Bởi nhân viên Techopedia, ngày 1 tháng 11 năm 2017
Takeaway: Người dẫn chương trình Eric Kavanagh thảo luận về sự hợp tác giữa kinh doanh và CNTT với Wayne Eckerson của Tập đoàn Eckerson và Josh Howard của Alteryx.
Bạn hiện chưa đăng nhập. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký để xem video.
Eric Kavanagh: Được rồi, thưa quý vị và các bạn, Eric Kavanagh ở đây với Hot Technologies. Chúng tôi đã có Josh Howard và Wayne Eckerson trên đường dây. Chúng tôi vừa gặp sự cố âm thanh nhỏ vui vẻ và bị cháy ngay tại đó, nhưng chúng tôi đã quay lại và mọi thứ đang rung chuyển.
Vì vậy, Wayne Eckerson tôi đã biết từ nhiều năm nay. Anh ấy là cố vấn chính của Tập đoàn Eckerson. Và Josh Howard tôi cũng đã biết từ lâu. Anh ấy là giám đốc của các sản phẩm mới tại Alteryx. Những người này đều thực sự, thực sự xuất sắc trong lĩnh vực của họ và họ sẽ chia sẻ với chúng tôi rất nhiều ý tưởng về cách kinh doanh và CNTT có thể thúc đẩy các mối quan hệ tốt hơn và thực sự hợp tác và hoàn thành một số việc.
Vì vậy, tôi sẽ đẩy slide tiếp theo và giao nó cho Wayne. Vì vậy, cho tôi biết một chút về những gì đang xảy ra.
Wayne Eckerson: Chắc chắn rồi, Eric. Rất vui được ở đây và nói về vấn đề này. Tôi đã ở Hoa Kỳ trong một thời gian dài và đã chứng kiến một khoảng cách giữa kinh doanh và CNTT, và rất nhiều điều đó là do sự tập trung và mục tiêu của họ, những gì họ đã được thuê để làm. Vì vậy, đó là một hố sâu tự nhiên, bạn có thể nói, hoặc khoảng cách giữa kinh doanh và CNTT, nhưng nó dẫn đến một số kết quả có hại. Bạn biết đấy, CNTT đã được thuê để suy nghĩ lâu dài, để xây dựng các hệ thống và ứng dụng, giải pháp vĩnh viễn mang lại nền kinh tế với quy mô, mức độ tái sử dụng cao, và khả năng mở rộng, bảo mật, tính sẵn sàng và độ tin cậy. Rất bảo thủ, suy nghĩ chậm tiến. Mặt khác, kinh doanh tập trung vào việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng, điểm tương tác, tập trung ngắn hạn hơn nhiều, các ưu đãi - và nó có thể được rút ra hàng tháng hoặc hàng quý. Trọng tâm của họ là tốc độ, sự nhanh nhẹn và khả năng thích ứng. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi có hoặc có thể có ma sát giữa hai nhóm này.
Slide tiếp theo. Vì vậy, đây là loại hộp thoại mà đôi khi tôi nghe thấy ở các tổ chức nơi tôi đến để tham khảo ý kiến và nơi tôi cảm thấy như mình đang đóng vai trò cố vấn hôn nhân, cố gắng đưa hai bên này thành một, thừa nhận lẫn nhau và vai trò của họ trong việc cung cấp các giải pháp công nghệ kinh doanh. Các doanh nghiệp có xu hướng nghĩ về CNTT là quá chậm, tốn kém và không bao giờ cung cấp những gì họ muốn, khi họ muốn nó, họ muốn nó như thế nào. CNTT có xu hướng xem doanh nghiệp thay đổi suy nghĩ mọi lúc, thêm các tính năng mới. Sau đó, tất cả những điều này di chuyển ngắn hạn, không bao giờ nhìn thấy bức tranh lớn. Kết quả thường xuyên với ma sát này là việc sử dụng thông thường. Có giám đốc điều hành sẽ nói, Bạn biết gì không? Chỉ cần quên nó. Tôi biết tôi sẽ không nhận được dữ liệu mình cần, vì vậy tôi sẽ làm mà không cần. Thật là đáng sợ. Người sử dụng dữ liệu sẽ nói: "Chỉ cần cho tôi một đống dữ liệu và đừng làm phiền tôi." Và các nhà lãnh đạo BU, nếu họ thực sự muốn có thông tin, họ sẽ chỉ cần có ngân sách của riêng họ, thêm người của họ và mua công cụ của riêng họ. IT nói rằng, Ổn rồi, tốt thôi. Nhưng bạn biết đấy, chúc may mắn khi cố gắng tự mình duy trì điều đó, bởi vì cuối cùng nó sẽ phá vỡ. Và Và nó sẽ. Nó sẽ bị hỏng vì không ai sử dụng nó, vì nó không được thiết kế đúng hoặc nó sẽ bị hỏng vì mọi người đang sử dụng nó và bạn không có đủ chuyên gia kỹ thuật trên mặt đất, không đủ tài nguyên để mở rộng quy mô. Hoặc chuyên gia của họ rời đi, và họ đang ở trên cao và khô ráo. Slide tiếp theo.
Eric Kavanagh: Đây là một cuộc thăm dò, vì vậy người gọi điện thoại thực sự có thể đẩy cuộc thăm dò. Chờ một chút. Vì vậy, tôi đang mở cuộc thăm dò ý kiến này ngay bây giờ, hy vọng bạn sẽ thấy trên màn hình của mình một cửa sổ bật lên. Nếu bạn không, thường thì nó sẽ hiển thị ở đâu đó ở phía dưới. Và đi về phía trước. Chúng tôi tò mò muốn nghe câu trả lời của bạn về điều này.
OK, tôi đã nhận được một vài người gọi đến bây giờ cho chúng tôi một số phản hồi. Vì vậy, chúng tôi đang hỏi: mức độ nào là doanh nghiệp phù hợp với CNTT trong tổ chức của bạn? Vì vậy, chúng tôi đã có một loạt các câu trả lời ngay bây giờ. Cảm ơn rât nhiều. Vì vậy, bạn đã có rất cao, tất nhiên, cao, trung bình, thấp, rất thấp. Thành thật mà nói, chúng tôi sẽ không chia sẻ điều này với các thành viên khác trong nhóm của bạn. Chúng tôi muốn bạn cung cấp cho chúng tôi phản ứng thẳng thắn của bạn. Được rồi, để tôi cho chúng tôi thêm vài giây nữa, và khi chúng tôi đang làm điều đó, có lẽ Josh, chúng tôi sẽ nhanh chóng đưa bạn đến để giúp mọi người trả lời câu hỏi này. Vâng, tôi thích quá trình hợp tác này. Ý tôi là, chúng tôi đã nói chuyện nhiều năm về việc phân chia doanh nghiệp / CNTT. Tôi nghĩ điều đó đang thay đổi. Tôi nghĩ rằng nó đã thay đổi một phần vì DevOps, các nhà phát triển làm việc chặt chẽ hơn với doanh nghiệp. Điều đó làm giảm nhiệt cho phía CNTT, nhưng tôi nghĩ nó cũng thay đổi vì đám mây, khá thẳng thắn, bởi vì có lẽ mọi người đang trở nên hiểu biết hơn về những gì họ làm tại nơi làm việc. Nhưng, suy nghĩ của bạn về sự phát triển của sự phân chia CNTT / doanh nghiệp là gì?
Josh Howard: Vâng, bạn biết đấy, đó là một chủ đề thú vị, và đó là một chủ đề mà chúng tôi chắc chắn sẽ vào đây trong một giây, nhưng, bạn biết đấy, tôi chỉ nghĩ rằng việc kinh doanh thực sự bị ép buộc vào tay IT. Điều đó đúng, vì vậy, bạn biết đấy, trong nhiều năm, mọi thứ đều do CNTT dẫn dắt và chúng ta đã thấy điều này xảy ra khi con lắc quay trở lại từ việc được dẫn dắt bởi CNTT đến mọi thứ, bạn biết, được mua thông qua công việc. Và, tôi nghĩ rằng chúng ta đang bắt đầu thấy một số tập trung. Tôi nghĩ, bạn biết đấy, bạn đang bắt đầu thấy nhiều tổ chức, trung tâm xuất sắc, bắt đầu thấy ngày càng nhiều doanh nghiệp - các công ty thông minh, nhìn thấy các trung tâm cũng được thành lập, và vì vậy, không phải vậy, bạn biết đấy, CNTT hoặc doanh nghiệp. Chúng ta đang chứng kiến một cuộc hôn nhân tốt đẹp hơn giữa hai tổ chức và thấy những trung tâm xuất sắc này được thiết lập nằm trong cả hai tổ chức đó, và họ có cả IT và doanh nghiệp ngồi vào bàn và đặt thức ăn. Chúng ta cần chọn các mục tiêu kinh doanh khác, và vì vậy tôi nghĩ đó là một trong những xu hướng mà tôi nghĩ là rất tích cực trong vài năm qua hoặc thậm chí lâu hơn. Và tôi nghĩ đó là một phần của những gì chúng ta đang thấy.
Eric Kavanagh: Không thể trách tôi rằng tôi sẽ gửi cho bạn và tôi sẽ đọc kết quả. Tùy thuộc vào trình duyệt của bạn, bạn có thể thấy kết quả rồi, nhưng chỉ cần đưa nó cho bạn: Câu hỏi tất nhiên là, Mức độ nào là kinh doanh phù hợp với CNTT?. Rất cao có 7 phần trăm, cao có 8 phần trăm, vừa phải đại đa số, đó là 29 phần trăm, thấp là 10 phần trăm và rất thấp là 0 phần trăm. Về cơ bản, đó là tổng số, vì vậy thực sự những gì bạn đang nhìn hầu hết đều nói vừa phải, 21 trên 73. Sáu trong số 73 nói cao, năm nói rất cao, và dĩ nhiên chúng ta có cả một nhóm người vừa mới làm Tôi không trả lời, nhưng hầu hết, thực sự 43 trên 73, mọi người đã không trả lời, nhưng tôi đánh giá cao thời gian của bạn. Và với điều đó tôi muốn đẩy slide tiếp theo này. Và tôi tin, Josh, bạn sẽ nói một chút.
Josh Howard: Vâng, và vì vậy, bạn biết đấy, loại nơi tôi sẽ đến là chúng tôi đã thấy rất nhiều thay đổi trong năm năm qua, hoặc thậm chí là quay trở lại mười năm. Và nó thực sự từng là miền tây hoang dã, và rồi tôi đoán có lẽ có một số người ở đây vẫn nghĩ rằng đó là miền tây hoang dã trong tổ chức của họ, nhưng nó từng là nơi mọi thứ bị khóa chặt và cứng nhắc, và mọi thứ đều bị ép buộc thông qua một nhóm CNTT tập trung, và đó chỉ là cách BI được chuyển giao. Nhưng vấn đề là người dùng doanh nghiệp không sử dụng nó. Họ không bao giờ có được kết quả họ cần. Họ không thể, bạn biết, kết hợp dữ liệu với nhau như họ cần, và vì vậy bạn vừa thấy, bạn biết, các tổ chức từ bỏ thực hành BI của họ trong rất nhiều trường hợp. Họ chỉ không nhận được mức sử dụng mà họ mong đợi, và, bạn biết đấy, điều đó có thể hiểu được bởi vì người dùng, họ muốn các công cụ dễ sử dụng nơi họ có thể sử dụng, bạn biết, nguồn dữ liệu và thực hiện một số công việc tích hợp của riêng họ.
Nhưng họ không muốn đợi IT làm điều này cho họ. Và vì vậy, những gì chúng tôi thấy là, bạn đã đưa tất cả các nhóm kinh doanh này đi mua giấy phép của riêng họ, các công cụ trực quan của riêng họ và để những người bạn IT bóng tối của họ thiết lập một siêu dữ liệu và họ đã tắt. Nhưng điều đó dẫn đến một loạt các vấn đề mới. Vâng, doanh nghiệp đã có thể có được sự linh hoạt và nhanh nhẹn và một số kết quả họ cần nhanh hơn nhiều, nhưng vẫn rời khỏi CNTT, bạn biết đấy, cố gắng tìm hiểu, Làm thế nào để chúng ta quản lý điều này? Làm thế nào để chúng tôi mở rộng quy mô này?
Bởi vì những gì đang xảy ra, họ đang xây dựng những siêu dữ liệu này. Họ đã bắt đầu vận hành rất nhiều báo cáo và trực quan hóa, sau đó họ chỉ cần quay lại với CNTT để sửa lỗi, và vì vậy nó không thể mở rộng được. Đó không phải là cách chữa trị, và đó là một số vấn đề. Nhưng nó không phải là một cuộc chiến giằng co giữa doanh nghiệp, những người muốn dễ sử dụng và CNTT, người muốn quản trị nó. Đó thực sự là về việc đưa mọi người vào cùng một trang và kéo theo cùng một hướng. Tôi nghĩ rằng thực sự có một cách tiếp cận tốt nhất, có thể đáp ứng nhu cầu của cả người dùng. Cầu trượt.
Eric Kavanagh: Được rồi . Có bạn đi.
Josh Howard: Vâng, cảm ơn. Và vì vậy, cách mà chúng tôi tiếp cận tại Alterx là chúng tôi thực sự nhìn vào nó từ quan điểm quản trị phân tích. Và vì vậy, bạn biết đấy, tôi không sử dụng từ quản trị dữ liệu trực tuyến, vì tôi nghĩ rằng quản trị dữ liệu giống như một khung bao gồm rất nhiều điều khác nhau, nhưng thực sự chỉ tập trung vào ba lĩnh vực chính này về cách thức dữ liệu đang được quản lý, cách truy cập và cách chúng tôi bảo mật dữ liệu.
Trước hết, về mặt quản lý dữ liệu, khi bạn đang tìm cách kích hoạt các công cụ tự phục vụ, bạn muốn đảm bảo rằng, bạn biết, những người dùng đó có quyền truy cập vào tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau mà họ có thể cần. Và vì vậy, một lần nữa, đây là một phần của vấn đề mà chúng tôi đã thấy với các công cụ BI truyền thống như MicroStrargety và Cognos và OB, bạn biết đấy, nó chỉ chạm vào một kho dữ liệu tập trung, nhưng những người dùng doanh nghiệp đó thực sự muốn lấy dữ liệu đó và trộn nó với các nguồn dữ liệu khác để có kết quả bổ sung.
Ý tôi là, vì vậy bạn muốn đảm bảo rằng trực tiếp đến tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau đó, bất kể chúng có liên quan hay không liên quan và thực hiện theo cách không làm cho dữ liệu trở nên dư thừa. Và vì vậy, bạn muốn đảm bảo rằng bạn đang sử dụng các công nghệ trong bộ nhớ để bạn truy cập vào các nguồn dữ liệu được liên kết đó và không sao chép dữ liệu đó ở nơi khác trong tổ chức, vì điều đó chỉ gây ra một loạt vấn đề.
Và sau đó, bạn muốn đảm bảo rằng bạn đang xem xét những thứ như khả năng truy cập dữ liệu và bảo mật dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu được mã hóa, đảm bảo rằng bạn đã có quyền và ủy quyền đúng chỗ. Và những gì chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng các hệ thống mà nhóm CNTT của bạn đã thiết lập, vì vậy những thứ như Active Directory và Windows xác thực. Chạm vào các hệ thống có thể chuyển qua xác thực đó đến tận ứng dụng và theo cách đó bạn có thể đảm bảo đúng người dùng sẽ có quyền truy cập vào đúng dữ liệu.
Đó thực sự là về việc chuyển từ trạng thái kiểm soát sang trạng thái kích thích và làm như vậy với hàng rào bảo vệ. Vì vậy, bạn biết đấy, các phân tích về hàng rào bảo vệ, nơi CNTT đang cung cấp cho tất cả các công cụ để thành công, nhưng họ cũng đang theo dõi nó, đảm bảo rằng nó phù hợp, đáng tin cậy và họ đang thực hiện với quyền phù hợp và đảm bảo rằng những người dùng đó chỉ có quyền truy cập vào đúng dữ liệu. Slide tiếp theo.
Eric Kavanagh: Được rồi, Tiến sĩ Wayne.
Wayne Eckerson: Vâng, đây là slide của tôi. Điều này chỉ cho thấy các khía cạnh của tự phục vụ, mà Josh đã nói về. Đó là ý nghĩa kinh doanh của nhu cầu ngày nay, nhưng họ không muốn chờ đợi, như Josh nói, để CNTT cung cấp công cụ và CNTT đã sử dụng để làm tất cả. Họ đã từng xây dựng kiến trúc và quản lý cơ sở hạ tầng và chọn các công cụ và xây dựng các ứng dụng, báo cáo, bảng điều khiển và điều đó không hiệu quả đối với đại đa số người dùng ngoài kia. Và bây giờ chúng tôi gần tự phục vụ. Chúng tôi đã có báo cáo tự phục vụ, bảng điều khiển tự phục vụ, mà tôi gọi, khám phá trực quan tự phục vụ. Chúng tôi đã tích hợp dữ liệu tự phục vụ hoặc chuẩn bị dữ liệu. Chúng tôi đã có các phân tích nâng cao tự phục vụ, nơi có một số nhà khoa học dữ liệu. Vì vậy, chúng tôi nghĩ rằng tất cả những khả năng này có sẵn cho mọi người, cho những người kinh doanh, những người có xu hướng tự làm mọi thứ.
Slide tiếp theo. Chúng tôi đang nhận được một số phản hồi ở đây, Eric, chỉ để cho bạn biết. Vì vậy, bạn biết đấy, tự phục vụ trên bề mặt trông giống như một chiến thắng cùng có lợi cho cả doanh nghiệp và bộ phận CNTT. Người dùng có được những gì họ muốn khi họ muốn, họ muốn như thế nào. Bộ phận CNTT có loại người dùng, họ giảm tải công việc và họ có thể phân phối mọi thứ một cách gián tiếp, nhưng dù sao đi nữa … Trong rất nhiều tình huống, tự phục vụ có một số nhược điểm đáng kể mà bạn phải cẩn thận. Và Josh đã cho bạn một số biện pháp khắc phục một số nhược điểm này.
Chuyển đến slide tiếp theo, Eric, và chúng ta sẽ thấy sự tự phục vụ của các tổ chức đó như một loại sóng lực, bị trùng lặp, xung đột. Và nó đi đến điểm không ai tin vào báo cáo của ai khác ngoại trừ báo cáo của họ, đây không phải là một tình trạng tốt. Bạn thậm chí có thể nói nó tồi tệ hơn so với khi họ bắt đầu. Về cơ bản, bạn có một kiến trúc bao gồm các hệ thống báo cáo bóng, trích xuất dữ liệu, cuối cùng làm tăng chi phí và chi phí và dự phòng và sao chép và do đó, làm tăng rủi ro trong tổ chức. Vì vậy, tự phục vụ là về các tiêu chuẩn nơi quản trị thực sự chỉ là Tháp Babel. Mọi người đều giao tiếp, nhưng không ai nghe. Slide tiếp theo.
Eric Kavanagh: Đó là một câu nói hay, tôi thích điều đó. Mọi người đang giao tiếp, nhưng không ai lắng nghe. Tôi nghĩ rằng về việc tổng hợp nó ở một số nơi. Thôi nào, bạn đi đây.
Wayne Eckerson: Vì vậy, bạn biết đấy, tôi cũng sẽ tìm đến các biện pháp khắc phục, nhưng rất nhiều doanh nghiệp nghĩ rằng mục đích của việc tự phục vụ là để thoát khỏi CNTT. Chà, có rất nhiều điều trái ngược trong kinh doanh, và đây là một trong số đó. Mục đích của việc tự phục vụ không phải là để hạn chế CNTT khỏi phương trình mà thúc đẩy sự hợp tác lớn hơn với nó. Một điều trớ trêu khác về tự phục vụ mà tôi không đặt ra ở đây là nó đòi hỏi rất nhiều tiêu chuẩn hóa để hỗ trợ tự phục vụ. Nó giống như, nghĩ về việc lái xe trên đường, phải không? Có rất nhiều quy tắc mà chúng ta phải tuân thủ. Tất cả mọi người-
Giọng nói tự động: Ghi âm hội nghị đã dừng.
Eric Kavanagh: Đừng lo lắng về điều đó. Đó chỉ là bản sao lưu. Tiếp tục đi.
Wayne Eckerson: OK. Vì vậy, và CNTT thực sự là nhóm cần kết hợp các tiêu chuẩn đó. Và một khi các tiêu chuẩn đó được áp dụng và được chấp nhận và chấp nhận, thì chúng ta có thể tự phục vụ cho đến khi mặt trăng xuất hiện. Slide tiếp theo.
Eric Kavanagh: Tôi nghĩ chúng ta sẽ quay lại với Josh.
Josh Howard: Phải, phải, và tôi đồng ý với rất nhiều điều đó, Wayne, mà bạn đang nói là. Nhưng vấn đề là, nếu bạn muốn nhận được nhiều giá trị hơn từ dữ liệu, một lần nữa, chúng ta phải thoát khỏi công việc kiểm soát CNTT mọi thứ và bắt đầu kinh doanh. Vì vậy, điều đó có nghĩa là trao quyền cho người dùng với các công cụ phân tích của riêng họ chứ không chỉ CNTT. Điều này không có nghĩa là bạn phải đưa cho họ chìa khóa của vương quốc. Bạn có thể làm như vậy với những người bảo vệ khác hiện có. Tận dụng các hệ thống hiện có, tận dụng các công cụ ủy quyền của bạn, Active Directory, quyền của bạn và điều này sẽ đảm bảo rằng, bạn biết, ai đó sẽ không cung cấp dữ liệu cho ai đó mà họ không nên. Và vì vậy, bằng cách thực hiện tất cả những điều này, bạn đang trao quyền cho các nhà phân tích đó để mang lại giá trị lớn hơn và thực hiện nó theo cách chi phối.
Slide tiếp theo. Nhưng thực tế là CNTT sẽ không bao giờ có thể theo kịp nhiều cách khác nhau mà một nhà phân tích sẽ muốn xem dữ liệu, thao túng nó. Và vì vậy, không chỉ vậy, mà bạn cũng không có thời gian để theo kịp những yêu cầu đó. Các hệ thống di sản, các quá trình thác nước. Nếu bạn chỉ nhìn vào một quy trình ETL để thêm một bảng, bạn có thể mất vài tuần nếu không phải vài tháng trong một số trường hợp. Và vì vậy, bạn muốn có thể bắt kịp với sự thay đổi của doanh nghiệp.
Thực tế, nếu bạn muốn tạo một văn hóa phân tích, bạn phải cho phép những người dùng đó làm điều đó. Và sau khi bạn làm điều đó, những lợi ích có thể thực sự tuyệt vời. Bạn biết đấy, khi chúng tôi lần đầu tiên bắt đầu nói về năm mười năm trước, các dự án kinh doanh thông minh, ý tôi là nó thường được trích dẫn 70% 80 phần trăm của tất cả các dự án BI sẽ thất bại. Và đó không phải là trường hợp nữa. Khi bạn trang bị cho người dùng doanh nghiệp những công cụ phù hợp, chúng ta sẽ thấy một số kết quả to lớn và giá trị to lớn và đó là lý do tại sao các công cụ tự phục vụ đang lan truyền như cháy rừng trong một tổ chức. Đó là vì thành công mà chúng ta đang thấy.
Và tôi đã có một trường hợp sử dụng mà tôi sẽ nói ở đây trong một phút nữa, nhưng, bạn biết đấy, chúng tôi thực sự có hàng chục ngàn người dùng thực hiện phân tích và quy mô tự phục vụ. Và những người dùng này đang cung cấp thông tin chi tiết nhanh hơn, họ đang tạo ra các sản phẩm mới và họ đang phản ứng với việc thay đổi điều kiện kinh doanh nhanh hơn rất nhiều để luôn đi trước đối thủ.
Bạn biết đấy, điều thứ hai là, bạn biết đấy, họ cũng dành ít thời gian hơn cho việc chuẩn bị dữ liệu và có nhiều thời gian hơn để phân tích. Nó chỉ là một thành phần khác của nó, và tôi đã lấy một ví dụ ở đây từ CNA nơi họ có một số nhà phân tích đang thực hiện các phương pháp tốn thời gian, mất hàng tuần hoặc hàng tháng và giờ chỉ còn vài phút. Đó không phải là cường điệu. Chúng tôi thực sự có rất nhiều ví dụ về những khách hàng làm điều này và đây thực sự là một kịch bản cùng có lợi. Các nhà phân tích rất vui khi họ không phải, bạn biết đấy, họ đang truy cập dữ liệu của họ nhanh hơn. CNTT rất vui vì, bạn biết đấy, họ có thể tập trung vào các sáng kiến chiến lược của mình mà không phải lo lắng về quản trị, và cuối cùng các nhóm điều hành rất vui vì cuối cùng họ đã có các nhóm kinh doanh và CNTT làm việc cùng nhau để tạo ra văn hóa phân tích đó. Quay lại với bạn
Eric Kavanagh: Được rồi. Chúng tôi đã có một cuộc thăm dò khác, vì vậy bạn sẽ có thể thấy những kết quả đó ngoài khán giả. Chúng ta sẽ thấy điều đó đã có trong bảng bỏ phiếu của bạn, nhưng câu hỏi là, tổ chức của bạn có nhận được lời hứa tự phục vụ không? Tôi có thể nói với bạn rằng những người được hỏi có tiếng vang lớn không?
Tôi nghĩ điều đó nói lên vị trí của chúng ta trong ngành, nhưng tôi nghĩ rằng bạn đã tạo ra một vài điểm thực sự, thực sự tốt ở đó, Josh, cụ thể là cho phép tự phục vụ, mặc dù với một số tiêu chuẩn như Wayne đang thảo luận, thực tế cho phép bạn xây dựng trong quản trị. Đó là hàng rào bảo vệ mà chúng ta đã nói, phải không? Chính sách quản trị có thể được đưa vào hệ thống phân phối và đó là khi bạn thực sự đạt được quản trị trong khi trao quyền cho các nhà phân tích tự phục vụ. Có đúng không Josh?
Josh Howard: Vâng, điều đó hoàn toàn chính xác.
Eric Kavanagh: Vâng, vì vậy những người được hỏi
Wayne Eckerson: Vì vậy, Eric, những kết quả đó thật thú vị, bạn biết đấy. Tôi có thể nói rằng nguyên nhân của điều đó là do CNTT vẫn nằm trong tầm kiểm soát, người dùng không được tự phục vụ và có được những gì họ muốn khi họ cần, hoặc, bạn biết đấy, họ có dịch vụ tự quản trị. Và cả hai đều xấu. Vì vậy, thật khó để thực sự tự phục vụ, để có một môi trường được quản lý cung cấp cho người dùng tất cả thông tin họ cần và chức năng họ cần để có được những hiểu biết họ cần và thực hiện hành động họ phải làm. Thật khó, thật khó, nhưng, bạn biết đấy
Wayne Eckerson: Bạn hiện đang phải đối mặt với các công cụ như, bạn biết đấy, Alterx, các công cụ rất mạnh mẽ, rất mạnh mẽ. Vì vậy, bây giờ chúng ta có khả năng là chúng ta có thể
Eric Kavanagh: Và bạn có một vài lý do khiến thỏa thuận thô thiển của bạn với Sonic bị chậm lại một chút, vì vậy hãy coi chừng âm thanh cơ bản. Tôi hơi ngạc nhiên, và tôi nghĩ rằng đây thực sự có thể là tin tốt cho Alterx vì họ có giải pháp cho phép tự phục vụ. Bởi vì theo cách làm cũ với nhiều công cụ khác nhau, ví dụ, với nhiều điểm tích hợp, mọi người chạy theo, chỉ cố gắng theo kịp hiện trạng và tôi nghĩ đó là một trong những thách thức thực sự.
Một trong những khách hàng của chúng tôi đã có một bình luận vài tuần trước, điều đó đã vang lên trong tai tôi kể từ khi anh ấy nói đến sự chuyên chế của Hồi giáo khẩn cấp và làm thế nào điều đó có xu hướng chi phối một số tổ chức và ngăn chặn sự thay đổi. Bạn luôn luôn trong tình trạng cấp bách, bạn luôn chạy xung quanh chỉ để cố gắng hoàn thành công việc cần phải hoàn thành. Và điều đó về cơ bản ngăn cản bạn làm những điều mới.
Tại một thời điểm nhất định, bạn phải dừng âm nhạc, nhận ra một chiếc ghế sẽ biến mất, nhưng những chiếc ghế còn lại cần phải ngồi xuống bàn và bắt đầu ném một số sự hợp tác cho đến khi chúng ta làm việc cùng nhau. Nhưng đó là cách tôi xem toàn bộ bức tranh này. Vì vậy, vâng, câu trả lời thường là 23 trong số 43 câu nói, Số Không, Số 6 trong số 43 người nói, Có Có, và 6 trong số 43 người nói, Không chắc chắn, Nghi nhưng 38 người hoặc không trả lời. Nhưng đó là một thành công vang dội, Số Không. Với điều đó, tôi muốn tham gia vào một nghiên cứu điển hình.
Tôi sẽ trả lại cho bạn, Josh. Mang nó đi.
Josh Howard: Vâng, và trước đó tôi đã nói về điều này, bạn biết đấy, sự hợp tác này giữa kinh doanh và CNTT. Tôi thực sự cảm thấy như chúng ta đã thấy một số thay đổi khá lớn và ngày càng có nhiều tổ chức đang đi theo hướng này, cho phép tự phục vụ và nhìn thấy những kết quả mà tôi đang nói đến. Và Ford là một ví dụ tuyệt vời về điều đó. Tất nhiên, Ford đã sử dụng dữ liệu và phân tích trong nhiều thập kỷ, nhưng giống như nhiều tổ chức khác, nó thực sự chỉ được thực hiện trong túi của tổ chức. Có rất ít sự giám sát đối với tính nhất quán và phối hợp, và, bạn biết đấy, họ cũng có các thực tiễn quản trị dữ liệu không nhất quán.
Và vì vậy họ đã có một vấn đề rất lớn; họ đã có hơn 4.600 nguồn dữ liệu, và vì vậy, bạn có thể tưởng tượng thử thách khi làm điều này ở quy mô của một công ty như Ford. Và vì vậy, những gì họ đã làm là, cách đây hai năm, họ đã thành lập Đơn vị phân tích và phân tích dữ liệu toàn cầu, là một trung tâm xuất sắc tập trung, bao gồm các nhóm được tạo thành, bạn biết, nhân viên dữ liệu, vì vậy các nhà phân tích dữ liệu, dữ liệu các nhà khoa học của các loại.
Bạn có thể nghĩ về COE này rất giống như một bộ phận nhân sự hoặc một bộ phận tài chính phục vụ toàn bộ tổ chức. Đó chính xác là những gì nhóm mới này được thiết lập để làm, và vì vậy họ có thể xác định và thực hiện các thách thức ưu tiên cao của riêng họ và làm việc với các đơn vị kinh doanh khác nhau giải quyết các vấn đề khác nhau. Nhưng toàn bộ ý tưởng là họ muốn nhắm và thay đổi cuộc trò chuyện đó để tập trung vào chính thách thức kinh doanh, và đáp ứng những nhu cầu kinh doanh đó. Và, bạn biết đấy, họ đã bắt đầu với một nhà phân tích dữ liệu để bắt đầu với một vài năm trước, và một giấy phép Alterx, và sự kết hợp của Tableau và QlikView.
Giờ đây, họ đã tung ra Alterx cho hơn 1.200 nhà khoa học dữ liệu trong hai năm qua và họ đang tuyển dụng nhiều hơn. Và vì vậy, thật tuyệt vời khi thấy điều đó diễn ra trong tổ chức của họ và sử dụng các trường hợp mà họ đang giải quyết là không thể tin được. Họ đang sử dụng Alterx để giải quyết các vấn đề về dây chuyền sản xuất cho đến các cuộc đua NASCAR của họ, vì vậy thật tuyệt vời khi thấy một số kết quả mà họ đang lái xe. Và, bạn biết đấy, điều thú vị là, bạn biết đấy, một số trường hợp sử dụng, trường hợp sử dụng một lần này đang tiết kiệm hàng chục triệu đô la, và vì vậy rất dễ dàng để biện minh cho chúng. Và đó chỉ là một trường hợp sử dụng, và giờ đây nó được sử dụng theo nghĩa đen trên hàng trăm trường hợp kinh doanh khác nhau và trên 1.200 nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu đó. Vì vậy, kết quả phi thường và chúng tôi thực sự hài lòng với sự hợp tác mà chúng tôi có với Ford.
Wayne Eckerson: Được rồi, đây là slide của tôi. Vì vậy, bạn biết đấy, tôi dạy một lớp về phân tích tự phục vụ và đây là một loại tóm tắt, tóm tắt cấp cao, về các giải pháp mà tôi mang đến một bảng cho khán giả. Và tôi sẽ cố gắng giải thích điều này khá nhanh. Bạn biết đấy, tôi thấy tự phục vụ, cũng vậy, không có ai tự phục vụ. Mọi người đều có một định nghĩa khác nhau về tự phục vụ trong một tổ chức, vì vậy những gì tự phục vụ cho CEO chắc chắn không phải là tự phục vụ cho một nhà khoa học dữ liệu. Nhưng nói chung, có hai lớp người dùng. Lớp đầu tiên, bạn biết đấy, nhiều người dùng bình thường hơn, quản lý điều hành, nhân viên tuyến đầu đang ở trong thế giới từ trên xuống trong màu xanh.
Và, bạn biết đấy, tôi gọi họ là những người tiêu dùng dữ liệu và các nhà thám hiểm dữ liệu của họ, và họ đang nghĩ rất nhiều về đầu ra, bạn biết, báo cáo và bảng điều khiển, hy vọng rằng mọi người sẽ xây dựng cho họ, cả CNTT hoặc đồng nghiệp của họ và tiêu thụ đó là Các nhà thám hiểm có xu hướng mở những thứ đó lên và chỉnh sửa chúng tại chỗ, nhưng họ không nhất thiết muốn bắt đầu với một tờ giấy trắng. Không có cách nào họ được trả tiền để làm điều đó. Không nhất thiết phải trả tiền cho các nhà phân tích. Đó là những gì mọi người trong thế giới từ dưới lên làm, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu, những người đã bổ sung, các nhà phân tích dữ liệu làm việc với bảng tính, truy cập vào cơ sở dữ liệu. Và các nhà khoa học dữ liệu có nhiều sức hút hơn, bạn biết đấy, bàn làm việc của dữ liệu. Rất nhiều công cụ tự phục vụ đã ra đời đã thực sự trao quyền cho phi hành đoàn từ dưới lên này. Nó sẽ có năng suất cao hơn bao giờ hết. Họ không thể chỉ, bạn biết, làm báo cáo và bảng điều khiển của riêng họ, họ cũng có thể lấy dữ liệu của riêng họ, trộn nó, khớp với nhau, v.v. Tôi thực sự đã thấy bộ ba công cụ này xuất hiện và nhập khẩu từ dưới lên. Các danh mục dữ liệu để họ có thể đi tìm dữ liệu hoặc là các công cụ chuẩn bị để chúng có thể khớp với nhau và các công cụ trực quan hóa dữ liệu để họ có thể phân tích, trực quan hóa và chia sẻ dữ liệu đó. Tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ thấy bộ công cụ đó trở thành một, và tôi nghĩ thực sự Alterx đang trên đường thực hiện điều đó.
Vì vậy, tôi gọi thế giới từ dưới lên này là dịch vụ tự phục vụ thực sự, trong khi thế giới từ trên xuống tôi gọi nó là dịch vụ bạc bạc nhiều hơn vì chúng tôi cung cấp thông tin được cung cấp trên một đĩa bạc. Nó đã được đóng gói sẵn ở một mức độ nào đó. Vẫn tương tác, vẫn có thể chỉnh sửa, nhưng ai đó đã phải suy nghĩ về việc ai sẽ là người tiêu thụ thứ này và điều chỉnh nó để đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ. Bạn có thể thấy trong thế giới từ trên xuống mà bạn có, bạn biết, các nhóm tập trung nhiệm vụ nặng nề hơn, ủy ban quản trị dữ liệu, mà bạn biết, đặt nó trên các trang web dữ liệu và báo cáo. Và nhóm lưu trữ dữ liệu cố gắng tích hợp dữ liệu để ra quyết định. Đó là một quy trình quản trị từ trên xuống tập trung theo định hướng CNTT truyền thống hơn. Trong khi ở thế giới từ dưới lên, giống như 10 phần trăm, 20 phần trăm của tổ chức, họ sẽ quản trị từ cấp cơ sở bằng cách thực sự mở các bộ dữ liệu, nhìn vào chúng, nhận xét về chúng, gắn thẻ các bộ dữ liệu đó - về cơ bản xây dựng trung bình chia sẻ dữ liệu từ đầu. Bạn đang nhận được danh mục và thị trường dữ liệu và một tổ chức cần cả hai thế giới này. Trên thực tế, chúng nuôi sống lẫn nhau, rất hiệp lực, chúng là hai mặt của cùng một đồng tiền. Nếu bạn không có nhà phân tích ngoài kia trong mọi bộ phận, hoạt động thất bại, tiếp thị, tài chính. Bạn đang thiếu tất cả các loại hiểu biết mà bạn cần để thúc đẩy doanh nghiệp vì họ đang tạo ra câu trả lời cho các câu hỏi mà mọi người không thể tìm ra ngày trước họ là gì. Và chắc chắn CNTT không thể hoặc nhà phát triển không thể xây dựng các báo cáo hoặc bảng điều khiển đó. Vì vậy, họ đang chứng minh làn sóng yêu cầu tiếp theo và làn sóng hiểu biết tiếp theo cần được đóng gói và đưa vào thế giới từ trên xuống.
Bây giờ vấn đề là khi thế giới từ dưới lên xuất bản các báo cáo cho thế giới từ trên xuống chưa được chứng nhận hoặc chi phối, và bạn nhận được các báo cáo mâu thuẫn, trùng lặp và những thứ tương tự. Vì vậy, trong thế giới của tôi, sẽ có một cổng quản trị dữ liệu giữa hai thế giới này và điều đó là ổn, nếu một nhà phân tích dữ liệu bắt đầu tạo ra và đưa ra một cái nhìn sâu sắc mới và xây dựng một báo cáo. Mọi người thích nó, và sau đó, bạn biết, họ muốn tiếp tục xuất bản báo cáo đó và chia sẻ nó, có lẽ rộng hơn cho toàn bộ doanh nghiệp, nó cần được xem xét bởi quản trị dữ liệu và hy vọng rất nhanh, để đảm bảo nó phù hợp với tiêu chuẩn. Nó có thể cần phải được viết vào một nền tảng tiêu chuẩn, dữ liệu mới có thể cần được thêm vào kho lưu trữ doanh nghiệp tiêu chuẩn. Và những gì chúng ta đang thấy bây giờ là các công cụ như Alteryx đang thực sự nhúng các quy trình công việc cần thiết để hỗ trợ quá trình quảng cáo này, nơi chúng tôi đang quảng cáo trong một báo cáo trở nên phổ biến để lấy hình mờ hoặc thang đo như báo cáo hoặc bộ dữ liệu được chứng nhận ở cấp doanh nghiệp . Vì vậy, đó là một số trạng thái quản trị dữ liệu được cân nhắc một cách ngắn gọn như một quá trình xem xét. Có thể có một bàn giao sản xuất với các nhóm phát triển và có thể có các quyền và quản trị được xây dựng bên trong các công cụ BI, các công cụ phân tích hoặc các quy trình công việc đó. Slide tiếp theo.
Eric Kavanagh: Được rồi, tôi nghĩ chúng ta sẽ quay lại với Josh về điều này.
Josh Howard: Vâng, và như vậy, bạn biết đấy, khi bạn nói về việc chuyển từ một số công cụ khác nhau này, và những gì tôi đã tìm thấy ở chính mình, bạn biết đấy, nghiên cứu là hầu hết các nhà phân tích đang sử dụng 10 đến 12 công cụ khác nhau để có được công việc phân tích của họ được thực hiện. Và, bạn biết đấy, họ có thể đang sử dụng giải pháp lập danh mục dữ liệu để tìm dữ liệu, họ có thể đang sử dụng giải pháp chuẩn bị dữ liệu, họ có thể đang sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu, một cái gì đó để phân tích nâng cao, phân tích dự đoán và công cụ khoa học dữ liệu để triển khai và quản lý điều đó. Và chúng tôi thực sự nghĩ rằng điều này nên được phục vụ thông qua một nền tảng duy nhất và chúng tôi nghĩ rằng đó là nơi mà ngành công nghiệp sẽ đi. Và vì vậy, hầu hết mọi người đều biết về tất cả các thủ thuật đối với khả năng chuẩn bị và pha trộn dữ liệu và tích hợp chặt chẽ với các công cụ như Tableau và Power BI.
Nhưng, bạn biết đấy, chúng tôi không chỉ là công cụ chuẩn bị dữ liệu. Chúng tôi thực sự là một nền tảng đầu cuối cho các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu công dân đó, cung cấp khả năng khám phá dữ liệu đó, chuẩn bị dữ liệu, pha trộn, phân tích và thực hiện theo cách lặp lại và quy trình lặp lại. Và sau đó triển khai và chia sẻ các tài sản đó lên quy mô, và đó thực sự là tất cả những gì về Alterx. Và chúng tôi đã có một cộng đồng tuyệt vời mà chúng tôi ủng hộ, đó là, không chỉ là cộng đồng điển hình của bạn. Nó có các khu vực đào tạo tự phục vụ, nó có các diễn đàn và thực tiễn tốt nhất, và chúng tôi thực sự có một cộng đồng truyền giáo gồm những người dùng ở đó hỗ trợ lẫn nhau. Và điều tuyệt vời ở đây là khi bạn áp dụng các công cụ như Alteryx, các loại cộng đồng này thực sự làm giảm quá trình học tập, do đó bạn có thể tăng tốc nhanh hơn trên các bộ công cụ mới này. Mặc dù chúng thực sự dễ sử dụng, chúng không yêu cầu nhiều mã hóa, và chúng dễ sử dụng và đứng dậy và chạy nhanh hơn, nhưng vẫn có cộng đồng đó để giảm thời gian học tập đó là vô giá.
Và vì vậy, cách mà chúng tôi chia nó thành bốn khu vực. Đầu tiên là nó thực sự xoay quanh việc khám phá và chia sẻ, vì vậy trước khi bạn có thể chuẩn bị và trộn dữ liệu của mình, bạn đã có thể tìm thấy nó. Và đó là lý do tại sao phần đầu tiên của nền tảng của chúng tôi là thành phần khám phá và chia sẻ mà chúng tôi sử dụng để nắm bắt kiến thức bộ lạc của tổ chức của bạn. Vì vậy, đây về cơ bản là một giải pháp lập danh mục dữ liệu được sử dụng để chia sẻ các tập dữ liệu được quản lý và quản lý. Nó cho phép người dùng tìm thấy dữ liệu mà họ đang tìm kiếm trong tính năng tìm kiếm dễ sử dụng của Google và cũng cung cấp các tính năng xã hội để cộng tác trên các tập dữ liệu và thậm chí cho phép bạn đi sâu vào dòng dữ liệu của tài sản, xác nhận những dữ liệu đó tài sản và watermark chúng. Và điều này thực sự quan trọng đối với các phân tích tự phục vụ bởi vì một người, hầu hết mọi người đang dành quá nhiều thời gian để cố gắng tìm dữ liệu - họ không biết phải đi đâu để tìm thấy nó. Và sau đó nếu họ tìm thấy một báo cáo, bạn biết, làm sao họ biết rằng nó được chứng nhận, nó đáng tin cậy? Vì vậy, khi bạn nói về điều đó, có một cổng quản trị dữ liệu, tôi thực sự thấy các công cụ như Alteryx trở thành cổng đó, khi bạn thực hiện tìm kiếm, bạn có thể tự động và xem trực quan ai sở hữu dữ liệu đó, dòng dõi của dữ liệu đó là gì đã được tạo, nếu nó được chứng nhận và cách truy cập vào nó, và nếu bạn không có quyền truy cập vào nó, bạn có thể sử dụng các tính năng trò chuyện để, bạn biết, yêu cầu quyền truy cập đó. Nó gửi một email cho người cụ thể đó, và vì vậy đây thực sự là một cách tốt để sản xuất rất nhiều các yếu tố này. Slide tiếp theo.
Phần tiếp theo là phần chuẩn bị và pha trộn này, một lần nữa, chúng tôi nổi tiếng và vì vậy, chúng tôi thực sự xem phần chuẩn bị và pha trộn như phần mở rộng cho các phân tích nâng cao hơn. Không cần viết SQL hay bất kỳ loại mã nào, bạn có thể truy cập tất cả các dữ liệu khác nhau của mình, truy vấn nó - bạn biết, cho dù đó là dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc, dữ liệu đám mây - và dễ dàng tích hợp tất cả dữ liệu đó vào bộ nhớ, định hình nó, xóa sạch nó, hồ sơ nó, để có được bộ dữ liệu của bạn đã sẵn sàng để phân tích. Bạn cũng có thể làm phong phú nó với các bộ dữ liệu của bên thứ ba. Vì vậy, chúng tôi có quan hệ đối tác thực sự tốt với các công ty như TomTom nếu bạn quan tâm đến phân tích thời gian lái xe, thực hiện phân tích không gian. Chúng tôi cũng làm việc rất chặt chẽ với Experian cho dữ liệu hộ gia đình hoặc dữ liệu kinh doanh. Vì vậy, bất ngờ, không chỉ bạn có thể lấy dữ liệu mà bạn có tại chỗ hoặc có thể trong đám mây, bạn cũng có thể làm phong phú nó với các nguồn của bên thứ ba này và thực sự đưa ra một số phân tích hấp dẫn. Slide tiếp theo.
Phần thứ ba là phân tích và mô hình thành phần này. Vì vậy, tôi đã đề cập đến Alterx không có mã. Vâng, nó cũng thân thiện với mã. Và vì vậy, chúng tôi cung cấp hơn 60 công cụ phân tích dự đoán khác nhau, vì vậy khi bạn sẵn sàng thực hiện các phân tích nâng cao hơn, bạn có thể sử dụng các công cụ dựa trên R và Python và Spark mà không cần mã hóa, hoặc bạn thực sự có thể sử dụng và tạo tùy chỉnh của riêng mình gói. Vì vậy, nếu bạn đã có một nhóm khoa học dữ liệu đang viết R và Python hoặc Scala hoặc bất cứ điều gì, bạn có thể sử dụng mã đó, xây dựng các gói của riêng bạn và tận dụng nó ngay trong công cụ. Và một lần nữa, đây là nơi tôi nghĩ rằng giá trị thực sự của phân tích tự phục vụ là và đây thực sự là nơi chúng tôi muốn giúp chuyển đổi ngành công nghiệp từ, bạn biết đấy, các nhà phân tích dữ liệu truyền thống và nhân viên dữ liệu thành những nhà khoa học dữ liệu công dân và làm khoa học dữ liệu làm việc với các công cụ thực sự dễ sử dụng. Cầu trượt.
Được rồi, cuối cùng, và cuối cùng chúng ta đã có một vài công tắc cuối cùng, đó là dặm phân tích nâng cao cuối cùng. Vì vậy, nếu bạn đang ở thời điểm bạn đang làm công việc khoa học dữ liệu và đang xây dựng các mô hình của mình, thử thách tiếp theo bạn đưa ra là, À, làm thế nào để tôi đưa các mô hình đó vào sản xuất? Làm thế nào để tôi quản lý chúng? Làm thế nào để tôi luôn cập nhật chúng? Đây là lúc khả năng triển khai của chúng tôi đến. Và vì vậy, theo nghiên cứu của chúng tôi về các khách hàng mà chúng tôi đã nói chuyện, chưa đến 50% các mô hình được đưa vào sản xuất . Vì vậy, bạn đã sử dụng các nhà khoa học dữ liệu này để xây dựng tất cả các mô hình này, nhưng họ thực sự không bao giờ đưa nó vào sản xuất. Và vì vậy, chúng tôi đã xây dựng một giải pháp giúp bạn xây dựng các mô hình của mình và sau đó triển khai các giải pháp đó trong thời gian thực bằng cách sử dụng API RESTful.
Và vì vậy, bạn có thể có được các mô hình đó và đưa chúng trực tiếp vào các ứng dụng web và ứng dụng di động nhanh hơn và dễ dàng hơn, vì các phương pháp truyền thống chỉ không hoạt động. Đó là một quá trình dài, rút ra. Có thể mất từ 12 đến 20 tuần để triển khai một mô hình và thường tốn hơn 250.000 đô la để thực hiện. Và sau đó bạn phải lo lắng về cách bạn cập nhật chúng. Vì vậy, một lần nữa, chúng tôi đang tìm cách tự động hóa toàn bộ quá trình này và thực hiện rất nhiều bước trung gian. Và vì vậy, mà không thực sự ném mã, bởi vì quy trình truyền thống của những gì đang xảy ra bây giờ là bạn có một nhà khoa học dữ liệu đang xây dựng mô hình của mình, và họ triển khai chúng, và họ ném chúng qua hàng rào cho một nhà phát triển web phải lấy tất cả mã R và Python đó, viết lại nó vào một số loại ứng dụng web hoặc ứng dụng di động, và một lần nữa, nó chỉ mất quá nhiều thời gian.
Và vì vậy, không còn việc ném mã qua hàng rào để người khác làm. Chúng tôi đã tự động hóa quy trình đó và có cách quản lý theo quy mô. Và vì vậy, đó thực sự là bốn lĩnh vực mà chúng tôi xem xét khi nói đến nền tảng tự phục vụ đầu cuối để phân tích dữ liệu. Và vì vậy, bạn biết, khám phá và chia sẻ dữ liệu một cách dễ dàng, chuẩn bị và trộn nó, thực hiện các phân tích nâng cao và sau đó có cách triển khai và quản lý theo quy mô. Đi về phía trước. Vì vậy, với Alteryx, bạn có thể, bạn biết, nói về quản trị phân tích và có thể mở khóa dữ liệu của bạn theo cách an toàn và cung cấp cả hai cách không mã và thân thiện với mã để thực hiện tất cả phân tích của bạn, vì vậy nếu bạn Bạn có các nhà phân tích dữ liệu có thể không biết ngữ nghĩa, bạn biết, các ngôn ngữ SQL để truy vấn cơ sở dữ liệu, bạn có thể sử dụng công cụ kéo và thả để kéo tất cả dữ liệu này vào bộ nhớ để phân tích.
Sau đó, trên cùng một mã thông báo, nếu bạn có các nhà khoa học dữ liệu đang sử dụng R và Python, họ vẫn có thể sử dụng một công cụ như Alteryx theo cách thân thiện với mã - và kết quả mà chúng tôi đã thấy với khách hàng của mình là rất lớn vì chúng tôi có thể cung cấp các quy trình công việc có thể lặp lại mà bạn có thể thực hiện, các nhiệm vụ được thực hiện, bạn biết, vài tuần hoặc vài tháng và thực sự làm cho chúng xuống đến vài phút, mà không cường điệu. Chúng tôi đã có một số nghiên cứu điển hình trên trang web của chúng tôi, nơi bạn có thể tìm hiểu thêm về điều đó và một số tiết kiệm thời gian mà chúng tôi đang thấy. Nhưng, bạn biết đấy, cuối cùng, nó sẽ hoạt động với tổ chức CNTT của bạn bởi vì nó có thể mở rộng và phá vỡ các silo mà tôi đã nói và thực hiện nó theo cách chi phối. Và đó thực sự là những gì mà nền tảng end-to-end của Alterx hướng đến và tại sao chúng ta lại khác biệt.
Eric Kavanagh: Được rồi. Đó là tất cả những thứ tốt. Tôi phải nói rằng, Wayne, tôi nghĩ rằng bạn thực sự thích một cái gì đó với cổng quản trị dữ liệu này, tôi nghĩ, cách bạn mô tả nó. Bởi vì chúng ta đang ở trong thế giới thực sự thú vị này ngay bây giờ trong đó kho dữ liệu, vốn là nguồn đáng tin cậy trong bốn thập kỷ nay, không thực sự theo kịp thời đại và theo kịp tất cả các nguồn dữ liệu và giống dữ liệu khác nhau. Đó là một hệ thống khá cứng nhắc mà kho dữ liệu có xu hướng, và vì vậy những gì tôi thấy Alterx cung cấp ở đây thực sự là những gì bạn có thể gọi là giai đoạn tiếp theo trong quá trình phân tích, bởi vì chúng cho phép bạn sử dụng tất cả các nguồn khác nhau này, nhưng vì chúng có khu vực chiến đấu này với các chính sách quản trị dữ liệu được áp dụng, giờ đây bạn thực sự có được cả hai thế giới tốt nhất nơi bạn có thể có nhiều bộ dữ liệu khác nhau, nhưng bạn có quản trị và bạn cũng có thể sử dụng tất cả các loại thông tin và dịch vụ của tất cả các nhà phân tích khác nhau để có quan điểm khác nhau của họ về những gì đang diễn ra trong thế giới kinh doanh. Nhưng tôi xem đây là một bước khá quan trọng trong quá trình phát triển phân tích cho doanh nghiệp, nhưng bạn nghĩ sao?
Wayne Eckerson: Không, hoàn toàn. Kho dữ liệu, kho lưu trữ của một phiên bản duy nhất của sự thật, và tôi nghĩ rằng nó chỉ bị bỏ qua, bạn biết đấy, năng động của tổ chức và vai trò của mọi người. Và tôi thấy hai thế giới BI hoặc phân tích này, khi bạn gọi chúng. Và ở hầu hết các công ty, họ đi ngược chiều nhau và họ không nói chuyện với nhau, họ không tin tưởng nhau, nhưng thực sự họ rất hiệp lực, và chúng ta phải khiến họ thừa nhận lẫn nhau và loại công việc cùng nhau. Và các công cụ như Alterx kết hợp quản trị thông qua khả năng lập danh mục dữ liệu, nơi các quản gia có thể quản lý tập dữ liệu và chứng nhận và đánh dấu chúng, đó là điều mà tôi đã nói đến vài năm nay trong các lớp học của mình. Rất ít công ty đã và đang làm điều đó, nhưng nó nhận được rất nhiều lực kéo và bây giờ tôi nghe thấy nó ở khắp mọi nơi.
Và vì vậy, cách pha trộn hai thế giới này với nhau bởi vì, bạn biết đấy, bạn có bánh của bạn và bạn cũng ăn nó. Bạn có thể để người dùng quyền lực làm những gì họ cần làm. Đi tìm những hiểu biết mới về nhu cầu, và sau đó, bạn biết, nhưng bạn giữ nó khỏi tầm kiểm soát. Bạn giữ nó khỏi việc tạo ra Tháp Babel với một số tiêu chuẩn đòi hỏi một số quản trị. Và mục tiêu thực sự là tạo ra một nền văn hóa quản trị nơi mọi người muốn trải qua quá trình quản trị. Họ muốn các báo cáo / bộ dữ liệu của họ được xem xét để chúng được tiêu thụ rộng rãi hơn. Đó là mục tiêu và đó thực sự là vai trò mới của CNTT trong thế giới mới này. Tôi luôn nói vai trò của họ là tạo điều kiện, không sai khiến. Và đó là một sự thay đổi tâm trí lớn đối với hầu hết các chuyên gia CNTT đã từng làm việc trong một dịch vụ chia sẻ đã làm mọi thứ cho doanh nghiệp. Bây giờ doanh nghiệp đang làm cho chính họ, và CNTT thực sự chỉ cần là người, như Josh nói, đưa ra những rào cản đó.
Eric Kavanagh: Vâng, tôi nghĩ rằng các rào chắn là chìa khóa vì họ cho phép chơi miễn phí, nếu bạn, các nhà phân tích sẽ làm những việc khác nhau, nhưng không bị lạc hướng. Và nếu tôi hiểu thì
Wayne Eckerson: Chính xác.
Eric Kavanagh: Bạn rất chính xác, Josh Josh
Josh Howard: Chính xác.
Eric Kavanagh: Vâng, bạn đã nói về việc đó, tôi thực sự đã theo dõi Alterx từ trước khi nó được gọi là Alterx nhiều năm trước - tôi nghĩ nó được gọi là SRC hoặc một cái gì đó dọc theo những dòng đó - và Wal-Mart là khách hàng đầu tiên. Và một trong những điều thực sự thú vị mà các bạn đã nói về khi đó là khả năng thực sự hiểu quy trình kinh doanh và quy trình làm việc. Và nếu bạn có sự hiểu biết mạnh mẽ về quy trình làm việc và quy trình kinh doanh, thì bạn có thể làm một số việc khác nhau. Trước hết, bạn có thể cung cấp giao diện người dùng hoàn hảo hơn nếu bạn không làm mờ các tùy chọn có sẵn cho người dùng bằng thông tin không liên quan. Thứ hai, bạn cũng có thể hợp lý hóa các quy trình để hiểu rõ hơn về nơi có điểm sặc hoặc điểm kiểm soát. Và tôi nghĩ đó có lẽ là một phần của phép thuật tại sao Alterx có thể cung cấp môi trường loại rất thân thiện nhưng dễ quản trị này cho phép tất cả các loại thông tin khác nhau và các trường hợp sử dụng phân tích. Bạn có đồng ý với điều đó?
Josh Howard: Vâng, ý tôi là, bạn biết đấy, tôi sẽ, Eric, và rất nhiều thứ này chỉ là đưa những loại công cụ này vào tay người dùng doanh nghiệp và cho họ cách làm việc theo cách thân thiện với doanh nghiệp Điều đó dễ sử dụng và thân thiện. Ý tôi là, nếu bạn nghĩ về một cái gì đó như quản trị dữ liệu, chúng ta đã nói về quản trị dữ liệu trong hai thập kỷ và khi lưu trữ IP, chúng tôi đã cố gắng đẩy vấn đề này xuống doanh nghiệp và nó không bao giờ được chấp nhận, không bao giờ được chấp nhận bất kỳ loại lực kéo nào, bởi vì nó không được xây dựng cho người dùng doanh nghiệp, phải không? Nó được dẫn dắt bởi CNTT, điều khiển CNTT và nó hoạt động cho CNTT, nhưng nó không hoạt động cho những người dùng doanh nghiệp đó. Và vì vậy, chúng tôi muốn áp dụng các phương pháp tương tự nhưng áp dụng chúng cho bộ công cụ thân thiện với doanh nghiệp và đó là cách tiếp cận của chúng tôi với, bạn biết đấy, giải pháp lập danh mục dữ liệu và quản lý siêu dữ liệu.
Bạn biết đấy, khi tôi nói chuyện với một người dùng doanh nghiệp, tôi không bao giờ nói về một lớp dữ liệu ngữ nghĩa và cách chúng tôi giúp quản lý, bạn biết đấy, siêu dữ liệu. Nhưng, bạn biết đấy, ở mặt sau, về cơ bản là những gì nó đang làm, những loại việc đó đã có trong CNTT từ lâu, nhưng đối với người dùng doanh nghiệp, tất cả là về cách tìm dữ liệu nhanh hơn, cách hoàn thành công việc của bạn nhanh hơn và cung cấp thông tin đó trong giao diện dễ sử dụng mà họ đã quen sử dụng, giống như trong cuộc sống tiêu dùng của họ, phải không? Họ muốn có giao diện tìm kiếm giống như Google, họ muốn có yếu tố cộng tác xã hội nơi họ có thể kết nối với những người dùng khác trong tổ chức đó để phá vỡ các silo dữ liệu đó và nắm bắt kiến thức của bộ lạc đó. Và vì vậy, chúng tôi chỉ thực hiện một cách tiếp cận khác về cách chúng tôi làm việc với doanh nghiệp, nhưng thực hiện nó theo cách cũng thân thiện với CNTT.
Eric Kavanagh: Vâng, và tôi có một câu hỏi rất hay
Wayne Eckerson: Bạn có biết một điều khác là CHUYỆN Josh Josh, điều làm tôi ấn tượng trong bài thuyết trình của bạn là, chúng ta đang ở thời đại của các nền tảng. Tôi nghĩ rằng chúng ta đã vượt qua thời đại của các công cụ, và nó ổn, nhưng các nền tảng, phải không? Và vì vậy, tôi đã bảo vệ BI trong 20 năm, và trong không gian BI, chúng tôi đã chuyển từ các công cụ sang các nền tảng phân tích, trong đó, một sản phẩm về cơ bản sẽ trục xuất mọi chế độ phân tích cho mọi loại người dùng, đúng? Từ các báo cáo để dự đoán về một kiến trúc chung và tự phục vụ. Chúng ta cũng thấy điều tương tự ở phía lắp ráp dữ liệu hoặc phía tích hợp dữ liệu nơi ai đó kết hợp các nền tảng này để nhập dữ liệu, thêm nó, lập danh mục, sửa chữa, chuyển đổi và cung cấp cho người dùng để tải xuống và phân tích. Và bây giờ, những gì các bạn đang làm, đang thực hiện bước tiếp theo theo nhiều cách và kết hợp hai nền tảng đó thành một, vì vậy, đó là một nền tảng phân tích và dữ liệu kết hợp, mà bạn biết, có ý nghĩa. Đó là tương lai: hội tụ. Điều duy nhất tôi không thấy trong nền tảng của bạn là các công cụ hoặc khả năng báo cáo và bảng điều khiển cơ bản của bạn, nhưng có lẽ đó được nhúng trong mô-đun phân tích của bạn.
Josh Howard: Vâng, chúng tôi làm báo cáo hàng loạt rất tốt. Chúng tôi đã có một giải pháp rất mạnh mẽ ở đó, nhưng bạn đã đánh vào một điểm xung quanh bảng điều khiển và chúng tôi thấy đây là cơ hội để chúng tôi phát triển. Theo truyền thống, chúng tôi luôn có quan hệ đối tác thực sự tốt với Tableau, Power BI và Qlik, nhưng chúng tôi sẽ tiếp tục làm như vậy. Nhưng những gì chúng tôi tìm thấy là các nhà phân tích, khách hàng của chúng tôi, họ không muốn chờ đợi cho đến khi kết thúc quy trình làm việc và chu trình đó để xem kết quả của họ, được chứ? Họ muốn xem kết quả khi họ làm việc trong thời gian thực và đó thực sự là hướng mà chúng tôi đang đi và với chúng tôi biết những gì chúng tôi gắn nhãn là trực quan nội tuyến để bạn thấy dữ liệu của mình khi bạn làm việc, và bạn có thể lặp lại trên đó và thấy rằng trong thời gian thực thay vì chờ đợi cho đến khi kết thúc và xuất bản nó lên một công cụ trực quan hoặc bảng điều khiển để xem các kết quả đó. Và vì vậy, nó chỉ cần loại bỏ sự cần thiết phải cân bằng qua lại để có được những hiểu biết của bạn.
Wayne Eckerson: Vâng, điều đó rất có ý nghĩa. Và các bạn được biết đến bây giờ để dễ sử dụng. Bạn biết đấy, bạn sử dụng công ty Tableau để nổi tiếng và tài sản. Bạn đang ở đó với họ và ai là người dẫn đầu tốt hơn trong không gian nền tảng hội tụ này bởi vì bạn đã đặt chân vào cả phân tích và quản lý dữ liệu. Vì vậy, chúng tôi đang thử nghiệm bản beta để xem giá vé của các bạn trong vài năm tới.
Josh Howard: Vâng, và bạn biết đấy, tôi nghĩ điều đó thật thú vị, và tôi rất vui khi là một phần của không gian này, và thật sự rất thú vị khi xem, bạn hãy xem, không gian tích hợp dữ liệu, không gian kinh doanh thông minh và không gian phân tích nâng cao và thực sự thấy những điều đó hội tụ. Và, bạn biết đấy, tôi nghĩ rằng các nền tảng như Alteryx sẽ thực sự giúp ích rất nhiều cho những người dùng doanh nghiệp đó vượt trội và cho phép những người dùng đó truy cập vào dữ liệu của họ và thực hiện phân tích đó, bạn biết và nhận được những hiểu biết nhanh hơn và dễ dàng hơn.
Eric Kavanagh: Vâng. Tất cả đều ở đây, và tôi đồng ý với bạn, Wayne, rằng nó thực sự có ý nghĩa như thế nào, và tôi nghĩ, vâng, có một câu hỏi từ một thành viên khán giả mà tôi sẽ ném vào đây. Nó rất phù hợp với cuộc trò chuyện. Đó là về DataOp. Dành cho những bạn chưa quen với thuật ngữ này
Josh Howard: Slide tiếp theo.
Eric Kavanagh: Trò chơi thực sự trở nên mạnh mẽ trong chín tháng qua. Nó bắt đầu với một hoặc hai nhà cung cấp, rồi ba và bốn, rồi năm và sáu, và bây giờ rất nhiều người đang nói về DataOp. Về cơ bản đó là phía quản lý dữ liệu của DevOp. Vì vậy, những gì chúng ta đang thấy tập trung vào việc thực sự cố gắng hiểu những công cụ khác nhau và những công nghệ khác nhau đang chạm vào dữ liệu khi nó di chuyển trong vòng đời của nó và điều đó ảnh hưởng đến quan điểm phân tích của bạn như thế nào. Và dường như đối với tôi, Alterx thực sự giải quyết vấn đề DataOps bằng cách tập trung vào cách tiếp cận nền tảng này trước khi DataOp thậm chí trở thành một thuật ngữ. Nhưng tôi sẽ gửi nó cho bạn, Josh, đầu tiên, và sau đó là bạn, Wayne, để bình luận. Josh, bạn nghĩ gì?
Josh Howard: Vâng, tôi nghĩ đó là một không gian phát triển. Bạn biết đấy, chúng tôi cố gắng không tin vào dữ liệu và để có thể truy cập dữ liệu - cho dù đó là trong tường lửa của bạn, trên đám mây, dữ liệu không có cấu trúc, dữ liệu có cấu trúc - vì vậy chúng tôi biết điều này sẽ tiếp tục thay đổi, bạn biết đấy, và tôi chắc chắn Wayne sẽ đồng ý với điều này, và bạn cũng vậy, Eric. Nếu bạn quay trở lại, bạn biết 10, 15 năm trong không gian này, ý tôi là, chỉ có một số ít cơ sở dữ liệu. Chúng tôi hiện có tới hơn 400 loại cơ sở dữ liệu khác nhau. Và vì vậy, chúng ta sẽ không bao giờ bắt kịp với điều đó. Và vì vậy, sẽ luôn có một cái gì đó mới mẻ và sáng bóng cho một tổ chức áp dụng. Và vì vậy, chúng tôi chỉ muốn là bất khả tri và sử dụng công nghệ mở và API của chúng tôi để có thể tích hợp liền mạch với bất cứ điều gì bạn đã có trong tổ chức của mình. Và cũng thấy phần thứ hai về phía DataOp thực sự với ngày càng nhiều khối lượng công việc được đẩy lên đám mây và các công nghệ đám mây mới và công nghệ máy học thực sự đang đẩy chúng ta vào mô hình mới này, và tôi thực sự nghĩ rằng đó là nơi, bạn biết đấy, DataOps sẽ hoạt động. Và chúng ta sẽ thấy rất nhiều điều thú vị xảy ra trong không gian đó.
Wayne Eckerson: Vâng, tôi nghĩ một thuật ngữ khác mà chúng tôi sử dụng cho DataOps là các đường ống dữ liệu của Google hoặc các chuỗi cung ứng dữ liệu, hoặc chúng tôi thấy rất nhiều công ty ra đời, đặc biệt là trong thế giới dữ liệu lớn. Bạn có thể quản lý khối lượng công việc đó và giữ cho các hồ dữ liệu không trở thành đầm lầy dữ liệu. Vâng, và tôi đồng ý rằng rất nhiều thứ hiện đang chuyển sang đám mây.
Eric Kavanagh: Chà, và bạn biết đấy, vì vậy Alterx đã thực hiện một vài vụ mua lại. Tôi không biết nếu bạn muốn nói về điều đó trong một hoặc hai năm qua, tôi cho rằng, Josh, và nó thực sự làm nổi bật nền tảng này, về mặt nhập dữ liệu và về một số nội dung ngữ nghĩa đó. Và bây giờ bạn thực sự có loại giải pháp đầu cuối này cho phép phân tích chi phối nó. Tôi không biết bất cứ ai khác đã tập trung và tiếp cận, và tôi nghĩ rằng nó rất thông minh đối với một nửa của bạn. Nhưng bạn có muốn nói về điều đó một chút không?
Josh Howard: Vâng, chắc chắn rồi. Và vì vậy, đó là một năm lớn đối với Alterx. Bạn biết đấy, chúng tôi đã công khai vào đầu năm nay và chúng tôi đã thực hiện hai vụ mua lại chính giúp chúng tôi, bạn biết đấy, loại kết thúc nền tảng của chúng tôi. Và vì vậy, cái đầu tiên, nó thực sự là danh mục dữ liệu. Một lần nữa, bạn biết đấy, những gì chúng tôi tìm thấy là những gì chúng tôi muốn giúp những tổ chức đó chi phối dữ liệu đó. Và vì vậy, chúng tôi thực sự đã mua một công ty quản trị dữ liệu có tên Semanta và đó đã trở thành giải pháp lập danh mục dữ liệu của chúng tôi và những gì chúng tôi đã xây dựng trong nền tảng tổng thể. Bởi vì chúng tôi làm, một lần nữa, chúng tôi thấy quản trị là một thành phần quan trọng để tự phục vụ và cho phép tự phục vụ. Và vì vậy, một lần nữa, điều đó đã cho chúng tôi tất cả những thứ mà bạn biết, quản lý siêu dữ liệu, khả năng lập danh mục dữ liệu. Và những gì chúng tôi đã làm là chúng tôi đã xây dựng một giao diện trên đó để làm cho nó dễ sử dụng và rất thân thiện, được tích hợp với nền tảng tổng thể của chúng tôi.
Công ty thứ hai mà chúng tôi tạo ra là một công ty khoa học dữ liệu có trụ sở tại Brooklyn, New York và điều đó đã được thực hiện để xây dựng khả năng học máy cũng như quản lý mô hình. Và vì vậy, những gì tôi đã đề cập trước đó là chúng tôi đã có rất nhiều nhà khoa học dữ liệu sử dụng nền tảng của chúng tôi và thực hiện công việc khoa học dữ liệu rất quan trọng. Tuy nhiên, để có được những mô hình đó, bạn biết đấy, đến dặm cuối cùng là rất khó khăn. Và vì vậy, tôi đã đề cập, bạn biết đấy, phải mất từ 12 đến 20 tuần, 250.000 đô la mà nó cần để xây dựng một số mô hình này. Và sau đó, làm thế nào để bạn vận hành và giữ cho tất cả các mô hình này được cập nhật? Làm thế nào để những mô hình học tập? Và làm thế nào để bạn đào tạo những mô hình? Và do đó, đó cũng là một vấn đề lớn, đúng, khả năng triển khai. Và vì vậy, hai công nghệ với phía khoa học dữ liệu và phía quản trị dữ liệu đã thực sự làm tròn nền tảng của chúng tôi và những gì chúng tôi đang cố gắng làm, cố gắng đưa nó đến các tổ chức, để giải quyết thách thức này.
Eric Kavanagh: Vâng, và tôi rất vui vì bạn đã ném nó vào đó bởi vì chúng tôi có một câu hỏi từ khán giả chỉ về học máy và AI. Và, Wayne, có lẽ tôi sẽ gửi nó cho bạn thật nhanh. Đối với tôi, có rất nhiều tiềm năng cho việc học máy để thực sự tối ưu hóa rất nhiều vấn đề khác nhau mà chúng tôi đã phải vật lộn trong nhiều năm qua - ví dụ như những thứ như chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như những sự tắc nghẽn trong phân tích và giúp phát hiện ra khía cạnh đó phương trình, phải không? Bởi vì một số thuật toán tiếp tục học tập đặc biệt có thể tự thực hiện và tìm thấy một số điều thú vị có thể nổi lên cho người dùng. Bởi vì một trong những thách thức, tất nhiên, với các nhà phân tích nói chung là mọi nhà phân tích đều mang đến những định kiến riêng, quan điểm riêng của họ về thế giới. Điều đó đôi khi có thể khá khó để thay đổi, và vì vậy tôi thấy rất nhiều tiềm năng cho máy học và AI trong tương lai. Bạn nghĩ sao?
Wayne Eckerson: Không, hoàn toàn và chỉ là những quy tắc cơ bản. Những thứ đó cùng nhau sẽ đơn giản hóa hơn nữa các công cụ tự phục vụ này, làm cho chúng dễ sử dụng hơn. Như bạn đã nói, như bạn đã nói, mọi thứ từ việc đưa ra khuyến nghị cho các báo cáo khác, cho các tập dữ liệu cần xem xét, đến việc điều chỉnh các mô hình, bạn đều biết, tương quan bình tĩnh trong công cụ chuẩn bị dữ liệu. Bạn biết đấy, chúng ta đã có điều này giống như Tableau đã đổi mới trực quan hóa cho tập dữ liệu bạn muốn hiển thị. Vì vậy, tất cả những điều đó làm cho các công cụ này mạnh mẽ hơn nhiều, làm cho việc tự phục vụ trở nên hợp lý hơn rất nhiều và giúp người dùng sử dụng dữ liệu để thúc đẩy cái nhìn sâu sắc và giá trị nhanh hơn.
Eric Kavanagh: Vâng, và bạn biết đấy, trong thế giới phần mềm doanh nghiệp, rõ ràng có rất nhiều thứ hay ho đang diễn ra, nhưng điểm mấu chốt là luôn cần có thời gian để xây dựng công nghệ. Vì vậy, rõ ràng bạn có thể đi và có được công cụ, như Alterx có. Nhưng khi bạn có kinh nghiệm trong một không gian, bạn biết đấy, có một biểu hiện cũ: Không có thay thế cho trải nghiệm. Bạn chỉ cần biết cách làm mọi thứ tốt hơn và tôi nghĩ một trong những chìa khóa thành công lâu dài của Alterx ở đây là Alterx đã thực sự tham gia vào toàn bộ quá trình sử dụng dữ liệu của bên thứ ba từ nhiều năm trước. Tôi không thể nhớ chính xác được bao lâu, nhưng tôi muốn nói sáu hoặc bảy năm trước, Alterx đã phát huy khả năng ra ngoài và lấy dữ liệu từ các công ty như các công ty tín dụng, hoặc dữ liệu định vị địa lý hoặc bất kỳ số nào hệ thống dữ liệu của bên thứ ba. Và tôi nghĩ rằng đó là khởi đầu của những gì chúng ta thấy bây giờ trưởng thành về mặt mà chúng ta gọi là pha trộn dữ liệu ngày nay, bởi vì chúng ta thậm chí không có thuật ngữ đó trước đó.
Nhưng, Josh, tôi sẽ ném lại cho bạn một lần nữa. Và, tôi, tôi nghĩ rằng đó là rất nhiều bão hòa và kinh nghiệm được đưa vào nền tảng Alterx xung quanh khái niệm pha trộn dữ liệu, mà bây giờ đã được tăng cường bằng cách nhập, bằng máy học, bằng cách lập danh mục dữ liệu, v.v. Tôi nghĩ đó là lý do tại sao chúng ta thấy Alterx ngày nay. Bạn nghĩ sao?
Josh Howard: Vâng, ý tôi là, sự cần thiết là mẹ của tất cả các phát minh, phải không? Và vì vậy, bạn biết đấy, chính khách hàng của chúng tôi, bạn biết, chúng tôi, bạn biết, ban đầu làm phân tích không gian, và đó thực sự là cách chúng tôi bắt đầu, đang thực hiện phân tích không gian. Và bạn biết đấy, lấy dữ liệu như TomTom và thực hiện phân tích thời gian lái xe, bạn có thể thấy, bạn biết, tải lên dữ liệu đó với, bạn biết, dữ liệu tại nhà từ Experian. Vì vậy, đó thực sự là nơi chúng tôi bắt đầu, và những gì chúng tôi tìm thấy là, khách hàng của chúng tôi cần một nền tảng để trộn tất cả dữ liệu đó lại với nhau. Và sẽ không hay nếu chúng tôi cho họ công cụ để làm điều đó. Và như vậy, đó thực sự là động lực của Alterx.
Và bạn biết đấy, những gì chúng tôi tìm thấy là, trong nhiều năm qua, việc chuẩn bị dữ liệu thực sự là bước đầu tiên trong hành trình phân tích của bạn. Vì vậy, bạn biết rằng, phải mất 80 phần trăm thời gian của một nhà khoa học dữ liệu, bạn biết, làm công việc phân tích dự đoán và công việc khoa học dữ liệu thực sự được dành cho công việc chuẩn bị dữ liệu và thực tế chưa đến 20 phần trăm để phân tích, và đó là những gì chúng tôi đang cố gắng vượt qua. Và do đó, chuẩn bị dữ liệu là bước đầu tiên trong hành trình phân tích của bạn. Vì vậy, trước khi bạn bắt đầu thực hiện bất kỳ loại báo cáo, báo cáo nâng cao, phân tích dự đoán nào, cho đến khi phân tích nhận thức, bạn vẫn phải truy cập dữ liệu, bạn vẫn phải chuẩn bị và trộn nó lại với nhau. Và đó là những gì chúng tôi đang giải quyết với nền tảng này. Và cho phép những người dùng đó thực hiện tất cả những điều đó theo cả cách không có mã và thân thiện với mã.
Eric Kavanagh: Vâng, và tôi cũng thích khái niệm đó: không có mã và thân thiện với mã. Bởi vì thực tế là bạn có rất nhiều mã jockey, có thể tăng giá trị to lớn, nhưng có rất nhiều người dùng doanh nghiệp đã thẳng thắn tắt mã. Họ bị đe dọa bởi nó, và ai có thể đổ lỗi cho họ? Vì vậy, Wayne, tôi nghĩ đó cũng là một tính năng hay, một cách tiếp cận hay. Có mã miễn phí và thân thiện với mã, phải không?
Wayne Eckerson: Ồ, hoàn toàn. Vâng, đó là cách bạn ngày càng có nhiều người tự phục vụ.
Eric Kavanagh: Vâng, và tự phục vụ, tôi nghĩ, là bước tiến lớn tiếp theo và tôi thực sự thích những gì chúng ta đã thảo luận hôm nay, vì vậy đó là cách thực sự suy nghĩ về quy trình của bạn, dòng chảy công việc, vòng đời dữ liệu của bạn và v.v. Và đưa các chính sách đó vào nền tảng, theo quan điểm của bạn Wayne, có một số vấn đề xung quanh việc tiêu chuẩn hóa, bạn sẽ mất một chút linh hoạt, nhưng một khi mọi người hiểu được các phương pháp của sự điên rồ, bạn sẽ thực sự đưa ra quy trình về phía trước như vậy Người dùng hiểu rằng bây giờ họ có thể có được những gì họ muốn. Họ không phải chờ đợi về CNTT, và nó thay đổi bản chất của cách các nhân viên kinh doanh và CNTT làm việc cùng nhau, tôi nghĩ theo một cách rất tích cực, bởi vì bây giờ CNTT có thể đóng vai trò là người tạo ra, họ không phải là người gác cổng về công nghệ nhiều như họ đã từng. Không có nhiều hỗ trợ, lý tưởng, nếu bạn có một số tiêu chuẩn. Vì vậy, bạn kết thúc việc thúc đẩy sự hợp tác lớn hơn bởi vì đó là toàn bộ mục tiêu, phải không?
Vì vậy, để đóng bình luận từ Josh đầu tiên và sau đó có thể là Wayne.
Josh Howard: Không, ý tôi là, bạn biết đấy, tôi đồng ý với mọi điều bạn nói. Bạn biết đấy, điều quan trọng là chúng tôi cung cấp cho cả người dùng CNTT và người dùng doanh nghiệp những công cụ họ cần để thành công. Vì vậy, chúng tôi nghĩ rằng CNTT không nên kinh doanh trong việc tạo báo cáo. Điều đó nên để lại cho người dùng doanh nghiệp có bối cảnh của doanh nghiệp và dữ liệu họ đang sử dụng, nhưng thực hiện theo cách được quản lý và một cái gì đó cũng sẽ hoạt động cho CNTT.
Eric Kavanagh: Được rồi, đóng bình luận từ Wayne.
Wayne Eckerson: Vâng, vai trò của CNTT đã thay đổi từ việc làm tất cả để tạo điều kiện tự phục vụ và thực sự trở thành nhà vô địch về văn hóa quản trị và khiến người dùng muốn quản lý đầu ra của chính họ, vì lợi ích của họ và lợi ích trong tổ chức . Ý tôi là, vai trò của CNTT là rất nhỏ Tôi cảm thấy tiếc cho CNTT, vì đôi khi họ phải đi vào và xây dựng nó, sự phân chia trong các trò hề kinh doanh như pháp lý và nhân sự thông thường, tôi sẽ không làm điều đó. Và chắc chắn nếu bạn muốn một cái gì đó là doanh nghiệp đa chức năng, ai khác sẽ xây dựng nó ngoài CNTT? Nhưng nói chung, vâng, CNTT phải thay đổi để phát triển mạnh trong thế giới tự phục vụ này. Họ phải ở trong một vai trò hỗ trợ nhiều hơn là.
Josh Howard: Vâng, và tôi nghĩ với sự phát triển tiếp theo với các trung tâm xuất sắc và nơi các dự án này không được dẫn dắt bởi CNTT hoặc doanh nghiệp, mà là một tổ chức tập trung. Bạn biết đấy, chúng ta bắt đầu thấy sự trỗi dậy của giám đốc dữ liệu và các loại dự án này rơi vào lĩnh vực đó, nơi cả hai đều có quan điểm quản trị cũng như quan điểm kinh doanh. Tôi nghĩ đó là một tình huống tốt nhất để tạo ra dữ liệu và văn hóa phân tích đó, và tôi rất vui khi thấy những gì đến từ nó.
Eric Kavanagh: Vâng, chúng tôi đã có một vài bình luận vào phút cuối từ những người tham dự vào phòng chat và cả hỏi đáp. Tôi thích nhận xét này: Quản lý đầu ra, không có sự mơ hồ về báo cáo tự phục vụ của ai là chính xác.
Josh Howard: Vâng.
Eric Kavanagh: Vâng, đó là thứ tốt. Đó là tất cả về sự hợp tác, tất cả là về làm việc cùng nhau, và, bạn biết đấy, Josh, bạn cũng đã đề cập, tầm quan trọng của việc người dùng nói chuyện với nhau và đó cũng là điều mà Alterx tập trung vào.
Vì vậy, thưa các bạn, chúng tôi đã đi hơi lâu ở đây, nhưng chúng tôi đã bắt đầu hơi muộn, vì vậy tôi muốn cảm ơn bạn rất nhiều vì tất cả thời gian và sự chú ý của bạn ngày hôm nay. Chúng tôi lưu trữ tất cả các webcast này, vì vậy hãy chia sẻ chúng với các đồng nghiệp của bạn.
Và với điều đó, chúng tôi sẽ chào tạm biệt bạn. Một lần nữa xin cảm ơn Wayne và dĩ nhiên, đến Josh từ Alterx. Lần sau chúng ta sẽ nói chuyện với bạn. Bảo trọng. Tạm biệt.
