Персоналом Техопедии, 1 ноября 2017 г.
Вывод: ведущий Эрик Кавана обсуждает сотрудничество бизнеса и ИТ с Уэйном Экерсоном из Eckerson Group и Джошом Говардом из Alteryx.
Вы не вошли в систему. Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь, чтобы увидеть видео.
Эрик Кавана: Хорошо, дамы и господа, Эрик Кавана с Hot Technologies. У нас есть Джош Ховард и Уэйн Экерсон. У нас только что была небольшая забавная проблема со звуком, которая сразу же загорелась, но мы набрали номер, и все качается и катится.
Итак, Уэйн Экерсон, которого я знаю уже много лет. Он главный консультант в Eckerson Group. И Джош Ховард я тоже давно знаю. Он директор по новым продуктам в Alteryx. Эти парни действительно, действительно превосходны в своих областях, и они поделятся с нами множеством идей о том, как бизнес и ИТ могут способствовать улучшению отношений и по-настоящему сотрудничать и выполнять некоторые задачи.
Итак, я собираюсь нажать следующий слайд и передать его Уэйну. Итак, расскажите мне немного о том, что происходит.
Уэйн Экерсон: Конечно, Эрик. Мне приятно быть здесь и говорить об этой проблеме. Я был в Штатах в течение долгого времени и был свидетелем пропасти между бизнесом и ИТ, и во многом это связано с их направленностью и целями, для чего они были наняты. Можно сказать, что это своего рода естественная пропасть или разрыв между бизнесом и ИТ, но это приводит к некоторым вредным последствиям. Вы знаете, что ИТ-персонал был нанят для долгосрочного мышления, для создания систем и приложений, постоянных решений, обеспечивающих экономию за счет масштаба, высокого уровня повторного использования, а также масштабируемости, безопасности, доступности и надежности. Очень консервативный, медлительный образ мыслей. Бизнес, с другой стороны, ориентирован на удовлетворение потребностей клиента, точки взаимодействия, гораздо более краткосрочной направленности, стимулов - и его можно распределять ежемесячно или ежеквартально. Их цель - скорость, ловкость и адаптивность. Поэтому нет ничего удивительного в том, что между этими двумя группами должно быть или может возникнуть трение.
Следующий слайд Таким образом, это своего рода диалог, который я иногда слышу в организациях, куда я иду, чтобы проконсультироваться, и где я чувствую, что играю роль консультанта по брачно-семейным отношениям, пытаясь объединить эти две стороны в одну, признать друг друга и их роль в предоставлении бизнес-технологических решений. Бизнес склонен думать об ИТ как о слишком медленном, дорогостоящем и никогда не доставлять то, что они хотят, когда они этого хотят, как они этого хотят. ИТ-специалисты склонны видеть, что бизнес постоянно меняет свое мнение, добавляя новые функции. Тогда все эти вещи движутся в краткосрочной перспективе, никогда не видя общей картины. Часто результатом этого трения является случайное использование. Там исполнительный менеджер скажет: «Знаете что? Просто забудь это. Я знаю, что не собираюсь получать нужные мне данные, поэтому я просто обойдусь без них ». Это довольно страшно. Опытный пользователь данных скажет: «Просто дайте мне дамп данных и не мешайте мне». А лидеры БУ, если им действительно нужна информация, они просто получат свой собственный бюджет, добавят своих людей и купят свои собственные инструменты. Он говорит: «Хорошо, хорошо. Но вы знаете, удачи, пытаясь сохранить это самостоятельно, потому что в конечном итоге он сломается ». И это произойдет. Он сломается либо потому, что никто не использует его, потому что он не был разработан должным образом, либо он сломается, потому что все его используют, и у вас недостаточно технических экспертов на местах, недостаточно ресурсов для его масштабирования. Или их эксперт уходит, а они высоко и сухо. Следующий слайд
Эрик Кавана: Это опрос, поэтому звонящий по телефону может фактически подтолкнуть его к опросу. Держись одну секунду. Итак, я открываю этот опрос прямо сейчас, надеюсь, вы увидите на экране всплывающее окно. Если вы этого не сделаете, обычно он будет отображаться где-то внизу. И идти вперед. Нам любопытно услышать ваш ответ по этому вопросу.
Хорошо, я получил несколько человек, которые сейчас звонят и дают нам обратную связь. Итак, мы спрашиваем: в какой степени бизнес соответствует ИТ в вашей организации? Итак, у нас есть куча людей, отвечающих сейчас. Большое спасибо. Так что у вас очень высокий, конечно, высокий, умеренный, низкий, очень низкий. Честно говоря, мы не будем делиться этим с другими членами вашей команды. Мы хотим, чтобы вы дали нам свой откровенный ответ. Хорошо, позвольте мне дать нам еще несколько секунд, и, как только мы это сделаем, возможно, Джош, мы просто очень быстро поможем вам ответить на этот вопрос. Да, я люблю этот процесс сотрудничества. Я имею в виду, мы годами говорили о разрыве между бизнесом и ИТ. Я думаю, что это меняется. Я думаю, что это частично меняется из-за DevOps, разработчики более тесно сотрудничают с бизнесом. Такого рода тепло отстает от ИТ-стороны, но я думаю, что оно также меняется из-за облака, прямо скажем, потому что, возможно, люди просто начинают лучше понимать, что они делают на своем рабочем месте. Но что вы думаете об эволюции разрыва между ИТ и бизнесом?
Джош Ховард: Да, вы знаете, это интересная тема, и мы обязательно рассмотрим ее через секунду, но, вы знаете, я просто думаю, что бизнес действительно вынужден быть в руках ИТ. Это верно, так что, вы знаете, в течение многих лет все было во главе с ИТ, и мы видели, как маятник качается взад-вперед из-за ИТ во все, как вы знаете, покупаясь через бизнес. И я думаю, что мы начинаем видеть некоторую централизацию. Я думаю, вы знаете, вы начинаете видеть все больше организаций, постоянных центров передового опыта, начинаете видеть все больше и больше бизнес-интеллектуальных компаний, видите, как создаются центры, и, таким образом, это не, вы знаете, ИТ или бизнес. Мы наблюдаем гораздо лучший брак двух организаций и видим, что эти центры передового опыта будут созданы в обеих этих организациях, и у них есть и ИТ, и бизнес, которые садятся за стол и заказывают еду. Нам нужно выбрать другие бизнес-цели, и поэтому я думаю, что это одна из тенденций, которая, на мой взгляд, была очень позитивной за последние несколько лет или даже дольше. И я думаю, что это часть того, что мы видим.
Эрик Кавана: Не могу винить меня в том, что я передам вам, и я зачитаю результаты. В зависимости от вашего браузера вы можете увидеть результаты уже, но просто для того, чтобы дать вам: Конечно, вопрос: «Насколько бизнес соответствует ИТ?» Очень высокий получил 7 процентов, высокий получил 8 процентов, средний получил Подавляющее большинство - 29 процентов, низкий - 10 процентов, а очень низкий - 0 процентов. Это в основном общая сумма, так что на самом деле вы видите, что большинство людей сказали «умеренно», 21 из 73. Шесть из 73 сказали «высоко», пять сказали «очень высоко», и, конечно, у нас есть целая группа людей, которые только что Не отвечайте, но большинство, на самом деле 43 из 73, люди не ответили, но я ценю ваше время. И с этим я хочу нажать на следующий слайд. И я верю, Джош, ты собирался немного поговорить.
Джош Ховард: Да, и так, вы знаете, вроде того, куда я шел, мы видели много изменений за последние пять лет или даже за десять лет. И действительно, раньше это был дикий запад, и тогда я предполагаю, что здесь, возможно, есть люди, которые все еще думают, что это дикий запад в их организации, но раньше все было полностью заперто и жестко, и все было навязано централизованной ИТ-командой, и именно так была поставлена BI. Но проблема заключалась в том, что бизнес-пользователи не использовали его. Они так и не получили нужных результатов. Знаете, они не могли собирать данные вместе, как им было нужно, и вы просто видели, как организации отказывались от своей практики BI во многих случаях. Они просто не получали ожидаемого использования, и, вы знаете, это понятно, потому что пользователи хотели использовать простые в использовании инструменты, которые они могли бы использовать, вы знаете, источники данных и выполнять часть своей собственной работы по интеграции.
Но они не хотели ждать, пока ИТ сделают это для них. Итак, мы увидели, что все эти бизнес-команды ушли и купили свою собственную лицензию, свои собственные инструменты визуализации, и их теневые ИТ-друзья настроили витрину данных, и они были отключены. Но это привело к совершенно новому набору проблем. Да, бизнес смог получить гибкость и гибкость, а некоторые из результатов, которые ему были нужны, гораздо быстрее, но, тем не менее, он оставил ИТ, пытаясь понять: «Как мы управляем этим? Как мы масштабируем это?
Потому что и то, что происходило, они создавали эти витрины данных. Они начинали вводить в действие большую часть отчетов и визуализаций, а затем просто возвращались к ИТ-специалистам, чтобы получить исправление, и поэтому оно просто не масштабировалось. Это было не лекарство, и вот некоторые из них. Но это не должно быть перетягивание каната между бизнесом, который хочет простоты использования, и ИТ, который хочет управлять им. Это действительно о том, чтобы все были на одной странице и тянулись в одном направлении. Я думаю, что действительно есть лучший в своем роде подход, который может удовлетворить потребности обоих пользователей. Горка.
Эрик Кавана: Отлично. Вот и ты.
Джош Ховард: Да, спасибо. И поэтому подход к Alteryx заключается в том, что мы действительно смотрим на это с точки зрения аналитического управления. Итак, вы знаете, я не использую здесь слово «управление данными», потому что я думаю, что управление данными - это гораздо больше, чем структура, которая охватывает много разных вещей, но на самом деле просто сосредоточена на этих трех ключевых областях того, как данные управляются, как к ним обращаются и как мы их защищаем.
Прежде всего, на стороне управления данными, когда вы хотите включить инструменты самообслуживания, вы хотите убедиться, что эти пользователи имеют доступ ко всем различным источникам данных, которые могут им понадобиться. Итак, опять же, это часть проблемы, которую мы видели с традиционными инструментами BI, такими как MicroStrategy и Cognos, и OB, вы знаете, просто подключались к централизованному хранилищу данных, но эти бизнес-пользователи действительно хотели взять эти данные и смешайте его с другими источниками данных, чтобы получить дополнительные результаты.
Я имею в виду, поэтому вы хотите убедиться, что это напрямую для всех этих различных источников данных, независимо от того, являются ли они реляционными или нереляционными, и делать это таким образом, чтобы не сделать данные избыточными. Итак, вы хотите убедиться, что вы используете технологии в памяти, чтобы вы подключались к этим федеративным источникам данных и не дублировали эти данные в других частях организации, потому что это просто вызывает целый ряд проблем.
И затем вы хотите убедиться, что вы смотрите на такие вещи, как доступность данных и безопасность данных, чтобы убедиться, что данные зашифрованы, чтобы убедиться, что у вас есть нужные разрешения и разрешения на месте. И мы рекомендуем использовать системы, которые уже настроены вашими ИТ-командами, например, Active Directory и Windows-аутентификация. Подключайтесь к тем системам, которые могут проходить через эту аутентификацию вплоть до приложения, и таким образом вы можете гарантировать, что нужные пользователи получают доступ к нужным данным.
На самом деле речь идет о переходе из состояния контроля в состояние поддержки, и это делается с помощью ограждений. Итак, вы знаете, аналитика ограждений, где ИТ предоставляет все инструменты для достижения успеха, но они также следят за этим, проверяя его согласованность, надежность и то, что они делают это с правильными разрешениями на месте и убедиться, что эти пользователи имеют доступ только к нужным данным. Следующий слайд
Эрик Кавана: Хорошо, доктор Уэйн.
Уэйн Экерсон: Да, это мой слайд. Это просто показывает размеры самообслуживания, о которых говорил Джош. Это среднее значение спроса в наши дни, но, как сказал Джош, они не хотят ждать, пока ИТ-специалисты предоставят свои услуги, а ИТ-специалисты все это делали. Раньше они строили архитектуру и управляли инфраструктурой, выбирали инструменты и создавали приложения, отчеты, панель инструментов, и это просто не работает для подавляющего большинства пользователей. И теперь мы находимся рядом с самообслуживанием. У нас есть отчеты по самообслуживанию, информационные панели самообслуживания, которые я называю, визуальное обнаружение самообслуживания. У нас есть интеграция данных самообслуживания или подготовка данных. У нас есть расширенная аналитика самообслуживания, где есть несколько ученых данных. Итак, мы думаем, что все эти возможности доступны людям, деловым людям, которые склонны делать что-то самостоятельно.
Следующий слайд Мы получаем отзывы здесь, Эрик, просто чтобы вы знали. Итак, вы знаете, самообслуживание на первый взгляд выглядит беспроигрышным как для бизнеса, так и для ИТ-отдела. Пользователи получают то, что хотят, когда хотят, как хотят. ИТ-отдел получает тип пользователей, они могут выполнять свою работу, и они получают возможность поставлять вещи косвенно, но в любом случае … Во многих ситуациях самообслуживание имеет некоторые существенные недостатки, с которыми вам следует быть осторожными. И Джош давал вам некоторые лекарства от некоторых из этих недостатков.
Перейдите к следующему слайду, Эрик, и мы просто увидим самообслуживание организаций как приливную волну силы, которая является дублирующей, противоречивой. И доходит до того, что никто не доверяет чьим-либо отчетам, кроме их собственных, что не является хорошим положением дел. Можно даже сказать, что это хуже, чем когда они начали. В основном у вас есть архитектура, состоящая из теневых систем отчетности, экстрактов данных, которые в конечном итоге увеличивают затраты и накладные расходы, а также избыточность и дублирование и, следовательно, повышают риски в организации. Таким образом, самообслуживание - это стандарты, в которых управление - это просто Вавилонская башня. Все общаются, но никто не слушает. Следующий слайд
Эрик Кавана: Это отличная цитата, мне это нравится. «Все общаются, но никто не слушает». Я думаю, что в некоторых местах это подводит итог. Хорошо, вот и ты.
Уэйн Экерсон: Итак, вы знаете, я тоже доберусь до средств правовой защиты, но многие компании считают, что цель самообслуживания - избавиться от ИТ. Ну, в бизнесе много противоречивых вещей, и это одна из них. Цель самообслуживания состояла не в том, чтобы ограничить информационные технологии уравнением, а в том, чтобы способствовать более тесному сотрудничеству с ним. Еще одна ирония самообслуживания, которую я здесь не описал, заключается в том, что для поддержки самообслуживания требуется много стандартизации. Это вроде как думать о дороге по дороге, верно? Есть много правил, которых мы должны придерживаться. Все-
Автоматический голос: запись конференции остановлена.
Эрик Кавана: Не беспокойся об этом. Это просто резервная копия. Продолжай двигаться.
Уэйн Экерсон: ОК. Таким образом, и ИТ на самом деле является группой, которая должна объединить эти стандарты. И как только эти стандарты будут приняты, приняты и приняты, эй, тогда мы сможем заниматься самообслуживанием, пока не выйдет луна. Следующий слайд
Эрик Кавана: Я думаю, что мы вернулись к Джошу.
Джош Ховард: Да, да, и я согласен со многим из этого, Уэйн, что ты говорил. Но дело в том, что если вы хотите получить больше пользы от данных, опять же, мы должны выйти из бизнеса, чтобы ИТ-отдел контролировал все и включился в бизнес, связанный с поддержкой. Это означает, что пользователи могут использовать собственные инструменты анализа, а не только ИТ. Это не значит, что вы должны дать им ключи от королевства. Вы можете сделать это с теми ограждениями, которые еще существуют. Используйте существующие системы, используйте свои инструменты авторизации, Active Directory, ваши разрешения, и это будет гарантировать, что, вы знаете, кто-то не передает данные кому-то, что они не должны. Таким образом, делая все эти вещи, вы даете этим аналитикам возможность повысить ценность и делать это в соответствии с принципами управления.
Следующий слайд Но реальность такова, что ИТ никогда не сможет идти в ногу со множеством различных способов, которыми аналитик захочет просматривать данные и манипулировать ими. И не только это, но и у вас нет времени, чтобы не отставать от этих запросов. Унаследованные системы, процессы водопада. Если вы просто посмотрите на процесс ETL для добавления таблицы, это может занять несколько недель, если не месяцев, в некоторых случаях. Итак, вы хотите быть в состоянии идти в ногу с этим изменением бизнеса.
Если вы действительно хотите создать культуру аналитики, вы должны позволить этим пользователям сделать это. И тогда, как только вы это сделаете, преимущества могут быть по-настоящему удивительными. Знаете, когда мы впервые за пять-десять лет назад начали говорить о проектах бизнес-аналитики, я имею в виду, что часто цитировалось, что 70–80 процентов всех проектов BI потерпят неудачу. И это просто не тот случай. Когда вы вооружаете бизнес-пользователей правильными инструментами, мы видим потрясающие результаты и огромную ценность, и именно поэтому инструменты самообслуживания распространяются по всей организации, как лесной пожар. Это из-за успеха, который мы видим.
И у меня есть сценарий использования, о котором я тоже расскажу через минуту, но, вы знаете, у нас буквально десятки тысяч пользователей, занимающихся самоанализом и масштабированием. И эти пользователи предоставляют информацию быстрее, они создают новые продукты и реагируют на изменение условий бизнеса намного быстрее, чтобы опередить конкурентов.
Вы знаете, во-вторых, вы знаете, они также тратят меньше времени на подготовку данных и больше времени на анализ. Это просто еще один компонент, и у меня есть пример из CNA, где у них было несколько аналитиков, которые использовали трудоемкие подходы, которые занимали недели или месяцы, а теперь сводили их к минутам. Это без преувеличения. У нас буквально есть множество таких примеров того, как клиенты делают это, и это действительно беспроигрышный сценарий. Аналитики рады, что им не нужно, знаете ли, они быстрее получают свои данные. ИТ счастливы, потому что, вы знаете, они могут сосредоточиться на своих стратегических инициативах, не беспокоясь об управлении, и, наконец, исполнительные команды счастливы, потому что, наконец, у них есть бизнес и ИТ команды, работающие вместе, чтобы создать эту аналитическую культуру. Назад к вам.
Эрик Кавана: Хорошо. У нас был еще один опрос, так что вы сможете увидеть эти результаты в аудитории. Мы должны видеть это уже в вашей группе для голосования, но вопрос был: «Получила ли ваша организация обещание самообслуживания?» Я могу вам сказать, что у респондентов было громкое «Нет».
Я думаю, это говорит о том, где мы находимся в отрасли, но я думаю, что вы сделали несколько действительно хороших замечаний, Джош, а именно то, что включение самообслуживания, хотя и с некоторыми стандартами, которые обсуждал Уэйн, действительно позволит вам встроить управление. Это ограждения, о которых мы говорили, верно? Политику управления можно вводить в систему доставки, и именно тогда вы фактически достигнете управления, предоставив аналитикам возможность самообслуживания. Это верно, Джош?
Джош Ховард: Да, это точно.
Эрик Кавана: Да, поэтому респонденты
Уэйн Экерсон: Итак, Эрик, эти результаты интересны, ты знаешь. Я бы сказал, что причиной этого является либо то, что ИТ все еще контролируют ситуацию, пользователи не получают самообслуживания и не получают того, что им нужно, когда им это нужно, или, вы знаете, у них недостаточно управляемое самообслуживание. И оба плохие. Таким образом, на самом деле трудно достичь самообслуживания, иметь управляемую среду, которая предоставляет пользователям всю необходимую им информацию и функциональные возможности, необходимые для получения необходимой информации и выполнения необходимых действий. Это тяжело, тяжело, но, знаешь,
Уэйн Экерсон: - Вы сталкиваетесь с инструментами, такими как, вы знаете, Alteryx, очень мощными инструментами, очень мощными. Итак, теперь у нас есть возможность,
Эрик Кавана: И у вас есть несколько причин, по которым ваш сырой контракт с Соником немного провалился, поэтому просто следите за базовым звуком. Я немного удивлен и думаю, что это, вероятно, хорошие новости для Alteryx, потому что у них есть решение для самообслуживания. Потому что при старом способе работы с множеством различных инструментов, например, с множеством точек интеграции, люди как бы бегают, просто стараются не отставать от статус-кво, и я думаю, что это одна из реальных проблем.
Несколько недель назад у одного из наших клиентов был комментарий, который звучал в моих ушах с тех пор, как он сослался на «срочную тиранию» и то, как это имеет тенденцию доминировать в нескольких организациях и предотвращать изменения. Ты всегда в срочном состоянии, ты всегда бегаешь, просто пытаясь добиться того, что уже нужно сделать. И это в основном мешает вам делать новые вещи.
В какой-то момент вы должны остановить музыку, признать, что один стул исчезнет, но остальные стулья должны сесть за стол и начать бросать какое-то сотрудничество, пока мы не будем работать вместе. Но это своего рода взгляд на эту картину. Так что да, ответы обычно были 23 из 43, сказали «Нет», 6 из 43 человек сказали «Да», и 6 из 43 человек сказали «Не уверен», но 38 человек или около того не ответили. Но это довольно громкое «Нет». После этого я хочу начать изучение конкретного случая.
Я верну тебе это, Джош. Унеси это.
Джош Ховард: Да, и поэтому раньше я говорил об этом сотрудничестве между бизнесом и ИТ. Я действительно чувствую, что мы увидели довольно большие изменения, и все больше и больше организаций движутся в этом направлении, обеспечивая самообслуживание и видя те результаты, о которых я говорил. И Форд является отличным примером этого. Форд, конечно, десятилетиями использовал данные и аналитику, но, как и во многих организациях, это действительно было сделано в карманах организации. Был непростой контроль за согласованностью и координацией, и, вы знаете, у них также были несовместимые методы управления данными.
И поэтому у них была огромная проблема; у них было более 4600 источников данных, и поэтому вы можете представить себе задачу сделать это в такой компании, как Ford. И вот что они сделали, когда всего два года назад они создали подразделение Global Data Insights and Analytics, которое представляет собой централизованный центр передового опыта, состоящий из команд, состоящих, как вы знаете, из работников данных, так из аналитиков данных и данных. ученые такого рода.
Вы можете думать об этом COE как отдел кадров или финансовый отдел, обслуживающий всю организацию. Это именно то, для чего была создана эта новая команда, и поэтому они смогли идентифицировать и решать свои собственные первоочередные задачи и работать с различными бизнес-единицами, которые занимаются, вы знаете, разными проблемами. Но вся идея заключалась в том, что они хотели нацелить и изменить этот разговор, чтобы сосредоточиться на самой задаче бизнеса, правильно и на удовлетворении этих потребностей бизнеса. И вы знаете, они начали с одного аналитика данных, начавшегося пару лет назад, и с одной лицензии Alteryx и комбинации Tableau и QlikView.
За последние два года они предоставили Alteryx более 1200 ученых-данных, и они нанимают больше. И вот, было действительно удивительно видеть, как это происходит в их организации, и случаи, которые они решают, невероятны. Они используют Alteryx для решения проблем производственных линий вплоть до гонок NASCAR, поэтому действительно интересно видеть некоторые результаты, которые они демонстрируют. И, вы знаете, что интересно, вы знаете, некоторые из этих вариантов использования, отдельные варианты использования экономят десятки миллионов долларов, и поэтому их очень легко оправдать. И это только один вариант использования, и теперь он буквально используется в сотнях различных бизнес-кейсов и среди этих 1200 аналитиков данных и исследователей данных. Итак, феноменальные результаты, и мы действительно довольны партнерством, которое мы имеем с Ford.
Уэйн Экерсон: Хорошо, это мой слайд. Итак, вы знаете, я преподаю класс по аналитике самообслуживания, и это своего рода сводка, сводка очень высокого уровня, о решениях, которые я привожу на стол для аудитории. И я постараюсь объяснить это довольно быстро. Вы знаете, я вижу самообслуживание, хорошо, самообслуживания нет. У каждого свое определение самообслуживания внутри организации, поэтому самообслуживание для генерального директора, безусловно, не самообслуживание для исследователя данных. Но в целом существует два класса пользователей. Первый класс, вы знаете, более случайные пользователи, исполнительные менеджеры, работники отделов фронта находятся в нисходящем мире синим цветом.
И, вы знаете, я называю их «потребителями данных» или «исследователями данных», и они в значительной степени думают о результатах, вы знаете, о отчетах и информационных панелях, надеюсь, интерактивных, которые люди создали для них, будь то ИТ или их коллеги, и потребляющих это как есть. Исследователи, как правило, открывают эти вещи и редактируют их на месте, но им не обязательно начинать с чистого листа бумаги. Ни за что им не платят за это. Не платят обязательно аналитики. Это то, что делают люди в мире снизу вверх, исследователи данных и аналитики данных, которые, кроме того, аналитики данных работают с электронными таблицами, имеют доступ к базам данных. И ученые, работающие с данными, имеют больше возможностей, как вы знаете, с верстаком для обработки данных. Многие инструменты самообслуживания, которые вышли, действительно расширили возможности этой команды снизу вверх. Это было бы намного продуктивнее, чем когда-либо раньше. Они могут не только создавать собственные отчеты и информационные панели, но и получать собственные данные, смешивать их, сопоставлять и т. Д. Я действительно видел, как этот триумвират инструментов вышел и импортировал мир снизу вверх. Каталоги данных, чтобы они могли найти данные, либо подготовительные инструменты, чтобы они могли сопоставить их вместе, и инструменты визуализации данных, чтобы они могли анализировать, визуализировать и обмениваться ими. Я думаю, мы увидим, что этот набор инструментов станет одним, и я думаю, что на самом деле Alteryx находится на пути к этому.
Поэтому я называю этот мир снизу вверх «настоящим самообслуживанием», тогда как мир сверху вниз я называю его более «серебряным обслуживанием», потому что мы как бы предоставляем информацию на серебряном блюде. Это было предварительно упаковано до некоторой степени. Все еще интерактивный, все еще редактируемый, но кто-то должен был подумать о том, кто эти люди будут собираться, и адаптировать его для своих конкретных потребностей. Вы можете видеть в нисходящем мире, который у вас есть, вы знаете, более мощные централизованные группы, комитет по управлению данными, который, как вы знаете, размещает их на сайтах данных и в отчетах. И команда хранилищ данных, которая пытается интегрировать данные для принятия решений. Это более традиционный ИТ-ориентированный процесс централизованного управления сверху вниз. В то время как в мире снизу вверх, который составляет более 10 процентов, 20 процентов организации, они получают управление на низовом уровне, фактически открывая наборы данных, просматривая их, комментируя их, маркируя эти наборы данных - в основном построение общего среднего значения данных с нуля. Вы получаете каталоги и рынки данных, и организации нужны оба этих мира. На самом деле, они подпитывают друг друга, очень синергично, это две стороны одной медали. Если у вас нет аналитиков в каждом отделе, неудачные операции, маркетинг, финансы. Вам не хватает всевозможных идей, необходимых для ведения бизнеса, потому что они генерируют ответы на вопросы, которые люди не могли понять, какими они были накануне. И, конечно, ИТ не могли, или разработчики не могли создавать эти отчеты или информационные панели. Таким образом, они как бы обосновывают следующую волну требований и следующую волну идей, которые должны быть упакованы и помещены в нисходящий мир.
Теперь проблема заключается в том, что восходящий мир публикует отчеты в нисходящем мире, которые не были сертифицированы или управляются, и вы получаете противоречивые отчеты, дубликаты и тому подобное. Таким образом, в моем мире это помогает иметь шлюз управления данными между этими двумя мирами, и это нормально, если аналитик данных начал создавать и придумывать новые идеи и создавать отчеты. Людям это нравится, и затем, вы знаете, они хотят продолжать публиковать этот отчет и делиться им, возможно, более широко для всего предприятия, его необходимо проверить с помощью управления данными, и, надеюсь, очень быстро, чтобы убедиться, что он соответствует стандарты. Возможно, его придется записать в стандартную платформу, возможно, потребуется добавить новые данные в стандартный корпоративный репозиторий. И теперь мы видим, что такие инструменты, как Alteryx, фактически внедряют рабочие процессы, необходимые для поддержки этого процесса продвижения, где мы продвигаем в отчете, который становится популярным, чтобы получить водяной знак или масштаб в качестве сертифицированного отчета или набора данных корпоративного уровня, Итак, вот некоторые из состояний управления данными, взятые в двух словах в качестве процесса обзора. С группами разработчиков может происходить производственная передача обслуживания, и могут быть разрешения и управление, встроенные в инструменты BI, аналитические инструменты или эти рабочие процессы. Следующий слайд
Эрик Кавана: Хорошо, я думаю, что мы вернемся к Джошу на этот раз.
Джош Ховард: Да, и так, вы знаете, когда вы говорили о переходе от ряда этих различных инструментов и о том, что я обнаружил в своих собственных исследованиях, вы знаете, что большинство аналитиков используют от 10 до 12 различных инструментов. для того, чтобы сделать их работу по анализу. И, вы знаете, они могут использовать решение для каталогизации данных, чтобы найти данные, они могут использовать решение для подготовки данных, они могут использовать инструмент визуализации данных, что-то для расширенной аналитики, прогнозной аналитики и инструментов науки о данных для развертывания. и управлять этим. И мы действительно думаем, что это должно быть достигнуто через единую платформу, и мы думаем, что именно туда движется индустрия. Таким образом, большинство людей знают обо всех хитростях, связанных с возможностями подготовки и смешивания данных, а также об их тесной интеграции с такими инструментами, как Tableau и Power BI.
Но вы знаете, мы гораздо больше, чем просто инструмент подготовки данных. Мы действительно являемся комплексной платформой для этих аналитиков данных и гражданских исследователей данных, предоставляя возможность обнаруживать эти данные, подготавливать их, смешивать, анализировать и делать это повторяемым образом и повторяемым рабочим процессом. А затем разверните и предоставьте доступ к этим ресурсам в масштабе, и это действительно то, чем занимается Alteryx. И у нас есть удивительное сообщество, которое поддерживается нами, и это, знаете ли, больше, чем просто ваше обычное сообщество. Здесь есть учебные зоны самообслуживания, есть форумы и лучшие практики, и у нас действительно есть евангельское сообщество пользователей, которые поддерживают друг друга. И самое замечательное в этом то, что когда вы внедряете такие инструменты, как Alteryx, эти типы сообществ действительно сокращают кривую обучения, так что вы можете быстрее освоиться с этими новыми наборами инструментов. Несмотря на то, что они действительно просты в использовании, они не требуют большого количества кодирования, и они просты в использовании и быстрее запускаются и работают, но, тем не менее, наличие этого сообщества для сокращения кривой обучения действительно бесценно.
Таким образом, мы разбили его на четыре части. Во-первых, это действительно поиск и обмен, поэтому прежде чем вы сможете подготовить и смешать ваши данные, вы должны найти их. И именно поэтому первая часть нашей платформы - это компонент обнаружения и обмена, который мы используем для сбора племенных знаний вашей организации. Так что это в основном решение для каталогизации данных, которое используется для обмена курируемыми и управляемыми наборами данных. Он позволяет пользователям находить нужные им данные в простой в использовании функции поиска, подобной Google, а также предоставляет социальные функции для совместной работы над наборами данных и даже позволяет углубиться в происхождение данных активов, сертифицировать их. активы и водяной знак им. И это действительно важно для аналитики самообслуживания, потому что, во-первых, большинство людей тратят слишком много времени, пытаясь найти данные - они не знают, куда идти, чтобы найти их. И потом, если они найдут отчет, вы знаете, откуда они знают, что он сертифицирован, ему доверяют? Поэтому, когда вы говорили об этом, имея шлюз управления данными, я действительно видел, что такие инструменты, как Alteryx, становятся тем шлюзом, где при выполнении поиска вы можете автоматически и визуально видеть, кто владеет этими данными, какова их линия, как они был создан, если он был сертифицирован, и как получить к нему доступ, и если у вас нет к нему доступа, вы можете использовать функции чата, чтобы запросить такой доступ. Он отправляет электронное письмо этому конкретному человеку, и это действительно хороший способ реализовать множество этих элементов. Следующий слайд
Следующая часть - это готовые и смешанные, опять-таки, которыми мы хорошо известны, и поэтому мы действительно рассматриваем приготовление и смешивание как готовый вариант для более продвинутой аналитики. Без написания SQL или любого другого типа кода вы сможете получить доступ ко всем вашим различным данным, запрашивать их - вы знаете, будь то структурированные данные, неструктурированные данные, облачные данные - и легко интегрировать все это в память, формировать ее, очищать, профилируйте его, чтобы подготовить ваш набор данных для анализа. Вы также можете дополнить его сторонними наборами данных. Таким образом, у нас действительно хорошие партнерские отношения с такими компаниями, как TomTom, если вы заинтересованы в анализе времени в пути, в пространственной аналитике. Мы также очень тесно сотрудничаем с Experian для данных о домохозяйствах или бизнес-данных. Таким образом, внезапно вы можете не только взять данные, которые вы получили локально или, возможно, в облаке, вы также можете обогатить их этими сторонними источниками и действительно провести интересный анализ. Следующий слайд
Третья часть - это анализ и модель компонента. Поэтому я упомянул, что Alteryx не содержит кодов. Ну, это также код-дружественных тоже. Итак, мы предлагаем более 60 различных инструментов прогнозной аналитики, поэтому, когда вы будете готовы к более сложной аналитике, вы можете использовать инструменты на основе R и Python и Spark без кодирования, или вы действительно можете использовать и создавать свои собственные пакеты. Так что если у вас есть команда по науке о данных, которая пишет R и Python или Scala или что-то еще, вы можете использовать этот код, создавать свои собственные пакеты и использовать это прямо в инструменте. И опять же, именно здесь я думаю, что реальная ценность аналитики самообслуживания заключается в том, и именно здесь мы хотим помочь превратить отрасль из, вы знаете, традиционных аналитиков данных и работников данных в этих, вы знаете, гражданских ученых, занимающихся данными и занимаясь наукой о данных, используя действительно простые в использовании инструменты. Горка.
Хорошо, наконец, у нас есть несколько последних переключателей, последняя миля продвинутой аналитики. Поэтому, если вы находитесь в точке, где вы занимаетесь наукой о данных, и вы создаете свои модели, следующая задача, с которой вы столкнетесь, это: «Ну, как мне запустить эти модели в производство? Как мне ими управлять? Как мне поддерживать их в актуальном состоянии? »И вот тут-то и появляется наша возможность развертывания. И поэтому, согласно нашим исследованиям заказчиков, с которыми мы разговаривали, менее 50 процентов моделей когда-либо поступают в производство., Итак, вы наняли этих исследователей данных для создания всех этих моделей, но на самом деле они никогда не превращают их в производство. Итак, мы создали решение, которое поможет вам построить ваши модели, а затем развернуть их в режиме реального времени с помощью API RESTful.
Таким образом, вы можете быстрее и проще получать эти модели и размещать их непосредственно в веб-приложениях и мобильных приложениях, потому что традиционные методы просто не работают. Это долгий, затяжной процесс. Для развертывания модели может потребоваться от 12 до 20 недель, и на это часто требуется более 250 000 долларов. А потом вам нужно беспокоиться о том, как вы будете держать их в курсе. Итак, еще раз, мы ищем способы автоматизировать весь этот процесс и предпринять множество промежуточных шагов. И так, без особого перерасхода кода, потому что традиционный процесс того, что происходит сейчас, заключается в том, что у вас есть специалист по данным, который строит свои модели, и они разворачивают их, и они бросают их через забор веб-разработчику, который должен взять весь этот код R и Python, переписать его в какое-то веб-приложение или мобильное приложение, и опять же, это займет слишком много времени.
И так, больше не нужно бросать код через забор, чтобы кто-то еще мог сделать. Мы автоматизировали этот процесс и можем управлять им в масштабе. Итак, это действительно четыре области, на которые мы смотрим, когда речь идет о комплексной платформе самообслуживания для анализа данных. Итак, вы знаете, вы с легкостью обнаруживаете и обмениваетесь данными, готовите и смешиваете их, выполняете расширенную аналитику, а затем получаете возможность развертывать и управлять ими в масштабе. Преуспевать. Таким образом, с Alteryx вы можете, вы знаете, говорить об аналитическом управлении и иметь возможность разблокировать ваши данные безопасным способом и предлагать как код без кода, так и дружественный к коду способ сделать весь ваш анализ, так что если вы у вас есть аналитики данных, которые могут не знать семантические, вы знаете, языки SQL для запросов к базе данных, вы можете использовать инструмент перетаскивания, который извлекает все эти данные в память, чтобы выполнить их анализ.
Кроме того, если у вас есть специалисты по данным, которые используют R и Python, они все равно могут использовать такой инструмент, как Alteryx, дружественным к коду, и результаты, которые мы видели у наших клиентов, огромны, потому что мы в состоянии обеспечить те воспроизводимые рабочие процессы, которые вы можете выполнять, задачи, которые занимают, вы знаете, недели или месяцы, и буквально сводить их к минутам без преувеличения. На нашем веб-сайте есть несколько тематических исследований, где вы можете узнать больше об этом и о той экономии времени, которую мы наблюдаем. Но, знаете, наконец, она будет работать с вашей ИТ-организацией, потому что она масштабируема и ломает те бункеры, о которых я говорил, и делает это управляемым образом. И это действительно то, что представляет собой комплексная платформа Alteryx и почему мы разные.
Эрик Кавана: Хорошо. Это все хорошие вещи. Я должен сказать, Уэйн, я думаю, что вы действительно заинтересованы в этом шлюзе управления данными, я думаю, как вы это описали. Потому что сейчас мы находимся в этом действительно интересном мире, в котором хранилища данных, которые вот уже четыре десятилетия являются надежным источником, не в состоянии идти в ногу со временем и идти в ногу со всеми различными источниками данных и их разновидностями. Это довольно жесткая система, которой, как правило, является хранилище данных, и поэтому я вижу, что Alteryx предоставляет здесь действительно то, что вы могли бы назвать следующим этапом аналитической зрелости, потому что они позволяют вам использовать все эти разные источники, но потому что они имеют В этой воинственной области с политикой управления данными, вы получите действительно лучшее из обоих миров, где у вас может быть много разных наборов данных, но у вас есть управление, и вы также можете использовать все виды информации и обслуживать всевозможных аналитиков для получить их различные взгляды на то, что происходит в мире бизнеса. Но я рассматриваю это как довольно важный шаг в развитии аналитики для предприятия, но что вы думаете?
Уэйн Экерсон: Нет, абсолютно. Хранилища данных, хранилища единой версии истины, какой они были, и я думаю, что она просто игнорировала, вы знаете, организационную динамику и роли, которые играют люди. И я вижу эти два мира BI или аналитики, как вы их называете. И в большинстве компаний они идут в противоположных направлениях, и они не разговаривают друг с другом, они не доверяют друг другу, но на самом деле они очень синергетичны, и нам просто нужно заставить их признать друг друга и вид совместной работы. И такие инструменты, как Alteryx, которые включают управление посредством возможности каталогизации данных, где стюарды могут управлять набором данных, а также сертифицировать и ставить водяные знаки, о чем я уже говорил пару лет в своих классах. Очень немногие компании занимаются этим, но это становится настолько популярным, и теперь я слышу, что это везде.
Итак, способ смешать эти два мира, потому что, вы знаете, у вас есть торт и вы тоже его едите. Вы можете позволить опытным пользователям делать то, что им нужно. Найдите новые идеи по требованию, а затем, вы знаете, но вы не дадите им выйти из-под контроля. Вы удерживаете его от создания Вавилонской башни с некоторыми стандартами, которые требуют некоторого управления. И цель действительно состоит в том, чтобы создать культуру управления, в которой люди хотят пройти процесс управления. Они хотят, чтобы их отчеты / наборы данных были пересмотрены, чтобы их можно было использовать более широко. Это цель, и это действительно новая роль ИТ в этом новом мире. Я всегда говорю, что их роль - облегчать, а не диктовать. И это большой сдвиг для большинства ИТ-специалистов, которые привыкли работать в общей службе, которая сделала все для бизнеса. Теперь бизнес делает для себя, и ИТ-специалистам действительно нужно быть людьми, как сказал Джош, устанавливая эти ограждения.
Эрик Кавана: Да, я думаю, что ограждения являются ключевыми, потому что они позволяют свободной игре, если хотите, аналитиков делать разные вещи, но не сбиваются с пути. И если я понимаю -
Уэйн Экерсон: Точно.
Эрик Кавана: - Вы правильно, Джош -
Джош Ховард: Точно.
Эрик Кавана: Да, вы как бы говорили о том, что я фактически отслеживал Alteryx сейчас, так как до того, как он назывался Alteryx много лет назад - я думаю, что он назывался SRC или что-то в этом роде - и Wal-Mart был Первый клиент И одна из действительно крутых вещей, о которых вы, ребята, говорили в далеком прошлом, была способность по-настоящему понимать бизнес-процессы и рабочие процессы. И если вы хорошо разбираетесь в рабочих процессах и бизнес-процессах, тогда вы можете делать разные вещи. Прежде всего, вы можете предоставить очень совершенный пользовательский интерфейс, если вы не используете в облаке опции, доступные пользователю с посторонней информацией. Во-вторых, вы также можете упростить процессы, чтобы лучше понять, где находятся точки дросселирования или контрольные точки. И я думаю, что это, вероятно, часть волшебства того, почему Alteryx смог предоставить эту очень удобную для управления, но удобную для пользователя среду типа, которая позволяет использовать все виды различных информационных наборов и аналитических вариантов использования. Ты бы согласился с этим?
Джош Ховард: Да, я имею в виду, вы знаете, я бы сказал, Эрик, и во многом это просто дает инструменты такого типа в руки бизнес-пользователям и дает им возможность выполнять свою работу в удобной для бизнеса форме. это легко использовать, и это дружелюбно. Я имею в виду, если вы думаете о чем-то вроде управления данными, мы говорим об управлении данными в течение двух десятилетий, и, как хранилище IP, мы пытались донести это до бизнеса, и оно просто никогда не будет принято, никогда не получит любой вид тяги, потому что он не создан для бизнес-пользователей, верно? Он управляется ИТ, управляется ИТ и работает для ИТ, но не подходит для тех бизнес-пользователей. Итак, мы хотим использовать те же методологии, но применять их к удобному для бизнеса набору инструментов, и это наш подход с, как вы знаете, решением для каталогизации данных и управления метаданными.
Знаете, когда я общаюсь с бизнес-пользователями, я никогда не говорю о семантическом слое данных и о том, как мы помогаем управлять метаданными. Но, вы знаете, с другой стороны, это, по сути, то, что он делает, эти типы вещей были в ИТ в течение длительного времени, но для бизнес-пользователя, это все о том, как быстрее находить данные, как выполнять свою работу быстрее и предоставляя эту информацию в простом в использовании интерфейсе, который они привыкли использовать, как и в жизни своих потребителей, верно? Им нужен поисковый интерфейс, похожий на Google, им нужен элемент социального взаимодействия, с помощью которого они могут общаться с другими пользователями в этой организации, чтобы сломать эти хранилища данных и получить знания о племенах. Итак, мы просто придерживаемся другого подхода к работе с бизнесом, но делаем это так, чтобы это было также с точки зрения ИТ.
Эрик Кавана: Да, и у меня есть отличный вопрос
Уэйн Экерсон: Вы знаете другое - Джош, который поразил меня в вашей презентации, мы сейчас в эпоху платформ. Я думаю, что мы прошли эпоху инструментов, и это нормально, но платформы, верно? Итак, я занимаюсь бизнес-аналитикой в течение 20 с лишним лет, и в области бизнес-аналитики мы перешли от инструментов к аналитическим платформам, где, как вы знаете, один продукт по сути депортирует каждый режим аналитики для каждого типа пользователей., право? От отчетов до прогнозов по общей архитектуре и самообслуживанию. Мы также видим то же самое на стороне сбора данных или на стороне интеграции данных, когда кто-то собирает эти платформы, которые принимают данные, добавляют их, каталогизируют, восстанавливают, преобразовывают и делают их доступными для загрузки и анализа пользователями. И теперь, что вы, ребята, делаете, во многих отношениях делаете следующий шаг и объединяете эти две платформы в одну, так что это комбинированная платформа аналитики и данных, которая, как вы знаете, имеет смысл. Это будущее: сближение. Единственное, что я не вижу в вашей платформе, это ваши базовые инструменты или возможности для создания отчетов и инструментальных панелей, но, возможно, они встроены в ваш аналитический модуль.
Джош Ховард: Да, мы хорошо делаем групповые отчеты. У нас там есть очень надежное решение, но вы нашли точку зрения на панели мониторинга, и мы рассматриваем это как возможность для нашего роста. У нас всегда были хорошие партнерские отношения с Tableau, Power BI и Qlik, но мы будем продолжать это делать. Но мы обнаруживаем, что наши аналитики, наши клиенты не хотят ждать до конца рабочего процесса и этого цикла, чтобы увидеть свои результаты, хорошо? Они хотят видеть результаты в реальном времени, и это действительно направление, в котором мы движемся, и мы знаем, что мы помечаем как встроенную визуализацию, чтобы вы видели ваши данные во время работы, и вы можете повторить его и увидеть это в режиме реального времени, а не ждать до конца и опубликовать его в инструменте визуализации или на панели мониторинга, чтобы увидеть эти результаты. И так, это просто устраняет необходимость балансировать взад и вперед, чтобы получить ваши идеи.
Уэйн Экерсон: Да, в этом много смысла. И вы, ребята, сейчас известны простотой использования. Вы знаете, вы используете компанию Tableau на их подъеме к славе и богатству. Вы с ними, и кто-то может стать лидером в этом конвергентном пространстве платформы, потому что вы хорошо разбираетесь как в аналитике, так и в управлении данными. Итак, мы проводим бета-тестирование, чтобы увидеть, как вы, ребята, поживаете в ближайшие пару лет.
Джош Ховард: Да, и вы знаете, я думаю, что это интересно, и я рад быть частью этого пространства, и было действительно интересно увидеть, взглянуть, вы знаете, пространство интеграции данных, пространство для бизнес-аналитики, а также пространство для расширенной аналитики, которое действительно сходится. И, вы знаете, я думаю, что платформы, такие как Alteryx, действительно помогут многим из этих бизнес-пользователей преуспеть и позволят этим пользователям получать доступ к своим данным и выполнять этот анализ, вы знаете, и быстрее и проще получать эти идеи.
Эрик Кавана: Да. Все здесь, и я согласен с вами, Уэйн, в том, как это действительно имеет смысл, и я думаю, да, есть вопрос от одного из слушателей, который я здесь добавлю. Это очень уместно для разговора. Это о DataOp. Для тех из вас, кто не знаком с термином
Джош Ховард: Следующий слайд.
Эрик Кавана: - Это действительно сильно за последние девять месяцев или около того. Это началось с одного или двух поставщиков, затем с тремя и четырьмя, затем с пятью и шестью, и теперь многие люди говорят о DataOp. Это в основном сторона управления данными DevOp. Итак, что мы видим, так это то, что мы действительно пытаемся понять, какие инструменты и какие технологии влияют на данные, когда они проходят жизненный цикл, и как это влияет на ваше аналитическое представление. И мне кажется, что Alteryx фактически решает проблему DataOps, сосредоточившись на этом платформенном подходе еще до того, как DataOp стал термином. Но я передам это тебе, Джош, сначала, а потом тебе, Уэйн, для комментариев. Джош, что ты думаешь?
Джош Ховард: Да, я думаю, что это развивающееся пространство. Вы знаете, мы стараемся быть независимыми от данных и поэтому иметь возможность доступа к данным - будь то в пределах вашего брандмауэра, в облаке, неструктурированных данных, структурированных данных - поэтому, поскольку мы знаем, что это будет продолжать меняться, вы знаете, и я уверен, что Уэйн согласится с этим, и вы тоже, Эрик. Если вы вернетесь назад, вы знаете, 10, 15 лет в этом пространстве, я имею в виду, было всего несколько баз данных. Сейчас у нас более 400 различных типов баз данных. И так, мы просто никогда не будем идти в ногу с этим. И так, что всегда будет что-то новое и блестящее для организации, чтобы принять. Итак, мы просто хотим быть независимыми и использовать наши открытые технологии и API, чтобы иметь возможность беспрепятственно интегрироваться с тем, что у вас уже есть в вашей организации. И также посмотрите, что вторая часть этого на стороне DataOp действительно заключается в том, что все больше и больше рабочих нагрузок переносятся в облако, а новые облачные технологии и технологии машинного обучения действительно подталкивают нас к этой новой парадигме, и я действительно думаю, что именно здесь, Вы знаете, DataOps собирается пойти. И мы увидим много интересных вещей, происходящих в этом пространстве.
Уэйн Экерсон: Да, я думаю, что другой термин, который мы используем для DataOps, - это «конвейеры данных» или «цепочки поставок данных», и мы видим, что выходит много компаний, особенно в мире больших данных. Вы можете управлять этой рабочей нагрузкой и не допускать превращения озер в данные. Да, и я бы согласился, что многое из этого сейчас также перемещается в облако.
Эрик Кавана: Ну, и вы знаете, поэтому Alteryx сделал пару приобретений. Я не знаю, хотите ли вы поговорить об этом в течение последнего года или двух, я полагаю, Джош, и это действительно расширило эту платформу с точки зрения приема данных и с точки зрения некоторых из этих семантических вещей. И теперь у вас действительно есть такое комплексное решение, которое позволяет аналитикам управлять им. Я не знаю никого другого, кто проявил бы такой фокус и подход, и я думаю, что это было очень умно с вашей стороны. Но вы хотите поговорить об этом немного?
Джош Ховард: Да, конечно. Итак, это был большой год для Alteryx. Вы знаете, мы обнародовали ранее в этом году, и мы сделали два ключевых приобретения, которые помогают нам, знаете ли, как бы завершить нашу платформу. Итак, во-первых, это была действительно та часть каталогизации данных. Опять же, вы знаете, что мы находим то, что мы хотим помочь этим организациям управлять этими данными. Итак, мы фактически приобрели компанию по управлению данными под названием Semanta, и она стала нашим решением для каталогизации данных и тем, что мы встроили в общую платформу. Потому что, опять же, мы видим, что управление является ключевым компонентом самообслуживания и обеспечения самообслуживания. И так, опять же, это дало нам все, вы знаете, управление метаданными, возможности каталогизации данных. И что мы сделали, так это встроили интерфейс, чтобы сделать его простым и дружественным, интегрировали его с нашей общей платформой.
Второй, которую мы создали, была компания по науке о данных, базирующаяся в Бруклине, Нью-Йорк, и это было сделано для того, чтобы расширить наши возможности машинного обучения, а также часть управления моделями. Итак, что я упомянул ранее, так это то, что у нас есть много специалистов по данным, использующих наши платформы и выполняющих очень важную работу по обработке данных. Тем не менее, получить эти модели, вы знаете, до последней мили было очень сложно. Итак, я упомянул, вы знаете, от 12 до 20 недель, которые часто требуются, 250 000 долларов, необходимых для создания некоторых из этих моделей. А потом, как вы работаете и поддерживаете все эти модели в актуальном состоянии? Как эти модели учатся? А как ты тренируешь эти модели? Итак, это большая проблема, верно, возможности развертывания. Итак, эти две технологии, связанные с наукой о данных и со стороны управления данными, действительно обогатили нашу платформу и то, что мы пытаемся сделать, пытаясь донести ее до организаций, чтобы решить эту проблему.
Эрик Кавана: Да, и я рад, что вы добавили это, потому что у нас был вопрос от слушателей только о машинном обучении и искусственном интеллекте. И, Уэйн, может быть, я передам это тебе очень быстро. На мой взгляд, существует очень большой потенциал для машинного обучения, чтобы действительно оптимизировать множество различных проблем, с которыми мы боролись на протяжении многих лет - такие вещи, как качество данных, например, такие как перегрузки в аналитике и помощь в этой области обнаружения. уравнение, верно? Потому что некоторые из этих алгоритмов, которые, в частности, продолжают учиться, могут действительно идти самостоятельно и находить некоторые интересные вещи, которые могут быть обнаружены для пользователя. Потому что одна из проблем, конечно, с аналитиками в целом, состоит в том, что каждый аналитик приносит свои собственные предубеждения, свое собственное представление о мире. Иногда это может быть довольно сложно изменить, и поэтому я вижу большой потенциал для машинного обучения и искусственного интеллекта в будущем. Как вы думаете?
Уэйн Экерсон: Нет, абсолютно и просто основные правила. Все это вместе упростит эти инструменты самообслуживания, облегчит их использование. Вы знаете, как вы сказали, все, начиная от рекомендаций по другим отчетам, для наборов данных, которые вы просматриваете, до корректировки моделей, вы знаете, спокойных корреляций в инструменте подготовки данных. Вы знаете, у нас уже было это, как Tableau обновил правильную визуализацию для набора данных, который вы хотите отобразить. Таким образом, все это делает эти инструменты намного более мощными, делает самообслуживание гораздо более правдоподобным и помогает пользователям использовать данные для более глубокого понимания и оценки.
Эрик Кавана: Да, и вы знаете, в мире корпоративного программного обеспечения, очевидно, происходит так много классных вещей, но суть в том, что для создания технологии всегда требуется время. Очевидно, что вы можете пойти и приобрести вещи, как у Alteryx. Но когда у вас есть опыт в космосе, вы знаете, есть старое выражение: ничто не заменит опыт. Вы просто знаете, как сделать что-то лучше, и я думаю, что один из ключей к долгосрочному успеху Alteryx в этом заключается в том, что Alteryx действительно начал весь процесс использования сторонних данных много лет назад. Я не могу точно вспомнить, сколько времени прошло, но я хочу сказать, что шесть или семь лет назад Alteryx уже испортил способность выходить и получать данные от таких компаний, как кредитные компании, например, или данные о геолокации или любое количество любых сторонние информационные системы. И я думаю, что это было началом того, что мы видим зрелым с точки зрения того, что мы называем смешиванием данных в наши дни, потому что тогда у нас даже не было этого термина.
Но, Джош, я верну тебе это снова. И я, я думаю, что в платформе Alteryx заложено много насыщенности и опыта, связанного с этой концепцией смешивания данных, которая сейчас была дополнена приемом пищи, машинным обучением, каталогизацией данных и так далее. Я думаю, именно поэтому мы видим Alteryx, где он находится сегодня. Как вы думаете?
Джош Ховард: Да, я имею в виду, необходимость - мать всего изобретения, верно? Итак, вы знаете, что именно наши клиенты, вы знаете, мы, вы знаете, изначально занимались пространственной аналитикой, и именно так мы начали, занимались пространственной аналитикой. И вы знаете, взяв такие данные, как TomTom и выполнив анализ времени в пути, вы можете увидеть, как вы загружаете эти данные вместе с домашними данными из Experian. Так что это было именно то, с чего мы начали, и мы обнаружили, что нашим клиентам нужна была платформа для объединения всех этих данных воедино. И не было бы здорово, если бы мы дали им инструменты для этого. И вот, это был действительно стимул Alteryx.
И вы знаете, мы обнаружили, что за эти годы подготовка данных действительно стала первым шагом в вашем аналитическом путешествии. Итак, вы знаете, что 80% времени ученого, занимающегося данными, занимает, вы знаете, на прогностическую аналитику и науку о данных фактически затрачивается на подготовку данных, а на анализ - менее 20%, и именно это мы и пытаемся преодолеть. Итак, подготовка данных - это первый шаг в вашем аналитическом путешествии. Поэтому, прежде чем вы приступите к созданию каких-либо отчетов, расширенных отчетов, прогнозирующей аналитики, вплоть до когнитивной аналитики, вам все еще нужно получить доступ к данным, вам все еще нужно подготовить и смешать их и собрать их вместе. И это то, что мы решаем с этой платформой. И позволяя этим пользователям делать все эти вещи как без кода, так и без кода.
Эрик Кавана: Да, и мне тоже нравится эта концепция: без кода и с кодом. Потому что на самом деле у вас есть много жуликов кода, которые могут принести огромную пользу, но есть много бизнес-пользователей, которые откровенно отключены кодом. Их это пугает, а кто их может винить? Итак, Уэйн, я думаю, это тоже хорошая особенность, хороший подход. Там нет кода и дружественный код, верно?
Уэйн Экерсон: О, конечно . Да, именно так вы получаете все больше и больше людей на самообслуживание.
Эрик Кавана: Да, и самообслуживание, я думаю, является следующим большим шагом, и мне действительно нравится то, что мы обсуждали сегодня, так как это о том, как реально продумать ваши процессы, ваши рабочие потоки, ваши жизненные циклы данных и так далее. И, внедряя эти политики в платформу, на ваш взгляд, Уэйн, есть некоторые проблемы, связанные со стандартизацией, вы теряете немного гибкости, но как только люди понимают методы безумия, вы начинаете действительно продвигать процесс вперед так, что в - пользователи понимают, что теперь они могут получить то, что хотят. Им не нужно ждать от ИТ, и это меняет природу того, как ИТ и деловые люди работают вместе, я думаю, что это очень позитивно, потому что теперь ИТ могут служить средством поддержки, они не должны быть привратником на технологии столько, сколько они привыкли. Там не так много поддержки, в идеале, если у вас есть некоторые стандарты. Таким образом, вы стремитесь к расширению сотрудничества, потому что в этом вся цель, верно?
Итак, для закрытия комментариев сначала Джоша, а затем, возможно, Уэйна
Джош Ховард: Нет, я имею в виду, вы знаете, я согласен со всем, что вы сказали. Вы знаете, важно, чтобы мы предоставили ИТ-специалистам и бизнес-пользователям инструменты, необходимые для успеха. Итак, мы считаем, что ИТ не должны заниматься созданием отчетов. Это должно быть оставлено на усмотрение бизнес-пользователя, который имеет этот контекст бизнеса и данные, которые он использует, но делает это управляемым образом, и то, что будет работать и для ИТ.
Эрик Кавана: Хорошо, заключительные комментарии Уэйна.
Уэйн Экерсон: Да, роль ИТ изменилась с того, что он делает все, чтобы упростить самообслуживание и стать чемпионом культуры управления и побуждать пользователей хотеть управлять своим собственным производством, для своей выгоды и пользы в организации., Я имею в виду, что роль ИТ заключается в том, что - мне жаль его, понимаете, потому что иногда им приходится приходить и строить его, как правило, в отделах бизнес-проделок, таких как юридические и кадровые, я не собираюсь делать ничего из этого. И, конечно, если вы хотите что-то, что является кросс-функциональным предприятием, кто еще собирается его создавать, кроме ИТ? Но в целом, да, ИТ-технологии должны измениться, чтобы процветать в мире самообслуживания. Они должны быть в большей роли поддержки, чем.
Джош Ховард: Да, и я думаю о следующей эволюции с центрами превосходства и о том, где эти проекты возглавляются не ИТ или бизнесом, а скорее централизованной организацией. Вы знаете, мы начинаем видеть рост директора по данным и эти типы проектов падают в той области, где у них обоих есть перспектива управления, а также бизнес-перспектива. Я думаю, что это лучший сценарий для создания этих данных и аналитической культуры, и я рад видеть, что из этого выйдет.
Эрик Кавана: Да, у нас было несколько последних комментариев от посетителей, пришедших в чат, а также вопросов и ответов. Мне нравится этот комментарий: Управляйте выводом, нет никакой двусмысленности относительно того, кто правильно сообщает о самообслуживании.
Джош Ховард: Да.
Эрик Кавана: Да, это хорошо. Все дело в совместной работе, в совместной работе, и, знаете, Джош, вы также упомянули, что важно, чтобы пользователи общались друг с другом, и это то, на чем также сосредоточен Alteryx.
Итак, ребята, мы проделали здесь немного времени, но начали немного поздно, поэтому я хочу поблагодарить вас за все ваше время и внимание сегодня. Мы архивируем все эти веб-трансляции, поэтому не стесняйтесь делиться ими с коллегами.
И с этим мы прощаемся с вами. Еще раз спасибо Уэйну и, конечно же, Джошу из Alteryx. Мы поговорим с вами в следующий раз, ребята. Береги себя. Пока-пока.
