zábradlí postavil.
Eric Kavanagh: Jo, myslím, že zábradlí jsou klíčová, protože umožňují volnou hru analytiků dělat různé věci, ale nechtějí se dostat z dráhy. A pokud tomu rozumím -
Wayne Eckerson: Přesně.
Eric Kavanagh: - správně, Joshi -
Josh Howard: Přesně.
Eric Kavanagh: Jo, hovořil jsi o tom jak, vlastně jsem sledoval Alteryx už od té doby, co byl před mnoha lety nazýván Alteryx - myslím, že se to jmenovalo SRC nebo něco podobného - a Wal-Mart byl první zákazník. A jedna z opravdu skvělých věcí, o kterých jste hovořili o cestě zpět, když byla schopnost skutečně porozumět podnikovým procesům a pracovním postupům. A pokud máte silné znalosti pracovního postupu a obchodních procesů, můžete dělat řadu různých věcí. Nejprve můžete dodat mnohem dokonalejší uživatelské rozhraní, pokud nezakrmujete možnosti, které má uživatel k dispozici, s cizími informacemi. Za druhé, můžete také zefektivnit procesy, abyste lépe pochopili, kde jsou škrtící body nebo kontrolní body. A myslím, že to je pravděpodobně část magie, proč Alteryx byl schopen dodat toto velmi přátelské, ale uživatelsky přívětivé typové prostředí, které umožňuje všechny druhy různých informačních sad a analytické případy použití. Souhlasíte s tím?
Josh Howard: Jo, myslím, že je to, víš, chtěl bych, Eriku, a hodně z toho jen dává tyto typy nástrojů do rukou podnikových uživatelů a dává jim způsob, jak dělat svou práci v obchodně vstřícném způsobu to se snadno používá a je to přátelské. Myslím, že pokud přemýšlíte o něčem, jako je správa dat, mluvili jsme o správě dat dvě desetiletí, a jako úložiště IP jsme se pokusili prosadit toto podnikání, a to se nikdy nikdy nepřizpůsobí, nikdy nedostane nějaký tah, protože není postaven pro firemní uživatele, že? Je to vedeno IT, řízeno IT a funguje to pro IT, ale pro ty podnikové uživatele to nefunguje. Chceme tedy použít stejné metodiky, ale aplikovat je na sadu nástrojů pro podnikání, a to je náš přístup s řešením katalogizace dat a správou metadat.
Víte, když mluvím s obchodním uživatelem, nikdy nemluvím o sémantické datové vrstvě ao tom, jak pomáháme spravovat, víte, metadata. Ale víte, na druhé straně, to je v podstatě to, co dělá, tyto typy věcí byly v IT již dlouhou dobu, ale pro podnikového uživatele je to všechno o tom, jak najít data rychleji, jak udělat svou práci rychlejší a poskytování těchto informací ve snadno použitelném rozhraní, na které jsou zvyklí, stejně jako v životě svých spotřebitelů, že? Chtějí vyhledávací rozhraní podobné Googlu, chtějí prvek sociální spolupráce, kde se mohou propojit s ostatními uživateli v této organizaci, aby rozebrali tato datová sila a zachytili kmenové znalosti. A tak si jen zvolíme jiný přístup k tomu, jak pracujeme s obchodem, ale děláme to způsobem, který je také přátelský k IT.
Eric Kavanagh: Jo, a já mám velkou otázku -
Wayne Eckerson: Znáte další věc - Joshe, který mě při vaší prezentaci zasáhl, jsme teď ve věku platforem. Myslím, že jsme se přestěhovali za věkem nástrojů, a je to v pořádku, ale platformy, že? A tak pokrývám BI již 20 let, a v BI prostoru jsme přešli od nástrojů k analytickým platformám, kde, jak víte, jeden produkt v podstatě deportuje každý režim analytiky pro každý typ uživatele, že jo? Od reportů k predikci společné architektury a samoobsluhy. To samé vidíme také na straně shromažďování dat nebo na straně integrace dat, kde někdo sestavuje tyto platformy, které přijímají data, přidávají je, katalogizují, opravují, transformují a zpřístupňují uživatelům ke stažení a analýze. A teď, to, co děláte, dělají další krok mnoha způsoby a kombinují tyto dvě platformy do jedné, takže je to kombinovaná analytická a datová platforma, která, jak víte, dává smysl. To je budoucnost: konvergence. Jedinou věcí, kterou na vaší platformě nevidím, jsou vaše základní nástroje a funkce pro vytváření přehledů a dashboardů, ale možná je to součástí vašeho analytického modulu.
Josh Howard: Jo, děláme dávkové hlášení velmi dobře. Máme tam velmi robustní řešení, ale zasáhli jste bod kolem dashboardů a my to vidíme jako příležitost pro růst. Vždy jsme měli tradičně dobré partnerství s Tableau, Power BI a Qlik, ale budeme v tom pokračovat. Zjišťujeme však, že naši analytici, naši zákazníci, nechtějí čekat do konce pracovního postupu a tohoto cyklu, aby viděli své výsledky, dobře? Chtějí vidět výsledky, jak fungují v reálném čase, a to je opravdu směr, kterým jdeme, a my víme, co označujeme jako inline vizualizaci, aby se vaše data při práci zobrazovala, a můžete to iterovat a vidět, že v reálném čase, spíše než čekat, až do konce, a publikovat jej do vizualizačního nástroje nebo na dashboardu, abyste viděli tyto výsledky. A tak prostě eliminuje potřebu vyvažování tam a zpět, abyste získali své postřehy.
Wayne Eckerson: Jo, no, to dává hodně smysl. A vy jste nyní známí pro snadné použití. Víš, společnost Tableau používáte na jejich vzestup ke slávě a bohatství. Jsi tam s nimi a kdo by se měl lépe ujmout vedení v tomto konvergovaném platformovém prostoru, protože máš nohu jak v analytice, tak ve správě dat. Takže testujeme beta verzi, abychom zjistili, jak si kluci v příštích několika letech pochutnáte.
Josh Howard: Jo, a víte, myslím, že je to zajímavé, a jsem rád, že jsem součástí tohoto prostoru, a bylo to opravdu zajímavé vidět, podívat se, víte, prostor pro integraci dat, prostor pro obchodní inteligenci a prostor pro pokročilé analytiky a skutečně vidí ty konvergující. A víte, myslím, že platformy, jako je Alteryx, opravdu pomohou mnoha z těchto firemních uživatelů vyniknout a umožnit jim získat přístup k jejich datům a provést tuto analýzu, víte, a dostat se k těmto poznatkům rychleji a snadněji.
Eric Kavanagh: Jo. Celý tady, a já s tebou souhlasím, Wayne, že jak to opravdu dává smysl, a myslím, že jo, je tu otázka od člena publika, kterou sem hodím. Je to velmi důležité pro rozhovor. Jde o DataOp. Pro ty z vás, kteří nejsou obeznámeni s termínem -
Josh Howard: Další snímek.
Eric Kavanagh: - během posledních devíti měsíců je to opravdu silné. Začalo to s jedním nebo dvěma prodejci, poté se třemi a čtyřmi, pak pěti a šesti a nyní hodně lidí mluví o DataOp. To je v podstatě stránka správy dat DevOp. To, co vidíme, je velké zaměření na to, abychom se opravdu snažili porozumět tomu, jaké různé nástroje a jaké různé technologie se dotýkají dat, když se pohybuje v průběhu svého životního cyklu a jak to ovlivňuje váš analytický pohled. A zdá se mi, že Alteryx skutečně řeší problém DataOps zaměřením se na tento přístup platformy před tím, než se DataOp stal termínem. Ale já ti to hodím nejprve, Joshi, a pak, Wayne, za komentář. Josh, co myslíš?
Josh Howard: Jo, myslím, že se jedná o vyvíjející se prostor. Víte, snažíme se být data agnostičtí, a tak jsme schopni přistupovat k datům - ať už to je ve vašem firewallu, v cloudu, nestrukturovaná data, strukturovaná data - takže protože víme, že se to bude i nadále měnit, víte, a jsem si jistý, že by s tím Wayne souhlasil, stejně jako vy, Ericu. Pokud se vrátíte, víte, že v tomto prostoru je 10, 15 let, bylo tam jen několik databází. Nyní máme více než 400 různých typů databází. A tak s tím prostě nikdy nebudeme držet krok. A tak pro organizaci bude vždy něco nového a lesklého. Chceme tedy být jen agnostičtí a používat naši otevřenou technologii a API, abychom se mohli hladce integrovat s tím, co již ve vaší organizaci máte. A také si všimněte, že druhá část toho na straně DataOp je opravdu s tím, jak se stále více a více práce tlačí do cloudu a nové cloudové technologie a technologie strojového učení nás skutečně tlačí do tohoto nového paradigmatu, a opravdu si myslím, že tam, víš, DataOps půjde. A uvidíme v tomto prostoru spoustu zajímavých věcí.
Wayne Eckerson: Jo, myslím, že dalším termínem, který používáme pro DataOps, jsou „datové potrubí“ nebo „datové dodavatelské řetězce“ a vidíme, že mnoho společností vychází, zejména ve světě velkých dat. Tuto pracovní zátěž můžete spravovat a zabránit tomu, aby se datová jezera stala datovými bažinami. Jo, a já bych souhlasil, že hodně z toho se nyní pohybuje i do cloudu.
Eric Kavanagh: No, a víte, tak Alteryx provedl pár akvizic. Nevím, jestli o tom chcete mluvit za poslední rok nebo dva, předpokládám, Joshi, a to opravdu vyvinulo tuto platformu, co se týče přijímání dat a co se týče některých těch sémantických věcí. A nyní máte opravdu takové řešení typu end-to-end, které umožňuje analytice jej ovládat. Nevím o nikom jiném, kdo se docela zaměřil a přistupoval, a myslím, že to bylo velmi chytré na vaší polovině. Ale chceš si o tom trochu promluvit?
Josh Howard: Jo, jasně. A pro Alteryx to byl velký rok. Víte, začátkem tohoto roku jsme vyrazili na veřejnost a udělali jsme dvě klíčové akvizice, které nám, víš, trochu pomáhají zakončit naši platformu. A tak první, byla to opravdu ta část katalogizace dat. Znovu, víte, to, co najdeme, je to, co chceme těmto organizacím pomoci spravovat tato data. A tak jsme vlastně získali společnost pro správu dat s názvem Semanta, a to se stalo naším řešením pro katalogizaci dat a tím, co jsme zabudovali do celkové platformy. Protože znovu vidíme, že správa věcí veřejných je klíčovou součástí samoobsluhy a umožnění samoobsluhy. A opět nám to dalo všechny ty, víte, správu metadat, katalogizaci dat. A to, co jsme udělali, je, že jsme do něj zabudovali rozhraní, které usnadňuje používání a je velmi přátelské a integrované s naší celkovou platformou.
Druhou, kterou jsme vytvořili, byla společnost zabývající se datovou vědou se sídlem v Brooklynu v New Yorku, a to se stalo s cílem vybudovat naše schopnosti strojového učení i kus správy modelů. A tak jsem již zmínil, že máme mnoho vědců v oblasti dat, kteří používají naše platformy a vykonávají velmi důležitou práci v oblasti datových věd. Nicméně, jak víte, tyto modely do poslední míle byly velmi náročné. A tak jsem zmínil, víte, 12 až 20 týdnů, které to často trvá, 250 000 dolarů, které je potřeba k vytvoření některých z těchto modelů. A jak tedy operativujete a udržujete všechny tyto modely aktuální? Jak se tyto modely učí? A jak trénujete tyto modely? A to je také velký problém, správně, možnosti nasazení. A tak tyto dvě technologie na straně vědy o údajích a na straně správy dat skutečně završily naši platformu a to, co se snažíme udělat, pokusit se ji přenést do organizací, vyřešit tuto výzvu.
Eric Kavanagh: Jo, a jsem rád, že jste to tam hodil, protože jsme měli otázku od publika právě o strojovém učení a umělé inteligenci. A, Wayne, možná ti to hodím opravdu rychle. Pro mě existuje tolik možností, jak strojové učení skutečně optimalizovat řadu různých problémů, se kterými jsme se v průběhu let potýkali - věci jako kvalita dat, například věci jako přetížení v analytice a pomoc této objevovací straně rovnice, že? Protože některé z těchto algoritmů, které se neustále učí, mohou opravdu jít samy o sobě a najít nějaké zajímavé věci, které by se mohly pro uživatele objevit. Protože jednou z výzev u analytiků obecně je, že každý analytik přináší svůj vlastní soubor předsudků, svůj vlastní pohled na svět. To může být někdy obtížné změnit, a tak vidím v budoucnosti velký potenciál pro strojové učení a umělou inteligenci. Co myslíš?
Wayne Eckerson: Ne, absolutně a jen základní pravidla. Tyto věci společně tyto samoobslužné nástroje dále zjednoduší a usnadní jejich používání. Jak jste řekli, víte vše od vytváření doporučení pro jiné přehledy, po prohlížení datových sad, přes úpravy modelů, víte, klidné korelace v nástroji pro přípravu dat. Víte, už jsme to měli, protože Tableau inovoval správnou vizualizaci pro datovou sadu, kterou chcete zobrazit. Díky tomu jsou tyto nástroje mnohem výkonnější, samoobslužné mnohem věrohodnější a uživatelům pomáhá používat data k rychlejšímu porozumění informacím a hodnotám.
Eric Kavanagh: Jo, a víte, ve světě podnikového softwaru se zjevně děje tolik skvělých věcí, ale rozhodující je, že vývoj technologie vždy vyžaduje čas. Takže samozřejmě můžete jít a získat věci, jak to má Alteryx. Ale když máte zkušenost v prostoru, víte, existuje starý výraz: Není žádná náhrada za zážitek. Prostě víte, jak dělat věci lépe, a myslím si, že jedním z klíčů k dlouhodobému úspěchu Alteryxu bylo to, že Alteryx byl před mnoha lety opravdu celým procesem používání dat třetích stran. Nemůžu si přesně vzpomenout, jak dlouho, ale chci říci, že před šesti nebo sedmi lety, Alteryx již upečel schopnost jít ven a chytit data od společností, jako jsou například úvěrové společnosti, nebo geolokační data nebo libovolný počet jakýchkoli datové systémy třetích stran. A myslím si, že to byl začátek toho, co nyní vidíme dozrávat, co se týče toho, čemu říkáme data míchání v těchto dnech, protože tehdy jsme tento termín ani neměli.
Ale, Joshi, znovu ti to hodím zpět. A já si myslím, že je to hodně nasycení a zkušeností zapečených do platformy Alteryx kolem tohoto konceptu prolnutí dat, který nyní byl právě rozšířen požitím, strojovým učením, katalogizací dat atd. Myslím, že proto vidíme Alteryx, kde je dnes. Co myslíš?
Josh Howard: Jo, myslím, nutnost je matkou všeho vynálezu, že? A tak, víte, byli to naši zákazníci, víte, my, víte, původně jsme prováděli prostorovou analýzu, a tak jsme začali, dělali jsme prostorovou analýzu. A víte, když vezmete data jako TomTom a provedete analýzu doby jízdy, můžete vidět, víte, nahrát tato data s, víte, domácími daty od Experian. Takže to bylo opravdu místo, kde jsme začali, a to, co jsme zjistili, bylo, víte, naši zákazníci potřebovali platformu pro mísení všech těchto dat dohromady. A nebylo by skvělé, kdybychom jim dali nástroje k tomu, aby to udělali. A tak to byl opravdu impuls Alteryxu.
A víte, co jsme zjistili, je to, že v průběhu let je to, že příprava dat je opravdu ten první krok na vaší analytické cestě. Takže víte, trvá to 80 procent času na data vědce, víte, dělat prediktivní analytiku a práci s datovou vědou je vlastně vynaloženo na práci s přípravou dat, a méně než 20 procent ve skutečnosti dělá analýzu, a tak se to snažíme překonat. A tak je příprava dat tím prvním krokem na vaší analytické cestě. Takže dříve, než začnete dělat jakýkoli druh reportingu, pokročilého reportingu, prediktivní analýzy, až po kognitivní analytiku, stále musíte přistupovat k datům, stále je musíte připravit a smíchat a dát dohromady. A to je to, co řešíme s touto platformou. A umožnit těmto uživatelům dělat všechny tyto věci způsobem bez kódu i bez kódu.
Eric Kavanagh: Jo, a já taky miluji tento koncept: bez kódu a bez kódu. Protože skutečností je, že máte spoustu kódových žokejů, které mohou přidat obrovskou hodnotu, ale existuje spousta firemních uživatelů, kteří jsou upřímně vypnuti kódem. Jsou tím zastrašováni a kdo je může vinit? Takže, Wayne, myslím, že je to také pěkná vlastnost, pěkný přístup. K dispozici je kód bez kódů a kódů, že?
Wayne Eckerson: Oh, absolutně. Jo, takto získáváte více a více lidí k samoobsluze.
Eric Kavanagh: Jo, a samoobsluha, myslím, je dalším velkým krokem a opravdu se mi líbí to, o čem jsme dnes diskutovali, takže jde o to, jak opravdu přemýšlet prostřednictvím vašich procesů, vašich pracovních toků, vašich životních cyklů dat a tak dále. A pečení těchto politik do platformy, k vašemu bodu Wayne, existují určité problémy týkající se standardizace, ztratíte trochu flexibility, ale jakmile lidé pochopí metody šílenství, ukončíte proces, který opravdu shepherding dopředu tak, že v -uživatelé chápou, že nyní mohou dostat to, co chtějí. Nemusí čekat na IT, a to mění povahu toho, jak IT a podnikatelé spolupracují, myslím, že velmi pozitivně, protože nyní mohou IT sloužit jako aktivátor, nemusí to být vrátný. na technologii stejně jako dříve. Není tam tolik podpory, v ideálním případě, pokud máte nějaké standardy. Takže skončíte a podporujete větší spolupráci, protože to je celý cíl, že?
Takže pro uzavření komentářů od nejprve Josh a pak možná Wayne.
Josh Howard: Ne, myslím, že souhlasím se vším, co jsi řekl. Víte, je důležité, abychom poskytli IT i podnikovým uživatelům nástroje, které potřebují, aby byli úspěšní. Takže si myslíme, že by IT nemělo být v oblasti vytváření sestav. To by mělo být ponecháno na podnikovém uživateli, který má tento kontext podnikání a data, která používají, ale dělejte to řízeným způsobem a něco, co bude fungovat i pro IT.
Eric Kavanagh: Dobře, závěrečné komentáře od Wayne.
Wayne Eckerson: Jo, role IT se změnila z jednoho na vše, aby se usnadnila samoobsluha a byla skutečně mistry v kultuře správy věcí veřejných a přiměla uživatele, aby chtěli řídit svůj vlastní výstup, k jejich prospěchu a prospěchu v organizaci. . Myslím, že role IT je - je mi to líto IT, víte, protože někdy musí jít a postavit to, divize v obchodním antice, jako je legální a HR, obvykle nebudu dělat nic z toho. A určitě, pokud chcete něco, co je cross-funkční podnik, kdo jiný to bude stavět, ale IT? Ale obecně, ano, IT se musí v tomto světě samoobsluhy změnit. Musí mít spíše podpůrnou roli než.
Josh Howard: Jo, a já si myslím, že s dalším vývojem v centrech excelence a kde tyto projekty nejsou vedeny IT nebo obchodem, ale spíše centralizovanou organizací. Víte, začínáme vidět vzestup hlavního úředníka pro data a tyto typy projektů spadají do té říše, kde oba mají perspektivu správy i podnikání. Myslím, že to je nejlepší scénář pro vytvoření těchto dat a analytické kultury, a jsem nadšený, co z toho vychází.
Eric Kavanagh: Ano, měli jsme pár poznámek na poslední chvíli od účastníků přicházejících do chatovací místnosti a také otázek a odpovědí. Líbí se mi tento komentář: Řídit výstup, není pochyb o tom, kdo je samoobslužná zpráva správná.
Josh Howard: Jo.
Eric Kavanagh: Jo, to je dobré. Je to všechno o spolupráci, je to všechno o spolupráci, a víte, Joshi, zmínil jste se také o tom, že je důležité, aby uživatelé spolu mluvili, a to je také něco, na co se Alteryx také zaměřuje.
Takže, lidi, šli jsme sem trochu dlouho, ale začali jsme trochu pozdě, takže vám chci moc poděkovat za veškerý váš dnešní čas a pozornost. Všechna tato webová vysílání archivujeme, takže je můžete sdílet se svými kolegy.
A s tím se vám rozloučíme. Ještě jednou díky Wayne a samozřejmě Joshovi z Alteryxu. Budeme s tebou mluvit příště, lidi. Opatruj se. Ahoj.
