Ära võtma: Võõrustaja Eric Kavanagh arutab Eckersoni grupi Wayne Eckersoni ja Alteryxi Josh Howardiga ettevõtte ja IT vahelist koostööd.
Te pole praegu sisse logitud. Video nägemiseks logige sisse või registreeruge.
Eric Kavanagh: Olgu, daamid ja härrad, Eric Kavanagh siin koos Hot Technologiesiga. Josh Howard ja Wayne Eckerson on liinil. Meil oli just lõbus audioväljakutse krahh ja põles kohe seal, kuid meile helistati tagasi ja kõik on õõtsuv ja veerev.
Niisiis, Wayne Eckerson, keda ma olen juba aastaid tundnud. Ta on Eckersoni grupi peakonsultant. Ja Josh Howard olen ka juba pikka aega tuntud. Ta on Alteryxi uute toodete direktor. Need tüübid on mõlemad oma valdkonnas tõesti suurepärased ja nad jagavad meiega palju ideid selle kohta, kuidas äri ja IT saavad edendada paremaid suhteid ning teha tõeliselt koostööd ja teha asju korda.
Niisiis, ma lükkan järgmise slaidi ja annan selle Wayne'ile üle. Niisiis, rääkige mulle natuke sellest, mis toimub.
Wayne Eckerson: Muidugi, Eric. Rõõm on siin olla ja sel teemal rääkida. Olen pikka aega olnud osariikides ja olnud tunnistajaks lõhele äri ja IT vahel ning paljuski on see tingitud nende fookusest ja eesmärkidest, milleks nad palgati. Nii et, nagu võiks öelda, on tegemist loomuliku lõhega või lõhega äri ja IT vahel, kuid see toob kaasa kahjulikke tulemusi.Teate, et IT on palgatud mõtlema pikaajaliselt, et ehitada püsivaid süsteeme ja rakendusi, lahendusi, mis pakuvad mastaabisäästu, suurt korduvkasutuse taset ning mastaapsust, turvalisust, käideldavust ja usaldusväärsust. Väga konservatiivne, aeglasemalt liikuv mõtteviis. Äriettevõte seevastu on keskendunud kliendi vajaduste rahuldamisele, suhtlemispunktile, palju rohkem lühiajalisele keskendumisele, stiimulitele - ning seda võiks kavandada nii kuu kui ka kvartali kaupa. Nende tähelepanu keskmes on kiirus, paindlikkus ja kohanemisvõime. Seega pole üllatav, et nende kahe rühma vahel peaks olema või võib olla hõõrdumist.
Järgmine slaid. See on selline dialoog, mida ma vahel kuulen organisatsioonides, kus käin nõu pidamas ja kus tunnen, et mängin abielunõustaja rolli, püüdes need kaks poolt ühele poole viia, üksteist ja nende rolli teadvustada äritehnoloogiliste lahenduste pakkumisel. Ettevõte kipub IT-d pidama liiga aeglaseks, kalliks ega tarnigi kunagi seda, mida nad tahavad, kui nad seda soovivad, kuidas nad seda soovivad. IT kaldub nägema, et ettevõte muudab kogu aeg meelt, lisades uusi funktsioone. Siis liiguvad kõik need asjad lühiajaliselt, nägemata kunagi suurt pilti. Selle hõõrdumisega kaasneb sageli juhuslik kasutamine. Seal on tegevjuht ütleb: "Tead mida? Unusta see lihtsalt ära. Ma tean, et ma ei hakka vajalikke andmeid hankima, seega teen lihtsalt ilma. ”See on üsna hirmutav. Andmete tavakasutaja ütleb: "Andke mulle lihtsalt andmeid ja ärge häirige mind." Ja BU juhid, kui nad tõesti teavet tahavad, saavad nad lihtsalt oma eelarve, lisavad oma inimesed ja ostavad oma tööriistad. IT ütleb: “Olgu, hästi. Kuid teate, et õnnestub seda üksi säilitada, sest lõpuks see puruneb. ”Ja nii jääb. See puruneb kas seetõttu, et keegi seda ei kasuta, kuna seda ei kavandatud õigesti, või siis puruneb, kuna seda kasutavad kõik, ja teil pole kohapeal piisavalt tehnilisi eksperte ega piisavalt ressursse selle mõõtmiseks. Või nende ekspert lahkub ja nad on väljas ja kuivad. Järgmine slaid.
Eric Kavanagh: See on küsitlus, nii et telefonikõne saab tegelikult küsitlusele suruda. Oodake üks sekund. Niisiis, ma avan kohe selle küsitluse, loodetavasti näete ekraanil hüpikakent. Kui te seda ei tee, kuvatakse see tavaliselt kuskil allosas. Ja mine edasi. Meil on huvitav kuulda teie vastust selle kohta.
OK, sain mõned inimesed helistada ja nad andsid meile tagasisidet. Seega küsime: mil määral on äri teie organisatsioonis IT-ga vastavusse viidud? Niisiis, meil on nüüd hunnik inimesi vastamas. Tänan teid väga. Nii et teil on muidugi väga kõrge, kõrge, mõõdukas, madal, väga madal. Ausalt, me ei jaga seda teie meeskonna teiste liikmetega. Soovime, et annaksite meile oma otsekohese vastuse. Hea küll, las ma annan meile veel paar sekundit ja kui me seda teeme, võib-olla Josh, aitame teid kiirelt kohale, et aidata inimestel sellele küsimusele vastata. Jah, ma armastan seda koostööprotsessi. Ma mõtlen, et me oleme aastaid rääkinud äri ja IT lõhest. Ma arvan, et see muutub. Arvan, et see muutub osaliselt tänu DevOpsile, arendajatele, kes teevad tihedamat koostööd ettevõttega. See paneb teatud määral infotehnoloogia külje alla minema, kuid ma arvan, et see muutub ka pilve tõttu, ausalt öeldes, sest võib-olla muutuvad inimesed lihtsalt asjatundlikumaks oma töökoha suhtes. Kuid mida arvate IT-äri lõhe muutumisest?
Josh Howard: Jah, sa tead, see on huvitav teema ja see on teema, mille juurde me siin kindlasti mõne sekundiga sisse jõuame, kuid, teate, ma lihtsalt arvan, et äri on tõesti sunnitud IT käes olema. See on õige, nii et teate, aastaid oli kõik IT juhitud ja me oleme näinud, et see hakkas pendel edasi-tagasi liikuma, sest IT-juhiti kõigele, mida te teate, ostes ettevõtte kaudu. Ja ma arvan, et me hakkame nägema mingit tsentraliseerimist. Ma arvan, et te teate, et hakkate nägema rohkem organisatsioone, püstitatavaid kompetentsikeskusi, hakkate nägema üha rohkem arukaid ettevõtteid, näete ka keskuste loomist, nii et see pole nii, nagu te teate, IT või äri. Me näeme kahe organisatsiooni palju paremat abielu ja nende tippkeskuste loomist, mis asuvad mõlemas organisatsioonis. Neil on nii IT kui ka ettevõtted, kes istuvad laua taga ja tellivad toitu. Peame valima muud ärieesmärgid ja seetõttu arvan, et see on üks suundumusi, mis on minu arvates olnud viimastel aastatel või isegi kauem väga positiivsed. Ja ma arvan, et see on osa sellest, mida me näeme.
Eric Kavanagh: Ei saa mind süüdistada, et viskan teile järele ja loen tulemused läbi. Sõltuvalt teie brauserist võite tulemusi juba näha, aga lihtsalt selleks, et teile neid anda: Loomulikult on küsimus: “Mil määral äri on IT-ga ühildatud?” Väga kõrge sai 7 protsenti, kõrge sai 8 protsenti, mõõduka sai valdav enamus, see on 29 protsenti, madal on 10 protsenti ja väga madal on 0 protsenti. See on põhimõtteliselt koguarv, nii et tõesti, mida te vaatate, on enamik inimesi öelnud mõõdukad, 21-l 73-st. Kuus 73-st ütles kõrge, viis ütlesid väga kõrgel ja muidugi on meil terve hulk inimesi, kes lihtsalt ei teinud Ei vasta, kuid enamus, tegelikult 43 inimest 73-st, ei vastanud, kuid ma hindan teie aega. Ja sellega tahan selle järgmise slaidi lükata. Ja ma usun, Josh, sa rääkisid natuke.
Josh Howard: Jah, ja nii, teate, omamoodi, kuhu ma liikusin, kas me oleme viimase viie aasta jooksul või isegi kümne aasta taguses suunas palju muutusi näinud. Ja see oli varem metsik lääs ja siis ma arvan, et siin on ilmselt mõned inimesed, kes arvavad endiselt, et nende organisatsioonis on metsik lääs, kuid vanasti olid kõik seal täiesti lukus ja jäigad ning kõik sunniti tsentraliseeritud IT-meeskonna kaudu ja just nii tarniti BI. Kuid probleem oli selles, et ärikasutajad seda ei kasutanud. Nad ei saanud kunagi vajalikke tulemusi. Tead, nad ei saanud andmeid koguda nii, nagu nad vajasid, ja seetõttu nägite lihtsalt, et teate, organisatsioonid, kes loobusid paljudel juhtudel oma BI-praktikast. Nad lihtsalt ei saanud seda kasutust, mida nad ootasid, ja tead, see on arusaadav, kuna kasutajad tahtsid hõlpsasti kasutatavaid tööriistu, kuhu nad võiksid viia, te teate, andmeallikaid ja teha mõnda oma integreerimistööd.
Kuid nad ei tahtnud oodata, millal IT nende jaoks seda teeb. Ja nii, nagu me nägime, saite kõik need ärimeeskonnad minema ja ostsite endale oma litsentsi, oma visualiseerimisriistad ja lasite oma vari-IT-sõpradel luua andmemarti ja nad olidki väljas. Kuid see tõi kaasa täiesti uue komplekti probleeme. Jah, ettevõte suutis saada paindlikkuse ja paindlikkuse ning osa tulemusi, mida nad vajasid, palju kiiremini, kuid jättis IT alles, teate, proovides aru saada: „Kuidas me seda juhime? Kuidas seda skaleerida? ”
Kuna ka see, mis toimus, ehitasid nad neid andmekaarte üles. Nad olid hakanud rakendama palju aruandlust ja visualiseeringuid, siis läksid nad paranduse saamiseks lihtsalt tagasi IT juurde ja seega pole see lihtsalt skaleeritav. See polnud ravi ja seetõttu olid need mõned probleemid. Kuid see ei pea olema puksiir äri, kes soovib kasutusmugavust, ja IT, kes soovib seda juhtida. See tähendab tegelikult seda, et kõik jõuaksid samale lehele ja tõmbaksid samas suunas. Arvan, et on olemas tõeline parim lähenemisviis, mis rahuldab mõlema kasutaja vajadused. Libisema.
Eric Kavanagh: Kõik. Palun.
Josh Howard: Jah, tänan. Ja nii, et me läheneme Alteryxile, vaatame seda tõesti analüütilise juhtimise seisukohast. Ja nii, teate, ma ei kasuta siin sõna „andmehaldus”, kuna ma arvan, et andmehaldus on palju rohkem raamistik, mis hõlmab palju erinevaid asju, kuid keskendub tegelikult nendele kolmele põhivaldkonnale, kuidas andmeid hallatakse, kuidas neile juurde pääsetakse ja kuidas me neid turvame.
Esiteks, andmehalduse poolelt, kui soovite iseteeninduse tööriistu lubada, veenduge, et teate, et kasutajatel on juurdepääs kõigile erinevatele andmeallikatele, mida nad võivad vajada. Ja nii, see on jällegi osa probleemist, mida nägime selliste traditsiooniliste BI-tööriistadega nagu MicroStrategy ja Cognos ning OB oli, teate, see oli lihtsalt tsentraliseeritud andmebaasi koputamine, kuid need ärikasutajad tahtsid tõesti neid andmeid kaasa võtta ja lisage see täiendavate tulemuste saamiseks teiste andmeallikatega.
Ma mõtlen, et soovite veenduda, et otse kõigi nende erinevate andmeallikate suhtes, olenemata sellest, kas need on relatiivsed või mitterelatiivsed, ja tehke seda viisil, mis ei muuda andmeid ülearuseks. Ja nii soovite, veenduge, et kasutate mälusiseseid tehnoloogiaid, et koputaksite nendesse ühendatud andmeallikatesse ja mitte dubleeriksite neid andmeid mujal organisatsioonis, kuna see põhjustab lihtsalt mitmeid probleeme.
Ja siis soovite veenduda, et vaatate selliseid asju nagu andmete juurdepääsetavus ja andmete turvalisus, veendudes, et andmed oleksid krüptitud, ja veenduge, et teil on olemas õiged õigused ja volitused. Ja mida me soovitame, on kasutada teie IT-meeskondade juba seadistatud süsteeme, näiteks Active Directory ja Windowsi autentimine. Koputage nendesse süsteemidesse, mis suudavad selle autentimise rakendusest läbi viia ja sel viisil saate tagada, et õigetel kasutajatel on juurdepääs õigetele andmetele.
See seisneb tõesti juhtimisseisundist lubamise olekusse liikumisele ja kaitsepiirdega toimimisele. Niisiis, te teate, kaitsepiirde analüüs, kus IT annab kõik tööriistad edukaks, kuid nad jälgivad seda ka, veendudes, et see on järjepidev, usaldusväärne ja kas nad teevad seda õigete õigustega ja veendudes, et neil kasutajatel oleks juurdepääs ainult õigetele andmetele. Järgmine slaid.
Eric Kavanagh: Olgu, dr Wayne.
Wayne Eckerson: Jah, see on minu slaid. See näitab just iseteeninduse mõõtmeid, millest Josh rääkis. See on tänapäeval nõudluse ärivaim, kuid nad ei taha oodata, nagu Josh ütles, et IT tarnib asju ja IT tegi seda kõike. Varem ehitasid nad arhitektuuri ja haldasid infrastruktuuri ning valisid tööriistu ja ehitasid rakendusi, aruandeid, armatuurlauda ja see lihtsalt ei tööta enamiku seal asuvate kasutajate jaoks. Ja nüüd oleme iseteeninduse lähedal. Meil on olemas iseteeninduse aruandlus, iseteeninduse armatuurlauad, mida ma nimetan, iseteeninduslik visuaalne avastus. Oleme integreerinud iseteeninduse või andmete ettevalmistamise. Meil on olemas iseteeninduslik arenenud analüüs, kus on ka mõned teadlased. Nii et mõtleme kõigile neile võimalustele, mis on inimestele, äriinimestele, kes kipuvad asju ise tegema, kättesaadavaks.
Järgmine slaid. Me saame siit tagasisidet, Eric, just selleks, et teile sellest teada anda. Nii et teate, pinnapealne iseteenindus näeb nii ettevõttele kui ka IT-osakonnale võita. Kasutajad saavad seda, mida nad tahavad, kui nad seda soovivad, kuidas nad seda soovivad. IT-osakond saab kasutajaid, nad laadivad töö maha ja tarnivad asju kaudselt, kuid nii või teisiti ... Paljudes olukordades on iseteenindusel olulisi varjukülgi, millega peate ettevaatlik olema. Ja Josh andis teile mõne sellise varjukülje kohta abinõusid.
Liikuge järgmisele slaidile, Eric, ja me näeme lihtsalt, et organisatsioonide iseteenindus on justkui tõusulaine jõud, mis on dubleerivad ja vastuolulised. Ja see jõuab punktini, kus keegi ei usalda kellegi teise aruannet peale nende enda, mis pole aga heas olukorras. Võib isegi öelda, et see on hullem kui siis, kui nad alustasid. Põhimõtteliselt on teil arhitektuur, mis koosneb varjuaruandluse süsteemidest, andmete väljavõtetest, mis suurendavad lõppkokkuvõttes kulusid ja üldkulusid ning koondamist ja dubleerimist ning suurendavad sellest tulenevalt organisatsiooni riski. Nii on iseteeninduses tegemist standarditega, kus valitsemine on tegelikult vaid Paabeli torn. Kõik suhtlevad, aga keegi ei kuula. Järgmine slaid.
Eric Kavanagh: See on suurepärane tsitaat, mulle meeldib see. “Kõik suhtlevad, aga keegi ei kuula.” Arvan, et see võtab mõnes kohas kokku. Alles, siin sa lähed.
Wayne Eckerson: Niisiis, teate, jõuan ka abinõude juurde, kuid paljud ettevõtted arvavad, et iseteeninduse eesmärk on IT-st lahti saada. Noh, ettevõtluses on palju vastuintuitiivseid asju ja see on üks neist. Iseteeninduse eesmärk ei olnud piirata IT võrrandist, vaid edendada sellega suuremat koostööd. Veel üks iseteeninduse iroonia, mida ma siia ei pannud, on see, et iseteeninduse toetamiseks on vaja palju standardiseerimist. See on selline, nagu mõtlete maanteel sõitmisele, eks? Reegleid, mida peame järgima, on palju. Kõik -
Automatiseeritud hääl: Konverentsi salvestamine on lõppenud.
Eric Kavanagh: Ära selle pärast muretse. See on lihtsalt varukoopia. Jätka.
Wayne Eckerson: OKEI. Ja IT on see grupp, kes peab need standardid kokku panema. Ja kui need standardid on paigas ning vastu võetud ja vastu võetud, hei, siis võime teha iseteeninduse, kuni kuu välja tuleb. Järgmine slaid.
Eric Kavanagh: Ma arvan, et oleme Joshi juurde tagasi.
Josh Howard: Jah, jah, ja ma nõustun palju sellega, Wayne, et sa ütlesid. Kuid asi on selles, et kui soovite andmetest rohkem kasu saada, peame jällegi välja mõtlema, et meil on kõik IT-juhtimine ja võimaluste loomine. See tähendab, et kasutajatele tuleb anda võimalus omaenda analüüsitööriistade ja mitte ainult IT abil. See ei tähenda, et peate neile kuningriigi võtmed andma. Saate seda teha juba olemasolevate kaitsepiiretega. Kasutage olemasolevaid süsteeme, kasutage autoriseerimistööriistu, Active Directory'i ja teie õigusi. See tagab, et teate, et keegi ei anna andmeid kellelegi, mida nad ei peaks. Ja nii, tehes kõiki neid asju, annate neile analüütikutele suurema väärtuse pakkumise ja teete seda juhitud viisil.
Järgmine slaid. Kuid reaalsus on see, et IT ei suuda kunagi sammu pidada mitmesuguste võimalustega, mida analüütik soovib andmetest vaadata, nendega manipuleerida. Ja mitte ainult, aga ka teil pole aega nende taotlustega sammu pidada. Pärandsüsteemid, jugaprotsessid. Kui vaatate vaid ETL-i tabeli lisamise protsessi, võib see mõnel juhul võtta nädalaid, kui mitte kuid. Ja nii soovite, et saaksite selle ärimuutusega sammu pidada.
Kui soovite tegelikult luua analüüsikultuuri, peate lubama neil kasutajatel seda teha. Ja kui seda teete, võivad eelised olla tõeliselt hämmastavad. Tead, kui me esimest korda viis / kümme aastat tagasi äriteabe projektidest rääkima hakkasime, mõtlen, et sageli tsiteeritakse seda 70–80 protsenti kõigist BI projektidest. Ja see pole lihtsalt enam nii. Kui relvastate ärikasutajaid õigete tööriistadega, näeme tohutult tulemusi ja tohutut väärtust ning see on põhjus, miks iseteeninduse tööriistad levivad organisatsioonis kulutulena. Selle põhjuseks on edu, mida me näeme.
Ja mul on juhtum, millest räägin siin ka minutiga, kuid teate, meil on sõna otseses mõttes kümneid tuhandeid kasutajaid, kes tegelevad iseteeninduse analüüsi ja ulatusega. Ja need kasutajad pakuvad teadmisi kiiremini, nad loovad uusi tooteid ja reageerivad muutuvatele äritingimustele palju kiiremini, et konkurentsist eemale hoida.
Tead, teine asi on see, et nad kulutavad ka vähem aega andmete ettevalmistamisele ja rohkem aega analüüside tegemisele. See on lihtsalt üks selle teine komponent ja ma sain siin CNA-st näite, kus neil oli mitu analüütikut, kes võtsid aeganõudvaid lähenemisviise, kes võtsid nädalaid või kuid ja viisid need nüüd minutiteni. See on liialdamata. Meil on sõna otseses mõttes palju neid klientide näiteid, kes seda teevad, ja see on tõepoolest win-win stsenaarium. Analüütikud on õnnelikud, et nad ei pea, teie teadmisi,, jõudma oma andmete juurde kiiremini. See on õnnelik, sest teate, et nad saavad keskenduda oma strateegilistele algatustele, laskmata valitsemisvõimalustest lahti, ja siis on juhtivtöötajad lõpuks õnnelikud, sest lõpuks on äri- ja IT-meeskonnad teinud koostööd selle analüütilise kultuuri loomisel. Tagasi sulle.
Eric Kavanagh: Olgu. Meil oli veel üks küsitlus, nii et teil peaks olema võimalik neid tulemusi publikus näha. Me peaksime seda juba teie küsitluskomisjonis nägema, kuid küsimus oli: „Kas teie organisatsioon on lubanud iseteenindust pakkuda?” Ma võin teile öelda, et vastajatel on kõlav hääl „Ei”.
Ma arvan, et see tähendab seda, kus me tööstuses tegutseme, kuid ma arvan, et olete seal Joshiga öelnud paar tõesti väga head punkti, nimelt see, et iseteeninduse võimaldamine, ehkki teatud standarditega, nagu Wayne arutas, tegelikult võimaldab teil valitsemisprotsessis üles ehitada. See on need piirded, millest me oleme rääkinud, eks? Juhtimispoliitika saab järk-järgult rakendussüsteemi sisse viia - see on siis, kui saavutate valitsemistava, andes samal ajal analüütikutele võimaluse iseteenindust pakkuda. Kas see sobib, Josh?
Josh Howard: Jah, see on täpselt õige.
Eric Kavanagh: Jah, nii et vastajad -
Wayne Eckerson: Eric, need tulemused on huvitavad, teate. Ma ütleksin, et selle põhjuseks on see, kas IT on endiselt kontrolli all, kasutajad ei saa iseteenindust ega saa mida vaja, kui nad seda vajavad, või teate, et neil on alajuhitud iseteenindus. Ja mõlemad on halvad. Seega on raske iseteenindusega nõelale lüüa, kui oleks juhitud keskkond, mis annaks kasutajatele kogu vajaliku teabe ja vajaliku funktsionaalsuse, et saada vajalikke teadmisi ja teha vajalikke toiminguid. See on raske, raske, aga teate ...
Wayne Eckerson: —Te olete nüüd silmitsi selliste tööriistadega nagu Alteryx, väga võimsad tööriistad, väga võimsad. Niisiis, nüüd on meil võime -
Eric Kavanagh: Ja teil on mitu põhjust, miks teie toorne tehing Sonicuga läks pisut alla, nii et olge põhiline heli. Olen natuke üllatunud ja arvan, et see on tegelikult Alteryxi jaoks hea uudis, kuna neil on lahendus iseteeninduse võimaldamiseks. Kuna vanu asju ajades, kus on palju erinevaid tööriistu, näiteks palju integratsioonipunkte, jooksevad inimesed omamoodi ringi, üritavad lihtsalt sammu pidada status quo-ga ja arvan, et see on üks tõelisi väljakutseid.
Ühel meie kliendil oli mõni nädal tagasi kommentaar, mis on mulle helisenud, kuna ta viitas „pakilisuse türanniale“ ja kuidas see kipub domineerima mitmes organisatsioonis ja takistama muutusi. Olete alati kiireloomuline olek, proovite kogu aeg ringi liikuda ja proovite teha asju, mis on juba vaja ära teha. Ja see põhimõtteliselt takistab teil uusi asju tegemast.
Teatud hetkel peate muusika lõpetama, tunnistama, et üks tool läheb ära, kuid ülejäänud toolid peavad istuma laua taga ja hakkama koostööd lohistama, kuni töötame koos. Kuid just nii ma seda kogu pilti vaatan. Jah, jah, vastused olid tavaliselt 43-st 43-st: "Ei", 43-st 6 vastasid "jah" ja 6-st 43-st vastasid "pole kindel", aga 38-le inimesele ei vastanud. Kuid see on üsna kõlav „Ei“. Sellega tahan ma süveneda juhtumianalüüsi.
Ma annan selle teile tagasi, Josh. Võta see ära.
Josh Howard: Jah, ja nii ma juba rääkisin, tead, sellest äri ja IT koostööst. Mul on tõesti tunne, nagu oleksime näinud päris suuri muutusi ja üha enam organisatsioone liigub selles suunas, võimaldades iseteenindust ja nähes neid tulemusi, millest ma rääkisin. Ja Ford on selle suurepärane näide. Muidugi on Ford juba aastakümneid andmeid ja analüütilisi andmeid kasutanud, kuid nagu paljude organisatsioonide puhul, tehti seda tõesti lihtsalt organisatsiooni taskutes. Järjepidevuse ja koordineerimise üle oli vähe järelevalvet ning teate, et ka andmehalduspraktikad olid vastuolulised.
Ja nii oli neil tohutu probleem; neil oli üle 4600 andmeallika ja seega võite ette kujutada, kui suur väljakutse on seda teha sellise ettevõtte suuruses nagu Ford. Ja nii nad tegidki, jõudes tagasi alles kaks aastat tagasi, moodustasid nad globaalse andmete ülevaate ja analüüsi üksuse, mis on tsentraliseeritud tippkeskus, mis koosneb meeskondadest, mis koosnevad, teate, andmetöötajatest, seega andmeanalüütikutest, andmetest teadlased.
Võite sellest COE-st palju mõelda nagu HR-osakond või kogu organisatsiooni teenindav finantsosakond. See on täpselt see, milleks see uus meeskond loodi, ja nii said nad kindlaks teha ja lahendada omaenda prioriteetsed väljakutsed ning töötada koos erinevate äriüksustega, mis tegelevad erinevate probleemidega. Kuid kogu idee oli see, et nad tahtsid seda vestlust sihtida ja muuta, et keskenduda ettevõtte väljakutsele ise, olgu see õige ja nende ärivajaduste täitmine. Ja teate, nad on juba paar aastat tagasi alustanud ühe andmeanalüütiku ja ühe Alteryxi litsentsi ning Tableau ja QlikView kombinatsiooniga.
Nüüd on nad viimase kahe aasta jooksul vallandanud Alteryxi rohkem kui 1200 andmeteadlase juurde ja nad palkavad rohkem. Ja nii, see on olnud tõesti hämmastav näha, et see toimub nende organisatsioonis ja nende lahendatavad juhtumid on uskumatud. Nad kasutavad Alteryxi, et lahendada tootmisliinidega seotud probleeme kuni NASCAR-i võistlusteni välja, seega on põnev näha mõnda nende saavutatud tulemust. Ja tead, mis on huvitav, teate, et mõned neist kasutusjuhtudest, ühekordseks kasutamiseks mõeldud juhtumid säästavad kümneid miljoneid dollareid ja seega on neid väga lihtne õigustada. Ja see on vaid üks kasutusjuhtum ning nüüd kasutatakse seda sõna otseses mõttes sadades erinevates ärijuhtumites ja nendel 1200 andmeanalüütikul ja andmeteadlasel. Nii, fenomenaalsed tulemused ja oleme Fordi-ga tehtud partnerluse üle tõeliselt rahul.
Wayne Eckerson: Olgu, see on minu slaid. Niisiis, teate, ma õpetan klassis iseteeninduse analüütikat ja see on omamoodi kokkuvõte, väga kõrgetasemeline kokkuvõte lahendustest, mille ma publikule lauale viin. Ja püüan seda üsna kiiresti selgitada. Tead, ma näen iseteenindust, noh, ühte iseteenindust pole. Igal inimesel on organisatsioonis iseteeninduse määratlus erinev, seega see, mis on tegevjuhi iseteenindus, ei ole kindlasti iseenda teenindamine andmeteadlasele. Kuid üldiselt on kaks kasutajate klassi. Esimene klass, juhuslikumad kasutajad, tegevjuhid ja eesliinitöötajad on ülalt alla sinises kirjas.
Ja te teate, ma nimetan neid "andmetarbijateks" või "andmete uurijateks" ja nad on üsna mõtlevad väljundid, teate, aruanded ja armatuurlauad, loodetavasti interaktiivsed, mida inimesed on neile kas IT või nende kolleegide jaoks ehitanud ja tarbivad nii nagu on. Avastajad kipuvad neid asju avama ja neid oma kohal redigeerima, kuid nad ei soovi tingimata alustada tühja paberilehega. Mitte mingil juhul ei maksta neile seda teha. Ei maksta tingimata analüütikutele. Seda teevad alt-üles maailma inimesed, andmeteadlased ja andmeanalüütikud, kellel on lisaks andmeanalüütikute töö arvutustabelitega ja juurdepääs andmebaasidele. Ja teadlastel on andmekaevanduse tööpinkidega rohkem tähelepanu. Paljud välja tulnud iseteeninduse tööriistad on sellele alt-üles meeskonnale tõesti andnud volitused. See oleks palju produktiivsem, kui nad kunagi varem teha võiksid. Nad ei saa ainult oma aruandeid ja armatuurlaudu teha, vaid saavad ka hankida oma andmeid, neid omavahel segada, omavahel kokku sobitada jne. Olen tegelikult näinud, et see tööriistade triumviraat tuleb välja ja importib alt-üles maailma. Andmekataloogid, et nad saaksid leida andmeid kas ettevalmistusriistade abil, et nad saaksid seda omavahel kokku sobitada, ja andmete visualiseerimise tööriistad, et nad saaksid seda analüüsida, visualiseerida ja jagada. Arvan, et näeme, et see tööriistakomplekt saab üheks, ja ma arvan, et tegelikult on Alteryx just selle poole teel.
Nii et ma nimetan seda alt üles suunatud maailma “tõeliseks iseteeninduseks”, samas kui ülalt alla suunatud maailma nimetan seda rohkem “hõbeteenuseks”, kuna me anname omamoodi teavet hõbedasele taldrikule. See on mingil määral pakendatud. Ikka interaktiivne, siiski redigeeritav, kuid keegi pidi mõtlema, kes olid inimesed, kes seda tarbima hakkavad, ja kohandada seda oma konkreetsetele vajadustele vastavaks. Te võite oma ülalt-alla maailmas näha raskemate tsentraliseeritud rühmituste andmehalduse komiteed, mis, teate, paneb oma andmesaitidele ja aruannetele. Ja andmelaondusmeeskond, kes üritab otsuste tegemiseks andmeid integreerida. See on traditsioonilisem IT-põhine tsentraliseeritud ülalt alla juhtimise protsess. Kui alt-üles maailmas, mis moodustab rohkem kui 10 protsenti, 20 protsenti organisatsioonist, saavad nad juhtimise rohujuuretasandilt, avades tegelikult andmestikud, vaadates neid, kommenteerides neid ja märgistades need andmekogumid - põhimõtteliselt andmete jagatud keskmise loomine maast üles. Saate katalooge ja andmeturge ning organisatsioon vajab mõlemat maailma. Tegelikult toidavad nad üksteist, väga sünergilised, nad on sama mündi kaks poolt. Kui teil pole igas osakonnas analüütikuid, siis ebaõnnestuvad toimingud, turundus, rahandus. Teil puudub igasugune teave, mida teil ettevõtte juhtimiseks vaja on, kuna nad loovad vastuseid küsimustele, mida inimesed ei oleks osanud aimata, mis nad olid eelmisel päeval. Ja kindlasti ei saaks seda IT või arendajad ei saaks neid aruandeid ega armatuurlaudu ehitada. Niisiis põhjendavad nad omamoodi järgmise nõude laine ja järgmise teadmiste lainega, mis tuleks kokku pakkida ja ülalt alla panna.
Nüüd on probleemiks see, kui alt-üles maailm avaldab ülalt alla suunatud maailmale aruandeid, mida pole sertifitseeritud ega juhitud, ning saate vastuolulisi aruandeid, duplikaate ja muud sellist. Niisiis aitab minu maailmas andmete haldamise lüüs nende kahe maailma vahel olla, ja see on õige, kui alustatud andmeanalüütik loob uue ettekujutuse ja koostab selle ning raporti. Inimestele see meeldib ja siis, teate, tahavad nad jätkata selle aruande avaldamist ja jagada seda võib-olla laiemalt kogu ettevõttele. Andmehalduses tuleb see üle vaadata ja loodetavasti väga kiiresti, et tagada selle vastavus standardid. Võimalik, et see tuleb kirjutada standardsesse platvormi, võib-olla tuleb standardse ettevõtte hoidlasse lisada uusi andmeid. Ja mida me praegu näeme, on sellised tööriistad, nagu Alteryx tegelikult manustab selle reklaamiprotsessi toetamiseks vajalikke töövooge, kus me reklaamime oma populaarsuse saanud aruandes vesimärgi või skaala saamiseks ettevõtte kaliibriga kinnitatud aruannet või andmekogumit . Niisiis, see on osa andmehalduse olekust, mis on lühidalt kaalutud kui ülevaatusprotsess. Arendusmeeskondadega võib toimuda tootmise jaotus ning BI-tööriistade, analüütiliste tööriistade või nende töövoogude sees võivad olla õigused ja juhtimine. Järgmine slaid.
Eric Kavanagh: Hea küll, ma arvan, et jõuame selle Joshi juurde tagasi.
Josh Howard: Jah, ja nii, teate, kui rääkisite nendest erinevatest tööriistadest liikumisest ja selle, mille ma leidsin enda seast, siis teate, et enamik analüütikuid kasutab 10–12 erinevat tööriista selleks, et saada oma analüüsitöö tehtud. Ja teate, võib-olla kasutavad nad andmete leidmiseks andmekataloogilahendust, võib-olla kasutavad nad andmete ettevalmistamise lahendust, võivad kasutada andmete visualiseerimise tööriista, midagi edasijõudnute analüütikute, ennustava analüütika ja infoteaduste tööriistade juurutamiseks ja selle haldamine. Ja me arvame, et seda tuleks teenida ühe platvormi kaudu, ja arvame, et see on valdkond, kuhu minna. Ja nii, enamik inimesi teab kõiki nippe andmete ettevalmistamise ja segamise võimaluste ning nende tiheda integreerimise jaoks selliste tööriistadega nagu Tableau ja Power BI.
Kuid teate, me oleme midagi enamat kui lihtsalt andmete ettevalmistamise tööriist. Me oleme neile andmeanalüütikutele ja kodanike andmeteadlastele tõepoolest otsplatvorm, pakkudes võimalust neid andmeid avastada, neid ette valmistada, kokku segada, analüüsida ja teha korduval viisil ja korratavas töövoogudes. Ja siis pange need varad kasutusele ja jagage mõõtkavas ning nii see Alteryxis tegelikult seisnebki. Ja meil on hämmastav kogukond, mida toetame, mis, teate, on midagi enamat kui lihtsalt teie tüüpiline kogukond. Sellel on iseteeninduskoolituse alad, sellel on foorumid ja parimad tavad ning meil on seal tõesti evangeelne kasutajaskond, kes üksteist toetavad. Ja selle juures on suur asi see, et võtate kasutusele selliseid tööriistu nagu Alteryx, seda tüüpi kogukonnad vähendavad tõesti õppimiskõverat, nii et saate nende uute tööriistakomplektide abil kiiremini edasi liikuda. Ehkki neid on tõesti lihtne kasutada, ei vaja nad palju kodeerimist ning neid on lihtne kasutada ja nad saavad kiiremini tööle hakata, kuid siiski on selle kogukonna olemasolu selle õppimiskõvera vähendamiseks väga hindamatu.
Ja nii, et oleme selle jaotanud neljaks osaks. Esiteks, see on tõesti avastamise ja jagamise ümber, nii et enne kui saate oma andmeid ettevalmistada ja segada, peate saama need leida. Ja see on põhjus, miks meie platvormi esimene osa on see avastus- ja jagamiskomponent, mida kasutame teie organisatsiooni hõimualasete teadmiste jäädvustamiseks. Nii et see on põhimõtteliselt andmete kataloogimise lahendus, mida kasutatakse kureeritud ja hallatavate andmekogumite jagamiseks. See võimaldab kasutajatel hõlpsasti kasutatavas Google'i sarnases otsingufunktsioonis leida otsitavaid andmeid ning pakub ka sotsiaalseid funktsioone andmekogumitega koostöö tegemiseks ja võimaldab teil isegi uurida varade andmeliini, kinnitada neid varad ja vesimärk. Ja see on iseteenindusliku analüütika jaoks väga oluline, kuna üks on see, et enamik inimesi kulutab andmete otsimisele liiga palju aega - nad ei tea, kuhu minna, et seda isegi leida. Ja kui nad leiavad aruande, siis teate, kuidas nad teavad, et see on sertifitseeritud ja kas see on usaldusväärne? Nii et kui te sellest rääkisite, omades andmehalduse lüüsi, näen tõesti, et sellised tööriistad nagu Alteryx muutuvad selliseks lüüsiks, kus otsingut tehes saate automaatselt ja visuaalselt näha, kellele need andmed kuuluvad, mis on nende andmete sugupuu, kuidas see loodi, kui see oli sertifitseeritud, ja kuidas sellele juurde pääseda ning kui teil pole sellele juurdepääsu, saate kasutada vestluse funktsioone, et seda juurdepääsu teada saada. See on konkreetne inimene ja seega on see tõesti hea viis paljude nende elementide tootmiseks. Järgmine slaid.
Järgmine tükk on jälle need ettevalmistused ja segu, mis on meile hästi teada, ja seetõttu näeme ettevalmistamist ja segu tõepoolest täpsema analüüsi jaoks. Kirjutamata SQL-i või suvalist koodi, pääsete juurde kõigile oma erinevatele andmetele, saate sellest päringuid teha - teate, kas tegemist on struktureeritud andmetega, struktureerimata andmetega, pilveandmetega - ja hõlpsasti kõiki neid mällu integreerida, neid kujundada, puhastada , profiilige see, et teie andmestik oleks analüüsimiseks valmis. Saate seda rikastada ka muude tootjate andmekogumitega. Nii et meil on tõesti head partnerlussuhted selliste ettevõtetega nagu TomTom, kui olete huvitatud sõiduaja analüüsist, tehes ruumianalüütikat. Samuti teeme majapidamisandmete või ettevõtlusandmete osas väga tihedat koostööd Experianiga. Nii et äkki saate mitte ainult võtta andmeid, mille olete eeldanud, või võib-olla pilves, vaid ka rikastada neid nende kolmandate osapoolte allikatega ja teha tõesti põneva analüüsi. Järgmine slaid.
Kolmas tükk on see analüüsi- ja mudelikomponent. Niisiis mainisin, et Alteryx oli koodivaba. Noh, see on ka koodisõbralik. Ja nii, pakume rohkem kui 60 erinevat ennustavat analüüsivahendit, nii et kui olete valmis tegema täpsemat analüüsi, võite kasutada kodeerimiseta R- ja Pythoni- ja Spark-põhiseid tööriistu või saate tegelikult kasutada ja luua oma kohandatud pakendid. Nii et kui teil on andmetöötlusmeeskond, mis kirjutab R ja Pythonit või Scalat või mida iganes, saate seda koodi kasutada, luua oma pakette ja kasutada seda tööriista sees. Ja jälle, siin on minu arvates iseteenindusanalüütika tegelik väärtus ja just siin tahame aidata muuta tööstust traditsioonilistest andmeanalüütikutest ja andmetöötajatest nendeks, tead, kodanike andmeteadlasteks ja andmetöötluse tegemine tõesti hõlpsasti kasutatavate tööriistadega. Libisema.
Olgu, sisse ja lõpuks on meil viimased lülitid, see viimane miil täiustatud analüütikat. Nii et kui olete selles kohas, kus teete andmetöötlust, ja ehitate oma mudeleid, on teie järgmine väljakutse järgmine: „Noh, kuidas ma saan need mudelid tootmiseks? Kuidas neid hallata? Kuidas neid ajakohasena hoida? "Ja siin tuleb meie kasutuselevõtu võime sisse. Ja vastavalt meie klientidega tehtud uuringutele, kellega oleme rääkinud, moodustab vähem kui 50 protsenti mudelitest selle kunagi tootmiseks . Nii et olete palganud need andmeteadlased kõigi nende mudelite loomiseks, kuid nad ei tee seda kunagi tootmiseks. Ja nii oleme ehitanud lahenduse, mis aitab teil oma mudeleid üles ehitada ja seejärel neid reaalajas RESTful API-de abil juurutada.
Ja nii saate need mudelid kiiremini ja hõlpsamini otse veebirakendustesse ja mobiilirakendustesse hankida, kuna traditsioonilised meetodid lihtsalt ei tööta. See on pikk välja tõmmatud protsess. Mudeli juurutamine võib kesta 12 kuni 20 nädalat ja sageli läheb selle maksmine üle 250 000 dollari. Ja siis peate muretsema, kuidas neid värskendada. Niisiis, otsime jällegi viise, kuidas kogu seda protsessi automatiseerida ja teha palju vaheülesandeid. Ja nii, ilma et peaksite koodi üle viskama, sest praegu toimuva traditsiooniline protsess on see, et teil on olemas andmeteadlane, kes ehitab oma mudeleid ja rakendab neid ning viskab nad üle tara veebiarendajale, kes peab võtke kogu see R- ja Pythoni-kood ümber, kirjutage see mingiks veebi- või mobiilirakenduseks ja jälle võtab see lihtsalt liiga palju aega.
Ja nii, pole enam vaja, et keegi teine aia taha koodi viskaks. Oleme selle protsessi automatiseerinud ja meil on võimalus seda ulatuslikult hallata. Ja nii, need on tõesti neli valdkonda, mida me vaatleme, kui tegemist on andmeanalüüsi end-to-end iseteenindusplatvormiga. Ja nii, see on, teate, saate andmeid hõlpsalt avastada ja jagada, neid ette valmistada ja segada, teha täiustatud analüütilisi andmeid ja omada viisi nende ulatuslikuks juurutamiseks ja haldamiseks. Lase käia. Nii et saate Alteryxiga rääkida, näiteks, analüütilisest juhtimisest ja võimalusest avada oma andmed turvalisel viisil, mis pakub kogu analüüsi tegemiseks nii koodivabu kui ka koodisõbralikke võimalusi, nii et kui te Kas teil on andmeanalüütikuid, kes ei pruugi semantilisi teadmisi kasutada, teate SQL-keeli andmebaasidest päringute tegemiseks; nende analüüsimiseks võite kasutada lohistamisriista, mis tõmbab kõik andmed mällu.
Kui teil on andmeteadlasi, kes kasutavad R-i ja Pythoni, saavad nad samamoodi kasutada koodisõbralikul viisil sellist tööriista nagu Alteryx - ja tulemused, mida oleme oma klientidega näinud, on tohutud, kuna oleme suudab pakkuda neid korduvaid töövooge, mida saate võtta, ülesandeid, mis võtavad nädalaid või kuid, ja neid liialdamata sõna otseses mõttes minutitesse viia. Meie veebisaidil on arvukalt juhtumianalüüse, kus saate selle ja mõne aja kokkuhoiu kohta rohkem teada saada. Kuid lõpuks teate, et see töötab teie IT-organisatsiooniga, kuna see on skaleeritav ja lammutab need silod, millest ma rääkisin, ja teeb seda juhitud viisil. Ja see on tegelikult Alteryxi otsplatvorm ja miks me oleme erinevad.
Eric Kavanagh: Olgu. See on kõik hea värk. Ma pean ütlema, Wayne, ma arvan, et olete selle andmehalduse lüüsiga millegi kallal, ma arvan, kuidas te seda kirjeldasite. Kuna oleme praegu selles tõeliselt huvitavas maailmas, kus andmelaod, mis on juba neli aastakümmet olnud usaldusväärne allikas, ei suuda tegelikult ajaga sammu pidada ja kõigi erinevate andmeallikate ja andmevormidega sammu pidada. See on üsna jäik süsteem, mida andmeladu kipub olema, ja see, mida ma näen, et Alteryx siin toimetab, on tegelikult see, mida võiksite nimetada analüütilise küpsuse järgmiseks etapiks, kuna need võimaldavad teil kasutada kõiki neid erinevaid allikaid, kuid kuna neil on See võitlusala, kus on küpsetatud andmehalduspoliitika, saate nüüd tõesti mõlemast maailmast parima, kus teil võib olla palju erinevaid andmekogumeid, kuid teil on valitsemine, ja võite kasutada ka igasugust teavet ja teenindada igasuguseid erinevaid analüütikuid saada oma erinevad vaatenurgad ärimaailmas toimuva kohta. Kuid minu arvates on see üsna oluline samm ettevõtte analüütika arengus, kuid mis te arvate?
Wayne Eckerson: Ei, absoluutselt. Andmelaod, ühe tõeversiooni hoidlad sellisena, nagu nad olid, ja ma arvan, et seda lihtsalt eiratakse, teate, organisatsiooniline dünaamika ja rollid, mida inimesed mängivad. Ja ma näen neid kahte BI või analüütika maailma, nagu te neid nimetate.Ja enamikus ettevõtetes lähevad nad vastupidistesse suundadesse ja nad ei räägi omavahel, nad ei usalda üksteist, kuid tegelikult on nad väga sünergilised ja me peame lihtsalt saama neil üksteist tunnustada ja selline töö koos. Ja sellised tööriistad nagu Alteryx, mis hõlmavad juhtimist andmete kataloogimise võimaluse kaudu, kus korrapidajad saavad andmekogumit hallata ning neid kinnitada ja vesimärgistada - see on asi, millest ma olen juba paar aastat oma klassides rääkinud. Väga vähesed ettevõtted on seda teinud, kuid see hoiab nii palju veojõudu ja nüüd ma kuulen, et see on igal pool.
Ja nii, viis nende kahe maailma omavaheliseks ühendamiseks, sest teate, teil on oma kook ja sööte seda ka. Võite lasta energiakasutajatel minna tegema seda, mida nad peavad tegema. Minge otsima uusi teadmisi nõudmise korral ja siis, teate, kuid hoiate selle kontrolli alt väljumast. Te ei lase Paabeli torni luua mõne standardiga, mis nõuab teatavat valitsemist. Ja eesmärk on tõesti luua valitsemiskultuur, kus inimesed tahavad valitsemisprotsessi läbida. Nad soovivad, et nende aruanded / andmekogumid saaks üle vaadatud, et neid tarbitaks laiemalt. See on eesmärk ja see on tõesti IT-l uus roll selles uues maailmas. Ma ütlen alati, et nende roll on hõlbustada, mitte dikteerida. Ja see on suur enamus IT-spetsialiste, kes on harjunud olema ühises teenuses, mis tegi kõik ettevõtte heaks. Nüüd teevad ettevõtted omaenda tööd ja IT peavad olema lihtsalt inimesed, nagu Josh ütles, need piirded üles pannes.
Eric Kavanagh: Jah, ma arvan, et kaitsepiirded on võtmetähtsusega, kuna need võimaldavad analüütikutel vabalt mängida, kui soovite, teha erinevaid asju, kuid ei pääse teelt välja. Ja kui ma saan aru -
Wayne Eckerson: Täpselt nii.
Eric Kavanagh: —Sina õigesti, Josh—
Josh Howard: Täpselt nii.
Eric Kavanagh: Jah, te rääkisite omamoodi sellest, kuidas ma tegelikult jälgisin Alteryxit juba praegu, kuna enne seda hakati aastaid tagasi Alteryxiks kutsuma - ma arvan, et seda kutsuti SRC-ks või midagi sellist - ja Wal-Mart oli esimene klient. Ja üks tõeliselt lahedaid asju, millest teie juttu tehes tagasi rääkisite, oli võime äriprotsesse ja töövooge tõeliselt mõista. Ja kui teil on nii hea arusaam töövoogudest ja äriprotsessidest, siis saate teha mitmeid erinevaid asju. Esiteks saate pakkuda palju täiustatud kasutajaliidest, kui te ei varja kasutaja jaoks saadaolevaid valikuid kõrvalise teabega. Teiseks saate ka protsesse sujuvamaks muuta, et paremini mõista, kus on drosselpunktid või kontrollpunktid. Ja ma arvan, et see on ilmselt osa võludest, miks Alteryx on suutnud pakkuda seda väga valitsemis- ja kasutajasõbralikku tüüpi keskkonda, mis võimaldab igasuguseid erinevaid infokogumeid ja analüütilisi kasutusjuhtumeid. Kas oleksite sellega nõus?
Josh Howard: Jah, ma mõtlen, et see on, teate, ma tahaksin, Eric, ja palju on see lihtsalt seda tüüpi tööriistade andmine ärikasutajate kätte ja neile võimaluse andmine teha oma tööd ettevõtjasõbralikul viisil, mida on lihtne kasuta ja see on sõbralik. Ma mõtlen, et kui mõelda millelegi andmehalduse taolisele, siis oleme juba kaks aastakümmet rääkinud andmete haldamisest ja IP-salvestusena oleme püüdnud seda ärile alla suruda ning see lihtsalt ei saa kunagi omaks, ei saa kunagi mingit veojõudu, sest see pole mõeldud ärikasutajate jaoks, eks? See on IT juhitud, IT juhitud ja töötab IT jaoks, kuid nende ärikasutajate jaoks see ei tööta. Ja seega, me tahame kasutada samu metoodikaid, kuid rakendada neid ettevõtjasõbralikus tööriistakomplektis. See on meie lähenemisviis andmekataloogilahenduse ja metaandmete haldamisega.
Teate, kui ma äriettevõttega vesteldes ei räägi ma kunagi semantilisest andmekihist ja sellest, kuidas me aitame metaandmeid hallata. Kuid te teate, tagantjärele on see põhimõtteliselt see, mida ta teeb, seda tüüpi asjad on olnud IT sees juba pikka aega, kuid ärikasutaja jaoks on see kõik seotud sellega, kuidas andmeid kiiremini leida, kuidas oma tööga hakkama saada kiiremini ja pakkudes seda teavet hõlpsasti kasutatavas liideses, mida nad on harjunud kasutama, nagu ka oma tarbijaelus, eks? Nad tahavad Google'ile sarnast otsinguliidest, nad soovivad sotsiaalse koostöö elementi, kus nad saaksid võrgustiku luua selle organisatsiooni teiste kasutajatega, et need silosüsteemid lahti jagada ja hõimualaseid teadmisi hõivata. Ja nii, me lähtume lihtsalt teistsugusest lähenemisviisist selle kohta, kuidas me äriga tegeleme, kuid teeme seda ka IT-sõbralikul viisil.
Eric Kavanagh: Jah, ja ma sain suurepärase küsimuse -
Wayne Eckerson: Te teate teist asja - Josh, mis teie ettekandes mulle silma paistis, oli see, et me oleme praegu platvormide ajastul. Arvan, et oleme tööriistade ajastust kaugemale jõudnud ja see on hästi, aga platvormid, eks? Ja nii, ma olen katnud BI-d paarkümmend aastat ja BI-ruumis oleme liikunud tööriistade juurest analüütiliste platvormide juurde, kus, teate, deporteerib üks toode sisuliselt igat tüüpi analüüsimeetodeid igat tüüpi kasutajatele , eks? Aruannetest prognoosimiseni ühise arhitektuuri ja iseteeninduste kaudu. Sama näeme ka andmete kogumise poolel või andmete integreerimise poolel, kus keegi paneb kokku platvormid, kus andmeid võetakse, lisatakse, kataloogitakse, parandatakse, teisendatakse ja tehakse kasutajatele kättesaadavaks nende allalaadimiseks ja analüüsimiseks. Ja nüüd, kutid, teete järgmise sammu mitmel viisil ja ühendate need kaks platvormi üheks, nii et see on kombineeritud analüüsi- ja andmeplatvorm, mis, teie teada, on mõistlik. See on tulevik: lähenemine. Ainus, mida ma teie platvormil ei näe, on teie põhilised aruandlus- ja armatuurlaua tööriistad või võimalused, kuid võib-olla on see teie analüütilisse moodulisse sisseehitatud.
Josh Howard: Jah, meil on partiide aruandlus väga hea. Oleme seal leidnud väga jõulise lahenduse, kuid te põrkasite punkti armatuurlaudade ümber ja näeme, et see on meie võimalus kasvada. Traditsiooniliselt on meil olnud väga head partnerlussuhted Tableau, Power BI ja Qlikuga, kuid teeme seda ka edaspidi. Kuid leiame, et meie analüütikud, kliendid, nad ei taha oodata tulemuste nägemiseks töövoo ja tsükli lõppu? Nad tahavad näha tulemusi reaalajas töötades. See on tõsi suund, kuhu me läheme. Teades, mida me märgime sisemiseks visuaaliks, näete oma andmeid töötamise ajal, ja saate seda korrata ja näha seda reaalajas, selle asemel, et oodata lõppu ja avaldada see tulemuste nägemiseks visualiseerimisvahendisse või armatuurlauale. Ja nii kaob see lihtsalt teadmiste saamiseks vajaduse edasi-tagasi tasakaalustamiseks.
Wayne Eckerson: Jah, sellel on palju mõtet. Ja kutid, olete nüüd tuntud kasutusmugavuse tõttu. Teate, et kasutate firmat Tableau nende kuulsuse ja varanduse kasvamisel. Te olete nendega koos ja kellel on parem asuda selles koondatud platvormiruumis juhtima, sest teil on jalad nii analüütikas kui ka andmehalduses. Nii et katsetame beetaversiooni järgmise paari aasta jooksul beetaversioonidena.
Josh Howard: Jah, ja teate, ma arvan, et see on huvitav, ja mul on hea meel olla selle ruumi osa ning mul on tõesti olnud huvitav vaadata, vaadata, andmeintegratsiooni ruumi, äriteabe ruumi ja täpsema analüüsiruumi ning näete neid ühtlustuvaid. Ja te teate, ma arvan, et Alteryxi taolised platvormid aitavad tõesti paljudel ärikasutajatel silma paista ja võimaldavad neil kasutajatel pääseda juurde oma andmetele ja seda analüüsi teha, teate, ja pääseda nendele arusaamadele kiiremini ja hõlpsamini.
Eric Kavanagh: Jah. Kõik siin olev ja nõustun teiega, Wayne, et kuidas see tegelikult on mõttekas, ja ma arvan, et jah, siin on üks publiku liige, kelle ma siia viskan. See on väga hea vestluse jaoks. See puudutab DataOpi. Neile teist, kes seda terminit ei tunne -
Josh Howard: Järgmine slaid.
Eric Kavanagh: — See on tõesti tugev vähemalt viimase üheksa kuu jooksul. See algas ühe või kahe müüjaga, siis kolme ja nelja, siis viie ja kuuega ning nüüd räägivad paljud inimesed DataOpist. See on põhimõtteliselt DevOpi andmehalduspool. Nii et see, mida me näeme, keskendub palju sellele, et proovida mõista, millised erinevad tööriistad ja millised erinevad tehnoloogiad puudutavad andmeid elutsükli jooksul ja kuidas see mõjutab teie analüütilist vaadet. Ja mulle tundub, et Alteryx lahendab DataOps'i probleemi omamoodi, keskendudes sellele platvormilisele lähenemisele enne, kui DataOp isegi terminiks sai. Kuid viskan selle kõigepealt teile, Josh, ja siis teile, Wayne, kommentaaride saamiseks. Josh, mida sa arvad?
Josh Howard: Jah, ma arvan, et see on arenev ruum. Teate, me proovime olla andmete agnostilised ja seega pääseme juurde andmetele - olgu need teie tulemüüris, pilves, struktureerimata andmetel, struktureeritud andmetel -, kuna kuna me teame, et see muutub jätkuvalt, teate, ja ma olen kindel, et Wayne oleks sellega nõus, ja ka sina, Eric. Kui tagasi minna, siis teate selles ruumis 10, 15 aastat, ma mõtlen, et andmebaase oli vaid käputäis. Nüüd on meil üle 400 erinevat tüüpi andmebaasi. Ja nii, me ei kavatse kunagi sellega sammu pidada. Ja nii, organisatsiooni jaoks on alati vaja midagi uut ja läikivat. Niisiis, tahame olla lihtsalt agnostikad ja kasutada oma avatud tehnoloogiat ja API-sid, et sujuvalt sujuvalt integreeruda kõige sellega, mis teie organisatsioonis juba olemas on. Ja vaadake ka seda teist osa DataOpi poolel, kui üha rohkem töökoormusi lükatakse pilve ja uued pilvetehnoloogiad ning masinõppe tehnoloogiad tõukavad meid tõesti sellesse uude paradigmasse ja ma tõesti arvan, et just seal, teate, DataOps kavatseb minna. Ja me näeme selles ruumis toimumas palju huvitavat.
Wayne Eckerson: Jah, ma arvan, et veel üks termin, mida me DataOpsis kasutame, on “andmesidetorud” või “andmetöötlusahelad” ja me näeme, et paljud ettevõtted tulevad välja, eriti suurandmete maailmas. Saate seda töökoormust hallata ja vältida, et andmejärved muutuksid andmesoost. Jah, ja ma oleksin nõus, et suur osa sellest liigub nüüd ka pilve.
Eric Kavanagh: Noh, ja teate, nii et Alteryx tegi paar omandamist. Ma ei tea, kas soovite sellest rääkida viimase aasta või kahe jooksul, arvan, Josh, ja see on tõesti selle platvormi välja töötanud nii andmete sissevõtmise kui ka mõne selle semantilise värgi osas. Ja nüüd on teil tõesti olemas selline otsast lõpuni lahendus, mis võimaldab analüütikutel seda juhtida. Ma ei tea kedagi teist, kes oleks võtnud just selle fookuse ja lähenemise ning arvan, et see oli teie poolt väga tark. Kuid kas soovite sellest natuke rääkida?
Josh Howard: Jah muidugi. Ja nii, see on olnud Alteryxi jaoks suur aasta. Tead, me läksime selle aasta alguses avalikkuse ette ja tegime kaks peamist omandamist, mis aitavad meil, meie teate, oma platvormi lõpuni viia. Ja nii, esimene, see oli tõesti see andmete kataloogimise tükk. Jällegi, teate, leiame just selle, mida tahame aidata neil organisatsioonidel neid andmeid hallata. Ja nii me tegelikult omandasimegi andmehaldusettevõtte nimega Semanta. Sellest on saanud meie andmete kataloogimise lahendus ja see, mille oleme sisse ehitanud üldisele platvormile. Kuna me näeme jällegi, et valitsemine on iseteeninduse ja iseteeninduse võimaldamise võtmeelement. Ja see andis meile kõigile jällegi metaandmete haldamise, andmete kataloogimise võimalused. Ja mida me oleme teinud, oleme ehitanud sellele liidese, et seda oleks lihtne kasutada ja oleks väga sõbralik, integreeritud meie üldise platvormiga.
Teine, mille me koostasime, oli New Yorgis Brooklynis asuv andmetöötlusettevõte ja seda tehti selleks, et ehitada välja nii meie masinõppe võimalused kui ka mudelihaldus. Ja nii ma juba mainisin, et meil on palju andmeteadlasi, kes kasutavad meie platvorme ja teevad väga olulist andmeteadustööd. Nende mudelite viimase miilini jõudmine oli aga väga keeruline. Ja ma mainisin, teate, 12 kuni 20 nädala jooksul, mis sageli kulub, 250 000 dollarit, mis on vajalik mõne sellise mudeli ehitamiseks. Ja kuidas siis kõiki neid mudeleid kasutusele võtta ja ajakohasena hoida? Kuidas need mudelid õpivad? Ja kuidas te neid mudeleid koolitate? Ja nii, see on ka suur probleem, eks, juurutamisvõimalused. Ja nii, need kaks tehnoloogiat, millel on andmeside ja andmete haldamise külg, on meie platvormi ümardanud ja seda, mida me proovime teha, üritades selle organisatsioonide juurde viia, selle väljakutse lahendamiseks.
Eric Kavanagh: Jah, ja mul on hea meel, et te selle sinna sisse viskasite, sest meil oli publiku küsimus just masinõppe ja AI kohta. Ja Wayne, ma viskan selle teile tõesti kiiresti üle. Minu jaoks on masinõppel lihtsalt nii palju potentsiaali, et tõesti optimeerida paljusid erinevaid probleeme, millega oleme aastate jooksul silmitsi seisnud - näiteks andmete kvaliteediga, näiteks ummikutega analüütilistes ja abistades selle avastusküljega. võrrand, eks? Kuna mõned neist eriti õppimist jätkavatest algoritmidest võivad tõepoolest iseseisvalt kulgeda ja leida huvitavaid asju, mida kasutaja saaks kasutada. Sest üks väljakutse muidugi analüütikutele üldiselt on see, et iga analüütik toob endaga kaasa eelarvamuste komplekti, oma maailmavaate. Mõnikord on seda üsna keeruline muuta ja seetõttu näen tulevikus masinaõppes ja AI-s palju potentsiaali. Mida sa arvad?
Wayne Eckerson: Ei, absoluutselt ja lihtsalt põhireeglid. Need asjad lihtsustavad iseteeninduse tööriistu veelgi ja muudavad nende kasutamise hõlpsamaks. Nagu te ütlesite, teate kõike, alates soovituste tegemisest muude aruannete jaoks, andmekogumite vaatamiseks ja mudelite kohandamiseni, rahulik korrelatsioon andmete ettevalmistamise tööriistas. Teate, meil on see juba juhtunud, nagu Tableau tegi uuenduse andmete kuvamiseks, mida soovite kuvada, õige visualiseerimise. See kõik muudab need tööriistad palju võimsamaks, muudab iseteeninduse palju usaldusväärsemaks ja aitab kasutajatel kasutada andmeid, et saada teadmisi ja väärtusi kiiremini.
Eric Kavanagh: Jah, ja teate, ettevõtlustarkvara maailmas on ilmselgelt nii palju lahedaid asju, kuid lõppkokkuvõtteks on see, et tehnoloogia loomine võtab alati aega. Nii et ilmselt võite minna ja asju hankida, nagu Alteryxil on. Kuid kui teil on ruumis kogemusi, siis on olemas vana väljend: kogemus ei asenda. Sa lihtsalt tead, kuidas asju paremini teha, ja ma arvan, et üks Alteryxi pikaajalise edu võtmeid on olnud see, et Alteryx oli aastaid tagasi kogu protsessis, mille käigus kasutati kolmandate osapoolte andmeid. Ma ei mäleta täpselt, kui kaua, kuid tahan öelda, et kuus või seitse aastat tagasi on Alteryx juba küpsetanud võimaluse minna välja ja haarata näiteks selliste ettevõtete nagu krediidifirmad andmeid või geograafilise asukoha andmeid või suvalist arvu kolmanda osapoole andmesüsteemid. Ja ma arvan, et see oli algus sellele, mida me praegu näeme küpsena, mida me tänapäeval nimetame andmete segamiseks, sest meil polnud seda terminit veel tollal.
Aga Josh, ma viskan selle sulle jälle tagasi. Ja ma usun, et see on palju küllastust ja kogemusi, mis on küpsetatud Alteryxi platvormis selle andmete segamise kontseptsiooni ümber, mida on nüüd täiendatud sissevõtmise, masinõppe, andmete kataloogimise jms abil. Arvan, et sellepärast näeme Alteryxit seal, kus see täna on. Mida sa arvad?
Josh Howard: Jah, ma mõtlen, et vajadus on kõigi leiutiste ema, eks? Ja teadsite, et meie kliendid tegid algselt ruumianalüütikat, ja me alustasime ruumilise analüüsiga - nii me ka alustasime. Ja teate, võttes andmeid nagu TomTom ja tehes sõiduaja analüüsi, näete, teate, ja laadite neid andmeid Experianist pärit koduandmetega. Nii et tegelikult me alustasimegi ja teadsite, et meie kliendid leidsid platvormi kõigi nende andmete ühendamiseks. Ja kas poleks lahe, kui annaksime neile selleks tööriistad. Ja nii, see oli Alteryxi tõuge.
Ja te teate, mida me aastate jooksul oleme avastanud, on see, et andmete ettevalmistamine on teie analüütilise teekonna esimene samm. Nii et teate, see võtab 80 protsenti andmeteadlase ajast, teate, et ennustava analüüsi ja andmeteadustöö tegemine kulub tegelikult andmete ettevalmistamisele ja vähem kui 20 protsenti tegeleb analüüside tegemisega, ja see on see, mida me proovime teha üle saada. Ja nii on andmete ettevalmistamine teie analüütilise teekonna esimene samm. Nii et enne, kui hakkate tegelema igasuguse aruandluse, täpsema aruandluse, ennustava analüütikaga, kuni kognitiivse analüüsi juurde, pääsete ikkagi juurde andmetele, peate ikkagi neid ettevalmistama ja segama ning kokku tõmbama. Ja seda me selle platvormiga lahendame. Ja võimaldades neil kasutajatel teha kõiki neid asju nii koodivabalt kui ka koodisõbralikul viisil.
Eric Kavanagh: Jah, ja ma armastan ka seda mõistet: koodivaba ja koodisõbralik. Kuna tegelikult on teil palju koodijuppe, mis võivad anda tohutut väärtust, kuid on palju ärikasutajaid, kes on ausalt öeldes koodi järgi välja lülitatud. Neid hirmutatakse sellega ja kes saab neid süüdistada? Wayne, ma arvan, et see on ka tore funktsioon, kena lähenemine. Seal on koodivaba ja koodisõbralik, eks?
Wayne Eckerson: Oh, absoluutselt. Jah, nii saate üha rohkem inimesi iseteenindusse.
Eric Kavanagh: Jah, ja iseteenindus on minu arust järgmine suur samm ja mulle väga meeldib see, mida me täna arutasime, nii et see räägib sellest, kuidas teie protsessid, töövood, andmete elutsüklid ja nii edasi mõtlevad. Ja öeldes, Wayne'ile, nende poliitikate platvormiks vormistamisel on mõned standardiseerimisega seotud probleemid, kaotate natuke paindlikkust, kuid kui inimesed on hullumeelsuse meetoditest aru saanud, lõpetate protsessi tõesti nii, et -kasutajad saavad aru, et nad saavad nüüd seda, mida nad tahavad. Nad ei pea IT-d ootama ja see muudab IT- ja äriinimeste koostöö laadi, ma arvan, et väga positiivsel viisil, sest nüüd saab IT olla võimaldaja, nad ei pea olema väravavaht tehnoloogia osas sama palju kui vanasti. Ideaaljuhul, kui teil on mingid standardid, pole seda nii palju toetatud. Nii lõpetate suurema koostöö edendamise, sest see on kogu eesmärk, eks?
Nii et esimese Joshi ja siis võib-olla Wayne'i kommentaaride sulgemiseks.
Josh Howard: Ei, ma mõtlen, et teate, olen kõige sellega, mida te ütlesite, nõus. Teate, on oluline, et anname nii IT-le kui ka ärikasutajatele edu saavutamiseks vajalikud tööriistad.Niisiis arvame, et IT ei peaks tegelema aruannete loomisega. See peaks jääma ärikasutajale, kellel on ettevõtte jaoks vajalikud andmed ja andmed, mida nad kasutavad, kuid tehke seda juhitud viisil ja midagi, mis töötab ka IT jaoks.
Eric Kavanagh: Hea küll, Wayne'i kommentaarid lõpevad.
Wayne Eckerson: Jah, IT roll on muutunud ühelt kõige selle tegemiseks iseteeninduse hõlbustamiseks ja tõepoolest valitsemiskultuuri meistriteks saamiseni ning selleni, et kasutajad soovivad oma väljundit ise oma kasuks ja organisatsiooni kasuks juhtida. Ma mõtlen, et IT roll on see, et mul on ITst kahju, sest teinekord peavad nad sisse minema ja selle üles ehitama, jagunemised ärikaupade jaoks, nagu tavaliselt juriidiline ja HR, ei kavatse ma seda teha. Ja kindlasti, kui soovite midagi, mis oleks mitmekülgselt funktsioneeriv ettevõte, kes veel kavatseb selle rajada, kuid mitte IT? Aga üldiselt, jah, IT peab muutuma, et selles iseteenindusmaailmas edukalt areneda. Nad peavad olema pigem toetavas rollis kui.
Josh Howard: Jah, ja ma arvan, et järgmise arenguga koos tippkeskustega ja kus neid projekte ei juhi IT ega ettevõte, vaid pigem tsentraliseeritud organisatsioon. Teate, me hakkame nägema andmejuhi ametniku tõusu ja seda tüüpi projekte langema just sellesse valdkonda, kus neil mõlemal on nii juhtimis- kui ka äriperspektiiv. Arvan, et see on parimal juhul stsenaarium andmete ja analüüsikultuuri loomiseks ning mul on hea meel näha, mis sellest tuleb.
Eric Kavanagh: Jah, meil oli jututuppa saabunud osalejate paar viimase hetke kommentaari ja ka küsimused ja vastused. Mulle meeldib see kommentaar: hallake väljundit, pole mingit ebaselgust selles, kes on iseteeninduse aruanne õige.
Josh Howard: Jah.
Eric Kavanagh: Jah, see on hea värk. See puudutab kõike koostööd, kõik koos töötamist ja teate, Josh, teate ka, et mainisite ka seda, kui oluline on, et kasutajad omavahel räägiksid, ja sellele keskendub ka Alteryx.
Inimesed, läksime siin natuke pikale, kuid hakkasime natuke hilja, nii et tahan teid tänada nii palju teie tänase aja ja tähelepanu eest. Arhiivime kõiki neid veebisaateid, nii et jagage neid julgelt ka oma kolleegidega.
Ja koos sellega hakkame hüvasti jätma. Tänu veelkord Wayne'ile ja muidugi Joshile Alteryxist. Me räägime teiega järgmine kord, inimesed. Ole tubli. Headaega.