Przez Techopedia Staff, 1 listopada 2017 r
Na wynos: gospodarz Eric Kavanagh omawia współpracę biznesu i IT z Wayne'em Eckersonem z grupy Eckerson Group i Joshem Howardem z Alteryx.
Obecnie nie jesteś zalogowany. Zaloguj się lub zarejestruj, aby zobaczyć wideo.
Eric Kavanagh: Dobra, panie i panowie, Eric Kavanagh tutaj z Hot Technologies. Mamy na linii Josha Howarda i Wayne'a Eckersona. Właśnie mieliśmy zabawną małą awarię dźwięku i nagrywanie właśnie tam, ale jesteśmy ponownie połączeni i wszystko się kołysze.
Wayne Eckerson, którego znam od wielu lat. Jest głównym konsultantem w Eckerson Group. I Josh Howard, którego znam także od dawna. Jest dyrektorem nowych produktów w Alteryx. Obaj są naprawdę świetni w swoich dziedzinach i podzielą się z nami wieloma pomysłami na temat tego, w jaki sposób biznes i IT mogą sprzyjać lepszym relacjom oraz naprawdę współpracować i wykonywać pewne czynności.
Więc przesunę następny slajd i przekażę go Wayne'owi. Opowiedz mi trochę o tym, co się dzieje.
Wayne Eckerson: Jasne, Eric. Miło jest tu być i rozmawiać o tym problemie. Byłem w Stanach od dłuższego czasu i byłem świadkiem przepaści między biznesem a IT, a wiele z nich wynika z ich koncentracji i celów, do których zostali zatrudnieni. Można powiedzieć, że jest to naturalna przepaść lub luka między biznesem a IT, ale prowadzi do szkodliwych skutków. Wiesz, IT zostało zatrudnione, aby myśleć długoterminowo, aby budować systemy i aplikacje, trwałe rozwiązania, które oferują ekonomię ze skalą, wysokim poziomem ponownego wykorzystania oraz skalowalności, bezpieczeństwa, dostępności i niezawodności. Bardzo konserwatywny, wolniej poruszający się sposób myślenia. Z drugiej strony biznes koncentruje się na zaspokajaniu potrzeb klienta, punkcie interakcji, o wiele bardziej krótkoterminowym ukierunkowaniu, zachętach - i może być realizowany co miesiąc lub co kwartał. Skupiają się na szybkości, zwinności i zdolności adaptacji. Nic więc dziwnego, że między tymi dwiema grupami może wystąpić tarcie.
Następny slajd. Jest to rodzaj dialogu, który czasami słyszę w organizacjach, w których wchodzę, aby się konsultować i gdzie czuję się, jakbym grał rolę doradcy małżeńskiego, próbując zbliżyć obie strony do siebie, uznać siebie i swoją rolę w dostarczaniu rozwiązań technologii biznesowej. Firma uważa, że IT jest zbyt wolne, kosztowne i nigdy nie dostarcza tego, czego chce, kiedy tego chce i jak tego chce. Dział IT postrzega firmę jako zmieniającą zdanie przez cały czas, dodającą nowe funkcje. Potem wszystkie te rzeczy poruszają się krótkoterminowo, nigdy nie widząc dużego obrazu. W wyniku tego tarcia często dochodzi do przypadkowego użycia. Menedżer wykonawczy powie: „Wiesz co? Po prostu zapomnij. Wiem, że nie uzyskam potrzebnych danych, więc po prostu sobie poradzę. ”To dość przerażające. Zaawansowany użytkownik danych powie: „Po prostu daj mi zrzut danych i nie zawracaj mi głowy”. A liderzy BU, jeśli naprawdę chcą informacji, otrzymają własny budżet, dodadzą własnych ludzi i kupią własne narzędzia. IT mówi: „W porządku, w porządku. Ale wiesz, powodzenia w próbach utrzymania tego na własną rękę, bo w końcu to się zepsuje. ”I tak się stanie. Zepsuje się albo dlatego, że nikt go nie używa, ponieważ nie został właściwie zaprojektowany, albo pęknie, ponieważ wszyscy go używają, a ty nie masz wystarczającej liczby ekspertów technicznych w terenie, zbyt mało zasobów, aby go skalować. Albo ich ekspert odejdzie, a oni wylądują wysoko i sucho. Następny slajd.
Eric Kavanagh: To jest ankieta, więc osoba dzwoniąca może faktycznie naciskać, aby sondować. Poczekaj sekundę. Więc otwieram teraz tę ankietę, mam nadzieję, że zobaczysz na ekranie wyskakujące okienko. Jeśli tego nie zrobisz, zwykle pojawi się gdzieś na dole. I śmiało. Jesteśmy ciekawi twojej odpowiedzi na ten temat.
OK, dzwoniło do mnie kilka osób, które przekazały nam informacje zwrotne. Pytamy więc: w jakim stopniu biznes jest zgodny z IT w Twojej organizacji? Mamy teraz grupę ludzi, którzy odpowiadają. Dziękuję Ci bardzo. Więc masz bardzo wysoki, oczywiście wysoki, umiarkowany, niski, bardzo niski. Szczerze mówiąc, nie podzielimy się tym z innymi członkami twojego zespołu. Chcemy, abyś dał nam swoją szczerą odpowiedź. W porządku, pozwól mi dać jeszcze kilka sekund, a kiedy to robimy, być może Josh, po prostu przyprowadzimy cię bardzo szybko, aby pomóc ludziom odpowiedzieć na to pytanie. Tak, uwielbiam ten proces współpracy. Chodzi mi o to, że od lat rozmawiamy o przepaści biznesowej / IT. Myślę, że to się zmienia. Myślę, że to się częściowo zmienia z powodu DevOps, programistów ściślej współpracujących z biznesem. Tego rodzaju utrudnia trochę IT, ale myślę, że zmienia się również z powodu chmury, szczerze mówiąc, ponieważ być może ludzie po prostu zaczynają bardziej rozumieć to, co robią w swoim miejscu pracy. Ale co sądzisz o ewolucji podziału IT / biznes?
Josh Howard: Tak, wiesz, to ciekawy temat i na pewno zajmiemy się nim za chwilę, ale myślę, że po prostu biznes jest naprawdę zmuszony do działania IT. Zgadza się, więc, wiesz, przez lata wszystko było sterowane przez IT, a widzieliśmy, jak wahadło to waha się od tego, że prowadzi się IT do wszystkiego, wiesz, kupowanego przez firmę. I myślę, że zaczynamy widzieć centralizację. Myślę, że wiesz, zaczynasz widzieć więcej organizacji, stand-up centres doskonałości, zaczynasz widzieć coraz więcej firm inteligentnych biznesowo, widzisz także tworzenie centrów, więc nie jest to, wiesz, IT lub biznes. Widzimy o wiele lepsze małżeństwo obu organizacji i widzimy, że powstają centra doskonałości, które znajdują się w obu tych organizacjach, a zarówno IT, jak i biznes zajmują miejsce przy stole i zamawiają jedzenie. Musimy wybrać inne cele biznesowe, więc myślę, że jest to jeden z trendów, który moim zdaniem był bardzo pozytywny w ciągu ostatnich kilku lat lub nawet dłużej. I myślę, że to część tego, co widzimy.
Eric Kavanagh: Nie możesz mnie winić za to, że cię przekażę i przeczytam wyniki. W zależności od przeglądarki możesz już zobaczyć wyniki, ale po to, aby Ci je przekazać: Pytanie oczywiście: „W jakim stopniu biznes jest dostosowany do IT?” Bardzo wysoka dostała 7 procent, wysoka dostała 8 procent, umiarkowana dostała zdecydowana większość to 29 procent, niska to 10 procent, a bardzo niska to 0 procent. To jest w sumie suma, więc tak naprawdę to, na co patrzysz, to większość ludzi powiedziała umiarkowana, 21 z 73. Sześć z 73 powiedziało wysoko, pięć powiedziało bardzo wysoko, i oczywiście mamy całą grupę ludzi, którzy właśnie nie nie odpowiadam, ale większość, właściwie 43 z 73, ludzie nie odpowiedzieli, ale doceniam twój czas. I z tym chcę przesunąć ten następny slajd. I wierzę, Josh, chciałeś trochę porozmawiać.
Josh Howard: Tak, i tak, wiesz, w pewnym sensie, dokąd idę, widzieliśmy wiele zmian w ciągu ostatnich pięciu lat, a nawet cofania się o dziesięć lat. I tak naprawdę był to dziki zachód, a potem przypuszczam, że pewni ludzie na linii nadal myślą, że to dziki zachód w ich organizacji, ale kiedyś było tam, gdzie wszystko było całkowicie zamknięte i sztywne, i wszystko zostało wymuszone przez scentralizowany zespół IT i tak właśnie dostarczono BI. Problem polegał jednak na tym, że użytkownicy biznesowi nie korzystali z niego. Nigdy nie uzyskali wyników, których potrzebowali. Wiesz, że nie mogli razem gromadzić danych, tak jak potrzebowali, więc właśnie widzieliście organizacje, w wielu przypadkach porzucające swoją praktykę BI. Po prostu nie uzyskiwali oczekiwanego użycia, a to zrozumiałe, ponieważ użytkownicy chcieli łatwych w użyciu narzędzi, w których mogliby wziąć źródła danych i wykonać część własnej pracy integracyjnej.
Ale nie chcieli czekać, aż IT to dla nich zrobi. I tak widzieliśmy, że wszystkie te zespoły biznesowe odeszły i kupiły własną licencję, własne narzędzia do wizualizacji, a ich znajomi działający w branży IT utworzyli magazyn danych, a oni wyszli. Doprowadziło to jednak do powstania zupełnie nowego zestawu problemów. Tak, firma była w stanie uzyskać elastyczność i zwinność, a niektóre z wyników, których potrzebowały, były znacznie szybsze, ale nadal pozostawiała IT, wiesz, próbując dowiedzieć się, „Jak to zarządzamy? Jak to skalować? ”
Ponieważ także to, co się działo, budowali te centra danych. Zaczęli operacjonalizować wiele raportów i wizualizacji, a potem po prostu wrócili do działu IT, aby uzyskać poprawkę, więc nie jest to skalowalne. To nie było lekarstwo, więc to były niektóre z problemów. Ale nie musi to być przeciąganie liny między biznesem, który chce łatwości użytkowania, a IT, który chce nim rządzić. Naprawdę chodzi o to, aby wszyscy byli na tej samej stronie i podążali w tym samym kierunku. Myślę, że naprawdę istnieje najlepsze w swojej klasie podejście, które może zaspokoić potrzeby obu użytkowników. Ślizgać się.
Eric Kavanagh: W porządku. Proszę bardzo.
Josh Howard: Tak, dzięki. W ten sposób podchodzimy do Alteryx w taki sposób, że naprawdę patrzymy na to z analitycznego punktu widzenia. I tak, no wiesz, nie używam tutaj słowa „zarządzanie danymi”, ponieważ myślę, że zarządzanie danymi jest bardziej strukturą, która obejmuje wiele różnych rzeczy, ale tak naprawdę koncentruje się na tych trzech kluczowych obszarach, w których dane są zarządzane, w jaki sposób są dostępne i jak je zabezpieczamy.
Po pierwsze, po stronie zarządzania danymi, kiedy chcesz włączyć narzędzia samoobsługowe, chcesz mieć pewność, że ci użytkownicy mają dostęp do wszystkich różnych źródeł danych, których mogą potrzebować. I znowu, jest to część problemu, który widzieliśmy w przypadku tradycyjnych narzędzi BI, takich jak MicroStrategy i Cognos i OB, polegał, jak wiadomo, na scentralizowanej hurtowni danych, ale ci użytkownicy biznesowi naprawdę chcieli wziąć te dane i połącz go z innymi źródłami danych, aby uzyskać dodatkowe wyniki.
Mam na myśli, więc chcesz się upewnić, że bezpośrednio do wszystkich tych różnych źródeł danych, niezależnie od tego, czy są one relacyjne czy nierelacyjne, i rób to w sposób, który nie spowoduje, że dane będą zbędne. Dlatego chcesz się upewnić, że korzystasz z technologii pamięci, dzięki czemu korzystasz z tych federacyjnych źródeł danych, a nie kopiujesz tych danych w innym miejscu w organizacji, ponieważ powoduje to cały zestaw problemów.
A następnie chcesz się upewnić, że patrzysz na takie kwestie jak dostępność danych i bezpieczeństwo danych, upewniając się, że dane są szyfrowane, upewniając się, że masz odpowiednie uprawnienia i autoryzacje. Zalecamy korzystanie z systemów, które zostały już skonfigurowane przez zespoły IT, a więc do takich rzeczy, jak Active Directory i uwierzytelnianie systemu Windows. Korzystając z tych systemów, które mogą przejść przez to uwierzytelnianie aż do aplikacji, w ten sposób możesz zapewnić, że odpowiedni użytkownicy uzyskują dostęp do właściwych danych.
Naprawdę chodzi o przejście ze stanu kontroli do stanu włączenia i robienie tego z barierkami ochronnymi. Wiesz, analityka barier ochronnych, w których IT zapewnia wszystkie narzędzia do osiągnięcia sukcesu, ale monitorują ją, upewniając się, że jest spójna, niezawodna i że robią to z odpowiednimi uprawnieniami i upewniając się, że ci użytkownicy mają dostęp tylko do właściwych danych. Następny slajd.
Eric Kavanagh: Dobra, Dr. Wayne.
Wayne Eckerson: Tak, więc to mój slajd. To tylko pokazuje wymiary samoobsługi, o której mówił Josh. To jest obecnie biznesowy sposób na popyt, ale nie chcą czekać, jak powiedział Josh, na IT dostarczające rzeczy, a IT robiło to wszystko. Kiedyś budowali architekturę i zarządzali infrastrukturą, wybierali narzędzia i budowali aplikacje, raporty, pulpit nawigacyjny i to po prostu nie działa dla znacznej większości użytkowników. A teraz jesteśmy prawie samoobsługi. Mamy samoobsługowe raporty, samoobsługowe pulpity nawigacyjne, które nazywam samoobsługowymi wizualnymi odkryciami. Mamy samoobsługową integrację danych lub ich przygotowanie. Mamy samoobsługową zaawansowaną analitykę, w której są naukowcy zajmujący się danymi. Myślimy więc o wszystkich tych możliwościach dostępnych dla ludzi, ludzi biznesu, którzy są skłonni robić rzeczy samodzielnie.
Następny slajd. Dostajemy tutaj informacje zwrotne, Eric, tylko po to, aby Cię poinformować. Samoobsługa na powierzchni wygląda więc na korzyść zarówno dla biznesu, jak i działu IT. Użytkownicy otrzymują to, czego chcą, kiedy chcą, jak chcą. Dział IT dostaje użytkowników, którzy mogą odciążyć pracę i mogą dostarczać rzeczy pośrednio, ale tak czy inaczej … W wielu sytuacjach samoobsługa ma pewne istotne wady, na które należy uważać. A Josh dawał ci lekarstwa na niektóre z tych wad.
Przejdź do następnego slajdu, Eric, a zobaczymy, jak samoobsługa tych organizacji jest rodzajem fali przypływu siły, które są dublujące i sprzeczne. I dochodzi do tego, że nikt nie ufa nikomu innemu oprócz raportu własnego, co nie jest dobrym stanem rzeczy. Można nawet powiedzieć, że jest gorzej niż wtedy, gdy zaczęli. Zasadniczo masz architekturę składającą się z systemów raportowania w tle, wyciągów danych, które ostatecznie zwiększają koszty i koszty oraz nadmiarowość i powielanie, aw konsekwencji zwiększają ryzyko w organizacji. Tak więc samoobsługa dotyczy standardów, w których zarządzanie jest tak naprawdę tylko Wieżą Babel. Wszyscy się komunikują, ale nikt nie słucha. Następny slajd.
Eric Kavanagh: To świetny cytat, podoba mi się to. „Wszyscy się komunikują, ale nikt nie słucha”. Myślę, że w niektórych miejscach to podsumowuje. W porządku, proszę bardzo.
Wayne Eckerson: Wiesz, ja też przejdę do środków zaradczych, ale wiele firm uważa, że celem samoobsługi jest pozbycie się IT. Cóż, w biznesie jest wiele sprzecznych z intuicją rzeczy i jest to jedna z nich. Samoobsługa nie miała na celu ograniczenia IT z równania, ale zacieśnienie współpracy z nim. Kolejną ironią samoobsługi, której nie przedstawiłem tutaj, jest to, że wymaga ona dużej standaryzacji w celu wspierania samoobsługi. To jakby pomyśleć o jeździe na drodze, prawda? Istnieje wiele zasad, których musimy przestrzegać. Każdy-
Zautomatyzowany głos: Nagrywanie konferencji zostało zatrzymane.
Eric Kavanagh: Nie martw się tym. To tylko kopia zapasowa. Tak trzymaj.
Wayne Eckerson: OK. Tak więc, a IT to naprawdę grupa, która musi połączyć te standardy. A kiedy te standardy zostaną wprowadzone, przyjęte i przyjęte, hej, możemy zrobić samoobsługę, dopóki księżyc nie wyjdzie. Następny slajd.
Eric Kavanagh: Myślę, że wróciliśmy do Josha.
Josh Howard: Racja, tak, i zgadzam się z dużą częścią tego, Wayne, że mówiłeś, że tak. Chodzi o to, że jeśli chcesz uzyskać więcej wartości z danych, musimy ponownie wyjść z biznesu, w którym IT kontroluje wszystko i włącza się w działalność umożliwiającą. Oznacza to umożliwienie użytkownikom korzystania z własnych narzędzi analitycznych, a nie tylko IT. To nie znaczy, że musisz dać im klucze do królestwa. Możesz to zrobić z istniejącymi barierkami. Wykorzystaj istniejące systemy, wykorzystaj narzędzia autoryzacyjne, Active Directory, swoje uprawnienia, a to zapewni, że wiesz, że ktoś nie przekazuje danych komuś, czego nie powinien. Tak więc, robiąc te wszystkie rzeczy, dajesz analitykom uprawnienia do dostarczania większej wartości i robisz to w sposób zarządzany.
Następny slajd. Ale w rzeczywistości IT nigdy nie będzie w stanie nadążyć za różnorodnością sposobów, w jakie analityk będzie chciał przeglądać dane i nimi manipulować. I nie tylko to, ale nie masz czasu, aby nadążyć za tymi prośbami. Starsze systemy, procesy wodospadu. Jeśli popatrzysz na proces ETL dodawania tabeli, może to zająć, w niektórych przypadkach, tygodnie, a nawet miesiące. I tak chcesz być w stanie dotrzymać kroku tej zmianie biznesu.
Jeśli chcesz stworzyć kulturę analityczną, musisz umożliwić tym użytkownikom to. A kiedy to zrobisz, korzyści mogą być naprawdę niesamowite. Wiesz, kiedy po raz pierwszy zaczęliśmy rozmawiać o projektach Business Intelligence pięć lub dziesięć lat temu, to znaczy, że często było to cytowane 70–80 procent wszystkich projektów BI. I tak już nie jest. Kiedy uzbrajasz użytkowników biznesowych w odpowiednie narzędzia, widzimy niesamowite wyniki i ogromną wartość, i to jest powód, dla którego narzędzia samoobsługowe rozprzestrzeniają się jak błyskawica w organizacji. Wynika to z sukcesu, który widzimy.
Mam też przypadek użycia, o którym też tutaj powiem za chwilę, ale wiesz, dosłownie mamy dziesiątki tysięcy użytkowników wykonujących samoobsługowe analizy i skalowanie. Użytkownicy ci szybciej dostarczają informacje, tworzą nowe produkty i znacznie szybciej reagują na zmieniające się warunki biznesowe, aby wyprzedzić konkurencję.
Drugą rzeczą jest to, że spędzają mniej czasu na przygotowaniu danych, a więcej na analizie. To tylko kolejny element, a mam tutaj przykład z CNA, gdzie mieli wielu analityków, którzy podejmowali czasochłonne podejścia, zajmowali tygodnie lub miesiące, a teraz zmniejszali je do minut. To bez przesady. Mamy dosłownie wiele takich przykładów klientów i jest to naprawdę korzystny scenariusz. Analitycy cieszą się, że nie muszą, wiesz, szybciej docierają do swoich danych. Jest szczęśliwy, ponieważ mogą skupić się na swoich strategicznych inicjatywach, nie martwiąc się o zarządzanie, a następnie zespoły wykonawcze są zadowolone, ponieważ wreszcie mają zespoły biznesowe i IT współpracujące ze sobą w celu stworzenia tej kultury analitycznej. Wrócić do Ciebie.
Eric Kavanagh: W porządku. Przeprowadziliśmy kolejną ankietę, więc powinieneś zobaczyć wyniki na widowni. Powinniśmy to zobaczyć już w panelu ankietowym, ale pytanie brzmiało: „Czy Twoja organizacja otrzymała obietnicę samoobsługi?”. Mogę powiedzieć, że respondenci mają głośne „Nie”.
Myślę, że to przemawia za tym, gdzie jesteśmy w branży, ale myślę, że przedstawiłeś tam kilka naprawdę, bardzo dobrych punktów, Josh, a mianowicie, że umożliwienie samoobsługi, choć z niektórymi standardami, o których dyskutował Wayne, tak naprawdę pozwalają budować zarządzanie. O barierkach, o których rozmawialiśmy, prawda? Polityka zarządzania może zostać wprowadzona stopniowo do systemu dostarczania, i wtedy faktycznie osiągasz zarządzanie, jednocześnie umożliwiając analitykom samodzielną obsługę. Czy to prawda, Josh?
Josh Howard: Tak, dokładnie tak.
Eric Kavanagh: Tak, więc respondenci-
Wayne Eckerson: Eric, te wyniki są interesujące. Powiedziałbym, że przyczyną tego jest to, że działy IT wciąż są pod kontrolą, użytkownicy nie dostają samoobsługi i dostają tego, czego chcą, gdy tego potrzebują, lub, wiesz, mają niedostateczną samoobsługę. I oba są złe. Tak więc trudno jest trafić w samoobsługę, mieć środowisko zarządzane, które zapewnia użytkownikom wszystkie potrzebne informacje i funkcje, których potrzebują, aby uzyskać potrzebne informacje i podjąć odpowiednie działania. To trudne, trudne, ale wiesz…
Wayne Eckerson: -Masz teraz do czynienia z narzędziami, takimi jak, wiesz, Alteryx, bardzo potężnymi narzędziami, bardzo potężnymi. Mamy teraz taką możliwość, że…
Eric Kavanagh: I masz kilka powodów, dla których twoja pierwotna umowa z Sonicem trochę się zawiodła, więc uważaj na podstawowy dźwięk. Jestem trochę zaskoczony i myślę, że to prawdopodobnie dobra wiadomość dla Alteryx, ponieważ mają rozwiązanie umożliwiające samoobsługę. Ponieważ w starym stylu robienia rzeczy z wieloma różnymi narzędziami, na przykład z wieloma punktami integracji, ludzie w pewnym sensie biegają, próbując nadążyć za status quo, i myślę, że to jedno z prawdziwych wyzwań.
Jeden z naszych klientów miał kilka tygodni temu komentarz, który dzwonił mi w uszach, odkąd odniósł się do „pilnej tyranii” i tego, w jaki sposób zdominował on kilka organizacji i zapobiegał zmianom. Zawsze jesteś pilny, zawsze biegasz, próbując zrobić rzeczy, które już trzeba zrobić. A to w zasadzie uniemożliwia ci robienie nowych rzeczy.
W pewnym momencie musisz zatrzymać muzykę, rozpoznać, że jedno krzesło odejdzie, ale reszta krzeseł musi usiąść przy stole i zacząć podrzucać współpracę, dopóki nie będziemy współpracować. Ale w ten sposób widzę cały ten obraz. Tak więc, odpowiedzi zazwyczaj brzmiały 23 z 43: „Nie”, 6 z 43 osób odpowiedziało „Tak”, a 6 z 43 osób odpowiedziało „Nie jestem pewien”, ale około 38 osób nie odpowiedziało. Ale to brzmi całkiem nieźle: „Nie”. Po tym chcę przejść do studium przypadku.
Oddam ci to, Josh. Zabierz to.
Josh Howard: Tak, a więc wcześniej mówiłem o współpracy między biznesem a IT. Naprawdę czuję, że widzieliśmy całkiem duże zmiany, a coraz więcej organizacji zmierza w tym kierunku, umożliwiając samoobsługę i widząc wyniki, o których mówiłem. A Ford jest tego doskonałym przykładem. Ford od dziesięcioleci oczywiście korzysta z danych i analiz, ale tak jak wiele innych organizacji, tak naprawdę zrobiono to tylko w kieszeniach organizacji. Niewielki nadzór nad konsekwencją i koordynacją, a także, wiesz, mieli niespójne praktyki zarządzania danymi.
I tak mieli ogromny problem; mieli ponad 4600 źródeł danych, więc możesz sobie wyobrazić, jak trudno jest to zrobić w firmie takiej jak Ford. I tak właśnie zrobili, zaledwie dwa lata temu, utworzyli Global Data Insights and Analytics Unit, który jest scentralizowanym centrum doskonałości, składającym się z zespołów składających się, jak wiecie, z pracowników danych, a więc analityków danych, danych naukowcy tego rodzaju.
Możesz myśleć o tym COE podobnie jak dział HR lub dział finansów, który obsługuje całą organizację. Właśnie do tego został powołany ten nowy zespół, dzięki czemu byli w stanie zidentyfikować własne wyzwania o wysokim priorytecie i podążać za nimi oraz współpracować z różnymi jednostkami biznesowymi, które zajmują się różnymi problemami. Ale cały pomysł polegał na tym, że chcieli ukierunkować i zmienić tę rozmowę, aby skupić się na samym wyzwaniu biznesowym, właściwym i zaspokajaniu tych potrzeb biznesowych. I, wiesz, zaczęli od jednego analityka danych, który zaczął się kilka lat temu, od jednej licencji Alteryx i kombinacji Tableau i QlikView.
Teraz udostępnili Alteryx ponad 1200 naukowcom danych w ciągu ostatnich dwóch lat i zatrudniają więcej. I tak to było naprawdę niesamowite, że dzieje się w ich organizacji, a przypadki użycia, które rozwiązują, są niewiarygodne. Używają Alteryx do rozwiązywania problemów z linią produkcyjną aż do wyścigów NASCAR, więc naprawdę fascynujące jest obserwowanie niektórych wyników, które prowadzą. I, wiesz, interesujące jest to, że niektóre z tych przypadków użycia, przypadki jednorazowego użytku oszczędzają dziesiątki milionów dolarów, więc bardzo łatwo je uzasadnić. I to tylko jeden przypadek użycia, który teraz jest dosłownie używany w setkach różnych przypadków biznesowych oraz wśród 1200 analityków danych i naukowców. Tak więc, fenomenalne wyniki i jesteśmy bardzo zadowoleni ze współpracy z Fordem.
Wayne Eckerson: Dobra, to mój slajd. Wiesz, prowadzę zajęcia z samoobsługowej analityki, i jest to rodzaj podsumowania, bardzo wysokiego poziomu podsumowania rozwiązań, które przedstawiam publiczności. Spróbuję to wyjaśnić dość szybko. Wiesz, widzę samoobsługę, no cóż, nie ma jednej samoobsługi. Każdy ma inną definicję samoobsługi w organizacji, więc to, co samoobsługowe dla prezesa, z pewnością nie jest samoobsługowe dla naukowca danych. Ale ogólnie istnieją dwie klasy użytkowników. Pierwsza klasa, wiesz, bardziej przypadkowi użytkownicy, menedżerowie wykonawczy, pracownicy pierwszej linii są w odgórnym świecie w kolorze niebieskim.
I, no wiesz, nazywam ich „odbiorcami danych” lub „eksploratorami danych”, a oni są raczej myślami, wiesz, raporty i pulpity nawigacyjne, mam nadzieję, że są interaktywne, które ludzie stworzyli dla nich, zarówno IT, jak i ich współpracowników, i konsumują tak jak jest. Odkrywcy zwykle otwierają te rzeczy i edytują je w miejscu, ale niekoniecznie chcą zaczynać od pustej kartki papieru. Nie ma mowy, żeby im za to płacono. Niezapłaceni niekoniecznie analitycy. To właśnie robią ludzie w oddolnym świecie, badacze danych i analitycy danych, którzy dodatkowo mają dostęp do baz danych, korzystając z arkuszy kalkulacyjnych. A naukowcy zajmujący się danymi mają więcej możliwości, no wiesz, stoły robocze do eksploracji danych. Wiele narzędzi samoobsługowych, które się pojawiły, naprawdę wzmocniło tę oddolną załogę. Byłoby to o wiele bardziej produktywne niż kiedykolwiek wcześniej. Nie mogą tylko, wiesz, tworzyć własne raporty i pulpity nawigacyjne, mogą także pobierać własne dane, mieszać je, łączyć ze sobą i tak dalej. Rzeczywiście widziałem, jak triumwirat narzędzi wychodzi i importuje oddolny świat. Katalogi danych, dzięki którym mogą znaleźć dane, albo przygotowują narzędzia, aby je ze sobą dopasować, a narzędzia do wizualizacji danych, aby mogli je analizować, wizualizować i udostępniać. Myślę, że zobaczymy, że ten zestaw narzędzi stanie się jednym, i myślę, że Alteryx jest właśnie na dobrej drodze, aby to zrobić.
Dlatego nazywam ten oddolny świat „prawdziwą samoobsługą”, podczas gdy świat z góry na dół nazywam bardziej „srebrną usługą”, ponieważ udzielamy informacji na srebrnym talerzu. Do pewnego stopnia został wstępnie zapakowany. Wciąż interaktywne, wciąż edytowalne, ale ktoś musiał pomyśleć o tym, kim są ludzie, którzy zamierzają to wykorzystać i dostosować do własnych potrzeb. W odgórnym świecie masz, wiesz, bardziej scentralizowane grupy o dużej wytrzymałości, komitet ds. Zarządzania danymi, który, jak wiesz, umieszcza go w witrynach danych i raportach. Oraz zespół hurtowni danych, który próbuje zintegrować dane w celu podejmowania decyzji. Jest to bardziej tradycyjny, scentralizowany, odgórny proces zarządzania odgórnie. Podczas gdy w oddolnym świecie, który jest bardziej jak 10 procent, 20 procent organizacji, zarządzanie uzyskuje się z poziomu oddolnego poprzez faktyczne otwieranie zestawów danych, przeglądanie ich, komentowanie ich, oznaczanie tych zestawów danych - w zasadzie budowanie wspólnej średniej danych od podstaw. Dostajesz katalogi i rynki danych, a organizacja potrzebuje obu tych światów. W rzeczywistości karmią się nawzajem, bardzo synergicznie, są dwiema stronami tej samej monety. Jeśli nie masz analityków w każdym dziale, operacje się nie udają, marketing, finanse. Brakuje Ci wszelkiego rodzaju spostrzeżeń, które są potrzebne do prowadzenia firmy, ponieważ generują odpowiedzi na pytania, których ludzie nie mogliby zrozumieć, czym byli dzień wcześniej. Z pewnością dział IT nie mógł, a programiści nie mogli tworzyć tych raportów ani pulpitów nawigacyjnych. Tak więc uzasadniają kolejną falę wymagań i kolejną falę spostrzeżeń, które należy spakować i umieścić w świecie odgórnym.
Problem polega na tym, że świat oddolny publikuje raporty do świata odgórnego, który nie był certyfikowany ani zarządzany, a Ty otrzymujesz sprzeczne raporty, duplikaty i tym podobne. Tak więc w moim świecie pomaga mieć bramę do zarządzania danymi między tymi dwoma światami, i to jest w porządku, jeśli analityk danych zacznie tworzyć i wymyśla nowy wgląd i tworzy raport. Ludziom się podoba, a potem, no wiesz, chcą nadal publikować ten raport i udostępniać go, być może w szerszym kontekście całemu przedsiębiorstwu, musi zostać zweryfikowany przez zarząd danych i, miejmy nadzieję, bardzo szybko, aby upewnić się, że jest zgodny z standardy. Może być konieczne zapisanie na standardowej platformie, może być konieczne dodanie nowych danych do standardowego repozytorium korporacyjnego. A teraz widzimy, że narzędzia takie jak Alteryx faktycznie uwzględniają przepływy pracy potrzebne do wsparcia tego procesu promocji, w którym promujemy w raporcie, który stał się popularny, aby uzyskać znak wodny lub skalę jako raport lub zestaw danych z certyfikatem kalibru przedsiębiorstwa . Jest to więc część stanu zarządzania danymi w skrócie jako proces przeglądu. Mogą wystąpić problemy z produkcją z zespołami programistycznymi, a wewnątrz narzędzi BI, narzędzi analitycznych lub przepływów pracy mogą być wbudowane uprawnienia i zarządzanie. Następny slajd.
Eric Kavanagh: Dobra, myślę, że wróciliśmy do Josha w tej sprawie.
Josh Howard: Tak, i tak, wiesz, kiedy mówiłeś o przejściu z wielu różnych narzędzi, a co znalazłem we własnych, wiesz, badania pokazują, że większość analityków używa od 10 do 12 różnych narzędzi w celu wykonania pracy analitycznej. I, wiesz, mogą używać rozwiązania do katalogowania danych, aby znaleźć dane, mogą używać rozwiązania do przygotowywania danych, mogą używać narzędzia do wizualizacji danych, czegoś do zaawansowanej analizy, analizy predykcyjnej i narzędzi do analizy danych do wdrażania i zarządzanie tym. I naprawdę uważamy, że powinno to być obsługiwane za pośrednictwem jednej platformy, i uważamy, że tam właśnie zmierza branża. I tak większość ludzi zna wszystkie sztuczki w zakresie przygotowywania i łączenia danych oraz ich ścisłą integrację z narzędziami takimi jak Tableau i Power BI.
Ale wiesz, jesteśmy czymś więcej niż tylko narzędziem do przygotowywania danych. Jesteśmy naprawdę kompleksową platformą dla tych analityków danych i naukowców zajmujących się danymi obywatelskimi, zapewniającą możliwość odkrywania tych danych, przygotowywania ich, mieszania, analizowania i robienia w powtarzalny sposób i powtarzalny przepływ pracy. A następnie wdrożyć i udostępnić te zasoby na skalę, tak więc na tym właśnie polega Alteryx. I mamy niesamowitą społeczność, której jesteśmy popierani, która jest, wiesz, czymś więcej niż zwykłą społecznością. Ma samoobsługowe obszary szkoleniowe, fora i najlepsze praktyki, a my naprawdę mamy ewangeliczną społeczność użytkowników, którzy się wspierają. Wspaniałą rzeczą jest to, że kiedy wdrażasz narzędzia takie jak Alteryx, tego rodzaju społeczności naprawdę zmniejszają krzywą uczenia się, dzięki czemu możesz szybciej przyspieszyć pracę z nowymi zestawami narzędzi. Mimo że są naprawdę łatwe w użyciu, nie wymagają dużego kodowania, są łatwe w użyciu, szybciej się uruchamiają i działają, ale posiadanie tej społeczności w celu zmniejszenia krzywej uczenia się jest naprawdę nieocenione.
W ten sposób podzieliliśmy to na cztery obszary. Po pierwsze, naprawdę chodzi o odkrywanie i udostępnianie, więc zanim będziesz mógł przygotować i połączyć swoje dane, musisz je znaleźć. I właśnie dlatego pierwszą częścią naszej platformy jest ten składnik do odkrywania i udostępniania, którego używamy do przechwytywania wiedzy plemiennej Twojej organizacji. Jest to więc w zasadzie rozwiązanie do katalogowania danych, które służy do udostępniania wybranych i zarządzanych zbiorów danych. Pozwala użytkownikom znaleźć dane, których szukają, w łatwej w obsłudze funkcji wyszukiwania podobnej do Google, a także udostępnia funkcje społecznościowe do współpracy przy zestawach danych, a nawet pozwala zagłębić się w linię danych zasobów, certyfikować je zasoby i znak wodny. Jest to naprawdę ważne w przypadku samoobsługowej analizy, ponieważ po pierwsze, większość ludzi spędza zbyt dużo czasu na szukaniu danych - nie wiedzą, gdzie je znaleźć, nawet je znaleźć. A jeśli znajdą raport, to skąd wiedzą, że jest certyfikowany, zaufany? Więc kiedy o tym mówiłeś, mając bramę do zarządzania danymi, naprawdę widzę narzędzia takie jak Alteryx, które stają się bramą, w której podczas wyszukiwania możesz automatycznie i wizualnie zobaczyć, kto jest właścicielem tych danych, jaki jest rodowód tych danych, jak to działa został utworzony, jeśli został certyfikowany i jak uzyskać do niego dostęp, a jeśli nie masz do niego dostępu, możesz skorzystać z funkcji czatu, aby poprosić o dostęp. Wysyła wiadomość e-mail do tej konkretnej osoby, więc jest to naprawdę dobry sposób na wyprodukowanie wielu z tych elementów. Następny slajd.
Kolejny kawałek to te prep i blend, z których jesteśmy dobrze znani, dlatego naprawdę postrzegamy prep i blend jako platformę dla bardziej zaawansowanych analiz. Bez pisania SQL lub innego rodzaju kodu możesz uzyskać dostęp do wszystkich różnych danych, przeszukiwać je - wiesz, czy są to dane ustrukturyzowane, dane nieustrukturyzowane, dane w chmurze - i łatwo integrować to wszystko w pamięci, kształtować, czyścić, profiluj go, aby przygotować zestaw danych do analizy. Możesz go również wzbogacić o zestawy danych innych firm. Mamy więc naprawdę dobre relacje partnerskie z firmami takimi jak TomTom, jeśli interesuje Cię analiza czasu jazdy, przeprowadzanie analiz przestrzennych. Ściśle współpracujemy również z Experian w zakresie danych gospodarstwa domowego lub danych biznesowych. Nagle nie tylko możesz wziąć dane, które masz na miejscu, a może w chmurze, ale możesz także wzbogacić je o te zewnętrzne źródła i naprawdę zaproponować fascynującą analizę. Następny slajd.
Trzeci fragment to analiza i modelowanie elementu. Wspomniałem więc, że Alteryx nie zawiera kodu. Jest także przyjazny dla kodu. Dlatego oferujemy ponad 60 różnych narzędzi analizy predykcyjnej, więc gdy będziesz gotowy na bardziej zaawansowane analizy, możesz użyć narzędzi opartych na języku R i Python i Spark bez kodowania lub możesz faktycznie użyć i stworzyć swój własny paczki Jeśli więc masz zespół zajmujący się danymi, który pisze R i Python, Scala lub cokolwiek innego, możesz wykorzystać ten kod, zbudować własne pakiety i wykorzystać to bezpośrednio w narzędziu. I znowu, tutaj myślę, że tam właśnie jest prawdziwa wartość samoobsługowej analityki i właśnie tam chcemy pomóc w przekształceniu branży z tradycyjnych, analityków danych i pracowników danych w tych, no wiesz, naukowców zajmujących się danymi obywatelskimi a praca w zakresie analizy danych za pomocą naprawdę łatwych w użyciu narzędzi. Ślizgać się.
W porządku, wreszcie mamy kilka ostatnich przełączników, ostatnią milę zaawansowanej analizy. Więc jeśli jesteś w punkcie, w którym wykonujesz prace związane z analizą danych, i budujesz swoje modele, następnym wyzwaniem, jakie wymyślisz, jest: „No cóż, jak wprowadzić te modele do produkcji? Jak nimi zarządzać? Jak dbać o ich aktualność? ”I tu właśnie pojawia się nasza możliwość wdrażania. I tak, zgodnie z naszymi badaniami na klientach, z którymi rozmawialiśmy, mniej niż 50 procent modeli trafia do produkcji . Zatrudniłeś więc tych naukowców do opracowania wszystkich tych modeli, ale tak naprawdę nigdy nie trafiają do produkcji. Dlatego stworzyliśmy rozwiązanie, które pomoże Ci zbudować modele, a następnie wdrożyć je w czasie rzeczywistym przy użyciu interfejsów API RESTful.
Dzięki temu możesz szybciej i łatwiej uzyskać te modele i umieścić je bezpośrednio w aplikacjach internetowych i aplikacjach mobilnych, ponieważ tradycyjne metody po prostu nie działają. To długi, przeciągnięty proces. Wdrożenie modelu może zająć od 12 do 20 tygodni, a jego wykonanie często kosztuje ponad 250 000 USD. A potem musisz się martwić, jak je aktualizować. Ponownie szukamy sposobów na zautomatyzowanie całego tego procesu i podjęcia wielu pośrednich kroków. I tak, bez przerzucania kodu, ponieważ tradycyjnym procesem tego, co się teraz dzieje, jest specjalista od danych, który buduje swoje modele, i wdraża je, a następnie przesyła je przez płot do programisty, który musi weź cały ten kod R i Python, przepisz go do jakiejś aplikacji internetowej lub aplikacji mobilnej, i znowu, to po prostu zajmuje zbyt dużo czasu.
I tak, nie trzeba już wyrzucać kodu przez płot, aby ktoś mógł to zrobić. Zautomatyzowaliśmy ten proces i mamy sposób zarządzać nim na dużą skalę. I tak naprawdę są to cztery obszary, na które patrzymy, jeśli chodzi o kompleksową samoobsługową platformę do analizy danych. I tak, to jest, wiesz, łatwe odkrywanie i udostępnianie danych, przygotowywanie i mieszanie ich, przeprowadzanie zaawansowanych analiz, a następnie posiadanie sposobu na ich wdrożenie i zarządzanie na dużą skalę. Śmiało. Dzięki Alteryx możesz, wiesz, mówić o zarządzaniu analitycznym i być w stanie odblokować swoje dane w sposób bezpieczny i oferujący zarówno wolne od kodu, jak i przyjazne dla kodu sposoby przeprowadzania wszystkich analiz, więc jeśli masz analityków danych, którzy mogą nie znać semantycznego, wiesz, języka SQL, aby wysłać zapytanie do bazy danych, możesz użyć narzędzia przeciągnij i upuść, które pobiera wszystkie te dane do pamięci w celu ich analizy.
Na tym samym tokenie, jeśli masz naukowców zajmujących się danymi, którzy używają R i Pythona, mogą nadal używać narzędzia takiego jak Alteryx w sposób przyjazny dla kodu - a wyniki, które widzieliśmy u naszych klientów, są ogromne, ponieważ jesteśmy w stanie zapewnić powtarzalne przepływy pracy, które możesz podjąć, zadania, które wiesz, tygodnie lub miesiące i dosłownie sprowadzić je do minut, bez przesady. Na naszej stronie internetowej znajduje się wiele analiz przypadków, w których można dowiedzieć się więcej na ten temat oraz o oszczędnościach, które widzimy. Ale, na koniec, będzie działał z twoją organizacją IT, ponieważ jest skalowalny i rozbija te silosy, o których mówiłem, i robi to w sposób regulowany. I właśnie o to chodzi w kompleksowej platformie Alteryx i dlaczego jesteśmy inni.
Eric Kavanagh: W porządku. To wszystko dobre rzeczy. Muszę powiedzieć, Wayne, myślę, że naprawdę podoba ci się ta bramka zarządzania danymi, tak myślę, jak to opisałeś. Ponieważ jesteśmy teraz w tym naprawdę interesującym świecie, w którym hurtownie danych, które są zaufanym źródłem od czterech dziesięcioleci, nie są w stanie nadążyć za duchem czasu i nadążyć za wszystkimi różnymi źródłami danych i ich odmianami. Jest to dość sztywny system, jakim zwykle jest hurtownia danych, więc widzę, że Alteryx dostarcza tutaj tak naprawdę to, co można nazwać kolejną fazą dojrzałości analitycznej, ponieważ pozwalają ci korzystać z tych wszystkich różnych źródeł, ale ponieważ mają w tym obszarze walki z wprowadzonymi zasadami zarządzania danymi, teraz naprawdę masz to, co najlepsze z obu światów, w którym możesz mieć wiele różnych zestawów danych, ale masz zarządzanie, a także możesz korzystać z wszelkiego rodzaju informacji i obsługiwać różnego rodzaju analityków, aby uzyskać różne perspektywy na to, co dzieje się w świecie biznesu. Uważam to jednak za dość znaczący krok w ewolucji analityki dla przedsiębiorstwa, ale co o tym sądzisz?
Wayne Eckerson: Nie, absolutnie. Magazyny danych, repozytoria pojedynczej wersji prawdy, a oni myślę, że to po prostu zignorowano, wiesz, dynamika organizacyjna i role, które grają ludzie. Widzę te dwa światy BI lub analityki, jak je nazywacie. I w większości firm idą w przeciwnych kierunkach i nie rozmawiają ze sobą, nie ufają sobie nawzajem, ale tak naprawdę są bardzo synergiczni, a my musimy tylko przekonać się do siebie i rodzaj wspólnej pracy. Oraz narzędzia, takie jak Alteryx, które obejmują zarządzanie poprzez funkcję katalogowania danych, w której stewardzi mogą zarządzać zestawem danych oraz certyfikować je i oznaczać znakiem wodnym, o czym mówię od kilku lat na moich zajęciach. Niewiele firm to robi, ale ma tak dużą przyczepność i teraz słyszę, że jest wszędzie.
I tak, sposób na połączenie tych dwóch światów, ponieważ wiesz, że masz swoje ciasto i jesz. Możesz pozwolić zaawansowanym użytkownikom robić to, czego potrzebują. Znajdź nowe spostrzeżenia na żądanie, a potem, wiesz, ale powstrzymujesz je przed wymknięciem się spod kontroli. Powstrzymujesz go przed tworzeniem Wieży Babel z pewnymi standardami, które wymagają pewnego zarządzania. A tak naprawdę celem jest stworzenie kultury zarządzania, w której ludzie chcą przejść przez proces zarządzania. Chcą, aby ich raporty / zestawy danych zostały sprawdzone, aby mogły być wykorzystywane w szerszym zakresie. To jest cel i to naprawdę nowa rola IT w tym nowym świecie. Zawsze mówię, że ich rolą jest ułatwianie, a nie dyktowanie. I to jest duża zmiana myślenia dla większości specjalistów IT, którzy byli przyzwyczajeni do bycia we wspólnej usłudze, która zrobiła wszystko dla firmy. Teraz biznes robi się dla siebie, a IT tak naprawdę muszą być ludźmi, jak powiedział Josh, stawiając te barierki.
Eric Kavanagh: Tak, myślę, że barierki są kluczowe, ponieważ pozwalają na swobodną grę, jeśli chcesz, analityków robią różne rzeczy, ale nie zbaczają z tropu. A jeśli rozumiem…
Wayne Eckerson: Dokładnie.
Eric Kavanagh: -prawidłowo, Josh-
Josh Howard: Dokładnie.
Eric Kavanagh: Tak, mówiłeś trochę o tym, jak właściwie śledziłem Alteryx teraz, odkąd wiele lat temu nazywał się Alteryx - myślę, że nazywał się SRC lub coś w tym stylu - a Wal-Mart był pierwszy klient. Jedną z naprawdę fajnych rzeczy, o których mówiliście w przeszłości, była umiejętność zrozumienia procesów biznesowych i przepływów pracy. A jeśli dobrze rozumiesz przepływ pracy i procesy biznesowe, możesz robić wiele różnych rzeczy. Przede wszystkim możesz zapewnić znacznie udoskonalony interfejs użytkownika, jeśli nie zachmurzysz opcji dostępnych dla użytkownika z dodatkowymi informacjami. Po drugie, możesz również usprawnić procesy, aby lepiej zrozumieć, gdzie znajdują się dławiki lub punkty kontrolne. I myślę, że to prawdopodobnie część magii, dlaczego Alteryx był w stanie dostarczyć to bardzo przyjazne dla środowiska, ale przyjazne dla użytkownika środowisko, które umożliwia wszelkiego rodzaju różne zestawy informacji i analityczne przypadki użycia. Czy zgodziłbyś się z tym?
Josh Howard: Tak, chodzi mi o to, wiesz, zrobiłbym to, Eric, a wiele z tego polega po prostu na oddaniu tego rodzaju narzędzi w ręce użytkowników biznesowych i umożliwieniu im wykonywania pracy w sposób przyjazny dla biznesu jest łatwy w użyciu i przyjazny. Mam na myśli, że jeśli myślisz o czymś takim jak zarządzanie danymi, mówimy o zarządzaniu danymi od dwóch dekad, a jako magazynowanie IP próbowaliśmy przekazać to firmie, i to po prostu nigdy się nie adoptuje, nigdy nie dostaje jakikolwiek rodzaj trakcji, ponieważ nie jest zbudowany dla użytkowników biznesowych, prawda? Jest zarządzany przez IT, oparty na IT i działa dla IT, ale nie działa dla tych użytkowników biznesowych. Dlatego chcemy zastosować te same metodologie, ale zastosować je do przyjaznego dla biznesu zestawu narzędzi. Takie jest nasze podejście do rozwiązania do katalogowania danych i zarządzania metadanymi.
Wiesz, kiedy rozmawiam z użytkownikiem biznesowym, nigdy nie mówię o semantycznej warstwie danych i o tym, jak pomagamy w zarządzaniu metadanymi. Ale, wiesz, z tyłu, to w zasadzie to, co robi, tego rodzaju rzeczy były w IT od dłuższego czasu, ale dla użytkownika biznesowego chodzi o to, jak szybciej znajdować dane, jak wykonać swoją pracę szybciej i dostarczając te informacje w łatwym w obsłudze interfejsie, do którego są przyzwyczajeni, tak jak w życiu konsumentów, prawda? Chcą interfejsu wyszukiwania podobnego do Google, chcą elementu współpracy społecznej, w którym mogą nawiązywać kontakty z innymi użytkownikami w tej organizacji, aby rozbić te silosy danych i zdobyć tę wiedzę plemienną. I tak, po prostu zmieniamy podejście do biznesu, ale robimy to w sposób przyjazny również dla IT.
Eric Kavanagh: Tak, i mam świetne pytanie -
Wayne Eckerson: Wiesz, inna rzecz… Josh, która uderzyła mnie w twojej prezentacji, to fakt, że jesteśmy w wieku platform. Myślę, że przeszliśmy już epokę narzędzi i jest w porządku, ale platformy, prawda? I tak, omawiam BI od 20 lat, a w przestrzeni BI przeszliśmy od narzędzi do platform analitycznych, gdzie, wiesz, jeden produkt zasadniczo deportuje każdy tryb analizy dla każdego rodzaju użytkownika, dobrze? Od raportów po prognozy dotyczące wspólnej architektury i samoobsługi. To samo widzimy również po stronie gromadzenia danych lub integracji danych, gdzie ktoś łączy te platformy, które pobierają dane, dodają je, katalogują, naprawiają, przekształcają i udostępniają użytkownikom do pobrania i analizy. A teraz to, co robicie, robi kolejny krok na wiele sposobów i łączy te dwie platformy w jedną, więc jest to połączona platforma analityczna i danych, co, jak wiecie, ma sens. To jest przyszłość: konwergencja. Jedyne, czego nie widzę na Twojej platformie, to podstawowe narzędzia lub możliwości raportowania i pulpitu nawigacyjnego, ale być może jest to wbudowane w moduł analityczny.
Josh Howard: Tak, bardzo dobrze raportujemy wsadowo. Mamy tam bardzo solidne rozwiązanie, ale trafiłeś w sedno wokół paneli kontrolnych i widzimy to jako okazję do rozwoju. Zawsze tradycyjnie mieliśmy naprawdę dobre relacje z Tableau, Power BI i Qlik, ale nadal będziemy to robić. Ale odkrywamy, że nasi analitycy, nasi klienci, nie chcą czekać do końca przepływu pracy i tego cyklu, aby zobaczyć swoje wyniki, dobrze? Chcą widzieć wyniki podczas pracy w czasie rzeczywistym, i to jest właśnie kierunek, w którym zmierzamy, a dzięki temu wiemy, co oznaczamy jako wbudowane elementy wizualne, dzięki czemu widzisz swoje dane podczas pracy, i możesz iterować na nim i zobaczyć to w czasie rzeczywistym, zamiast czekać do końca i opublikować go w narzędziu do wizualizacji lub pulpicie nawigacyjnym, aby zobaczyć te wyniki. I tak, po prostu eliminuje potrzebę równoważenia w przód iw tył, aby uzyskać wgląd.
Wayne Eckerson: Tak, to ma sens. I jesteście teraz znani z łatwości użytkowania. Wiesz, korzystasz z firmy Tableau, aby zyskać sławę i fortunę. Jesteś z nimi i kto lepiej przejąć inicjatywę w tej zbieżnej przestrzeni platformy, ponieważ masz przewagę zarówno w dziedzinie analizy, jak i zarządzania danymi. Dlatego testujemy wersję beta, aby zobaczyć, jak sobie radzicie w ciągu najbliższych kilku lat.
Josh Howard: Tak, i wiesz, myślę, że to interesujące, i cieszę się, że mogę być częścią tej przestrzeni, i naprawdę interesująco było zobaczyć, popatrzeć, wiesz, przestrzeń integracji danych, przestrzeń Business Intelligence oraz zaawansowana przestrzeń analityczna. I wiesz, myślę, że platformy takie jak Alteryx naprawdę pomogą wielu użytkownikom biznesowym wyróżnić się i umożliwić tym użytkownikom dostęp do ich danych i przeprowadzenie tej analizy, wiesz, i uzyskanie szybszych i łatwiejszych informacji.
Eric Kavanagh: Tak. Wszystko tutaj i zgadzam się z tobą, Wayne, że to naprawdę ma sens, i myślę, że tak, jest pytanie od członka widowni, który tu wrzucę. Jest to bardzo związane z rozmową. Chodzi o DataOp. Dla tych z was, którzy nie znają tego terminu -
Josh Howard: Następny slajd.
Eric Kavanagh: - naprawdę zyskał na sile w ciągu ostatnich dziewięciu miesięcy. Zaczęło się od jednego lub dwóch dostawców, potem trzech i czterech, potem pięciu i sześciu, a teraz wielu ludzi mówi o DataOp. To w zasadzie strona DevOp do zarządzania danymi. Widzimy więc, że skupiamy się na tym, aby naprawdę zrozumieć, jakie różne narzędzia i jakie technologie dotykają danych w trakcie ich cyklu życia i jak to wpływa na twoje spojrzenie analityczne. I wydaje mi się, że Alteryx faktycznie rozwiązuje problem DataOps, koncentrując się na tym podejściu do platformy, zanim DataOp stała się nawet terminem. Ale przekażę to tobie, Josh, najpierw, a potem tobie, Wayne, do komentarza. Josh, co myślisz?
Josh Howard: Tak, myślę, że to ewoluująca przestrzeń. Wiesz, staramy się być niezależni od danych, a zatem mieć dostęp do danych - niezależnie od tego, czy znajdują się one w twojej zaporze ogniowej, w chmurze, danych nieuporządkowanych, danych ustrukturyzowanych - dlatego, ponieważ wiemy, że to będzie się zmieniać, wiesz, i jestem pewien, że Wayne się z tym zgodzi, podobnie jak ty, Eric. Jeśli wrócisz, znasz 10, 15 lat w tej przestrzeni, to znaczy, była tylko garść baz danych. Jesteśmy teraz w ponad 400 różnych typach baz danych. Dlatego nigdy nie będziemy nadążać za tym. I tak, zawsze będzie coś nowego i błyszczącego dla organizacji. Dlatego chcemy być agnostycy i korzystać z naszej otwartej technologii i interfejsów API, aby móc bezproblemowo integrować się z tym, co już masz w swojej organizacji. Zobacz także drugi fragment po stronie DataOp, który polega na tym, że coraz więcej obciążeń jest przenoszonych do chmury, a nowe technologie chmurowe i technologie uczenia maszynowego naprawdę popychają nas do tego nowego paradygmatu, i naprawdę myślę, że tam, wiesz, DataOps będzie gotowe. I zobaczymy, jak wiele ciekawych rzeczy dzieje się w tej przestrzeni.
Wayne Eckerson: Tak, myślę, że innym terminem używanym dla DataOps są „potoki danych” lub „łańcuchy dostaw danych” i widzimy wiele firm, zwłaszcza w świecie dużych zbiorów danych. Możesz zarządzać tym obciążeniem i zapobiegać przekształcaniu się jezior danych w bagna danych. Tak, i zgodziłbym się, że wiele z nich przenosi się teraz również do chmury.
Eric Kavanagh: No i wiesz, więc Alteryx dokonał kilku przejęć. Nie wiem, czy chcesz o tym rozmawiać w ciągu ostatniego roku czy dwóch, Josh, i to naprawdę rozwinęło tę platformę, jeśli chodzi o przyjmowanie danych i niektóre z tych semantycznych rzeczy. A teraz naprawdę masz tego rodzaju kompleksowe rozwiązanie, które umożliwia analitykę do zarządzania nim. Nie znam nikogo, kto skupiłby się na takim skupieniu i podejściu, i myślę, że to bardzo sprytne z twojej strony. Ale czy chcesz o tym trochę porozmawiać?
Josh Howard: Tak, jasne. I tak minął wielki rok dla Alteryx. Wiesz, weszliśmy na giełdę w tym roku i dokonaliśmy dwóch kluczowych przejęć, które pomagają nam, jak wiesz, zakończyć naszą platformę. I tak, po pierwsze, tak naprawdę był to fragment katalogu danych. Znów wiemy, że chcemy pomóc tym organizacjom w zarządzaniu tymi danymi. W ten sposób przejęliśmy firmę do zarządzania danymi o nazwie Semanta, która stała się naszym rozwiązaniem do katalogowania danych i tym, co wbudowaliśmy w ogólną platformę. Ponownie widzimy, że zarządzanie jest kluczowym elementem samoobsługi i umożliwia samoobsługę. I to znowu dało nam te wszystkie, wiesz, zarządzanie metadanymi, możliwości katalogowania danych. I stworzyliśmy interfejs, aby był łatwy w użyciu i bardzo przyjazny, zintegrowany z naszą ogólną platformą.
Drugim, który stworzyliśmy, była firma zajmująca się badaniami danych z siedzibą w Brooklynie w Nowym Jorku, a zrobiono to, aby rozwinąć nasze możliwości uczenia maszynowego, a także element zarządzania modelami. Tak więc, o czym wspomniałem wcześniej, mamy wielu analityków danych korzystających z naszych platform i wykonujących bardzo ważne prace związane z nauką danych. Jednak doprowadzenie tych modeli do ostatniej mili było bardzo trudne. I tak, wspomniałem, wiesz, 12-20 tygodni, których to często zajmuje, 250 000 $, które jest potrzebne do zbudowania niektórych z tych modeli. A w jaki sposób operacjonalizować i aktualizować wszystkie te modele? Jak uczą się te modele? Jak trenujesz te modele? To także duży problem, prawda, możliwości wdrażania. I tak, te dwie technologie po stronie nauki o danych i stronie zarządzania danymi naprawdę dopełniły naszą platformę i to, co próbujemy zrobić, próbując przekazać ją organizacjom, aby rozwiązać to wyzwanie.
Eric Kavanagh: Tak i cieszę się, że wrzuciłeś to, ponieważ mieliśmy pytanie od publiczności dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. I, Wayne, może przekażę ci to bardzo szybko. Dla mnie istnieje tak duży potencjał uczenia maszynowego, aby naprawdę zoptymalizować wiele różnych problemów, z którymi zmagaliśmy się przez lata - na przykład jakość danych, na przykład ograniczenia w analizie i pomoc w odkrywaniu strony równanie, prawda? Ponieważ niektóre z tych algorytmów, które uczą się w szczególności, mogą naprawdę pójść same i znaleźć kilka interesujących rzeczy, które mogą zostać udostępnione użytkownikowi. Ponieważ jednym z wyzwań dla analityków jest oczywiście to, że każdy analityk wnosi swój własny zestaw uprzedzeń, swoje własne spojrzenie na świat. Czasami może to być dość trudne do zmiany, dlatego widzę duży potencjał uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w przyszłości. Co myślisz?
Wayne Eckerson: Nie, absolutnie i tylko podstawowe zasady. Wszystko to razem jeszcze bardziej uprości te narzędzia samoobsługowe i ułatwi korzystanie z nich. Wiesz, jak powiedziałeś, wszystko - od przygotowywania rekomendacji dla innych raportów, do przeglądania zestawów danych, po dostosowywanie modeli, no wiesz, spokojne korelacje w narzędziu do przygotowywania danych. Wiesz, już wprowadziliśmy taką funkcję, jak w Tableau wprowadzono właściwą wizualizację zestawu danych, który chcesz wyświetlić. Wszystko to sprawia, że narzędzia te są znacznie bardziej wydajne, samoobsługa jest znacznie bardziej wiarygodna i pomaga użytkownikom wykorzystywać dane w celu szybszego wglądu i wartości.
Eric Kavanagh: Tak, i wiesz, w świecie oprogramowania dla przedsiębiorstw oczywiście dzieje się tak wiele fajnych rzeczy, ale najważniejsze jest to, że tworzenie technologii zawsze wymaga czasu. Więc oczywiście możesz iść i zdobywać rzeczy, jak ma to w przypadku Alteryx. Ale kiedy masz doświadczenie w przestrzeni, wiesz, że istnieje stare wyrażenie: doświadczenia nie można zastąpić. Po prostu wiesz, jak robić rzeczy lepiej, i myślę, że jednym z kluczy do długoterminowego sukcesu Alteryx było to, że Alteryx był naprawdę zaangażowany w cały proces korzystania z danych stron trzecich wiele lat temu. Nie pamiętam dokładnie, jak długo, ale chcę powiedzieć sześć lub siedem lat temu, Alteryx już miał okazję wyjść i pobierać dane od firm takich jak na przykład firmy kredytowe, dane geolokalizacyjne lub dowolną liczbę dowolnych systemy danych innych firm. I myślę, że to był początek tego, co teraz dojrzewamy, jeśli chodzi o to, co nazywamy mieszaniem danych w tych dniach, ponieważ wtedy nawet nie mieliśmy tego terminu.
Ale Josh, zwrócę ci to ponownie. I, myślę, że to dużo nasycenia i doświadczenia na platformie Alteryx wokół tej koncepcji mieszania danych, która została właśnie wzmocniona przez przyjmowanie, uczenie maszynowe, katalogowanie danych i tak dalej. Myślę, że dlatego widzimy Alteryx tam, gdzie jest dzisiaj. Co myślisz?
Josh Howard: Tak, to znaczy, konieczność jest matką wszystkich wynalazków, prawda? I tak, wiesz, to nasi klienci, my, wiesz, pierwotnie robiliśmy analizy przestrzenne i tak naprawdę zaczęliśmy, robiliśmy analizy przestrzenne. I wiesz, biorąc dane takie jak TomTom i wykonując analizę czasu jazdy, możesz zobaczyć, wiesz, przesyłając te dane, wiesz, dane domowe od Experian. Właśnie tak zaczęliśmy, a my odkryliśmy, że nasi klienci potrzebowali platformy do mieszania wszystkich tych danych. I czy nie byłoby fajnie, gdybyśmy dali im narzędzia do tego. I to był naprawdę impuls Alteryx.
I wiesz, przez lata odkryliśmy, że przygotowanie danych to naprawdę pierwszy krok w analitycznej podróży. Więc wiesz, zajmuje to 80 procent czasu analityka danych, wiesz, wykonywanie analiz predykcyjnych i praca w dziedzinie analizy danych jest faktycznie spędzana na przygotowaniu danych, a mniej niż 20 procent na analizie, i właśnie to staramy się przezwyciężać. Przygotowanie danych jest więc pierwszym krokiem w analitycznej podróży. Więc zanim zaczniesz robić wszelkiego rodzaju raporty, zaawansowane raporty, analizy predykcyjne, aż do analityki kognitywnej, nadal masz dostęp do danych, nadal musisz je przygotować, połączyć i połączyć. I to rozwiązujemy za pomocą tej platformy. I umożliwianie tym użytkownikom robienia tych wszystkich rzeczy zarówno w sposób wolny od kodu, jak i przyjazny dla kodu.
Eric Kavanagh: Tak, i ja też uwielbiam tę koncepcję: bez kodu i przyjazny dla kodu. Ponieważ faktem jest, że masz wielu dżokejów kodu, co może wnieść ogromną wartość, ale jest wielu użytkowników biznesowych, którzy są szczerze wyłączani przez kod. Są zastraszani tym, a kto może ich winić? Wayne, myślę, że to także fajna funkcja, ładne podejście. Jest bez kodu i przyjazny dla kodu, prawda?
Wayne Eckerson: Och, absolutnie. Tak, w ten sposób coraz więcej osób staje się samoobsługowych.
Eric Kavanagh: Tak, myślę, że samoobsługa to kolejny duży krok i bardzo podoba mi się to, co dzisiaj omawialiśmy, więc chodzi o to, jak naprawdę przemyśleć twoje procesy, przepływ pracy, cykle życia danych i itd. I upychając te zasady na platformie, do rzeczy, Wayne, są pewne problemy związane ze standaryzacją, tracisz trochę elastyczności, ale kiedy ludzie zrozumieją metody szaleństwa, naprawdę popychasz proces do przodu, tak że w - użytkownicy rozumieją, że teraz mogą dostać to, czego chcą. Nie muszą czekać na IT, a to zmienia naturę współpracy IT i ludzi biznesu, myślę w bardzo pozytywny sposób, ponieważ teraz IT może służyć jako czynnik umożliwiający, nie musi być strażnikiem na technologii, tak jak kiedyś. Najlepiej, jeśli masz jakieś standardy, nie ma tak dużego wsparcia. Więc kończysz na wspieraniu lepszej współpracy, ponieważ to jest cały cel, prawda?
Więc za zamykanie komentarzy od pierwszego Josha, a potem może Wayne'a.
Josh Howard: Nie, mam na myśli, zgadzam się ze wszystkim, co powiedziałeś. Wiesz, ważne jest, abyśmy dali zarówno IT, jak i użytkownikom biznesowym narzędzia, których potrzebują, aby odnieść sukces. Uważamy więc, że IT nie powinno zajmować się tworzeniem raportów. Należy to pozostawić użytkownikowi biznesowemu, który ma kontekst firmy i danych, których używa, ale rób to w sposób regulowany i coś, co będzie działało również dla IT.
Eric Kavanagh: Dobra, zamykając komentarze Wayne'a.
Wayne Eckerson: Tak, rola działu IT zmieniła się z robienia tego wszystkiego na ułatwianie samoobsługi i bycie mistrzami kultury zarządzania oraz zachęcanie użytkowników do zarządzania własnym produktem, z korzyścią dla organizacji i korzyści . Mam na myśli, że rolą IT jest - przykro mi z powodu IT, wiesz, ponieważ czasami muszą oni wejść i je zbudować, podziały w wybrykach biznesowych, takich jak legalne i HR zazwyczaj, nie zamierzam tego robić. I na pewno, jeśli chcesz czegoś, co jest wielofunkcyjnym przedsiębiorstwem, kto inny to zbuduje oprócz IT? Ale ogólnie rzecz biorąc, tak, IT musi się zmienić, aby prosperować w tym świecie samoobsługi. Muszą odgrywać bardziej wspierającą rolę niż.
Josh Howard: Tak, i myślę o następnej ewolucji z centrami doskonałości i tam, gdzie te projekty nie są prowadzone przez IT lub biznes, a raczej scentralizowaną organizację. Wiesz, zaczynamy widzieć wzrost głównego inspektora danych i tego typu projekty mieszczą się w tej dziedzinie, w której oba mają perspektywę zarządzania, a także perspektywę biznesową. Myślę, że jest to najlepszy scenariusz do stworzenia tych danych i kultury analitycznej i jestem podekscytowany, aby zobaczyć, co z tego wyniknie.
Eric Kavanagh: Tak, w ostatniej chwili mieliśmy kilka komentarzy od uczestników wchodzących do pokoju rozmów, a także pytania i odpowiedzi. Podoba mi się ten komentarz: zarządzaj wynikami, nie ma dwuznaczności co do tego, czy raport samoobsługowy jest poprawny.
Josh Howard: Tak.
Eric Kavanagh: Tak, to dobre rzeczy. Chodzi o współpracę, chodzi o współpracę i, wiesz, Josh, również wspomniałeś o tym, jak ważne jest, aby użytkownicy rozmawiali ze sobą, i na tym właśnie koncentruje się Alteryx.
Tak więc, ludzie, poszliśmy tu trochę za długo, ale zaczęliśmy trochę za późno, więc bardzo dziękuję za dzisiejszy czas i uwagę. Archiwizujemy wszystkie te webcasty, więc dziel się nimi z kolegami.
I dzięki temu pożegnamy cię. Jeszcze raz dziękuję Wayne'owi i oczywiście Joshowi z Alteryx. Porozmawiamy następnym razem, ludzie. Dbać. PA pa.
