La pachet: Gazda Eric Kavanagh discută colaborarea dintre business și IT cu Wayne Eckerson din Eckerson Group și Josh Howard, de la Alteryx.
În prezent nu sunteți autentificat. Vă rugăm să vă conectați sau să vă înregistrați pentru a vedea videoclipul.
Eric Kavanagh: Bine, doamnelor și domnilor, Eric Kavanagh aici, cu Hot Technologies. Avem pe Josh Howard și Wayne Eckerson pe linie. Tocmai am avut o mică distracție a problemelor audio și am ars chiar acolo, dar am apelat înapoi și totul se balansează și se rulează.
Deci, Wayne Eckerson îl cunosc de mulți ani. Este principalul consultant al grupului Eckerson. Și Josh Howard sunt cunoscut de multă vreme. Este directorul noilor produse la Alteryx. Acești băieți sunt de fapt, cu adevărat excelenți în domeniile lor și vor împărtăși cu noi o mulțime de idei despre modul în care afacerile și IT-ul pot favoriza relații mai bune și vor colabora cu adevărat și vor duce la bun sfârșit unele lucruri.
Așadar, o să împing următorul diapozitiv și îl predau lui Wayne. Așadar, spuneți-mi un pic despre ce se întâmplă.
Wayne Eckerson: Sigur, Eric. Este o plăcere să fii aici și să vorbesc despre această problemă. Am fost în state de mult timp și am asistat la o prăpastie între afaceri și IT, iar multe dintre acestea se datorează focusului și obiectivelor lor, ceea ce au fost angajați să facă. Așadar, este un fel de prăpastie naturală, puteți spune, sau un decalaj între afaceri și IT, dar duce la unele rezultate dăunătoare.Știi, IT-ul a fost angajat pentru a gândi pe termen lung, pentru a construi sisteme și aplicații, soluții permanente care oferă economii cu scară, niveluri ridicate de reutilizare și scalabilitate, securitate, disponibilitate și fiabilitate. O mentalitate foarte conservatoare, cu mișcare mai lentă. Afacerile, pe de altă parte, sunt axate pe satisfacerea nevoilor clientului, punctul de interacțiune, stimulente mult mai pe termen scurt, stimulente - și ar putea fi disipat lunar sau trimestrial. Focusul lor este viteza, agilitatea și adaptabilitatea. Deci, nu este surprinzător faptul că ar trebui să existe sau să existe fricțiuni între aceste două grupuri.
Diapozitivul următor. Așadar, acesta este un fel de dialog pe care îl aud uneori la organizații în care intru să mă consult și în care simt că joc rolul de consilier în căsătorie, încerc să aduc aceste două părți la una, să se recunoască reciproc și rolul lor în furnizarea de soluții de tehnologie de afaceri. Afacerea tinde să se gândească la IT ca fiind prea lentă, scumpă și să nu ofere niciodată ceea ce își dorește, atunci când vor, cum vor. Tehnologia IT tinde să vadă afacerea ca să se răzgândească tot timpul, adăugând noi funcții. Atunci toate aceste lucruri se mișcă pe termen scurt, nu văd niciodată imaginea de ansamblu. Rezultatul de multe ori cu această fricțiune este că utilizarea casual. Există directorul executiv care va spune: „Știi ce? Doar uita. Știu că nu voi primi datele de care am nevoie, așa că o voi face fără. ”Este destul de înfricoșător. Utilizatorul energetic al datelor va spune: „Dă-mi doar o descărcare de date și nu mă deranjează”. Și liderii BU, dacă doresc cu adevărat informații, vor primi doar bugetul propriu, vor adăuga propriile persoane și vor cumpăra propriile instrumente. IT spune: „Bine, bine. Dar știi, noroc încercând să-l menții pe cont propriu, pentru că până la urmă se va rupe. ”Și va fi. Se va sparge fie pentru că nimeni nu îl folosește, pentru că nu a fost proiectat corect, fie se va rupe pentru că toată lumea îl folosește și nu aveți suficient de mulți experți tehnici la fața locului, nu au suficiente resurse pentru a-l măsura. Sau frunzele lor de expert și sunt foarte înalte și uscate. Diapozitivul următor.
Eric Kavanagh: Acesta este un sondaj, astfel încât apelantul telefonic poate efectiv împinge la sondaj. Țineți o secundă. Așadar, deschid acest sondaj chiar acum, sper că veți vedea pe ecran un pop-up. Dacă nu, de obicei, va apărea undeva în partea de jos. Și mergeți mai departe. Suntem curioși să auzim răspunsul dvs. în acest sens.
OK, am câțiva oameni care sună acum, oferindu-ne feedback. Așadar, ne întrebăm: ce grad este alinierea afacerilor cu IT-ul din organizația dvs.? Deci, avem o grămadă de oameni care răspund acum. Mulțumesc foarte mult. Așadar, ai foarte mare, bineînțeles, înalt, moderat, scăzut, foarte mic. Fii sincer, nu vom împărtăși acest lucru cu ceilalți membri ai echipei tale. Vrem să ne oferiți răspunsul dvs. sincer. Bine, permiteți-ne să ne mai oferim câteva secunde și, în timp ce facem asta, poate Josh, bine vă aduc foarte repede pentru a ajuta oamenii să răspundă la această întrebare. Da, îmi place acest proces de colaborare. Adică, am vorbit de ani buni despre o divizare de afaceri / IT. Cred că se schimbă. Cred că se schimbă parțial din cauza DevOps, dezvoltatorii care lucrează mai strâns cu afacerea. Acest tip de energie elimină partea IT, dar cred că se schimbă și din cauza norului, sincer, pentru că poate oamenii devin mai înțelepți în ceea ce fac în locul lor de muncă. Dar, ce părere aveți despre evoluția decalajului IT / business?
Josh Howard: Da, știi, acesta este un subiect interesant și este unul în care cu siguranță vom intra aici într-o secundă, dar, știi, cred că afacerea este într-adevăr obligată să fie de mână IT. Așa este, așa, știți, ani de zile totul a fost condus de IT și am văzut că acest lucru a venit în fața pendulului înainte și înapoi de la a fi condus de IT la tot, știți, a fi cumpărat prin intermediul afacerii. Și cred că începem să vedem o oarecare centralizare. Cred că, știi, începi să vezi mai multe organizații, centre de excelență stand-up, începând să vezi din ce în ce mai multe companii inteligente, văzând și centre înființate și deci nu este, știi, IT sau afacerea. Vedem o căsătorie mult mai bună dintre cele două organizații și vedem înființarea acestor centre de excelență care se află în ambele organizații și au atât IT, cât și afaceri care se așează la masă și comandă mâncare. Trebuie să alegem alte obiective de afaceri și, prin urmare, cred că aceasta este una dintre tendințele care cred că au fost foarte pozitive în ultimii ani sau chiar mai mult. Și cred că asta face parte din ceea ce vedem.
Eric Kavanagh: Nu pot să mă învinovățesc că vă voi arunca și voi citi rezultatele. În funcție de browserul dvs., este posibil să vedeți deja rezultatele, dar doar pentru a vă oferi: întrebarea, desigur, „În ce măsură se aliniază afacerile cu IT?” Foarte mare a obținut 7%, mare a obținut 8%, moderat a obținut marea majoritate, este de 29 la sută, scăzut este de 10 la sută, și foarte scăzut este de 0 la sută. Aceasta este practic totalul, așa că, într-adevăr, ceea ce te uiți este că majoritatea oamenilor au spus moderat, 21 din 73. Șase din 73 au spus un nivel înalt, cinci au spus foarte mare și atunci, desigur, avem o mulțime de oameni care tocmai nu au făcut Nu răspund, dar majoritatea, de fapt 43 din 73, oamenii nu au răspuns, dar apreciez timpul tău. Și cu asta vreau să împing acest slide. Și cred, Josh, aveai de gând să vorbești puțin.
Josh Howard: Da, și așa, știți, un fel de unde mergeam, am văzut multe schimbări în ultimii cinci ani sau chiar să ne întoarcem zece ani. Și într-adevăr a fost vestul sălbatic și atunci cred că există probabil niște oameni aici pe linia care cred că este tot vestul sălbatic în organizarea lor, dar obișnuia să fie acolo unde totul era complet închis și rigid și totul a fost forțat printr-o echipă IT centralizată și așa a fost livrată BI. Dar problema era că utilizatorii de afaceri nu o foloseau. Nu au obținut niciodată rezultatele de care aveau nevoie. Nu știau, să știi, să îmbine datele împreună așa cum aveau nevoie, așa că doar ai văzut, știi, organizațiile care abandonează practicile de BI în multe cazuri. Doar că nu obțineau utilizarea pe care o așteptau și, înțelegi, este de înțeles, deoarece utilizatorii doreau instrumente ușor de utilizat, unde să poată lua, știi, surse de date și să facă unele dintre propriile lor activități de integrare.
Dar nu au vrut să aștepte în jurul valorii de IT pentru a face acest lucru pentru ei. Și așa, ceea ce am văzut a fost, ai dat toate aceste echipe de afaceri să plece și să-și cumpere propria lor licență, propriile lor instrumente de vizualizare și am făcut ca amicii lor IT să-și configureze un mart de date și au fost opriți. Dar asta a dus la un set complet de probleme. Da, afacerea a reușit să obțină flexibilitate și agilitate, iar unele dintre rezultatele de care aveau nevoie erau mult mai rapide, dar totuși au părăsit IT, știi, încercând să-ți dai seama: „Cum guvernăm asta? Cum scalăm acest lucru? ”
Pentru că, de asemenea, ceea ce se întâmpla, construiau aceste marts-uri de date. Începeau să operaționalizeze o mulțime de raportări și vizualizări, apoi au revenit doar la IT pentru a obține soluția și, astfel, nu este scalabil. Nu a fost leacul și astfel au fost câteva dintre problemele. Dar nu trebuie să fie un remorcher de război între afaceri, care dorește ușurință în utilizare și IT, care dorește să o guverneze. Este vorba doar de a aduce pe toți pe aceeași pagină și de a trage în aceeași direcție. Cred că există într-adevăr o abordare cea mai bună de rasă care poate satisface nevoile ambilor utilizatori. Slide.
Eric Kavanagh: În regulă. Acolo te duci.
Josh Howard: Da multumesc. Deci, modul în care ne apropiem de Alteryx este că îl analizăm cu adevărat din punct de vedere al guvernării analitice. Și deci, știți, nu folosesc aici cuvântul „guvernare a datelor”, deoarece cred că guvernarea datelor este mult mai mult dintr-un cadru care cuprinde o mulțime de lucruri diferite, dar chiar concentrat pe aceste trei domenii-cheie ale modului în care gestionarea datelor, modul în care acestea sunt accesate și cum le asigurăm.
În primul rând, pe partea de gestionare a datelor, atunci când căutați să activați instrumente de autoservire, doriți să vă asigurați că acești utilizatori au acces la toate sursele de date diferite de care au nevoie. Și, din nou, aceasta este o parte a problemei pe care am văzut-o cu instrumentele tradiționale de BI, cum ar fi MicroStrategy și Cognos și OB, înțelepciunea, tocmai tocmai a fost într-un depozit de date centralizat, dar acei utilizatori de afaceri doreau cu adevărat să ia aceste date și amestecă-l cu alte surse de date pentru a obține rezultate suplimentare.
Adică, așadar doriți să vă asigurați că direct la toate acele surse de date diferite, indiferent dacă sunt relaționale sau nerelaționale, și faceți-o într-un mod care nu va face ca datele să fie redundante. Și deci, doriți să vă asigurați că utilizați tehnologii în memorie, astfel încât să accesați acele surse de date federate și să nu dublați aceste date în altă parte a organizației, deoarece asta provoacă doar un set întreg de probleme.
Și apoi doriți să vă asigurați că analizați accesibilitatea datelor și securitatea datelor, asigurându-vă că datele sunt criptate, asigurându-vă că aveți permisiunile și autorizațiile potrivite. Și ceea ce vă recomandăm este să folosiți sistemele pe care echipele dvs. IT le-au configurat deja, deci lucruri precum Active Directory și autentificarea Windows. Accesând acele sisteme care pot trece prin această autentificare până la aplicație și astfel puteți asigura că utilizatorii potriviți au acces la datele corecte.
Este vorba doar despre trecerea de la un stat de control la o stare de activare și de a face acest lucru cu balustrade. Deci, știți, analiticile de gardă, unde IT-ul oferă toate instrumentele pentru a avea succes, dar îl monitorizează, asigurându-se că este consecvent, este de încredere și că le fac cu permisiunile potrivite în loc. și asigurându-vă că acei utilizatori nu au acces decât la datele corecte. Diapozitivul următor.
Eric Kavanagh: Bine, dr. Wayne.
Wayne Eckerson: Da, deci acesta este diapozitivul meu. Acest lucru arată doar dimensiunile autoservirii despre care vorbea Josh. Aceasta este media cererii de afaceri în aceste zile, dar nu vor să aștepte, după cum a spus Josh, pentru ca IT-ul să livreze lucruri, iar IT-ul obișnuia să facă totul. Acestea obișnuiau să construiască arhitectura și să gestioneze infrastructura și să aleagă instrumentele și să construiască aplicațiile, rapoartele, tabloul de bord și asta pur și simplu nu funcționează pentru marea majoritate a utilizatorilor. Și acum suntem aproape de autoservire. Avem raportări de autoservire, tablouri de bord cu autoservire, pe care le numesc, descoperire vizuală de autoservire. Avem integrare de date cu autoservire sau pregătire de date. Avem o analiză avansată de autoservire, unde există unii oameni de știință de date. Deci ne gândim că toate aceste capacități sunt disponibile oamenilor, oamenilor de afaceri, care sunt înclinați să facă lucrurile pe cont propriu.
Diapozitivul următor. Vom primi feedback aici, Eric, doar pentru a vă anunța. Deci, știți, autoservirea la suprafață pare un câștig câștig atât pentru business, cât și pentru departamentul IT. Utilizatorii obțin ceea ce vor atunci când vor, cum vor. Departamentul IT primește tipuri de utilizatori, ei ajung să descarce munca și ajung să livreze lucrurile în mod indirect, dar în orice fel ... În multe situații, autoservirea are unele dezavantaje semnificative la care trebuie să fii atent. Și Josh îți dădea câteva remedii pentru unele dintre aceste dezavantaje.
Mergeți la următoarea diapozitiv, Eric și vom vedea doar că serviciul propriu al organizațiilor este un fel de forță mare, care sunt duplicate, contradictorii. Și ajunge la punctul în care nimeni nu are încredere în raportul altcuiva, în afară de propriile lor, ceea ce nu este o stare bună. Ai putea spune chiar că este mai rău decât atunci când au început. Practic, aveți o arhitectură care constă din sisteme de raportare a umbrelor, extrase de date, care cresc în final costurile și cheltuielile generale și redundanța și duplicarea și, în consecință, crește riscul în organizație. Așadar, autoservirea se referă la standarde în care guvernanța este cu adevărat doar Turnul Babel. Toată lumea comunică, dar nimeni nu ascultă. Diapozitivul următor.
Eric Kavanagh: Este o ofertă minunată, îmi place. „Toată lumea comunică, dar nimeni nu ascultă.” Cred că asta rezumă în unele locuri. Bine, aici te duci.
Wayne Eckerson: Și, știi, voi ajunge și la remedii, dar multe companii cred că scopul autoservirii este să scapi de IT. Ei bine, există o mulțime de lucruri contraintuitive în afaceri, iar acesta este unul dintre ele. Scopul autoservirii nu a fost să limiteze IT-ul din ecuație, ci să favorizeze o mai mare colaborare cu acesta. O altă ironie a autoservirii pe care nu am pus-o aici este că necesită multă standardizare pentru a sprijini autoservirea. Este cam așa, gândește-te să conduci pe un drum, nu? Există o mulțime de reguli pe care trebuie să le respectăm. Toata lumea-
Vocare automată: Înregistrarea conferinței s-a oprit.
Eric Kavanagh: Nu vă faceți griji pentru asta. Aceasta este doar backup-ul. Continuă.
Wayne Eckerson: O.K. Deci, IT-ul este într-adevăr grupul care trebuie să alcătuiască aceste standarde. Și odată ce aceste standarde sunt în vigoare și acceptate și adoptate, hei, atunci putem face autoservire până când luna va ieși. Diapozitivul următor.
Eric Kavanagh: Cred că ne-am întors la Josh.
Josh Howard: Așa, da, și sunt de acord cu multe din asta, Wayne, că spuneai că este. Dar este că, dacă doriți să obțineți mai multă valoare din date, din nou, trebuie să ieșim din afacerea de a controla totul și de a intra în activitatea de activare. Deci, aceasta înseamnă abilitarea utilizatorilor cu propriile lor instrumente de analiză și nu doar IT. Aceasta nu înseamnă că trebuie să le oferiți cheile regatului. Puteți face acest lucru cu acele balustrade existente. Puneți în exploatare sistemele existente, folosiți instrumentele de autorizare, Active Directory, permisiunile dvs., iar acest lucru vă va asigura că cineva nu oferă date cuiva pe care nu ar trebui. Așadar, făcând toate aceste lucruri, împuterniciți analiștii să ofere o valoare mai mare și să o facă într-un mod guvernat.
Diapozitivul următor. Dar realitatea este că IT-ul nu va putea niciodată să țină pasul cu diversitatea diferitelor moduri în care un analist vrea să vadă datele, să le manipuleze. Și deci, nu numai asta, dar nu aveți timp să țineți pasul cu aceste solicitări. Sistemele moștenite, procesele de cascadă. Dacă te uiți doar la un proces ETL pentru adăugarea unui tabel, în unele cazuri, poate dura câteva săptămâni, dacă nu chiar luni. Și deci, doriți să puteți ține pasul cu acea schimbare de afaceri.
Dacă doriți, de fapt, să creați o cultură a analizelor, trebuie să le permiteți utilizatorilor să facă asta. Apoi, după ce faci asta, beneficiile pot fi cu adevărat uimitoare. Știi, când am început să vorbim despre cinci sau zece ani în urmă, despre proiecte de business intelligence, vreau să spun că a fost adesea citat 70–80 la sută din toate proiectele BI vor eșua. Și asta nu mai este cazul. Atunci când armați utilizatorii de afaceri cu instrumentele potrivite, vedem rezultate extraordinare și o valoare imensă, și acesta este motivul pentru care instrumentele de autoservire se răspândesc ca focul natural printr-o organizație. Acest lucru se datorează succesului pe care îl vedem.
Și am un caz de utilizare despre care voi vorbi și aici într-un minut, dar, știți, avem literalmente zeci de mii de utilizatori care fac analize și scară de autoservire. Și acești utilizatori oferă informații mai rapid, creează produse noi și reacționează mult mai repede la schimbarea condițiilor de afaceri pentru a rămâne în fața concurenței.
Știi, cel de-al doilea lucru este că, de asemenea, ei cheltuiesc mai puțin timp pregătind date și mai mult timp pentru a face analiza. Este doar o altă componentă în acest sens și am primit un exemplu aici de la CNA, unde aveau o serie de analiști care adoptau abordări consumatoare de timp, care durau săptămâni sau luni și acum îi scuteau pe minute. Nu este exagerat. Avem literalmente multe dintre aceste exemple de clienți care fac acest lucru, iar acesta este cu adevărat un scenariu de câștig. Analiștii sunt fericiți că nu trebuie să știe că ajung la datele lor mai repede. Este fericit pentru că, știți, se pot concentra pe inițiativele lor strategice fără să vă preocupați de guvernare, iar în cele din urmă echipele executive sunt mulțumite, deoarece în sfârșit au echipele de afaceri și IT care colaborează pentru a crea acea cultură analitică. Inapoi la tine.
Eric Kavanagh: În regulă. Am avut un alt sondaj, deci ar trebui să poți vedea rezultatele în public. Ar trebui să vedem asta deja în panoul dvs. de votare, dar întrebarea a fost: „A primit organizația dvs. promisiunea de a face autoservire?” Pot să vă spun că respondenții au un răsunet „Nu”.
Cred că asta vorbește despre locul în care ne aflăm în industrie, dar cred că ați făcut câteva puncte foarte bune acolo, Josh, și anume faptul că activarea autoservirii, deși cu anumite standarde precum discuta Wayne, face de fapt. vă permite să construiți în guvernare. Acesta este culoarul de gardă despre care am vorbit, nu? Politica de guvernanță poate fi introdusă în trepte în sistemul de livrare și atunci când atingeți efectiv guvernanța, în timp ce împuterniciți analistilor să fie autoservit. Este corect, Josh?
Josh Howard: Da, este exact corect.
Eric Kavanagh: Da, deci respondenții ...
Wayne Eckerson: Deci, Eric, rezultatele sunt interesante, știi. Aș spune că cauza acestora este că este încă controlată, utilizatorii nu primesc autoservire și nu obțin ceea ce își doresc atunci când au nevoie, sau, știți, au autoservire subregimentată. Și ambele sunt rele. Așadar, este greu să lovești acul cu autoservirea, să ai un mediu guvernat care să ofere utilizatorilor toate informațiile de care au nevoie și funcționalitatea de care au nevoie pentru a obține informațiile de care au nevoie și pentru a acționa. Este greu, greu, dar, știi ...
Wayne Eckerson: - Acum vă confruntați cu instrumente precum Alteryx, instrumente foarte puternice, foarte puternice. Deci, avem capacitatea acum că putem ...
Eric Kavanagh: Și aveți mai multe motive pentru care înțelegerea dvs. brută cu Sonic a trecut puțin, așa că aveți grijă la sunetul de bază. Sunt puțin surprins și cred că aceasta este probabil o veste bună pentru Alteryx, deoarece au o soluție care să permită autoservirea. Deoarece în modul vechi de a face lucrurile cu o mulțime de instrumente diferite, de exemplu, cu multe puncte de integrare, oamenii se confruntă cu un fel, încearcă doar să țină pasul cu status quo-ul și cred că aceasta este una dintre adevăratele provocări.
Unul dintre clienții noștri a avut un comentariu în urmă cu câteva săptămâni, care îmi sună în urechi, de când a făcut referire la „tirania urgenței” și la modul în care aceasta tinde să domine mai multe organizații și să prevină schimbarea. Ești mereu urgent, te întorci mereu doar încercând să faci lucrurile care deja trebuie făcute. Și, practic, te împiedică să faci lucruri noi.
La un moment dat trebuie să opriți muzica, să recunoașteți că un scaun va pleca, dar restul scaunelor trebuie să se așeze la masă și să înceapă să colaboreze până când lucrăm împreună. Dar este felul în care văd toată această imagine. Deci, da, răspunsurile au fost de obicei 23 din 43 au spus: „Nu”, 6 din 43 de persoane au spus: „Da”, iar 6 din 43 de oameni au spus: „Nu sunt sigur”, dar 38 de persoane sau nu au răspuns. Dar este destul de răsunător, „Nu”. Cu asta, vreau să intru într-un studiu de caz.
Îți voi înmâna, Josh. Ia-o de aici.
Josh Howard: Da, și așa am vorbit mai devreme, știți, despre această colaborare între afaceri și IT. Chiar simt că am văzut unele schimbări destul de mari și tot mai multe organizații se mișcă în această direcție, permițând autoservirea și văzând acele rezultate despre care vorbeam. Iar Ford este un excelent exemplu în acest sens. Ford, desigur, a folosit date și analize de zeci de ani, dar, ca multe organizații, s-a făcut cu adevărat doar în buzunarele organizației. Coerența și coordonarea nu erau prea puțin supravegheate și, știi, aveau și practici de guvernare a datelor care erau incoerente.
Și astfel au avut o problemă uriașă; aveau peste 4.600 de surse de date și, așadar, îți poți imagina provocarea de a face acest lucru la dimensiunea unei companii precum Ford. Și, deci, ceea ce au făcut au fost, revenind în urmă cu doar doi ani, au format Unitatea globală de date și analize, care este un centru centralizat de excelență, format din echipe formate din, știți, lucrători de date, deci anali de date, date oameni de știință de acest fel.
Vă puteți gândi la acest COE la fel ca un departament de resurse umane sau un departament de finanțe care servește întreaga organizație. Exact asta a fost creată această nouă echipă și astfel au putut să identifice și să meargă după propriile provocări cu prioritate înaltă și să lucreze cu diferite unități de afaceri care abordează, știți, diferite probleme. Dar întreaga idee a fost aceea că doreau să țintească și să schimbe acea conversație pentru a se concentra pe provocarea de afaceri în sine, corect și pentru a satisface aceste nevoi de afaceri. Și, știți, au început cu un analist de date pentru a începe cu câțiva ani în urmă, și o licență Alteryx și o combinație între Tableau și QlikView.
Acum, au trimis Alteryx la peste 1.200 de oameni de știință în ultimii doi ani și angajează mai multe. Și deci, a fost cu adevărat uimitor să se vadă că acestea au loc în cadrul organizației lor și utilizarea cazurilor pe care le rezolvă sunt de necrezut. Ei folosesc Alteryx pentru a rezolva problemele de linie de fabricație până la cursele lor NASCAR, așa că este într-adevăr fascinant să vezi unele dintre rezultatele pe care le conduc. Și, știți, ceea ce este interesant, știți, unele dintre aceste cazuri de utilizare, cazurile de utilizare unică economisesc zeci de milioane de dolari, deci este foarte ușor de justificat pentru ei. Și acesta este doar un caz de utilizare, iar acum este folosit literalmente în sute de cazuri diferite de afaceri și în acei 1.200 de analiști și oameni de știință de date. Deci, rezultate fenomenale și suntem foarte mulțumiți de parteneriatul pe care îl avem cu Ford.
Wayne Eckerson: Bine, acesta este diapozitivul meu. Așadar, știi, predau o clasă pe analitice de autoservire, iar acesta este un fel de rezumat, un rezumat la nivel foarte înalt, al soluțiilor pe care le aduc unui tabel pentru public. Și voi încerca să explic asta destul de repede. Știi, eu văd autoservire, bine, nu există unul singur. Toată lumea are o definiție diferită a autoservirii în cadrul unei organizații, deci ceea ce este self-service pentru un CEO nu este cu siguranță autoservire pentru un om de știință de date. Dar, în general, există două clase de utilizatori. Prima clasă, știți, mai mulți utilizatori casual, manageri executivi, lucrători de prim rang se află în albastru de sus în jos.
Și, știți, eu le numesc „consumatori de date” sau „exploratori de date” și sunt destul de mult gânditori la ieșire, știți, rapoarte și tablouri de bord, sper ca interactivi că oamenii au creat pentru ei, IT sau colegii lor și consumatori. asa cum este. Exploratorii tind să deschidă aceste lucruri și să le editeze în loc, dar nu vor neapărat să înceapă cu o foaie de hârtie goală. În niciun caz nu li se plătește acest lucru. Nu sunt plătiți neapărat analiștii. Asta fac oamenii din lumea de jos în sus, oamenii de știință de date și analiștii de date, care, în plus, analiștii de date lucrează cu foi de calcul, acces la baze de date. Și oamenii de știință ai datelor au mai multă legătură cu bancurile de lucru pentru mine. Multe dintre instrumentele de autoservire care au ieșit au împuternicit cu adevărat acest echipaj de jos în sus. Va fi mult mai productiv decât ar fi putut face până acum. Ei nu pot doar, știți, să își facă propriile rapoarte și tablouri de bord, de asemenea, pot merge să obțină propriile date, să le amestece, să le asorteze și așa mai departe. Am văzut de fapt acest triumvirat de instrumente ieșind și importând lumea de jos în sus. Cataloagele de date, astfel încât să poată găsi datele fie instrumente de preparare, încât să le poată asorta, cât și instrumente de vizualizare a datelor, astfel încât să poată analiza, vizualiza și partaja. Cred că vom vedea că setul de instrumente devine unul, și cred că de fapt Alteryx este doar pe cale de a face acest lucru.
Așa că numesc această lume de jos în sus „autoservire reală”, în timp ce lumea de sus în jos o numesc mai mult „serviciu de argint”, deoarece oferim informații date pe un platou de argint. A fost preambalat într-o oarecare măsură. Încă este interactiv, încă editabil, dar cineva trebuia să se gândească la cine sunt oamenii care urmau să consume acest lucru și să-i adapteze pentru a răspunde nevoilor lor specifice. Puteți vedea în lumea de sus în jos pe care o aveți, știți, grupurile centralizate cu sarcini mai grele, comitetul de guvernare a datelor, care, știți, își pune site-urile și rapoartele de date. Și echipa de depozitare a datelor care încearcă să integreze date pentru luarea deciziilor. Acesta este un proces mai tradițional de guvernare centralizată orientat de sus în jos. Întrucât în lumea de jos în sus, care seamănă mai mult cu 10%, 20% din organizație, primesc guvernarea de la nivelul de bază prin deschiderea seturilor de date, privindu-le, comentându-le, etichetând aceste seturi de date - practic construirea mediei partajate a datelor de la început. Obțineți cataloage și piețe de date, iar o organizație are nevoie de ambele lumi. De fapt, se hrănesc reciproc, foarte sinergic, sunt două fețe ale aceleiași monede. Dacă nu aveți analiști în fiecare departament, operațiile eșuează, marketingul, finanțele. Îți lipsește tot felul de informații necesare pentru a conduce afacerea, deoarece acestea generează răspunsuri la întrebări la care oamenii nu ar fi putut afla ce au fost cu o zi înainte. Și, cu siguranță, IT-ul sau dezvoltatorii nu au putut construi acele rapoarte sau tablouri de bord. Deci, sunt un fel de a justifica următorul val al cerințelor și următorul val de informații care ar trebui să fie ambalate și introduse în lumea de sus în jos.
Acum problema este că lumea de jos în sus publică rapoarte către lumea de sus în jos care nu au fost certificate sau guvernate și primiți rapoarte contradictorii, duplicate și lucruri de genul acesta. Așadar, în lumea mea ajută să ai o poartă de guvernare a datelor între aceste două lumi și asta este în regulă, dacă un analist de date a început să creeze și să creeze o informație nouă și să creeze un raport. Oamenilor le place, și apoi, știți, vor să continue să publice acel raport și să-l împărtășească, poate mai pe larg întreaga întreprindere, trebuie să fie revizuit de guvernarea datelor și, sper, foarte repede, pentru a se asigura că se conformează standarde. Este posibil să fie nevoie să fie scris într-o platformă standard, este posibil să fie adăugate date noi în depozitul standard de întreprindere. Și ceea ce vedem acum este că instrumentele precum Alteryx încorporează efectiv fluxurile de lucru necesare pentru a sprijini acest proces de promovare, în cazul în care promovăm într-un raport care a devenit popular pentru a obține un filigran sau o scară ca un raport certificat de întreprindere sau un set de date . Deci, aceasta este o parte din starea de guvernare a datelor cântărite pe scurt ca proces de revizuire. Ar putea exista un transfer de producție cu echipele de dezvoltare și s-ar putea să existe permisiuni și guvernare construite în instrumentele BI, instrumentele analitice sau fluxurile de lucru. Diapozitivul următor.
Eric Kavanagh: Bine, cred că ne-am întors la Josh despre asta.
Josh Howard: Da, și așa, știți, când ați vorbit despre trecerea de la o serie de aceste instrumente diferite și ceea ce am găsit la propriu, știți, cercetarea este că majoritatea analiștilor folosesc 10 până la 12 instrumente diferite pentru a să-și facă treaba de analiză. Și, știți, s-ar putea să folosească o soluție de catalogare a datelor pentru a găsi datele, pot utiliza o soluție de preparare a datelor, pot utiliza un instrument de vizualizare a datelor, ceva pentru analize avansate, analize predictive și instrumente de știință a datelor pentru implementare și gestionând asta. Și credem cu adevărat că acest lucru ar trebui servit printr-o singură platformă și credem că acolo este locul industriei. Și uite așa, majoritatea oamenilor știu despre toate trucurile cu privire la pregătirea datelor și capabilitățile de amestec și integrarea strânsă a acesteia cu instrumente precum Tableau și Power BI.
Dar, știți, suntem mult mai mult decât doar un instrument de pregătire a datelor. Suntem cu adevărat o platformă end-to-end pentru acești analiști și oameni de știință ai datelor cetățenilor, oferind capacitatea de a descoperi aceste date, de a le pregăti, de a le amesteca, de a le analiza și de a le face într-un mod repetabil și un flux de lucru repetabil. Și apoi implementați și partajați acele active la scară, și deci este cu adevărat despre ce este Alteryx. Și avem o comunitate uimitoare pe care am sprijinit-o, care este, știți, mai mult decât doar comunitatea dvs. tipică. Are zone de pregătire cu autoservire, are forumuri și bune practici și avem într-adevăr o comunitate evanghelică de utilizatori acolo care se sprijină reciproc. Și lucrul cel mare este că adoptați instrumente precum Alteryx, aceste tipuri de comunități reduc într-adevăr curba de învățare, astfel încât puteți să vă grăbiți mai repede la aceste seturi de instrumente noi. Chiar dacă sunt cu adevărat ușor de utilizat, nu necesită multă codificare și sunt ușor de utilizat și de parcurs mai rapid, dar faptul că comunitatea respectivă poate reduce curba de învățare este de neprețuit.
Și deci modul în care l-am defalcat este în patru domenii. În primul rând, este cu adevărat în jurul valorii de descoperire și partajare, așa că, înainte de a putea pregăti și amesteca datele, trebuie să le puteți găsi. Și acesta este motivul pentru care prima parte a platformei noastre este acea componentă de descoperire și partajare pe care o folosim pentru a capta cunoștințele tribale ale organizației dvs. Prin urmare, aceasta este practic o soluție de catalogare a datelor care este folosită pentru a partaja seturi de date curate și guvernate. Permite utilizatorilor să găsească datele pe care le caută în funcția de căutare ușoară de utilizat precum Google și oferă, de asemenea, funcții sociale pentru colaborarea la seturile de date și chiar vă permite să descoperiți linia de date a activelor, să le certificați activele și filigranarea lor. Și acest lucru este cu adevărat important pentru analizele de autoservire, deoarece unul dintre ei este că majoritatea oamenilor petrec prea mult timp încercând să găsească datele - nu știu încotro să o găsească. Și atunci dacă găsesc un raport, știți, de unde știu că este certificat, este de încredere? Așadar, când ai vorbit despre asta, având o poartă de guvernare a datelor, văd într-adevăr instrumente precum Alteryx devenind acea poartă în care, atunci când îți faci căutarea, poți vedea automat și vizual cine deține acele date, care este linia acestor date, cum este a fost creată, dacă a fost certificată și cum să obțineți acces la ea și dacă nu aveți acces la ea, puteți utiliza funcțiile de chat pentru a solicita acest acces. Este o persoană specială și, de aceea, aceasta este într-adevăr o modalitate bună de a produce o mulțime de aceste elemente. Diapozitivul următor.
Următoarea piesă este aceste preparate și amestecuri, din nou, pentru care suntem bine cunoscuți și, astfel, considerăm cu adevărat prepararea și amestecul ca rampa pentru analize mai avansate. Fără a scrie SQL sau orice tip de cod, puteți să accesați toate datele dvs. diferite, să le întrebați - știți, indiferent dacă este vorba despre date structurate, date nestructurate, date cloud - și puteți integra cu ușurință toate cele din memorie, modelați-le, curățați-le , profilează-l, pentru a-ți pregăti setul de date pentru analiză. Puteți, de asemenea, să-l îmbogățiți cu seturi de date ale terților. Deci, avem parteneriate foarte bune cu companii precum TomTom dacă vă interesează analiza timpului de conducere, realizând analize spațiale. De asemenea, lucrăm foarte strâns cu Experian pentru datele de uz casnic sau pentru datele de afaceri. Așadar, dintr-o dată, nu numai că puteți lua datele pe care le-ați obținut de la premisă sau poate în cloud, puteți să le îmbogățiți și cu aceste surse terțe și să faceți cu adevărat o analiză fascinantă. Diapozitivul următor.
A treia piesă este această componentă de analiză și model. Așa că am menționat că Alteryx nu conține cod. Ei bine, este, de asemenea, prietenos cu codul. Și deci, oferim mai mult de 60 de instrumente de analiză predictivă diferite, astfel încât, atunci când sunteți gata să efectuați analize mai avansate, puteți utiliza instrumente bazate pe R și Python și Spark fără codificare sau puteți folosi și crea efectiv propria personalitate pachete. Așadar, dacă ai o echipă de știință a datelor care scrie R și Python sau Scala sau orice altceva, poți folosi codul respectiv, să-ți creezi pachetele proprii și să poți beneficia de acest instrument chiar și în instrument. Și din nou, acesta este locul în care cred că valoarea reală a analiticilor de autoservire este și chiar acolo unde vrem să contribuim la transformarea industriei din, știți, analiști tradiționali de date și lucrători de date în aceștia, știți, oamenii de știință ai datelor cetățenilor și efectuarea științei datelor lucrează cu instrumente cu adevărat ușor de utilizat. Slide.
În regulă, în cele din urmă, am obținut ultimele câteva comutatoare, acea ultimă milă de analiză avansată. Așadar, dacă vă aflați în punctul în care efectuați activități de știință a datelor și vă construiți modelele, următoarea provocare cu care vă confruntați este „Păi, cum pot face aceste modele în producție? Cum le gestionez? Cum le mențin la curent? ”Și aici vine capacitatea noastră de implementare. Și așa, potrivit cercetărilor noastre efectuate de clienții cu care am vorbit, mai puțin de 50 la sută dintre modele o fac în producție. . Așa că ați angajat acești oameni de știință de date pentru a construi toate aceste modele, dar nu l-au făcut niciodată în producție. Și, astfel, am creat o soluție care vă va ajuta să vă construiți modelele și apoi să le implementați în timp real folosind API-uri RESTful.
Și astfel puteți obține acele modele și le puteți trimite direct în aplicații web și aplicații mobile mai rapid și mai ușor, deoarece metodele tradiționale pur și simplu nu funcționează. Este un proces lung și întocmit. Puteți dura oriunde între 12 și 20 de săptămâni pentru a implementa un model și costă adesea mai mult de 250.000 USD. Și atunci trebuie să vă faceți griji cu privire la modul în care le țineți actualizate. Din nou, căutăm modalități de automatizare a întregului proces și de a face o mulțime de pași intermediari. Și așa, fără a arunca cu adevărat codul, deoarece procesul tradițional al ceea ce se întâmplă acum este că ai un om de știință de date care își construiește modelele și le implementează și le aruncă peste gard unui dezvoltator web care trebuie să luați tot codul R și Python, rescrieți-l într-un fel de aplicație web sau aplicație mobilă și, din nou, este nevoie de prea mult timp.
Și deci, nu mai există cod de aruncare peste gard pe care îl poate face altcineva. Am automatizat acest proces și avem o modalitate de a-l gestiona la scară. Și deci, acestea sunt într-adevăr cele patru domenii pe care le analizăm când vine vorba de platforma self-service end-to-end pentru analiza datelor. Și, așa, știți, descoperind și împărtășind datele cu ușurință, pregătind-o și amestecând-o, făcând analizele avansate și apoi aveți o modalitate de a o implementa și de a le gestiona la scară. Dați-i drumul. Așadar, cu Alteryx, puteți, să știți, să vorbiți despre guvernanța analitică și să puteți debloca datele într-un mod sigur și vă oferă atât modalități fără cod, cât și codabile pentru a face toată analiza dvs., deci dacă Aveți analiști de date care poate să nu cunoască semantica, știți, limbi SQL pentru a interoga o bază de date, puteți utiliza un instrument drag-and-drop care atrage toate aceste date în memorie pentru a face analiza lor.
Apoi, în același punct, dacă aveți oameni de știință de date care folosesc R și Python, pot utiliza în continuare un instrument precum Alteryx într-un mod prietenos cu codul - iar rezultatele pe care le-am văzut cu clienții noștri sunt extraordinare, deoarece suntem capabil să furnizeze acele fluxuri de lucru repetabile pe care le poți lua, sarcini care țin, știi, săptămâni sau luni și, literalmente, să le reduci la minute, fără exagerare. Avem o serie de studii de caz pe site-ul nostru web, unde puteți afla mai multe despre asta și unele economii de timp pe care le vedem. Dar, știi, în sfârșit, va lucra cu organizația ta IT, deoarece este scalabil și va descompune acele silozuri despre care am vorbit și o va face într-un mod guvernat. Și asta este cu adevărat despre ce este vorba de platforma end-to-end Alteryx și de ce suntem diferiți.
Eric Kavanagh: În regulă. Toate sunt lucruri bune. Trebuie să spun, Wayne, cred că sunteți într-adevăr ceva cu această poartă de guvernare a datelor este, cred, cum ați descris-o. Pentru că acum suntem într-o lume cu adevărat interesantă, în care depozitele de date, care au fost sursa de încredere de patru decenii acum, nu suntem în măsură să ținem pasul cu vremurile și să fim la curent cu toate sursele de date și varietățile de date diferite. Este un sistem destul de rigid, în care un depozit de date tinde să fie, și, prin urmare, ceea ce văd că Alteryx livrează aici este într-adevăr ceea ce ați putea numi următoarea fază în maturitatea analitică, deoarece vă permit să utilizați toate aceste surse diferite, dar pentru că au această zonă marțială cu politici de guvernare a datelor puse la punct, acum obțineți într-adevăr cele mai bune din ambele lumi în care puteți avea multe seturi de date diferite, dar aveți guvernanță și puteți utiliza, de asemenea, tot felul de informații și servicii de tot felul de analiști diferiți obțineți perspective diferite despre ceea ce se întâmplă în lumea afacerilor. Dar consider că este un pas destul de semnificativ în evoluția analitice pentru întreprindere, dar ce credeți?
Wayne Eckerson: Nu, absolut. Depozitele de date, depozitele unei singure versiuni a adevărului așa cum erau și cred că doar au ignorat, știți, dinamica organizațională și rolurile pe care oamenii le joacă. Și văd aceste două lumi ale BI sau analitice, așa cum le numești.Și în majoritatea companiilor, aceștia merg în direcții opuse și nu vorbesc între ei, nu au încredere unul în celălalt, dar într-adevăr sunt foarte sinergici și trebuie doar să îi determinăm să se recunoască reciproc. și fel de muncă împreună. Și instrumente precum Alteryx care încorporează guvernanța prin capacitatea de catalogare a datelor, în care stewardii pot gestiona setul de date și le pot certifica și filigrana, ceea ce am vorbit acum de câțiva ani în clasele mele. Foarte puține companii au făcut-o, dar are atâta tracțiune și acum aud că este peste tot.
Și uite, modalitatea de a îmbina aceste două lumi împreună pentru că, știți, aveți tortul dvs. și îl mâncați și voi. Puteți lăsa utilizatorii de alimentare să facă ceea ce trebuie să facă. Descoperiți noile informații despre cerere și, apoi, știți, dar îl împiedicați să nu vă controlați. Îl împiedici să creeze Turnul Babel cu anumite standarde care necesită o anumită guvernare. Și obiectivul este într-adevăr crearea unei culturi de guvernare în care oamenii vor să treacă prin procesul de guvernare. Ei doresc ca rapoartele / seturile de date să fie revizuite, astfel încât să fie consumate mai pe larg. Acesta este obiectivul și acesta este într-adevăr noul rol IT în această lume nouă. Spun întotdeauna rolul lor este de a facilita, nu a dicta. Și aceasta este o schimbare importantă pentru majoritatea profesioniștilor din IT care au fost obișnuiți să fie într-un serviciu comun care a făcut totul pentru afacere. Acum, afacerea se descurcă singură, iar IT-ul trebuie doar să fie oamenii, după cum a spus Josh, care să pună aceste garduri.
Eric Kavanagh: Da, cred că barele de protecție sunt esențiale pentru că permit jocul liber, dacă veți dori, al analiștilor să facă lucruri diferite, dar să nu se desprindă. Și dacă înțeleg ...
Wayne Eckerson: Exact.
Eric Kavanagh: - corect, Josh ...
Josh Howard: Exact.
Eric Kavanagh: Da, ai vorbit despre cum, de fapt, urmăream Alteryx acum de când înainte se numea Alteryx cu mulți ani în urmă - cred că se numea SRC sau ceva similar pe acele linii - și un Wal-Mart a fost primul client. Și unul dintre lucrurile cu adevărat mișto despre care v-ați vorbit înapoi când a fost capacitatea de a înțelege cu adevărat procesele de afaceri și fluxurile de lucru. Și dacă aveți această înțelegere puternică a fluxului de lucru și a proceselor de afaceri, atunci puteți face o serie de lucruri diferite. În primul rând, puteți să livrați o interfață de utilizator mult perfecționată dacă nu blocați opțiunile disponibile utilizatorului cu informații străine. Doi, puteți, de asemenea, să eficientizați procesele pentru a înțelege mai bine unde există puncte de sufocare sau puncte de control. Și cred că probabil este o parte a magiei de ce Alteryx a reușit să ofere acest mediu de tip guvernamental, dar ușor de utilizat, care permite tot felul de seturi de informații diferite și cazuri de utilizare analitică. Ați fi de acord cu asta?
Josh Howard: Da, vreau să spun că este, știi, aș face, Eric, și multe dintre acestea sunt doar punerea acestor tipuri de instrumente în mâinile utilizatorilor de afaceri și le oferă un mod de a-și face munca într-un mod favorabil afacerilor, care este ușor de făcut folosiți și este prietenos. Adică, dacă vă gândiți la ceva de genul guvernanței de date, am vorbit despre guvernanța datelor timp de două decenii și, ca stocare IP, am încercat să împingem acest lucru către business și pur și simplu nu se adoptă niciodată, nu ajunge niciodată orice fel de tracțiune, pentru că nu este construit pentru utilizatorii de afaceri, nu? Este ghidat, condus de IT și funcționează pentru IT, dar nu funcționează pentru acei utilizatori de afaceri. Și deci, dorim să luăm aceleași metodologii, dar să le aplicăm pe un set de instrumente care să permită întreprinderile și aceasta este abordarea noastră, știți, cu soluția de catalogare a datelor și gestionarea metadatelor.
Știi, când vorbesc cu un utilizator de afaceri, nu vorbesc niciodată despre un strat de date semantice și despre cum ajutăm să gestionăm, știți, metadatele. Dar, știi, pe dos, asta este în esență ceea ce face, acele tipuri de lucruri au fost în IT de mult timp, dar pentru utilizatorul de afaceri, totul este despre cum să găsești date mai repede, cum să îți faci treaba mai rapid și oferind informațiile respective într-o interfață ușor de utilizat pe care sunt obișnuiți să o utilizeze, la fel ca în viața consumatorului lor, nu? Ei doresc o interfață de căutare asemănătoare cu Google, își doresc un element de colaborare socială în care să poată face rețea cu alți utilizatori din organizația respectivă pentru a descompune acele silozuri de date și pentru a capta aceste cunoștințe tribale. Și deci, luăm doar o abordare diferită a modului în care lucrăm cu afacerea, dar o facem într-un mod care să fie și IT-friendly.
Eric Kavanagh: Da, și am primit o întrebare grozavă ...
Wayne Eckerson: Știi și celălalt lucru ... - Josh, care m-a lovit în prezentarea ta a fost, acum suntem în epoca platformelor. Cred că am trecut de vârsta instrumentelor și este în regulă, dar platformele, nu? Și uite așa, am acoperit BI-ul de 20 de ani, și în spațiul BI, am trecut de la instrumente la platforme analitice unde, știți, un produs oferă în esență fiecare mod de analiză pentru fiecare tip de utilizator. , dreapta? De la rapoarte până la predicție asupra unei arhitecturi și autoserviri comune. De asemenea, vedem același lucru și pe partea de asamblare de date sau pe partea de integrare a datelor, unde cineva pune la cale aceste platforme care ingerează date, le adaugă, le cataloghează, le reparează, le transformă și le pun la dispoziția utilizatorilor pentru a le descărca și analiza. Și acum, ceea ce faceți voi, face următorul pas în mai multe moduri și îmbină aceste două platforme într-una, deci este o analiză combinată și o platformă de date, care, știți, are sens. Acesta este viitorul: convergența. Singurul lucru pe care nu-l văd în platforma dvs. este instrumentele sau capacitățile dvs. de raportare și tabloul de bord, dar este posibil să fie încorporat în modulul dvs. analitic.
Josh Howard: Da, facem foarte bine raportarea prin loturi. Avem o soluție foarte robustă acolo, dar ați atins un punct din jurul tablelor de bord și considerăm că este o oportunitate pentru a crește. În mod tradițional, am avut întotdeauna parteneriate foarte bune cu Tableau, Power BI și Qlik, dar vom continua să facem acest lucru. Dar ceea ce găsim este că analiștii noștri, clienții noștri, nu vor să aștepte „până la sfârșitul fluxului de lucru și acel ciclu pentru a le vedea rezultatele, bine? Ei doresc să vadă rezultatele în timp ce lucrează în timp real, și aceasta este într-adevăr direcția pe care o mergem și știm ce etichetăm ca vizualizări inline, astfel încât să vedeți datele dvs. în timp ce lucrați, și puteți să o iterați și să vedeți că, în timp real, mai degrabă decât să așteptați „până la sfârșit și să-l publicați pe un instrument de vizualizare sau pe un tablou de bord pentru a vedea aceste rezultate. Și deci, elimină doar nevoia de echilibrare înainte și înapoi pentru a vă oferi cunoștințele.
Wayne Eckerson: Da, bine, asta are mult sens. Și voi sunteți cunoscuți acum pentru ușurința în utilizare. Știi, folosești compania Tableau în creșterea faimei și averii. Sunteți chiar acolo cu ei și cine ar fi mai bine să preia conducerea în acest spațiu de platformă convergent, deoarece v-ați pus la punct atât în analiză, cât și în gestionarea datelor. Așadar, facem teste beta pentru a vedea cum plecați voi în următorii doi ani.
Josh Howard: Da, și știți, cred că este interesant și mă bucur că fac parte din acest spațiu, și a fost într-adevăr interesant să văd, să vă uitați, să știți, spațiul de integrare a datelor, spațiul de informații de afaceri , și spațiul analitic avansat și văd cu adevărat cele convergente. Și, știi, cred că platforme precum Alteryx vor ajuta cu adevărat o mulțime de acei utilizatori de afaceri să exceleze și să le permită acelor utilizatori să aibă acces la datele lor și să facă acea analiză, știi, și să ajungă la aceste informații mai repede și mai ușor.
Eric Kavanagh: Da. Toate aici, și sunt de acord cu tine, Wayne, că modul în care acesta are sens, și cred că, da, este o întrebare de la un membru al audienței pe care o voi prezenta aici. Este foarte germană la conversație. Este vorba despre DataOp. Pentru aceia dintre voi care nu sunt familiarizați cu termenul -
Josh Howard: Diapozitivul următor.
Eric Kavanagh: - în ultimele nouă luni au fost foarte puternice. A început cu unul sau doi furnizori, apoi trei și patru, apoi cinci și șase, iar acum mulți oameni vorbesc despre DataOp. Aceasta este practic partea de gestionare a datelor din DevOp. Așadar, ceea ce vedem este foarte mult să încercăm să înțelegem ce instrumente diferite și ce tehnologii diferite ating datele, pe măsură ce se deplasează prin ciclul său de viață și cum afectează acest aspect al analizei tale. Și mi se pare că Alteryx rezolvă de fapt problema DataOps prin concentrarea pe această abordare a platformei înainte ca DataOp să devină chiar un termen. Dar voi arunca asta peste tine, Josh, mai întâi și apoi pe tine, Wayne, pentru comentarii. Josh, ce crezi?
Josh Howard: Da, cred că este un spațiu în evoluție. Știți, încercăm să fim agnostici de date și, astfel, să putem accesa date - fie că se află în firewallul dvs., în cloud, date nestructurate, date structurate - deci pentru că știm că aceasta va continua să se schimbe, știți, și sunt sigur că Wayne ar fi de acord cu asta, la fel și tu, Eric. Dacă vă întoarceți, știți 10, 15 ani în acest spațiu, adică, a fost doar o mână de baze de date. Acum avem peste 400 de tipuri de baze de date diferite. Și deci, nu vom ține pasul cu asta niciodată. Și astfel, întotdeauna va fi ceva nou și strălucitor pentru o organizație să o adopte. Și deci, dorim doar să fim agnostici și să folosim tehnologia noastră deschisă și API-urile pentru a ne putea integra perfect cu orice aveți deja în organizație. Și, de asemenea, vedeți cea de-a doua piesă pentru că din partea DataOp este într-adevăr, din ce în ce mai multe sarcini de lucru fiind împinse către cloud, iar noile tehnologii cloud și tehnologiile de învățare automată ne împing într-adevăr în această nouă paradigmă și chiar cred că este locul în care, Știi, DataOps va merge. Și vom vedea multe lucruri interesante în acel spațiu.
Wayne Eckerson: Da, cred că un alt termen pe care îl utilizăm pentru DataOps este „conducte de date” sau „lanțuri de furnizare de date” și vedem că apar multe companii, în special în lumea datelor mari. Puteți gestiona acea sarcină de lucru și să împiedicați ca lacurile de date să devină mlaștini de date. Da, și aș fi de acord că multe din acestea se mută și în cloud.
Eric Kavanagh: Ei bine, și știi, așa că Alteryx a făcut câteva achiziții. Nu știu dacă doriți să vorbiți despre asta în ultimul an sau doi, presupun, Josh, și a extins cu adevărat această platformă, în ceea ce privește ingerarea de date și în ceea ce privește unele dintre aceste lucruri semantice. Și acum aveți într-adevăr acest tip de soluție end-to-end care permite analiticii să îl guverneze. Nu știu pe nimeni altcineva care să fi abordat destul de mult această abordare și cred că a fost foarte inteligent în jumătatea ta. Dar vrei să vorbim despre asta un pic?
Josh Howard: Da, sigur. Și așa, a fost un an mare pentru Alteryx. Știți, am intrat în public la începutul acestui an și am făcut două achiziții cheie care ne ajută, știți, să terminăm platforma noastră. Și așa, primul, a fost cu adevărat acea piesă de catalogare a datelor. Din nou, știți, ceea ce găsim este ceea ce dorim să ajutăm acele organizații să guverneze aceste date. Și deci, am achiziționat de fapt o companie de guvernare a datelor numită Semanta și care a devenit soluția noastră de catalogare a datelor și ceea ce am construit în platforma de ansamblu. Pentru că, din nou, vedem că guvernarea este o componentă cheie pentru autoservire și pentru a permite autoservirea. Și, din nou, asta ne-a oferit toate, știi, gestionarea metadatelor, capabilitățile de catalogare a datelor. Și ceea ce am făcut este că am creat o interfață pentru a fi ușor de utilizat și foarte prietenos, integrat cu platforma noastră generală.
A doua pe care am realizat-o a fost o companie de știință a datelor cu sediul în Brooklyn, New York, și aceasta a fost realizată pentru a ne dezvolta capacitățile noastre de învățare automată, precum și piesa de management a modelului. Și deci, ceea ce am menționat anterior a fost că avem o mulțime de oameni de știință de date care folosesc platformele noastre și fac lucrări foarte importante în domeniul științei datelor. Cu toate acestea, a obține acele modele, până la ultimul kilometru, a fost foarte dificil. Și așa, am menționat, știți, cele 12-20 de săptămâni pe care le necesită adesea, cei 250.000 de dolari necesari pentru a construi unele dintre aceste modele. Și atunci, cum operaționalizați și mențineți toate aceste modele la zi? Cum învață acele modele? Și cum antrenați acele modele? Și deci, aceasta este o problemă mare, de asemenea, corect, capacitățile de implementare. Și astfel, aceste două tehnologii cu latura de știință a datelor și partea de guvernare a datelor au completat cu adevărat platforma noastră și ceea ce încercăm să facem, încercând să o aducem organizațiilor, pentru a rezolva această provocare.
Eric Kavanagh: Da, și mă bucur că ai aruncat asta acolo pentru că am avut o întrebare din partea publicului doar despre învățarea mașinii și AI. Și, Wayne, poate vă voi arunca asta rapid. Pentru mine, există atât de mult potențial pentru învățarea automată pentru a optimiza într-adevăr o mulțime de probleme diferite cu care ne-am confruntat de-a lungul anilor - lucruri precum calitatea datelor, de exemplu, lucruri precum congestii pe analiză și care ajută partea de descoperire a ecuatia, nu? Deoarece unii dintre acești algoritmi care continuă să învețe pot merge cu adevărat singuri și pot găsi unele lucruri interesante care ar putea fi descoperite pentru utilizator. Deoarece una dintre provocări, desigur, cu analiștii în general este aceea că fiecare analist aduce propriul set de prejudecăți, propria viziune asupra lumii. Acest lucru poate fi destul de dificil de schimbat uneori și, prin urmare, văd mult potențial pentru învățarea mașinii și AI în viitor. Tu ce crezi?
Wayne Eckerson: Nu, absolut și doar reguli de bază. Aceste lucruri împreună vor simplifica și mai mult aceste instrumente de autoservire, le vor face mai ușor de utilizat. Știi, așa cum ai spus, totul, de la formularea de recomandări pentru alte rapoarte, pentru seturi de date pentru a privi, până la adaptarea modelelor, știi, corelații calme în instrumentul de pregătire a datelor. Știi, am avut deja acest lucru, cum ar fi Tableau a inovat vizualizarea potrivită pentru setul de date pe care doriți să le afișați. Prin urmare, toate acestea fac aceste instrumente mult mai puternice, face autoservirea mult mai plauzibilă și îi ajută pe utilizatori să folosească datele pentru a genera informații și pentru a valoriza mai repede.
Eric Kavanagh: Da, și știi, în lumea software-ului pentru întreprinderi, în mod evident, există atât de multe lucruri interesante, dar linia de bază este că este întotdeauna nevoie de timp pentru a construi tehnologie. Deci, în mod evident, poți merge și să achiziționezi lucruri, așa cum are Alteryx. Dar când aveți experiență într-un spațiu, știți, există o expresie veche: Nu există niciun înlocuitor pentru experiență. Știi doar să faci lucrurile mai bine și cred că una dintre cheile succesului pe termen lung al Alteryx a fost faptul că Alteryx a fost într-adevăr pe întregul proces de utilizare a datelor terților cu mulți ani în urmă. Nu-mi amintesc exact cât timp, dar vreau să spun în urmă cu șase sau șapte ani, Alteryx s-a gătit deja în capacitatea de a ieși și de a prelua date de la companii precum companii de credit, de exemplu, sau date de geolocalizare sau orice număr din oricare sisteme de date terțe Și cred că acesta a fost începutul a ceea ce vedem acum maturizat în ceea ce privește ceea ce numim amestecarea datelor în aceste zile, pentru că nici atunci nu aveam acest termen.
Dar, Josh, o să vă mai arunc din nou. Și, eu, cred că este multă saturație și experiență care se încadrează în platforma Alteryx în jurul acelui concept de amestecare a datelor, care tocmai a fost mărit prin ingestie, învățare automată, catalogare de date, etc. Cred că de aceea vedem Alteryx unde se află astăzi. Tu ce crezi?
Josh Howard: Da, vreau să spun, necesitatea este mama tuturor invențiilor, nu? Și deci, știți, clienții noștri au fost, știți, noi, știm, inițial, făceam analize spațiale, și chiar așa am început, făceam analize spațiale. Și știi, luând date precum TomTom și făcând analize în timp de conducere, poți vedea, știi, încărcând aceste date cu date de acasă de la Experian. Deci, acolo am început cu adevărat, iar ceea ce am găsit a fost, știți, clienții noștri aveau nevoie de o platformă pentru amestecarea tuturor acestor date. Și nu ar fi fain dacă le-am acorda instrumentele pentru a face acest lucru. Și așa, acesta a fost cu adevărat impulsul Alteryx.
Și știi, ceea ce am descoperit este, de-a lungul anilor, este faptul că pregătirea datelor este într-adevăr primul pas în călătoria ta analitică. Deci, știți, este nevoie de 80 la sută din timpul unui om de știință de date, știți, făcând analize predictive și lucrări de știință a datelor este de fapt cheltuit pentru a efectua lucrări de pregătire a datelor, și mai puțin de 20 la sută efectiv fac analize și deci asta încercăm a depasi. Și deci, pregătirea datelor este acel prim pas în călătoria dvs. analitică. Deci, înainte de a începe să faceți orice fel de raportare, raportare avansată, analitică predictivă, până la analize cognitive, tot trebuie să accesați date, tot trebuie să o pregătiți și să o combinați și să o trageți împreună. Și asta rezolvăm cu această platformă. Și care le permite utilizatorilor să facă toate aceste lucruri atât într-un mod fără cod, cât și într-un mod prietenos cu codul.
Eric Kavanagh: Da, și eu iubesc și conceptul acesta: fără cod și codabil. Deoarece este adevărat că aveți o mulțime de jocuri de cod, care pot adăuga o valoare extraordinară, dar există o mulțime de utilizatori de afaceri care sunt sincer opriți prin cod. Sunt intimidați de ea și cine îi poate învinovăți? Deci, Wayne, cred că este și o caracteristică frumoasă, o abordare drăguță. Există coduri fără cod și prietenos, nu?
Wayne Eckerson: Oh, absolut. Da, în felul acesta veți obține tot mai mulți oameni în autoservire.
Eric Kavanagh: Da, și cred că autoservirea este următorul mare pas și îmi place foarte mult ceea ce am discutat astăzi, deci este despre modul în care gândești cu adevărat prin procesele tale, fluxurile de muncă, ciclurile de viață ale datelor și altele. Și punând aceste politici în platformă, în opinia voastră, Wayne, există câteva probleme în legătură cu standardizarea, pierdeți un pic de flexibilitate, dar odată ce oamenii înțeleg metodele nebuniei, faceți să păstrați într-adevăr procesul înainte, astfel încât -utilizatorii înțeleg că acum pot obține ceea ce își doresc. Nu trebuie să aștepte IT, și schimbă natura modului în care IT și oamenii de afaceri lucrează împreună, cred că într-un mod foarte pozitiv, deoarece acum IT-ul poate servi drept facilitator, nu trebuie să fie un agent de gardă pe tehnologie la fel de mult ca înainte. În mod ideal, nu există atât de mult sprijin, dacă aveți anumite standarde. Așadar, veți încheia o colaborare mai mare, deoarece acesta este întregul obiectiv, nu?
Deci pentru închiderea comentariilor de la primul Josh și apoi poate de la Wayne.
Josh Howard: Nu, vreau să spun, știi, sunt de acord cu tot ce ai spus. Știi, este important să oferim atât utilizatorilor IT, cât și utilizatorilor de afaceri instrumentele de care au nevoie pentru a avea succes.Deci, credem că IT-ul nu ar trebui să creeze rapoarte. Acest lucru ar trebui să fie lăsat utilizatorului de afaceri care are acel conținut al afacerii și datele pe care le utilizează, dar o face într-un mod guvernat și ceva care va funcționa și pentru IT.
Eric Kavanagh: Bine, închid comentarii de la Wayne.
Wayne Eckerson: Da, rolul IT s-a schimbat de la unul de a face totul la facilitarea autoservirii și a fi cu adevărat campionii culturii guvernării și a face ca utilizatorii să își dorească să guverneze propriile lor rezultate, în beneficiul lor și în beneficiul organizației. Adică, rolul IT este: îmi pare rău pentru IT, știi, pentru că uneori trebuie să intre și să-l construiască, divizii în antics de afaceri, cum ar fi legal și HR, de obicei, nu voi face nimic din asta. Și, cu siguranță, dacă doriți ceva care este o întreprindere multifuncțională, cine o va construi, dar IT? Dar, în general, da, IT-ul trebuie să se schimbe pentru a prospera în această lume a autoservirii. Ei trebuie să fie într-un rol mai susținător decât.
Josh Howard: Da, și cred că în următoarea evoluție cu centrele de excelență și unde aceste proiecte nu sunt conduse de IT sau de afaceri, ci mai degrabă de o organizație centralizată. Știți, începem să vedem creșterea funcționarului șef de date și aceste tipuri de proiecte se încadrează în acest domeniu în care ambele au perspectiva guvernanței, precum și perspectiva de afaceri. Cred că acesta este un scenariu optim pentru crearea acelei date și a culturii analitice și sunt încântat să văd ce vine din aceasta.
Eric Kavanagh: Da, am avut câteva comentarii de ultimă oră din partea participanților care veneau în sala de chat și, de asemenea, la întrebările de răspuns. Îmi place acest comentariu: guvernează rezultatele, nu există ambiguitate cu privire la raportul cu privire la autoservire.
Josh Howard: Da.
Eric Kavanagh: Da, sunt lucruri bune. Este vorba doar de colaborare, este de a lucra împreună și, Știi, Josh, ai menționat și tu, importanța de a face utilizatorii să vorbească între ei și acest lucru este și pe care Alteryx se concentrează.
Așa că, oameni buni, am mers un pic aici, dar am început puțin târziu, așa că vreau să vă mulțumesc mult pentru tot timpul și atenția dvs. astăzi. Arhivăm toate aceste transmisii web, așa că nu ezitați să le împărtășiți colegilor dumneavoastră.
Și cu asta, o să vă luăm rămas bun. Mulțumesc din nou lui Wayne și, desigur, lui Josh de la Alteryx. Vom vorbi data viitoare, oameni buni. Ai grijă. Pa! Pa.