Співробітники компанії «Техопедія», 1 листопада 2017 року
Винос: Ведучий Ерік Кавана обговорює співпрацю бізнесу та ІТ з Уейн Еккерсоном із групи "Екерсон" та Джошем Говардом з "Альтерикс".
На даний момент ви не ввійшли в систему. Будь ласка, увійдіть або зареєструйтесь, щоб переглянути відео.
Ерік Кавана: Добре, панове, Ерік Кавана тут з Hot Technologies. У нас є Джош Говард і Уейн Екерсон. У нас просто було весело, маленький аудіо-випуск вийшов з ладу і записався прямо там, але ми набираємося назад, і все гойдається і котиться.
Отже, Уейна Еккерсона, якого я знаю вже багато років. Він головний консультант групи Eckerson. А Джоша Говарда я теж давно знаю. Він директор нових продуктів компанії Alteryx. Ці хлопці і справді, і справді прекрасні у своїй галузі, і вони збираються ділитися з нами великою кількістю ідей про те, як бізнес та ІТ можуть сприяти кращим стосункам та справді співпрацювати та робити якісь справи.
Отже, я збираюся натиснути наступний слайд і передати його Уеєну. Отже, розкажіть мені трохи про те, що відбувається.
Уейн Екерсон: Звичайно, Ерік. Приємно бути тут і говорити з цього питання. Я давно був у Штатах і став свідком прогалини між бізнесом та інформаційними технологіями, і багато чого пов’язано з їх фокусом та їхніми цілями, чим їх найняли. Отже, це якась природна затока, можна сказати, або розрив між бізнесом та ІТ, але це призводить до певних шкідливих результатів. Ви знаєте, ІТ були прийняті на роздуми довгостроково, для побудови систем та додатків, постійних рішень, які пропонують економію з масштабом, високим рівнем повторного використання та масштабованістю, безпекою, доступністю та надійністю. Дуже консервативний, повільніше рухається мислення. З іншого боку, бізнес орієнтований на задоволення потреб замовника, точки взаємодії, набагато більш короткострокові орієнтації, стимули - і це може бути ліквідовано щомісяця або щоквартально. Їх увага - швидкість, спритність та пристосованість. Отже, не дивно, що між цими двома групами повинно бути або може виникнути тертя.
Наступний слайд. Отже, це такий діалог, який я іноді чую в організаціях, де я заходжу на консультації і де мені здається, я граю роль консультанта з шлюбу, намагаюся звести ці дві сторони в одну, визнати один одного та їхню роль у постачанні бізнес-технологічних рішень. Бізнес, як правило, вважає ІТ занадто повільним, дорогим і ніколи не доставляє те, що хоче, коли хоче, як хоче. ІТ схильний бачити, як бізнес постійно змінює свою думку, додаючи нові функції. Тоді всі ці речі рухаються короткостроково, ніколи не бачачи великої картини. Результатом часто з цим тертям є випадкове використання. Є виконавчий директор скаже: "Ви знаєте, що? Просто забудь це. Я знаю, що не збираюсь отримувати потрібні мені дані, тому просто обійдусь ». Це досить страшно. Користувач даних даних скаже: "Просто дайте мені дамп і не турбуйте мене". А керівники БУ, якщо вони дійсно хочуть інформації, вони просто отримають власний бюджет, додадуть власних людей та куплять власні інструменти. ІТ каже: «Добре, добре. Але ви знаєте, удача намагається зберегти це самостійно, бо врешті-решт воно зламається. "І це буде. Він зламається або тому, що його ніхто не використовує, тому що він не був спроектований належним чином, або він зламається тому, що всі користуються ним, і у вас недостатньо технічних експертів на місцях, недостатньо ресурсів для його масштабування. Або їхній експерт залишає, і вони високі та сухі. Наступний слайд.
Ерік Кавана: Це опитування, тому телефонний абонент може насправді натиснути на опитування. Затримайтеся на одну секунду. Отже, я зараз відкриваю це опитування, сподіваюся, ви побачите на екрані спливаюче вікно. Якщо цього не зробити, зазвичай це відображатиметься десь внизу. І вперед. Нам цікаво почути вашу відповідь на це.
Гаразд, я зателефонував декільком людям, які дають нам відгуки. Отже, ми запитуємо: з якою мірою бізнес узгоджується з ІТ у вашій організації? Отже, зараз у нас є маса людей. Велике спасибі. Отже, у вас дуже високий, звичайно, високий, помірний, низький, дуже низький. Якщо чесно, ми не поділимось цим з іншими членами вашої команди. Ми хочемо, щоб ви дали нам свою відверту відповідь. Добре, дозвольте мені ще кілька секунд, і, як ми це робимо, можливо, Джош, ми просто приведемо вас по-справжньому швидко, щоб допомогти людям відповісти на це питання. Так, я люблю цей процес співпраці. Я маю на увазі, ми говорили роками про розрив бізнесу та ІТ. Я думаю, що це змінюється. Я думаю, що це частково змінюється через DevOps, розробників, які тісніше співпрацюють з бізнесом. Цей вид піддає певну спеку ІТ-стороні, але я думаю, що це також змінюється через хмару, відверто кажучи, тому що, можливо, люди просто стають більш кмітливими щодо того, що вони роблять на своєму робочому місці. Але, що ви думаєте про розвиток еволюції ІТ / бізнесу?
Джош Говард: Так, ви знаєте, це цікава тема, і ми обов’язково потрапимо сюди за секунду, але, знаєте, я просто думаю, що бізнес справді змушений допомогти ІТ. Це правильно, так, ви знаєте, роками все було під рухом ІТ, і ми бачили, як цей маятник коливається назад і назад від того, щоб його вести за ІТ, і купувати через бізнес. І, я думаю, ми починаємо бачити певну централізацію. Я думаю, ти знаєш, ти починаєш бачити більше організацій, stand-up центрів передового досвіду, починаєш бачити все більше і більше інтелектуальних компаній, бачимо, що також створюються центри, і це не так, ти знаєш, ІТ або бізнес. Ми бачимо набагато кращий шлюб двох організацій і бачимо, що ці центри передового досвіду будуть створені, що проживають в обох цих організаціях, і вони мають ІТ та бізнес, які сидять за столом і замовляють їжу. Нам потрібно вибрати інші цілі бізнесу, і тому я вважаю, що це одна із тенденцій, які, на мою думку, були дуже позитивними протягом останніх кількох років чи навіть довше. І я думаю, що це частина того, що ми бачимо.
Ерік Кавана: Не можна звинувачувати мене в тому, що я перекину вам, і я зачитаю результати. Залежно від вашого веб-переглядача, ви вже можете бачити результати, але лише для того, щоб надати його: Питання, звичайно, "До якої міри бізнес відповідає ІТ?". Дуже високий отримав 7 відсотків, високий отримав 8 відсотків, помірний отримав переважна більшість, це 29 відсотків, низьке - 10 відсотків, а дуже низьке - 0 відсотків. Це в основному загальна кількість, тому насправді на те, що ви дивитесь, більшість людей говорять помірковано, 21 з 73. Шість із 73 сказали високо, п'ять сказали дуже високо, і тоді, звичайно, у нас є ціла купа людей, які просто не робили Не відповідаю, але більшість, насправді 43 із 73, люди не відповіли, але я ціную ваш час. І з цим я хочу просунути цей наступний слайд. І я вірю, Джош, ти збирався трохи поговорити.
Джош Говард: Так, і так, знаєте, там, куди я їхав, ми спостерігали багато змін за останні п’ять років, а то й повертаємось десять років назад. І справді це був дикий захід, і тоді я здогадуюсь, що, мабуть, тут є деякі люди, які все ще думають, що це дикий захід у їхній організації, але це було там, де все було повністю замкнено і жорстке, і все було вимушено через централізовану ІТ-команду, і саме так було поставлено BI. Але проблема полягала в тому, що бізнес-користувачі не використовували його. Вони ніколи не отримували необхідних результатів. Знаєте, вони не могли об'єднати дані разом, як їм потрібно, і тому ви просто бачили, знаєте, організації, що у багатьох випадках відмовляються від своєї біологічної практики. Вони просто не отримували очікуваного користування, і, розумієте, це зрозуміло, тому що користувачі хотіли простих у використанні інструментів, де вони могли взяти, знаєте, джерела даних та виконати деякі власні інтеграційні роботи.
Але вони не хотіли чекати, коли ІТ зробить це за них. І тому, що ми побачили, ви змусили всіх цих бізнес-команд вийти та придбати власну ліцензію, власні інструменти для візуалізації, а їхні тіньові ІТ-приятелі створили мандат даних, і вони вимкнулися. Але це призвело до абсолютно нового набору проблем. Так, бізнес зміг отримати гнучкість і спритність, і деякі результати, які їм потрібні були набагато швидше, але все-таки залишили ІТ, ви знаєте, намагаючись зрозуміти: "Як ми цим керуємо? Як ми масштабуємо це? "
Оскільки також те, що відбувалося, вони створювали ці графіки даних. Вони починали оперувати великою кількістю звітів та візуалізацій, потім просто поверталися до ІТ, щоб отримати виправлення, і тому це просто не масштабується. Це не було лікуванням, і тому це були деякі питання. Але це не повинно бути перемогою між бізнесом, який хоче простоти використання, та ІТ, хто хоче ним керувати. Це дійсно про те, щоб потрапити всіх на одну і ту ж сторінку і тягнути в тому ж напрямку. Я думаю, що дійсно існує найкращий підхід, який може задовольнити потреби обох користувачів. Слайд.
Ерік Кавана: Добре. Ось так.
Джош Говард: Так, дякую. І тому шлях, яким ми підходимо в Alteryx, - це ми справді дивимось на це з позицій аналітичного управління. І тому, ви знаєте, я тут не використовую слово "управління даними", тому що я думаю, що управління даними - це набагато більше рамки, яка охоплює багато різних речей, але насправді просто зосереджена на цих трьох ключових областях, як керування даними, як до них доступ, і як ми їх захищаємо.
По-перше, на стороні управління даними, коли ви хочете ввімкнути інструменти самообслуговування, ви хочете переконатися, що, знаєте, ці користувачі мають доступ до всіх різних джерел даних, які можуть знадобитися. І ось, знову ж таки, це частина проблеми, яку ми бачили з традиційними BI-інструментами, такими як MicroStrategy та Cognos та OB, це, знаєте, це просто потрапляння в централізований сховище даних, але ті бізнес-користувачі дуже хотіли взяти ці дані та змішайте його з іншими джерелами даних, щоб отримати додаткові результати.
Я маю на увазі, тому ви хочете переконатися, що безпосередньо для всіх цих різних джерел даних, незалежно від того, чи є вони реляційними чи нереляційними, і робити це таким чином, що дані не збираються робити зайвими. Отже, ви хочете переконатися, що ви використовуєте технології в пам'яті, щоб ви скористалися тими федеральними джерелами даних і не дублювали ці дані в інших місцях організації, оскільки це просто спричиняє цілий набір проблем.
Тоді ви хочете переконатися, що ви дивитесь на такі речі, як доступність даних та безпека даних, переконуючись, що дані шифруються, переконуючись, що у вас є правильні дозволи та авторизація. І що ми радимо - це використовувати системи, які вже створили ваші ІТ-команди, тож такі речі, як Active Directory та автентифікація Windows. Включившись у ті системи, які можуть пройти цю аутентифікацію аж до програми, і таким чином ви зможете забезпечити, щоб потрібні користувачі отримували доступ до потрібних даних.
Дійсно про те, щоб перейти від стану контролю до стану уможливлення і зробити це за допомогою поручнів. Отже, ви знаєте, аналітика захисних осередків, де ІТ надає всі інструменти для успіху, але вони також контролюють його, переконуючись у тому, що він є послідовним, надійним і що вони роблять це з правильними дозволами на місці та переконайтеся, що ці користувачі мають доступ лише до потрібних даних. Наступний слайд.
Ерік Кавана: Добре, доктор Уейн.
Уейн Екерсон: Так, це мій слайд. Це просто показує розміри самообслуговування, про які Джош говорив. Це бізнес-попит сьогодні, але вони не хочуть чекати, як Джош сказав, щоб ІТ доставляв речі, а ІТ раніше працював. Вони використовували для побудови архітектури та управління інфраструктурою, підбирали інструменти та створювали додатки, звіти, інформаційну панель, і це просто не працює для переважної більшості користувачів там. А зараз ми поруч із самообслуговуванням. У нас є звітність про самообслуговування, інформаційні панелі самообслуговування, які я називаю, візуальне відкриття для самообслуговування. У нас є інтеграція даних про самообслуговування або підготовка даних. У нас є розширена аналітика самообслуговування, де є деякі науковці. Тому ми думаємо про всі ці можливості, доступні людям, діловим людям, схильним робити справи самостійно.
Наступний слайд. Тут ми отримуємо відгуки, Ерік, просто щоб повідомити. Отже, ви знаєте, самообслуговування на поверхні виглядає як безпрограшний і для бізнесу, і для ІТ-департаменту. Користувачі отримують те, що хочуть, коли хочуть, як хочуть. ІТ-відділ отримує тип користувачів, вони отримують роботу, і вони можуть доставляти речі опосередковано, але в будь-якому випадку … У багатьох ситуаціях самообслуговування має деякі значні недоліки, з якими потрібно бути обережними. І Джош давав вам деякі засоби для усунення деяких цих недоліків.
Перейдіть до наступного слайду, Еріко, і ми просто побачимо, що самообслуговування організацій є якоюсь формою припливної хвилі, яка є дублюючою, конфліктною. І доходить до того, що ніхто не довіряє чужому звіту, окрім власного, що не є гарним станом справ. Можна навіть сказати, що це гірше, ніж коли вони починали. В основному у вас є архітектура, що складається з тіньових систем звітності, витягів даних, які в кінцевому підсумку збільшують витрати та накладні витрати, надмірність і дублювання і, отже, збільшують ризик в організації. Отже, самообслуговування стосується стандартів, коли управління - це лише Вавилонська вежа. Всі спілкуються, але ніхто не слухає. Наступний слайд.
Ерік Кавана: Це чудова цитата, мені це подобається. "Всі спілкуються, але ніхто не слухає". Я думаю, що десь підводяться підсумки. Повітря, ось ти.
Уейн Екерсон: Отже, ви знаєте, я також доберуся до засобів захисту, але багато підприємств думають, що метою самообслуговування є позбавлення від ІТ. Що ж, у бізнесі багато контрінтуїтивних речей, і це одна з них. Метою самообслуговування було не обмежувати ІТ від рівняння, а сприяти більшій співпраці з ним. Ще одна іронія самообслуговування, яку я тут не викладав, - це те, що для підтримки самообслуговування потрібно багато стандартизації. Це начебто, подумайте про те, щоб їхати по дорозі, правда? Існує маса правил, яких ми повинні дотримуватися. Усі -
Автоматизований голос: Запис на конференцію припинено.
Ерік Кавана: Не хвилюйся з цього приводу. Це просто резервне копіювання. Продовжувати йти.
Уейн Екерсон: Гаразд. Отже, а ІТ справді є тією групою, якій потрібно скласти ці стандарти. І як тільки ці стандарти будуть прийняті та прийняті та прийняті, ей, тоді ми можемо робити самообслуговування, поки не вийде місяць. Наступний слайд.
Ерік Кавана: Я думаю, що ми повернулися до Джоша.
Джош Говард: Так, так, і я погоджуюся з багатьма з цього, Уейн, що ти говорив, що це так. Але річ полягає в тому, що якщо ви хочете отримати більше цінності від даних, ми знову маємо вийти з бізнесу, щоб мати ІТ-контроль над усім і вступити в бізнес, що дозволяє. Тож це означає розширення можливостей користувачів власними інструментами аналізу, а не лише ІТ. Це не означає, що ви повинні дати їм ключі від королівства. Ви можете зробити це за допомогою інших поручнів. Використовуйте існуючі системи на місці, використовуйте ваші інструменти авторизації, Active Directory, ваші дозволи, і це гарантуватиме, що, знаєте, хтось не надає дані комусь, кому він не повинен. Отже, виконуючи всі ці речі, ви надаєте цим аналітикам можливість отримувати більшу цінність, роблячи це так, як це регулюється.
Наступний слайд. Але реальність така, що ІТ ніколи не зможе йти в ногу з різноманітністю різних способів, які аналітик збирається переглядати дані, маніпулювати ними. І так, не тільки це, але у вас немає часу йти в ногу з цими запитами. Спадкові системи, процеси водоспаду. Якщо ви просто подивитеся на процес ETL для додавання таблиці, в деяких випадках це може зайняти тижнів, а не місяців. Отже, ви хочете бути в курсі цієї зміни бізнесу.
Якщо ви хочете створити культуру аналітики, ви повинні дозволити цим користувачам робити це. І тоді, коли ви це зробите, переваги можуть бути справді дивовижними. Ви знаєте, коли ми вперше заговорили про проекти п'яти / десяти років тому про бізнес-аналітичні дослідження, я маю на увазі, що часто котирувались, що 70–80 відсотків усіх проектів БІ провалиться. І це вже просто не так. Коли ви озброюєте ділових користувачів правильними інструментами, ми бачимо величезні результати та величезну цінність, і саме тому інструменти самообслуговування розповсюджуються, як пожежа через організацію. Це через успіх, який ми спостерігаємо.
І у мене є випадок використання, про який я розповім тут ще за хвилину, але, знаєте, у нас буквально десятки тисяч користувачів роблять аналітику самообслуговування та масштабують. І ці користувачі пропонують уявлення швидше, вони створюють нові продукти, і вони реагують на зміну умов бізнесу набагато швидше, щоб випереджати конкуренцію.
Ви знаєте, друге, що вони також витрачають менше часу на підготовку даних і більше часу на аналіз. Це просто інший компонент до цього, і я маю на прикладі з CNA, де у них було багато аналітиків, які займали трудомісткі підходи, що займали тижні чи місяці, а тепер зводили їх до декількох хвилин. Це без перебільшення. У нас буквально багато таких прикладів клієнтів, які роблять це, і це справді безпрограшний сценарій. Аналітики раді, що їм не доведеться, знаєте, вони швидше отримують свої дані. ІТ щасливий, бо, знаєте, вони можуть зосередитись на своїх стратегічних ініціативах, не замислюючись про управління, а потім нарешті виконавчі команди щасливі, адже нарешті у них є бізнес та ІТ-команди, які працюють разом для створення цієї аналітичної культури. Повернутися до вас.
Ерік Кавана: Добре. У нас було ще одне опитування, тож ви повинні мати змогу побачити ці результати там у аудиторії. Ми повинні це бачити вже на вашій виборчій комісії, але питання було: "Чи отримала ваша організація обіцянку самообслуговування?" Я можу вам сказати, що респонденти отримали надзвичайну відповідь: "Ні".
Я думаю, що це говорить про те, де ми знаходимось у цій галузі, але я думаю, що ти зробив там кілька справжніх, дуже хороших моментів, Джош, а саме те, що надання можливості самообслуговуватися, хоч і з якимись стандартами, як обговорював Уейн, насправді насправді дозволяють будувати управління. Це огородження, про які ми говорили, правда? Політика управління може бути поетапно внесена в систему доставки, і саме тоді ви дійсно досягаєте управління, надаючи можливість аналітикам самообслуговуватися. Це правильно, Джош?
Джош Говард: Так, саме так.
Ерік Кавана: Так, так, респонденти -
Уейн Екерсон: Отже, Еріку, ці результати цікаві, ти знаєш. Я б сказав, що причиною цього є або ІТ все ще контролюється, користувачі не отримують самообслуговування і отримують те, що хочуть, коли їм це потрібно, або, ви знаєте, у них недостатньо регулюється самообслуговування. І те й інше - погано. Отже, важко реально вдарити голку за допомогою самообслуговування, створити кероване середовище, яке надає користувачам всю необхідну їм інформацію та функціонал, який їм потрібен, щоб отримати необхідну інформацію та вжити необхідних дій. Це важко, важко, але, знаєте,
Уейн Екерсон: - Ви зараз стикаєтеся з такими інструментами, як, знаєте, «Альтерикс», дуже потужними інструментами, дуже потужними. Отже, ми маємо можливість тепер, коли можемо…
Ерік Кавана: І у вас є кілька причин, коли ваша сурова угода з Соніком трохи погіршилася, тому просто стежте за базовим звуком. Я трохи здивований, і я думаю, що це насправді хороша новина для Alteryx, тому що у них є рішення, як включити самообслуговування. Тому що за старого способу роботи з великою кількістю різних інструментів, наприклад, з великою кількістю точок інтеграції, люди наче бігають, просто намагаються не відставати від статусу, і я вважаю, що це одна з реальних проблем.
Один з наших клієнтів декілька тижнів тому зауважив, що це дзвонило мені у вуха з тих пір, як він згадував про "тиранію терміновості" і про те, як це має тенденцію домінувати в декількох організаціях і не допускати змін. Ви завжди терміновий стан, ви завжди бігаєте, просто намагаєтеся зробити речі, які вже потрібно зробити. І це в основному заважає вам робити нові речі.
У певний момент ви повинні зупинити музику, визнати, що один стілець відійде, але решта стільців повинні сісти за стіл і почати кидати певну співпрацю, поки ми не будемо працювати разом. Але це я так бачу всю цю картину. Так, так, відповіді, як правило, відповіли 23 з 43: "Ні", 6 з 43 людей сказали: "Так", а 6 з 43 людей сказали: "Не впевнені", але 38 людей чи не відповіли. Але це досить звучно: "Ні." З цим я хочу потрапити на тематичне дослідження.
Я поверну його вам, Джош. Відняти її.
Джош Говард: Так, і раніше я говорив про цю співпрацю бізнесу та ІТ. Я справді відчуваю, що ми спостерігали досить великі зміни, і все більше і більше організацій рухаються в цьому напрямку, що дозволяє самообслуговуватися і бачити ті результати, про які я говорив. І Ford є прекрасним прикладом цього. Ford, звичайно, використовував дані та аналітику протягом десятиліть, але, як і багато організацій, це було дійсно просто зроблено в кишенях організації. Був невеликий нагляд за послідовністю та координацією, і, знаєте, вони також мали практику управління даними, яка була непослідовною.
І тому у них виникло величезне питання; у них було понад 4600 джерел даних, і таким чином, ви можете уявити собі завдання зробити це в таких компаніях, як Ford. І тому, що вони зробили, повернувшись лише два роки тому, вони сформували відділ глобальних даних про статистику та аналітику, який є централізованим центром передового досвіду, що складається з команд, що складаються, знаєте, працівники даних, тому аналітики даних, дані вчені роду.
Ви можете думати про цю COE, як відділ кадрів, так і фінансовий відділ, який обслуговує всю організацію. Саме цим була створена ця нова команда, і тому вони змогли визначити і вирішити свої власні вищі пріоритетні завдання та працювати з різними бізнес-підрозділами, які вирішують різні проблеми. Але вся ідея полягала в тому, що вони хотіли націлити та змінити цю розмову, щоб зосередитись на самому бізнес-виклику, правильності та задоволенні цих бізнес-потреб. І, знаєте, вони почали з одного аналітика даних, щоб почати ще пару років тому, і одну ліцензію Alteryx, і комбінацію Tableau та QlikView.
Тепер вони впродовж останніх двох років передали Alteryx більш ніж 1200 науковцям даних, і вони наймають більше. І тому було надзвичайно дивовижно бачити, що відбуваються в рамках їх організації та використовувати випадки, які вони вирішують, неймовірно. Вони використовують Alteryx для того, щоб вирішити проблеми з виробничою лінією аж до їхніх змагань NASCAR, тому дійсно захоплююче бачити деякі результати, за якими вони ведуть. І, ви знаєте, що цікаво, це знаєте, що деякі з цих випадків використання, випадки разового використання - це економія десятків мільйонів доларів, і тому їх дуже легко виправдати. І це лише один випадок використання, і тепер він буквально використовується в сотнях різних бізнес-кейсів і в 1200 офіцерів-аналітиків даних та науковців даних. Отже, феноменальні результати, і ми дуже задоволені партнерством, яке ми маємо з Ford.
Уейн Екерсон: Добре, це мій слайд. Отже, ви знаєте, я викладаю клас з аналітики самообслуговування, і це свого роду підсумок, дуже високий рівень резюме рішень, які я вношу до столу для аудиторії. І я спробую це досить швидко пояснити. Ви знаєте, я бачу самообслуговування, ну одне, немає жодного самообслуговування. У кожного є різні визначення самообслуговування всередині організації, тому те, що самообслуговування генеральному директорові, звичайно, не є самообслуговуванням науковця даних. Але загалом користувачів є два класи. Знаєте, перший клас, випадкові користувачі, виконавчі менеджери, працівники фронтових рядів - у світі зверху вниз синім кольором.
І, знаєте, я називаю їх "споживачами даних" або "дослідниками даних", і вони дуже замислюються, ви знаєте, звіти та інформаційні панелі, сподіваємось, інтерактивні, що люди будували для них, ІТ чи їхні колеги, і споживають що як є. Дослідники, як правило, відкривають ці речі та редагують їх на місці, але не обов'язково починати з чистого аркуша паперу. Ні в якому разі їм не платять за це. Не платять обов'язково аналітики. Ось що роблять люди у світі знизу вгору, науковці даних та аналітики даних, які, крім того, аналітики даних працюють з електронними таблицями, доступом до баз даних. І науковці мають більше зусиль із, знаєте, робочими майданчиками для видобутку даних. Багато інструментів самообслуговування, які з’явилися, справді наділили цю групу знизу вгору. Це було б набагато продуктивніше, ніж коли-небудь раніше. Вони не можуть лише робити свої звіти та інформаційні панелі, вони також можуть отримувати власні дані, поєднувати їх, узгоджувати їх між собою тощо. Я фактично бачив, як цей тріумвірат інструментів виходить і імпортує світ знизу вгору. Каталоги даних, щоб вони могли шукати дані або інструменти попереднього підключення, щоб вони могли їх узгоджувати, і засоби візуалізації даних, щоб вони могли аналізувати, візуалізувати та ділитися ними. Я думаю, ми побачимо, що набір інструментів став єдиним, і я думаю, що насправді Alteryx якраз на шляху до цього.
Тому я називаю цей світ знизу вгору "справжнім самообслуговуванням", тоді як світ "згори вниз" я називаю його більш "срібним сервісом", оскільки ми начебто надаємо інформацію на срібній тарілці. Вона певною мірою була упакована. Досі інтерактивний, все ще редагований, але хтось повинен був подумати, хто такі люди, що збираються споживати це, і налаштувати його, щоб задовольнити їхні конкретні потреби. Ви можете бачити у світі згори вниз, ви знаєте, більш важкі централізовані групи, Комітет з управління даними, який, ви знаєте, розміщує його на сайтах даних та звітах. І команда зберігання даних, яка намагається інтегрувати дані для прийняття рішень. Це більш традиційний централізований процес управління зверху вниз, орієнтований на ІТ. Тоді як у світі знизу вгору, який схожий на 10 відсотків, 20 відсотків організації, вони отримують управління з низового рівня, фактично відкриваючи набори даних, дивлячись на них, коментуючи їх, маркуючи ці набори даних - в основному збирання спільного середнього значення даних з нуля. Ви отримуєте каталоги та ринки даних, і організації потрібні обидва ці світи. Насправді вони годують один одного, дуже синергетично, це дві сторони однієї монети. Якщо у вас немає аналітиків у кожному відділі, операції провалюються, маркетинг, фінанси. Вам не вистачає всіляких відомостей, необхідних для розвитку бізнесу, оскільки вони генерують відповіді на запитання, з якими люди не могли зрозуміти, що вони були напередодні. І звичайно, ІТ не міг або розробники не могли створити ці звіти або інформаційні панелі. Таким чином, вони свого роду обґрунтовують наступну хвилю вимог та наступну хвилю розумінь, яку слід упакувати та поставити у світі згори вниз.
Тепер проблема полягає в тому, коли світ знизу вгору публікує звіти у світі згори вниз, які не були сертифіковані або керовані, і ви отримуєте суперечливі звіти, дублікати тощо. Отже, в моєму світі це допомагає мати шлюз для управління даними між цими двома світами, і це добре, якщо розпочатий аналітик даних створює та придумує нове розуміння та створює звіт. Людям це подобається, і тоді, знаєте, вони хочуть продовжувати публікувати цей звіт і ділитися ним, можливо, ширше для всього підприємства, його потрібно переглядати в управлінні даними, і, сподіваємось, дуже швидко, щоб забезпечити його відповідність стандарти. Це може бути потрібно записати на стандартну платформу, нові дані, можливо, потрібно буде додати до стандартного сховища підприємства. І те, що ми зараз бачимо, - такі інструменти, як Alteryx, фактично вбудовують робочі процеси, необхідні для підтримки цього процесу просування, де ми рекламуємо у звіті, який стає популярним для отримання водяного знака або масштабу як сертифікованого звітом чи набором даних корпоративного калібру. . Отож, це частина стану управління даними, зважена в двох словах, як процес перегляду. Можливо, виробництво може працювати з командами розробників, а також можуть бути дозволи та управління, побудовані всередині інструментів BI, аналітичних інструментів або цих робочих процесів. Наступний слайд.
Ерік Кавана: Добре, я думаю, що ми повернулися до Джоша на цьому.
Джош Говард: Так, і так, ви знаєте, коли ви говорили про перехід від ряду цих різних інструментів, і про те, що я знайшов у своїх власних, ви знаєте, дослідженнях, це те, що більшість аналітиків використовують від 10 до 12 різних інструментів для того, щоб виконати свою роботу з аналізу. І, знаєте, вони можуть використовувати рішення для каталогізації даних для пошуку даних, вони можуть використовувати рішення для підготовки даних, вони можуть використовувати інструмент візуалізації даних, щось для розширеної аналітики, прогнозної аналітики та інструментів для вивчення даних для розгортання. і управління цим. І ми дійсно думаємо, що це повинно слугувати через єдину платформу, і ми думаємо, що саме там йде галузь. Отже, більшість людей знає про всі хитрощі щодо підготовки та суміщення даних та її тісної інтеграції з такими інструментами, як Tableau та Power BI.
Але, знаєте, ми набагато більше, ніж просто інструмент підготовки даних. Ми справді є цілісною платформою для тих аналітиків даних та вчених, що надають громадяни, надаючи можливість виявити ці дані, підготувати їх, поєднати, проаналізувати та зробити це повторюваним способом та повторюваним робочим процесом. А потім розгорніть і поділіться цими активами в масштабі, і так це справді те, про що йдеться в Alteryx. І у нас є дивовижна спільнота, яку ми підтримуємо, і це, ви знаєте, більше, ніж просто ваша типова громада. У ньому є сфери навчання для самообслуговування, є форуми та кращі практики, і ми справді євангельська спільнота користувачів, яка підтримує один одного. І відмінна річ у тому, що ви використовуєте такі інструменти, як Alteryx, такі типи спільнот дійсно зменшують криву навчання, тож ви зможете швидше набирати швидкість у цих нових наборах інструментів. Незважаючи на те, що вони дійсно прості у використанні, їм не потрібно багато кодування, і вони прості у використанні, і швидше вставати та працювати, але все-таки має спільнота, щоб зменшити цю криву навчання, справді безцінна.
І тому спосіб, який ми розбили, це чотири області. По-перше, це дійсно навколо виявлення та спільного використання, тому, перш ніж ви зможете підготувати та змішати свої дані, ви повинні їх знайти. І саме тому перша частина нашої платформи - це той компонент виявлення та обміну, який ми використовуємо для захоплення племінних знань вашої організації. Таким чином, це в основному рішення для каталогізації даних, яке використовується для обміну наборами даних, що керуються та керуються. Він дозволяє користувачам знаходити дані, які вони шукають, за допомогою простої у користуванні функції пошуку Google, а також надає соціальні функції для співпраці на наборах даних і навіть дозволяє вам детально вивчити рядок даних активів, засвідчити ці активи та водяний знак. І це дійсно важливо для аналітики самообслуговування, оскільки, звичайно, більшість людей витрачають занадто багато часу на пошук даних - вони не знають, куди звернутися, щоб навіть їх знайти. І тоді, якщо вони дійсно знайдуть звіт, ви знаєте, як вони знають, що це сертифіковано, йому довіряють? Отже, коли ви говорили про це, маючи шлюз управління даними, я дійсно бачу такі інструменти, як Alteryx, що стають тим шлюзом, де під час пошуку ви можете автоматично і візуально бачити, хто володіє цими даними, яка лінія цих даних, як це було створено, якщо він був сертифікований, і як отримати доступ до нього, і якщо у вас немає доступу до нього, ви можете використовувати функції чату, щоб, як відомо, запитувати цей доступ. Він надсилає електронну пошту саме цій особі, і тому це справді хороший спосіб продукувати багато цих елементів. Наступний слайд.
Наступний фрагмент - це знову підготовлені та суміші, які нам добре відомі, і тому ми дійсно розглядаємо підготовку та суміш як основну для більш досконалої аналітики. Без запису SQL чи будь-якого типу коду ви маєте доступ до всіх різних даних, запитуйте їх - ви знаєте, чи це структуровані дані, неструктуровані дані, хмарні дані - і легко інтегрувати все, що запам'ятовується, формувати, очищати, профіліруйте його, щоб підготувати набір даних для аналізу. Ви також можете збагатити їх сторонніми наборами даних. Таким чином, ми маємо дійсно хороші партнерські стосунки з такими компаніями, як TomTom, якщо вам цікаво проаналізувати час роботи, робити просторову аналітику. Ми також дуже тісно співпрацюємо з Experian щодо побутових даних або для бізнес-даних. Тож раптом ви не тільки можете взяти дані, які ви отримали в приміщенні або, можливо, в хмарі, ви також можете збагатити їх цими сторонніми джерелами і дійсно придумати захоплюючий аналіз. Наступний слайд.
Третя частина - це компонент аналізу та моделювання. Тому я згадав, що Alteryx був без коду. Що ж, це також зручно для коду. Отже, ми пропонуємо понад 60 різних інструментів аналітичної прогностики, тож коли ви будете готові робити більш досконалу аналітику, ви можете використовувати інструменти на основі R і Python та Spark без кодування, або ви можете фактично використовувати та створювати власний власний пакети. Отже, якщо у вас є команда з наукових даних, яка пише R та Python чи Scala чи будь-що інше, ви можете використовувати цей код, створювати власні пакунки та використовувати це право в інструменті. І знову ж таки, саме тут я думаю, що справжня цінність аналітики самообслуговування полягає в цьому, і саме тут ми хочемо допомогти перетворити галузь з, знаєте, традиційних аналітиків даних та працівників даних у цих, знаєте, вчених даних громадян і робота з науковими даними працює з дійсно простими у використанні інструментами. Слайд.
Добре, в, і, нарешті, ми отримали останні кілька комутаторів, що останні милі вдосконаленої аналітики. Отже, якщо ви знаходитесь в точці, коли ви займаєтесь науковими даними, і ви будуєте свої моделі, наступне завдання, яке вам постає, - це: "Ну як я запускаю ці моделі у виробництво? Як я ними керую? Як я можу їх постійно оновлювати? "І саме тут з'являється наша можливість розгортання. І тому, згідно з нашими дослідженнями в замовниках, з якими ми говорили, менше 50 відсотків моделей коли-небудь роблять це у виробництво . Таким чином, ви використали цих науковців для створення всіх цих моделей, але вони насправді ніколи не роблять це у виробництво. Отже, ми створили рішення, яке допоможе вам створити свої моделі, а потім розгорнути їх у режимі реального часу за допомогою RESTful API.
Таким чином, ви зможете отримати ці моделі та швидше та простіше розмістити їх у веб-додатках та мобільних додатках, оскільки традиційні методи просто не працюють. Це тривалий, затягнутий процес. Для розгортання моделі може знадобитися від 12 до 20 тижнів, і це часто коштує більше 250 000 доларів. І тоді ви повинні турбуватися про те, як ви будете постійно їх оновлювати. Отже, ми знову шукаємо способи автоматизувати весь цей процес і здійснити безліч посередницьких кроків. І так, не надто перекидаючи код, тому що традиційний процес того, що зараз відбувається - у вас є науковець, який будує свої моделі, і вони розгортають їх, і вони перекидають їх через паркан веб-розробнику, який повинен візьміть весь цей код R та Python, перепишіть його у якусь веб-програму чи мобільний додаток, і знову ж таки, це просто забирає занадто багато часу.
Отже, більше немає кидання коду через паркан для когось іншого. Ми автоматизували цей процес і створили спосіб управління ним у масштабі. Отже, це дійсно чотири сфери, на які ми розглядаємо, коли мова йде про поступову платформу самообслуговування для аналізу даних. Отож, це, ви знаєте, відкриття та обмін даними з легкістю, підготовка та змішування їх, проведення вдосконаленої аналітики, а потім є спосіб розгорнути та керувати ними в масштабі. Іди вперед. Так що з Alteryx ви можете, знаєте, говорити про аналітичне управління та можливість розблокувати ваші дані безпечним способом і пропонує як без коду, так і зручні для коду способи зробити весь аналіз, так що якщо ви чи є аналітики даних, які можуть не знати семантичних, ви знаєте, мови SQL для запиту до бази даних, ви можете використовувати інструмент перетягування та перетягування всіх цих даних у пам'ять для їх аналізу.
Тоді, якщо у вас є науковці з даними, які використовують R і Python, вони все ще можуть використовувати такий інструмент, як Alteryx, в кодовій формі - і результати, які ми бачили з нашими клієнтами, надзвичайні, оскільки ми здатний забезпечити ті повторювані робочі процеси, які ви можете взяти, завдання, які займають, знаєте, тижні чи місяці, і буквально звести їх до хвилин, без перебільшення. На нашому веб-сайті є ряд тематичних досліджень, де ви можете дізнатися більше про це та деякі економії часу, які ми бачимо. Але, ви знаєте, нарешті, це буде співпрацювати з вашою ІТ-організацією, оскільки це масштабування та руйнування тих силосів, про які я говорив, і це робимо впорядковано. І це дійсно те, про що йдеться в платформі Alteryx для кінця і чому ми відрізняємося.
Ерік Кавана: Добре. Це все добре. Я мушу сказати, Уейн, я думаю, ви дійсно знайдете щось із цим шлюзом управління даними, я думаю, як ви це описали. Тому що ми зараз в цьому дійсно цікавому світі, в якому сховища даних, які вже чотири десятиліття є надійним джерелом, насправді не в змозі йти в ногу з часом і не відставати від усіх різних джерел даних та різновидів даних. Це досить жорстка система, де зберігається сховище даних, і тому, що я бачу, як Alteryx доставляє сюди, це дійсно те, що можна назвати наступною фазою в аналітичній зрілості, тому що вони дозволяють використовувати всі ці різні джерела, а тому, що вони мають це поле бойових дій з розробленою політикою управління даними, тепер ви справді отримуєте найкраще з обох світів, де ви можете мати безліч різних наборів даних, але у вас є управління, а також ви можете використовувати всіляку інформацію та обслуговувати всілякі різні аналітики для отримати різні погляди на те, що відбувається в діловому світі. Але я розглядаю це як досить вагомий крок у розвитку аналітики для підприємства, але як ви гадаєте?
Уейн Екерсон: Ні, абсолютно. Склади даних, сховища єдиної версії правди такою, якою вони були, і я думаю, що це просто ігнорували, знаєте, організаційну динаміку та ролі, які люди грають. І я бачу ці два світи BI чи аналітики, як ви їх називаєте. І в більшості компаній вони йдуть у протилежному напрямку, і вони не розмовляють між собою, не довіряють одне одному, але насправді вони дуже синергетичні, і ми просто повинні змусити їх визнати один одного і робота разом. І такі інструменти, як Alteryx, які включають управління завдяки можливості каталогізації даних, де стюарди можуть керувати набором даних, сертифікувати їх і водяними знаками, про що я говорив уже пару років у своїх класах. Дуже мало компаній роблять це, але воно набирає стільки тяги, і тепер я чую, що це всюди.
І так, спосіб поєднати ці два світи разом, бо, знаєте, у вас є торт, і ви його теж їсте. Ви можете дозволити користувачам живлення робити те, що їм потрібно зробити. Ідіть, шукайте нові відомості на вимогу, а потім, знаєте, але це не дозволяє їм вийти з-під контролю. Ви утримуєте це від створення Вавилонської вежі з певними стандартами, які потребують певного управління. І мета справді - створити культуру управління, де люди хочуть пройти процес управління. Вони хочуть, щоб їх звіти / набори даних були переглянуті, щоб їх споживали ширше. Це мета, і це справді нова роль ІТ у цьому новому світі. Я завжди кажу, що їхня роль - полегшити, а не диктувати. І це велика зміна розуму для більшості ІТ-фахівців, які звикли бути в спільній службі, яка робила все для бізнесу. Тепер бізнес робиться для себе, і ІТ справді просто повинні бути людьми, як сказав Джош, ставлячи ці огородження.
Ерік Кавана: Так, я думаю, що огородження є ключовими, оскільки вони дозволяють вільній грі, якщо ви хочете, аналітики роблять різні речі, але не виходять із шляху. І якщо я розумію:
Уейн Екерсон: Саме так.
Ерік Кавана: - ти правильно, Джош,
Джош Говард: Саме так.
Ерік Кавана: Так, ти начебто говорив про те, як я насправді відстежував Alteryx зараз, оскільки раніше вона називалася Alteryx багато років тому - я думаю, що її називали SRC або щось подібне - і Wal-Mart був перший замовник. І одна з дійсно класних речей, про яку ви говорили, хлопці, про зворотній шлях, коли була здатність реально розуміти ділові процеси та робочі процеси. І якщо ви добре розумієте робочий процес і бізнес-процеси, то ви можете зробити ряд різних речей. Перш за все, ви можете надати значно вдосконалений користувальницький інтерфейс, якщо не затьмарити доступні для користувача параметри із сторонніми відомостями. По-друге, ви також можете впорядкувати процеси, щоб краще зрозуміти, де є дроселі або контрольні точки. І я думаю, що це, мабуть, є частиною магії того, чому Alteryx зміг забезпечити це дуже зручне для управління, але зручне для користувача середовище типу, яке дозволяє використовувати всілякі різні набори інформації та аналітичні випадки використання. Чи згодні ви з цим?
Джош Говард: Так, я маю на увазі, це, знаєте, я б, Ерік, і багато цього - просто передача цих інструментів в руки ділових користувачів і надання їм можливості робити свою роботу ділом, сприятливим для бізнесу це просто у використанні та дружнє. Я маю на увазі, якщо ви думаєте про щось на зразок управління даними, ми говорили про управління даними вже два десятиліття, і як зберігання IP-адрес, ми намагалися підштовхнути це до бізнесу, і воно просто ніколи не приймається, ніколи не отримує будь-який тип тяги, тому що він не побудований для ділових користувачів, правда? Це під керівництвом ІТ-технологій, і воно працює для ІТ, але це не працює для тих бізнес-користувачів. Отже, ми хочемо скористатися цими самими методологіями, але застосувати їх до зручного для бізнесу набору інструментів, і це наш підхід із рішенням каталогізації даних та управлінням метаданими.
Ви знаєте, коли я розмовляю з бізнес-користувачем, я ніколи не кажу про семантичний рівень даних і про те, як ми допомагаємо керувати метаданими. Але, ви знаєте, з заднього боку, це, по суті, те, що він робить, такі речі вже давно є в ІТ, але для бізнес-користувача все в тому, як швидше знайти дані, як зробити свою роботу. швидше і надавати цю інформацію в простий у користуванні інтерфейс, який вони звикли використовувати, як і в житті споживачів, правда? Вони хочуть подібний до Google інтерфейс пошуку, вони хочуть елемент соціального співробітництва, в якому вони можуть налагодити мережу зв’язку з іншими користувачами в цій організації, щоб зруйнувати ці дані та отримати ці племінні знання. Отже, ми просто підходимо до того, як ми працюємо з бізнесом, але робимо це таким чином, як це ІТ-дружнє.
Ерік Кавана: Так, і у мене виникло чудове питання …
Уейн Екерсон: Ви знаєте інше - Джош, що вразило мене у вашій презентації, це те, що ми зараз у епоху платформ. Я думаю, ми перейшли за віком інструментів, і це добре, але платформи, правда? І так, я висвітлював BI протягом 20-ти незвичайних років, і в BI-просторі ми перейшли від інструментів до аналітичних платформ, де, знаєте, один продукт по суті депортує кожен режим аналітики для кожного типу користувачів, правда? Від звітів до прогнозування спільної архітектури та самообслуговування. Ми також бачимо те ж саме на стороні збирання даних або інтеграції даних, де хтось збирає ці платформи, які поглинають дані, додають їх, каталогізують, ремонтують, трансформують та надають користувачам для завантаження та аналізу. А тепер, що ви, хлопці, робите наступний крок у багатьох напрямках і поєднує ці дві платформи в одну, тож це комбінована платформа аналітики та даних, що, знаєте, має сенс. Це майбутнє: конвергенція. Єдине, що я не бачу у вашій платформі - це ваші основні інструменти та можливості звітування та інформаційної панелі, але, можливо, це вбудовано у ваш аналітичний модуль.
Джош Говард: Так, ми дуже добре робимо звітну партію. У нас є дуже надійне рішення, але ви потрапили на точку навколо панелей приладів, і ми це бачимо як можливість для нас. Ми завжди традиційно мали хороші партнерські стосунки з Tableau, Power BI та Qlik, але ми будемо продовжувати це робити. Але що ми знаходимо, це наші аналітики, наші клієнти, вони не хочуть чекати до кінця робочого процесу і цього циклу, щоб побачити їх результати, добре? Вони хочуть бачити результати роботи в режимі реального часу, і це насправді напрямок, в якому ми йдемо, і ми знаємо, що ми маркуємо як вбудовану візуатику, щоб ви бачили свої дані під час роботи, і ви можете повторити його і побачити, що в реальному часі, а не чекати, до кінця і опублікувати його на інструменті візуалізації або на інформаційній панелі, щоб побачити ці результати. І так, це просто позбавляє від необхідності балансувати вперед і назад, щоб отримати свою думку.
Уейн Екерсон: Так, це має багато сенсу. А ви, хлопці, зараз відомі простотою використання. Ви знаєте, ви використовуєте компанію Tableau для їх піднесення до слави та багатства. Ви тут з ними, і хто краще взяти на себе керівництво в цьому конвергентному просторі платформи, тому що ви отримаєте ногу і в аналітиці, і в управлінні даними. Отже, ми проводимо бета-тестування, щоб побачити, як ви, хлопці, проїдете в наступні пару років.
Джош Говард: Так, і ви знаєте, я думаю, що це цікаво, і я радий бути частиною цього простору, і це було цікаво подивитися, подивитися, знаєте, простір інтеграції даних, простір бізнес-аналітики та розширений простір аналітики, і вони дійсно бачать тих, хто сходить. І, знаєте, я думаю, що такі платформи, як Alteryx, дійсно допоможуть багатьом діловим користувачам досягти кращого результату і дозволять цим користувачам отримати доступ до своїх даних і робити цей аналіз, ви знаєте, і дійти до цих даних швидше і простіше.
Ерік Кавана: Так. Все тут, і я погоджуюсь з вами, Уейн, що, як це насправді має сенс, і я думаю, так, так, тут є питання до учасника аудиторії, якого я кину сюди. Це дуже германно до розмови. Йдеться про DataOp. Для тих із вас, хто не знайомий з цим терміном -
Джош Говард: Наступний слайд.
Ерік Кавана: -Справді це стало сильним протягом останніх дев'яти місяців. Він розпочався з одного або двох постачальників, потім трьох і чотирьох, потім п’яти і шести, і зараз багато людей говорять про DataOp. Це в основному сторона управління даними DevOp. Отже, ми бачимо велику увагу на тому, щоб дійсно намагатися зрозуміти, які різні інструменти та які різні технології стосуються даних, коли вони рухаються протягом свого життєвого циклу, і як це впливає на ваш аналітичний погляд. Мені здається, що Alteryx насправді вирішує проблему DataOps, орієнтуючись на цей підхід до платформи, перш ніж DataOp навіть став терміном. Але я передам це вам, Джош, спочатку, а потім і ви, Вейн, для коментаря. Джош, як ти думаєш?
Джош Говард: Так, я думаю, що це простір, що розвивається. Ви знаєте, ми намагаємося бути агностиками даних і таким чином отримувати доступ до даних - будь то у вашому брандмауері, у хмарі, неструктурованих даних, структурованих даних, - тому що ми знаємо, що це буде продовжувати змінюватися, і я впевнений, що Уейн погодився би з цим, як і ти, Еріку. Якщо ви повернетесь назад, ви знаєте 10, 15 років у цьому просторі, я маю на увазі, там було лише кілька баз даних. Зараз ми налічуємо понад 400 різних типів баз даних. І так, ми просто ніколи не будемо йти в ногу з цим. І тому організація завжди має щось нове і блискуче. Отже, ми просто хочемо бути агностиком і використовувати наші відкриті технології та API, щоб мати можливість безперешкодно інтегруватися з тим, що у вас уже є у вашій організації. А також побачити другий фрагмент до цього, що стоїть на базі DataOp, насправді все більше робочих навантажень підштовхується до хмари, а нові хмарні технології та технології машинного навчання насправді підштовхують нас до цієї нової парадигми, і я дійсно думаю, що саме тут, знаєте, DataOps збирається. І ми будемо бачити багато цікавого, що відбувається в тому просторі.
Уейн Екерсон: Так, я думаю, що ще один термін, який ми використовуємо для DataOps, - це "трубопроводи даних" або "ланцюги постачання даних", і ми бачимо, що багато компаній виходять, особливо в світі великих даних. Ви можете керувати цим навантаженням і не дозволяти озерам перетворюватися на забори даних. Так, і я погодився б, що багато чого зараз переходить у хмару.
Ерік Кавана: Ну, і ви знаєте, тому Alteryx зробила кілька придбань. Я не знаю, чи хочете ви про це говорити за останній рік-два, Джош, і це дійсно розробило цю платформу, з точки зору введення даних та з точки зору деяких семантичних речей. І тепер у вас дійсно є таке комплексне рішення, яке дозволяє аналітикам управляти ним. Я не знаю нікого іншого, хто зосередився на такому фокусі та підході, і я думаю, що це було дуже розумно для вашої половини. Але ви хочете трохи поговорити про це?
Джош Говард: Так, звичайно. І так, це був великий рік для Alteryx. Ви знаєте, ми оприлюднили на початку цього року, і ми здійснили два ключові придбання, які допомагають нам, начебто, закінчити нашу платформу. І ось, по-перше, це був справді той фрагмент каталогізації даних. Знову ж таки, ви знаєте, що ми знаходимо - це те, що ми хочемо допомогти цим організаціям керувати цими даними. Отже, ми фактично придбали компанію з управління даними під назвою Semanta, і це стало нашим рішенням по каталогізації даних і тим, що ми вбудували в загальну платформу. Оскільки ми, знову ж таки, бачимо, що управління є ключовим компонентом самообслуговування та забезпечення можливості самообслуговування. І знову, що дало нам усі ці, знаєте, управління метаданими, можливості каталогізації даних. І ми зробили те, що ми створили інтерфейс для цього, щоб зробити його легким у використанні та дуже дружньому, інтегрованому, що з нашою загальною платформою.
Друга, яку ми створили, - це компанія з наукових даних, що базується в Брукліні, Нью-Йорк, і це було зроблено для того, щоб розробити наші можливості машинного навчання, а також модель управління моделлю. І ось, що я згадував раніше, ми маємо багато науковців, що користуються нашими платформами та виконують дуже важливу роботу з вивчення даних. Однак отримати ці моделі, знаєте, до останньої милі було дуже складно. І тому, я вже згадував, ви знаєте, 12–20 тижнів, які це потребує, 250 000 доларів, необхідних для створення деяких з цих моделей. А потім, як ви оперуєте та оновлюєте ці моделі? Як навчаються ці моделі? А як ви тренуєте ці моделі? Отже, це теж велика проблема, правда, можливості розгортання. Отож, ці дві технології зі сторони інформатизації та управління даними дійсно округлили нашу платформу, і що ми намагаємось зробити, намагаючись донести її до організацій, щоб вирішити цю проблему.
Ерік Кавана: Так, і я радий, що ти кинув це туди, тому що у нас виникли запитання у аудиторії саме щодо машинного навчання та ШІ. І, Уейн, можливо, я швидко передам це тобі. На мій погляд, для машинного навчання існує стільки потенційного потенціалу, щоб реально оптимізувати багато різних питань, з якими ми боролися протягом багатьох років - такі як якість даних, наприклад, такі як затори в аналітиці та допомагають цій стороні виявлення рівняння, правда? Оскільки деякі з цих алгоритмів, які зокрема продовжують навчатись, дійсно можуть продовжувати самостійно та знаходити цікаві речі, які можуть з’явитись для користувача. Тому що одним із викликів, звичайно, з аналітиками взагалі є те, що кожен аналітик приносить свій набір забобонів, власний погляд на світ. Це іноді може бути досить важко змінити, і тому я бачу великий потенціал для машинного навчання та ШІ в майбутньому. Що ти думаєш?
Уейн Екерсон: Ні, абсолютно і просто основні правила. Ці речі разом ще більше спростять ці засоби самообслуговування, полегшать їх використання. Ви вже знаєте, як ви вже говорили, все - від надання рекомендацій щодо інших звітів, для набору даних для перегляду, до коригування моделей, знаєте, спокійних кореляцій в інструменті підготовки даних. Ви знаєте, у нас вже було подібне, як Tableau запровадив правильну візуалізацію для набору даних, який ви хочете відобразити. Тому все це робить ці інструменти набагато потужнішими, робить самообслуговування набагато більш правдоподібним та допомагає користувачам використовувати дані для швидшого розуміння та цінності.
Ерік Кавана: Так, і ви знаєте, у світі корпоративного програмного забезпечення, очевидно, відбувається так багато цікавих речей, але суть полягає в тому, що для створення технології завжди потрібен час. Тож очевидно, ви можете піти і придбати речі, як це має Alteryx. Але коли у вас є досвід у просторі, ви знаєте, є старий вираз: Не можна замінити досвід. Ви просто знаєте, як зробити все краще, і я думаю, що одним із запорук багаторічного успіху Alteryx є те, що Alteryx був дійсно весь процес використання сторонніх даних багато років тому. Я не можу точно пригадати, як довго, але хочу сказати, шість-сім років тому Alteryx вже мав можливість виходити та захоплювати дані таких компаній, як кредитні компанії, наприклад, геолокаційні дані чи будь-яку кількість будь-яких сторонні системи даних. І я думаю, що це було початком того, що ми зараз бачимо як дозрівання з точки зору того, що ми називаємо змішування даних в наші дні, тому що ми навіть цього терміну не мали.
Але Джош, я знову поверну тобі його. І, я вважаю, що це багато насичення та досвіду, що вкладаються на платформу Alteryx навколо тієї концепції змішування даних, яка зараз лише посилилася прийомом їжі, машинним навчанням, каталогізацією даних тощо. Я думаю, що тому ми бачимо Альтерикс там, де він є сьогодні. Що ти думаєш?
Джош Говард: Так, я маю на увазі, необхідність - це винахідництво, правда? І так, ви знаєте, саме наші клієнти були, знаєте, ми, ми знаєте, спочатку робили просторову аналітику, і саме так ми почали, робили просторову аналітику. І ви знаєте, беручи такі дані, як TomTom і роблячи аналіз часу диска, ви можете бачити, знаєте, завантажуючи ці дані з домашніх даних з Experian. Тож саме з цього ми почали, і ми знайшли, що, знаєте, нашим клієнтам потрібна платформа для поєднання всіх цих даних разом. І чи не було б здорово, якби ми дали їм інструменти для цього. І так, це справді був поштовхом «Альтерикс».
І ви знаєте, що ми виявили, що ви знаєте, протягом багатьох років, це те, що підготовка даних - це дійсно перший крок у вашій аналітичній дорозі. Отже, ви знаєте, це займає 80 відсотків часу вченого даних, ви знаєте, на прогностичну аналітику та роботу з дослідження даних фактично витрачається на підготовку даних, і менше 20 відсотків насправді роблять аналіз, і це те, що ми намагаємося подолати. Отже, підготовка даних - це перший крок у вашій аналітичній дорозі. Тому перед тим, як почати робити будь-який вид звітності, розширеної звітності, прогнозної аналітики, аж до когнітивної аналітики, ви все-таки маєте доступ до даних, вам все одно потрібно підготувати їх і поєднати та з’єднати. І це ми вирішуємо за допомогою цієї платформи. І дозволяти цим користувачам робити все це як без коду, так і з кодом.
Ерік Кавана: Так, і я теж люблю цю концепцію: без коду та зручності для коду. Тому що факт у вас є багато жокеїв з кодом, які можуть додати величезну цінність, але є багато ділових користувачів, відверто вимкнених за кодом. Вони їх залякують, і хто може їх звинуватити? Отже, Уейн, я думаю, що це теж приємна особливість, приємний підхід. Там без коду та зручності для коду, правда?
Уейн Екерсон: О, абсолютно. Так, саме так ви залучаєте все більше людей до самообслуговування.
Ерік Кавана: Так, і самообслуговування, я думаю, це наступний великий крок, і мені дуже подобається те, про що ми сьогодні говорили, тож це про те, як реально мислити через твої процеси, робочі потоки, життєві цикли даних та т.д. І, виваживши цю політику на платформу, на ваш погляд, Уейн, є деякі проблеми навколо стандартизації, ви втрачаєте трохи гнучкості, але, як тільки люди зрозуміють методи божевілля, ви закінчуєте дійсно пасти процес вперед так, що в -користувачі розуміють, що тепер можуть отримати те, що хочуть. Їм не доведеться чекати ІТ, і це змінює характер того, як ІТ та ділові люди працюють разом, я думаю, що це дуже позитивно, тому що зараз ІТ може слугувати умовою, вони не повинні бути воротарями на технологію стільки, скільки раніше. Немає такої підтримки, в ідеалі, якщо у вас є якісь стандарти. Таким чином, ви закінчуєте сприяти більшій співпраці, адже це вся мета, правда?
Тож для закриття коментарів спочатку Джоша, а потім, можливо, і Вейна.
Джош Говард: Ні, я маю на увазі, ви знаєте, я згоден з усім, що ви сказали. Ви знаєте, важливо, щоб ми надавали як ІТ, так і діловим користувачам інструменти, необхідні для досягнення успіху. Отже, ми вважаємо, що ІТ не повинен займатися створенням звітів. Це слід залишити діловому користувачеві, у якого є той контекст бізнесу та дані, які вони використовують, але це робити впорядковано, і те, що буде працювати і для ІТ.
Ерік Кавана: Добре, заключні коментарі від Wayne.
Уейн Екерсон: Так, роль ІТ змінилася від того, щоб зробити все це, щоб полегшити самообслуговування і бути справді чемпіонами культури управління та змусити користувачів бажати керувати власним результатом, заради їх користі та вигоди в організації . Я маю на увазі, роль ІТ полягає в тому, що мені шкода ІТ, ви знаєте, бо іноді їм доводиться входити і створювати такі підрозділи у ділових витівках, як юридичні та кадрові, як правило, я нічого не збираюся робити. І звичайно, якщо ви хочете щось, що є функціональним підприємством, хто ще збирається його будувати, крім ІТ? Але загалом, так, ІТ повинні змінитися, щоб процвітати в цьому світі самообслуговування. Вони повинні бути в більш підтримуючій ролі, а не.
Джош Говард: Так, і я думаю, що з наступною еволюцією будуть центри передового досвіду, і де ці проекти ведуть не ІТ чи бізнес, а централізована організація. Ви знаєте, ми починаємо бачити підйом головного співробітника даних та подібні проекти, що потрапляють у ту сферу, де вони обидва мають перспективу управління, а також бізнес-перспективу. Я думаю, що це найкращий сценарій для створення даних та аналітичної культури, і я з задоволенням бачу, що з цього виходить.
Ерік Кавана: Так, у нас було кілька останніх коментарів від присутніх, що надходили в чат, а також питання Q&A. Мені подобається цей коментар: Керуйте результатами, немає ніяких двозначностей щодо того, хто правильний звіт про самообслуговування.
Джош Говард: Так.
Ерік Кавана: Так, це хороші речі. Це все про співпрацю, це все про спільну роботу, і, знаєте, Джош, ви також згадали про важливість того, щоб користувачі спілкувалися один з одним, і саме на цьому Alteryx зосереджується.
Отже, люди, ми трохи пішли сюди, але ми почали трохи пізно, тому я хочу вам дуже подякувати за весь ваш час та увагу сьогодні. Ми зберігаємо всі ці веб-трансляції, тому не соромтеся поділитися ними з колегами.
І з цим ми будемо прощатися з вами. Ще раз дякую Вейну і, звичайно, Джошу з Alteryx. Ми поговоримо з вами наступного разу, люди. Піклуватися. Бувай.
