De personalul Techopedia, 29 noiembrie 2017
Take away : Gazda Eric Kavanagh discută date și analitice, precum și rolurile ofițerului șef de date (CDO) și al ofițerului principal de analiză (CAO) cu Jen Underwood din Impact Analytix și Nick Jewell din Alteryx.
Eric Kavanagh: Doamnelor și domnilor, salut și bineveniți din nou la o ediție foarte specială a Hot Technologies. Oameni buni, acesta este Eric Kavanagh, voi fi gazdă pentru emisiunea de astăzi, „CxO Playbook: The Future of Data and Analytics.” Da, este un subiect destul de mare, trebuie să spun. De fapt, astăzi avem o mulțime de recorduri. Am avut peste 540 de persoane care s-au înregistrat pentru transmisia web în această dimineață. O facem la un moment special, așa cum mulți dintre voi știu pentru spectacolele noastre obișnuite, de obicei facem acestea la 4:00 est, dar am vrut să găzduim oaspeții foarte speciali care sună dincolo de iaz. Permiteți-mi să mă cufund în prezentarea de azi.
Așadar, anul acesta este fierbinte - a fost un an foarte zbuciumat din multe puncte de vedere, cred că norul are multe de-a face cu asta. Confluența tehnologiilor la care asistăm pe piață este principalul motor și mă ocup, bineînțeles, despre SMAC cum o numesc. Vorbim de SMAC: social, mobil, analitic, cloud - și toate aceste lucruri se îmbină. Organizațiile pot schimba într-adevăr modul în care își desfășoară activitatea. Există mai multe canale pentru executarea operațiunilor dvs. de afaceri, trebuie analizate mai multe date. Este o lume cu adevărat sălbatică acolo și vom vorbi astăzi despre cum se schimbă lucrurile în suita C, așa că directorii executivi, oamenii de top din aceste organizații, bine că întreaga lume se schimbă chiar acum și suntem va vorbi despre asta.
Este al tău cu adevărat în vârf. Avem pe Jen Underwood de la Impact Analytix și Nick Jewell, evanghelistul tehnologic principal de la Alteryx pe linia de azi. Este chestii foarte interesante. Am venit cu acest concept aseară, oameni buni și cred că este într-adevăr interesant. Desigur, știm cu toții scaune muzicale, jocul pentru copii unde ai toate aceste scaune în cerc, începi muzica, toată lumea începe să meargă și un scaun este scos; când muzica se oprește, toată lumea trebuie să se scurgă pentru a obține un scaun în timp ce o persoană pierde pe scaunul lor în acea situație. Este un lucru foarte ciudat și convingător care se întâmplă chiar acum în suita C, iar dacă observați în această imagine chiar aici, aveți două scaune goale în spate. În mod obișnuit, un scaun dispare în scaunele muzicale, iar ceea ce vedem în aceste zile, există alte două scaune la nivelul C: CAO și CDO, ofițer șef de analiză și ofițer șef de date.
Amândoi decolează. Sincer, ofițerul de date se decolează cu adevărat ca focul în aceste zile, dar ce înseamnă asta? Înseamnă ceva foarte semnificativ. Înseamnă că puterea datelor și a analiticilor este atât de semnificativă, încât ar trebui să spun că camerele de consiliu sau camerele de execuție ar trebui să se schimbe - apartamentele C se schimbă - adaugă oameni în suita C, directori cu totul noi completează unele dintre aceste noi locuri. Dacă vă gândiți la cât de greu este să schimbați cultura unei organizații, ei bine, aceasta este o afacere destul de serioasă. Cultura este un lucru foarte greu de schimbat și, de obicei, schimbarea pozitivă este favorizată printr-un bun management și idei bune și acest tip de lucru. Dacă vă gândiți la oportunitatea pe care o avem acum, prin adăugarea de noi executivi în suita C pentru analize și date, aceasta este o afacere foarte mare. Vorbește despre oportunitatea organizațiilor de a schimba traiectoria, și să ne confruntăm cu aceasta, marile companii vechi, într-adevăr, trebuie să se schimbe din cauza modului în care piața se schimbă.
De obicei dau exemple de Uber, de exemplu, sau Airbnb ca organizații care au perturbat fundamental industrii întregi, iar acest lucru se întâmplă peste tot. Despre ce vom vorbi astăzi este modul în care organizația dvs. se poate adapta, modul în care oamenii de acolo pot folosi aceste informații, această perspectivă, pentru a vă schimba traiectoria afacerii și pentru a avea succes în economia informației.
Cu asta, voi înmâna cheile WebEx lui Jen Underwood, iar apoi Nick Jewell va intra și el în chime; el sună din Marea Britanie Mulțumesc amândurora și Jen, cu asta, o să vă predau. Ia-o de aici.
Jen Underwood: Mulțumesc, Eric, sună minunat. Bună dimineața tuturor. Astăzi vom discuta despre acest jurnal de jocuri CxO; e viitorul datelor și al analizelor și o să mă scufund chiar eu. Eric a făcut deja o treabă frumoasă de a vorbi despre motivul pentru care este atât de important. Vorbitorii noștri de azi, din nou, ați văzut o altă prezentare cu aceste informații, dar o să-l aveți pe mine și pe Nick Jewell conversând cu voi foarte interactiv în această sesiune de azi. Vom deschide descrierea care sunt aceste roluri și tipurile de lucruri pe care trebuie să le facă. Vom analiza industria analitică, perspectivele în general și unele dintre provocările pe care le vor întâmpina acești oameni. Dinamica din cadrul organizațiilor de astăzi, pe măsură ce te pregătești pentru viitor, apoi vom discuta despre următorii pași și îți vom oferi îndrumări pentru planificare, dacă vei explora unele dintre aceste roluri în organizația ta.
Vorbind despre acest CxO, CAO, de exemplu, acesta este ofițerul principal de analiză, acesta este un titlu de post pentru managerii seniori care sunt responsabili pentru analiza datelor din organizație. CAO, de obicei, va raporta unui director general și această poziție cu evoluție rapidă va fi esențială, atunci când vă gândiți la masa de transformare și la transformarea sa digitală pe care o avem în acest moment în modul în care companiile iau și iau deciziile lor de afaceri.
Dacă vă gândiți că transformarea digitală și inteligența sunt acel nucleu al transformării digitale, acest CAO este un rol foarte strategic în cadrul unei organizații. Acestea nu numai că readuc la cunoștințe reale cunoștințele și aceste cunoștințe, dar dețin acel ROI și impactul rezultat, deci la ce sunt măsurate? Cum aduc acest ROI cu datele pe care le au și unele dintre numerele de jos dintr-o organizație pentru a utiliza strategic datele. Această poziție, împreună cu CIO, ofițerul principal de informații, a crescut la proeminență datorită creșterii tehnologiei și transformării digitale și a valorii datelor.
De ani buni, datele sunt de aur în această lume particulară, cu monetizarea și inteligența și transformarea acestor informații. Pentru a putea întreprinde aceste acțiuni proactive și nu doar întotdeauna priviți în urmă, în sine. Cele două poziții sunt similare prin faptul că ambele tratează informații, dar CIO, în sine, se va concentra pe infrastructură în care un CAO se concentrează asupra infrastructurii necesare pentru analizarea informațiilor. Poziția similară este CDO și auziți mult mai multe, probabil că auzim ceva mai mult despre CDO decât în prezent. CDO se concentrează mai mult pe prelucrarea datelor și întreținerea și pe acele procese de guvernare pe parcursul întregului ciclu de viață al gestionării datelor.
Acești oameni vor fi, de asemenea, responsabili de generarea de bani și obținerea valorii din date și de a lucra de-a lungul maturității ciclurilor de viață ale guvernanței și securității, pe întreaga durată, aș spune, a ciclului de viață. Este vorba despre oameni care ar fi în ton, în sine, sau responsabili de asigurarea GDPR - și despre care vom vorbi puțin - despre Legea europeană pentru protecția datelor, asigurându-ne că aceste tipuri de lucruri sunt acoperite în organizațiile lor. Acum, obținem structura și viitorul pentru roluri dinamice care consumă date dinamice. Acestea sunt tipurile de lucruri pe care CDO le va răspunde și nu numai ele însele - vor construi o echipă inter-funcțională și am câteva exemple de unii dintre oamenii care s-ar putea extinde, în sine, într-un structura organizațională, de la oamenii de arhitecți și de guvernare, și chiar analiștii, oamenii de știință și inginerii de date dintr-o organizație pot participa la ei.
Mergând mai departe în perspectivele industriei pentru analize, aceasta a fost o evoluție fenomenală - probabil de zece ani, chiar și mai lungă - în această industrie. A fost în continuă creștere, foarte interesant, chiar și în timpul prăbușirii pieței de acum ani era încă la o cerere mare. A fost doar un loc minunat și dacă te uiți la agenda CIO de la Gartner în 2017, BI și analiza se află încă în primele trei clasamente a ceea ce este cel mai important pentru o organizație și, privind perspectiva creșterii piețelor de software, suntem constant văzând acolo creșterea. Atâta timp cât am fost în acest spațiu, a fost întotdeauna o carieră cu adevărat strălucitoare.
Când ne uităm la această eră digitală și la transformare, ceea ce este foarte, foarte interesant pentru mine, sunt aceste procese pe care le avem și de multe ori este să obținem informații și să luăm măsuri din procesele sau în timpul proceselor de afaceri. Acum, Gartner a estimat până în 2020, informațiile pe care le-ați utilizat vor fi reinventate, digitalizate sau chiar eliminate. Optzeci la sută din procesele și produsele de afaceri pe care le aveam de acum zece ani și începem să vedem asta, nu? Începem să vedem că, cu versurile Amazon, poate unele dintre marile magazine de box, Ubers, Airbnbs - aceste modele digitale perturbă procesul și acum oamenii interacționează. Chiar și Black Friday - nu știu câți oameni au mers într-adevăr la un magazin - o mulțime de oameni cumpără online și cum ajungeți la acel client? Este nevoie de inteligență pentru a face asta. Este nevoie de un mod foarte diferit de interacțiune și personalizare a mesajului și de a avea acea inteligență pentru a le prezenta oferta potrivită la momentul potrivit, iar acum poate este la un clic al unui buton. Este atât de ușor pentru ei să părăsească magazinul online. Lucrurile se schimbă cu adevărat în această lume și cred că Nick a vrut să discute și despre asta.
Nick Jewell: Da, salut tuturor, mulțumesc foarte mult. Îmi cer scuze dinainte dacă există o ușoară întârziere la sunetul care vine de la Londra, voi face tot posibilul să nu vorbesc peste tine, Jen.
Ai absolut dreptate, că eliminarea deșeurilor, acea reinventare ca parte a transformării digitale, apare adesea pe măsură ce organizațiile se mută de la produse personalizate, poate aplicații deconectate și către platforme mai deschise și conectate. Când procesul dvs. este digital, va fi mult mai ușor să vedeți călătoria de la capăt la sfârșit a datelor dvs. Rafinați cu adevărat pașii pe care îi faceți, folosind date pentru a optimiza acel proces.
Să înaintăm un slide, dacă putem. Când vine vorba de transformare digitală, ce înseamnă pentru organizații, cred că este interesant sau intimidant, în funcție de ce parte a spectrului pe care stai. Aruncați o privire la graficul de aici, arătând durata de viață a companiilor și modul în care influențele perturbatoare afectează averile unei organizații. Dacă ați început o companie în anii 1920, aveți în medie aproape 70 de ani, înainte ca o altă companie să vă deranjeze. O viață destul de ușoară conform standardelor de astăzi, pentru că astăzi, o companie abia mai are 15 ani până când perturbarea își pune în pericol existența. Se preconizează că aproximativ 40 la sută din companiile de astăzi Fortune 500, deci în ceea ce privește S&P 500, nu vor mai exista în 10 ani. Până în 2027, 75% din S&P 500 va fi înlocuit, astfel încât timpul de înjumătățire cu care se confruntă organizațiile de astăzi, înainte de a se preocupa de perturbări, se micșorează cu adevărat. Companiile de succes trebuie să rămână în fața acelei curse de inovare digitală.
Astăzi, nimeni nu pune în discuție analitica. Este piesa centrală, acea transformare digitală a afacerilor. De fapt, organizațiile pun inovația digitală chiar în fruntea strategiei lor. Aceste companii, sunt primele cinci companii cele mai valoroase din lume, reprezentând doi miliarde de dolari în valoare de piață, Jen.
Jen Underwood: Da, este uimitor, chiar este. Este într-adevăr schimbător și rapid. Cealaltă dinamică pe care o avem și despre care am vorbit despre asta, acum cred că o vedem în sfârșit și organizațiile simt această creștere exponențială a surselor de date și nu mai analizează doar datele despre sursele de date structurate. Din nou, vorbim, aveți doar un moment în unele dintre aceste procese digitale pentru a lua o decizie și aceste lucruri vin în JSON-uri de la API-urile REST, vorbim despre date nestructurate, fie că sunt fișierele jurnal, există tot felul a diferitelor tipuri de date, precum și creșterea extremă constantă.
Nick Jewell: Da, Jen, așa cum ai subliniat, liderii analitici se îneacă într-o mare de date. A ajunge la o perspectivă de înaltă valoare, poate să folosești un amestec de tehnici analitice existente sau noi, este într-adevăr obiectivul final, dar există o problemă simplă și fundamentală cu care multe organizații cu care lucrăm, se confruntă cu adevărat. Am comandat Harvard Business Review, am făcut sondajul, discutând cu analiștii de date și managerii de afaceri. Au întrebat câte surse de date folosesc în organizația lor pentru a lua o decizie și este destul de clar, în ultimii ani a existat o schimbare fundamentală. IT-ul obișnuia să amestece datele, să le împingă în depozitul de date, dar cred că, în ciuda tuturor lucrărilor excelente pe care le-au făcut grupurile IT, creând gestionarea centralizată a datelor, analiștii sunt încă confruntați cu sarcina de a crea acel set de date analitice specifice, dar trebuie să răspunde la o întrebare de afaceri. De fapt, doar 6 la sută au obținut toate datele într-un singur loc, iar majoritatea analiștilor trebuie să tragă date din cinci sau mai multe surse - lucruri precum foi de calcul, aplicații cloud, social media și, desigur, fără a uita acel depozit de date.
Acum, majoritatea organizațiilor recunosc acest lucru, dar ceea ce majoritatea organizațiilor nu se ocupă este simplul fapt că profesioniștii din date își petrec mai mult timp guvernând și căutând date, decât în extragerea valorii. Acestea nu sunt problemele analitice strategice de mare anvergură despre care executorii de afaceri vor să afle. Dar nerespectarea problemei fundamentale va împiedica organizațiile, într-adevăr, să obțină idei bazate pe valoare. Jen?
Jen Underwood: E interesant. Cu siguranță am văzut diferite studii în acest sens și este această piesă aici, indiferent că este vorba despre cele 80% din timp sau miliarde de dolari care re-fixează aceleași date de mai multe ori, foarte ineficient într-o organizație. Acest lucru se adaugă, aceste 37 și acest 23% sunt pierderi de timp foarte scumpe. Este uimitor pentru mine că nu se acordă mai multă atenție acestui lucru.
Privind unele dintre acestea, ceea ce aș numi forțele pieței și de multe ori când vorbesc despre tendințele industriei, îmi place să urmăresc industria și să păstrez un impuls constant asupra acesteia. Este important să înțelegeți când ceva este mai mult decât o tendință, când va fi într-adevăr o forță la care trebuie să acordați atenție, iar acestea sunt primele trei în acest moment, care trebuie să acorde atenție. Este această creștere rapidă, numărul unu este o creștere rapidă a bazelor de date non-relaționale. Tocmai am menționat acest întreg concept de a nu avea prea mult timp în a trebui să interogăm, în sine, un JSON, este vorba despre aceste tipuri de scenarii non-relaționale, care se dezvoltă destul de mult - cred că am câteva statistici într-un moment aici - rapid.
Celălalt lucru este trecerea continuă către nor. Înainte de apelul menționat, eram un manager de produse la nivel mondial la una dintre marile firme de tehnologie și am avut conversații dificile în urmă cu trei ani cu grupuri care spuneau: „Nu vom pune nimic în cloud. Nu ne vom muta în cloud. ”Și, a fost foarte interesant să văd grupuri un an mai târziu, doi ani mai târziu, acum aud de la aceleași grupuri, că toată lumea are un plan cloud. Cred că toată lumea este extrem de largă, dar ceea ce aș spune este, oameni care au fost anti-cloud, cu siguranță, atitudinea s-a schimbat dramatic, într-o perioadă foarte scurtă de timp, chiar de când vorbeam cu grupuri din întreaga lume despre aceste tipuri de lucruri.
Automatizare, aceasta este o zonă cu care am fost fascinat și o zonă cu care cu siguranță vedem foarte multă activitate și o mare activitate. Vorbim despre unele dintre aceste lucruri cu faptul că aveți acest timp irosit și utilizarea ineficientă a timpului vostru. Automatizarea este cu siguranță unul dintre domeniile de care sunt cel mai încântat când mă gândesc să aduc valoare unei organizații.
Următoarea prezentare despre care voi vorbi, acesta este un studiu realizat de IDC, ei privesc segmentele de piață și creșterea și este într-adevăr un mod minunat de a lua puls la ceea ce crește cu adevărat, ce cumpără colegii tăi? Ce tipuri de lucruri nu le mai interesează? Aceste tipuri de lucruri și punerea în strategia lor.
Pe piața mondială a software-ului analitic pentru date mari are, conform IDC, 16 segmente și, în acest sens, analizăm chiar și unele schimbări de nume. A fost adăugat un software analitic continuu, platforme de software cognitiv AI, sisteme de căutare, astfel încât au fost adăugate câteva categorii noi chiar aici. Această imagine de ansamblu a pieței cuprinde în mare măsură instrumentele orizontale, aplicațiile preambalate, precum și unele suporturi de decizie și cazuri de utilizare automată a deciziilor. Din nou, aceasta va fi tipurile de soluții, atunci când vă gândiți la CDO, punând într-un context un CDO, portofoliul lor care ar putea gestiona de la integrarea datelor la vizualizarea analizei, învățarea automată și toate aceste tipuri de capabilități de care au nevoie. a avea în era digitală.
Piața mondială în sine pentru aceste tipuri de soluții a crescut cu 8, 5 la sută în termeni de monedă curentă, iar piața generală a crescut cu 9, 8 la sută, conform IDC. Acest lucru a fost comparat cu - vă uitați la fluctuațiile valutare pe o perioadă de un an și gradul de variație este minim, dar acele trei segmente de top pe care le-am evidențiat, doar pentru a vă oferi o senzație pentru sursele de date analitice non-relaționale, 58 la sută Creșterea de la an la an, analiza conținutului și sistemele de căutare au fost de 15 la sută, iar unele dintre aplicațiile de relații cu clienții, lucrurile de tip CRM sau Salesforce Einstein, de exemplu, acestea cresc cu peste 10 la sută, acum sunt de 12%. Cred că Nick a vrut să adauge și câteva comentarii la acesta.
Nick Jewell: Mulțumesc, Jen. Este un vizual fantastic. Cred că la Alteryx am crezut întotdeauna că pregătirea și amestecarea datelor ar fi întotdeauna o competență de bază, cred, a oricărui sistem analitic, dar este într-adevăr baza pentru orice analiză mai avansată. Acum, în ultimii ani, haideți să vorbim despre industrie - s-ar putea să fi fost puțin concentrată asupra unora dintre noile capabilități de vizualizare interactivă. Arată frumos pentru că sporesc implicarea, transmit cunoștințe, dar nu ne-au mutat cu adevărat dincolo de analizele descriptive.
Dar, bănuiesc acum că oamenii își pun punctele de vedere un pic mai mari, organizațiile care încep să înțeleagă valorile afacerii vor veni din acele analize mai sofisticate care acum își fac drum în mainstream. Întrebarea de acolo devine, cum, sau mai precis, cine? Aceasta a sărit la analize cu valoare mai mare; chiar arunca problema deficitului de talent analitic într-o ușurare destul de ascuțită, ești de acord?
Jen Underwood: Absolut și am avut, cred că tocmai am tweetat, am văzut un comentariu cu adevărat fascinant, aseară, de la vicepreședintele Adobe, spunând: „Învățarea automată a devenit miză”, unde oamenii obișnuiau să fie prudenți, acum a devenit o nevoie și este interesant. Privind acest lucru și doar un alt mic unghi diferit, în sine. Mulți oameni, începem să vedem acest lucru ca o zonă cu creștere mare, cu un magazin analitic non-relațional și AI cognitiv, aceste învățări automate, aceste analize de mare valoare. Dar tot la sfârșitul zilei, chiar acum cel mai mare segment, așa că acolo unde se întâmplă cele mai multe achiziții astăzi, este încă în acest element de bază, ceea ce aș spune, raportarea interogării, o parte din analiza vizuală, și încă este în creștere și asta este ceva ce mulți oameni presupun că îl aveți deja - nu neapărat. Tot crește cu 6, 6% în fiecare an.
Ca CDO - și îmi place foarte mult să arăt această diapozitiv - practic, doar să spun, când mergeți în acest nou rol sau căutați date dintr-o organizație, este un haos și cred că această diapozitivă într-adevăr face o o treabă frumoasă - acestea sunt diferitele domenii potențiale pe care le puteți avea. Este posibil ca acestea să fie premergătoare, s-ar putea să locuiască în cloud, poate să fie hibride, să fie peste tot și să fie o mare copleșire - din nou, acum este un rol de tip C în cadrul unei organizații și nu este o sarcină simplă sau simplă - în această lume anume să te ocupi, uneori este destul de copleșitor. Aceasta este lumea în care acest CDO trebuie să navigheze, pentru a putea stăpâni ceea ce aș spune, maximizând valoarea datelor.
Continuarea provocării, maximizarea valorii tuturor acestor surse diferite și ceea ce avem noi este aceste ferestre de închidere a timpului, cu aceste procese digitale sau ideea de acțiune se închide. Dacă te gândești la vreo cinci ani în urmă, în urmă cu zece ani, s-ar putea să ai raportări pe care le-ai rula să iei unele decizii cu inventar sau acțiuni, acestea ar putea fi executate săptămânal, lunar, apoi au devenit zilnice sau peste noapte, poate este pe oră.
Acum, ceea ce vedem sunt aceste funcții inteligente de învățare automată încorporate birouri inteligente artificiale, luând decizii și corecții la fața locului, așa că chiar și lucruri precum internetul lucrurilor, analize IoT încorporate, aceste sisteme sunt inteligente și acești algoritmi pot auto-reglați și modificați unele dintre deciziile pe care le iau la fața locului la momentul potrivit. A fost foarte interesant să vedeți această dinamică specială cu revoluțiile digitale și aceste puncte de atingere - deși au crescut, timpul de acțiune continuă să scadă, iar tehnologia este apoi în evoluție pentru aceste scenarii.
Nick Jewell: Da, Jen, cred că unul dintre cele mai interesante aspecte ale modului în care se schimbă comunicarea, este locul în care analizele ajung la utilizatorul final. Solicităm utilizatorilor să sară într-un tablou de bord atunci când iau o decizie critică sau spunem că ideea, următoarea cea mai bună acțiune, este disponibilă direct în cadrul procesului, în flux, pentru a genera acel avantaj competitiv? Și modelul analitic despre care vorbim ar putea avea nevoie să-și ia aporturile dintr-o multitudine de surse diferite - depozite de date tradiționale, geolocații, social media, senzori, clickstream - toate aceste date au o influență asupra deciziei și a rezultatului acționabil. .
Jen Underwood: Continuând această temă a provocării și schimbării, ceea ce avem acum și provocările pe care CEO-ul trebuie să le înglobeze și să le planifice o modalitate de a le cuceri, este, în esență, că avem prea multe date pentru a gestiona și analiza manual în mod eficient. Sunt întârzieri lungi; trebuie să scurtăm aceste întârzieri și trebuie să găsim o modalitate de a maximiza valoarea datelor pe care le avem. Există un deficit de talent în domeniul științei datelor în lume și pentru a acoperi aceste informații și ceea ce am numi oceane ca date. Vestea bună este că există câteva inovații minunate care se întâmplă să ajute în fiecare domeniu al acestei zile și astăzi devine interesant să vedem ce, unde te va duce tehnologia, să ne ajute cu aceste provocări.
Pe măsură ce am continuat să privesc acest lucru, există un pic de confuzie în timp ce am vorbit cu clienții sau am vorbit cu grupuri folosind unele dintre aceste instrumente. Unele dintre provocările clasice există și astăzi, este doar exacerbată cu încercarea de a găsi date de analizat. Unele dintre instrumentele de căutare, unele dintre cataloagele de acolo sunt, cu siguranță, lucruri care ajută - acum ceea ce găsim este ce catalog să folosim când. Există câteva cataloage diferite, deci există diferite locuri în care puteți stoca și partaja date, așa că este important să încercați să aflați unul, poate catalogul pe care ar trebui să îl căutăm.
Celălalt lucru este partajarea în colaborare. Am vorbit despre unul dintre studiile din acea Harvard Business Review, cât de mult timp este petrecut, practic făcând sarcini fără valoare adăugată, irosind timp și cât de scump poate fi acest lucru. Dacă sunteți capabili să partajați și să utilizați surse de date comune, scripturile au fost deja dezvoltate, logica este deja acolo, puteți să le guvernați eficient, deci echilibrând guvernanța cu agilitatea analitică, asta este într-adevăr ceea ce doriți să faceți eforturi. și navigați în această lume a ceea ce aș numi, avem instrumente de nișă, avem instrumente de flux de lucru automatizate, avem Excel clasic, cataloagele de date, autoservire BI, instrumente de știință a datelor. După cum arată acea poză, există multe, multe instrumente și multe suprapuneri între ele.
Nick Jewell: Da, perfect, Jen și cred că fereastra de intuiție, așa cum ai menționat, este cu siguranță mai scăzută, dar timpul necesar pentru a implementa modele nu se menține. Desfășurarea modelelor predictive continuă să fie o provocare majoră pentru multe companii. Am vorbit cu Carl Rexer, care este președintele Rexer Analytics, iar în sondajul de știință a datelor din 2017, Carl a descoperit că doar 13 la sută dintre oamenii de știință de date spun că modelele lor sunt întotdeauna implementate, iar acest raport de implementare nu se îmbunătățește, reveniți cu fiecare sondaj anterior. De fapt, revenind în 2009, când a fost pusă pentru prima dată întrebarea și vedem rezultate aproape identice, așa că am obținut un decalaj real.
Jen Underwood: Când ne uităm la maturitatea analizelor, aceasta progresează rapid. Din nou, acum doi, trei ani, eram foarte încântați să analizăm vizual autoservirea și să fim în sfârșit flexibili și să extindem BI-ul în masă. Când spun mase, probabil că totuși alimentează utilizatorii în cadrul unei organizații. Acum vedem optimizare, analize predictive, învățare profundă, limbaj natural, multe alte tehnologii care, pe măsură ce sunt încorporate în procesele de zi cu zi, vor democratiza într-adevăr analitice foarte perfect pentru masele, pentru ca adevăratele mase să le folosească în interiorul procesele de afaceri existente pe care le au deja.
Nick Jewell: Da, Jen, hai să vorbim o poveste rapidă despre acea ultimă categorie, dacă pot. Cei mai mulți ascultători din apelul de astăzi vor fi familiarizați cu software-ul AlphaGo de la Google DeepMind, învingând pe unii dintre cei mai buni jucători Go din lume în ultimii doi ani. AlphaGo a învățat să joace jocul studiind volume enorme de meciuri înregistrate anterior. Atât de mult, încât comentatorii turneului AlphaGo au susținut că software-ul jucat în stilul unui Mare Maestru japonez, crede sau nu.
Dar, în ultima lună, a fost raportat un rezultat aproape mai uluitor. Aceasta a fost AlphaGo Zero, învățare profundă, rețea neuronală, înarmată cu nu numai decât regulile simple ale jocului și o funcție optimizată. S-a învățat să devină cel mai puternic jucător din lume, fără o pregătire supravegheată și a făcut toate acestea în aproximativ 40 de zile. Această așa-numită învățare de armare, în care oamenii definesc provocarea, permit ca sistemul de învățare profundă să exploreze, să se îmbunătățească, ar putea produce cu adevărat cel mai mare impact în spațiul analitic. Deci, cred, rămâi la curent.
Jen Underwood: Da, este foarte interesant că ai menționat asta. Vă puteți imagina excluderile? Și asta începe să văd. Într-adevăr, când vorbesc despre automatizare, este foarte interesant ca soluțiile să fie suficient de inteligente pentru a curăța aerul, să înveți de la sisteme automat, să conectezi și să joci și să știi doar ce să faci în urma unor decizii anterioare care au fost sau a altor decizii. care au fost realizate în cadrul organizației și am gestionat unele dintre aceste sisteme, sistemele ETL și le-au îngrijit și au avut loc înapoi în vremea apicultorilor și a telefoanelor care mă sună cu alerte atunci când procesele nu funcționează, este atât de interesant să gândesc, "Uau, acum este destul de inteligent pentru a se vindeca probabil."
Soțul meu gestionează o grilă de auto-vindecare, vom avea integrare de date de auto-vindecare, analize de auto-vindecare și unde acestea devin din ce în ce mai bune, este foarte interesant. Ca CDO, atunci când începi să te gândești la tehnologia procesării oamenilor, vom analiza, acum ne uităm la tehnologie, apoi vom analiza oamenii și cum să te apropii de construirea echipei tale și de construirea îndemânările. Dacă te uiți la platforma de analiză modernă, îți spun imediat, nu toată lumea va avea totul aici, deși cele mai mari organizații ar putea avea toate aceste componente diferite, în sine, unele grupuri pot avea doar două sau trei cutii mici aici, așa că nu am vrut să copleșesc oamenii cu asta. Dar o platformă modernă de BI nu necesită în mod necesar o compilare IT, strat semantic de raportare predefinit.
Utilizatorii și experții ar trebui să fie cu adevărat împuterniciți să pregătească doar date pentru viteza și agilitatea analitice și dacă vă gândiți la creșterea a ceea ce am spune analitice conduse de utilizatori și experți, pentru a permite expertilor în materie să aibă agilitate, trebuie să ia decizii rapide. Vedem o adopție sporită a ceea ce am spune, instrumentele de pregătire a datelor cu caracter personal, războiul de date, îmbogățirea, curățarea, tipurile de activități pe care Alteryx le face, precum și unele activități de tip știință de date pe care le oferă ca bine. Soluția modernă de pregătire, oferă aceleași aderații inteligente, automatizate, rezoluții de aer, schimbare de date, atunci când ai o conductă mare de date, este foarte fain. Acesta este probabil, din nou, unul dintre domeniile pe care le iubesc și chiar îmi place să fac teste și în industrie.
Spre deosebire de tradiționala BI, bazată pe IT, IT-ul de astăzi se concentrează cu adevărat pe activarea afacerii și aveți oameni ca CDO-urile și puneți împreună sau alegeți soluțiile potrivite pentru a orchestra, organiza și unifica aceste date și vă asigurați, desigur, că este guvernat, nu? Un lucru care este foarte interesant pentru mine și cu siguranță cred că am dedus acest lucru, dar nu cred că am spus-o pur și simplu, zilele unui depozit unic pentru toate datele și care este final-all be-all, s-au terminat cu siguranță. Datele sunt peste tot, trebuie să faceți - lacurile de date au apărut în imagine, există date în flux și live, există atât de multe surse de date diferite acum, este cu adevărat mai mult un caz bazat pe „Ce ai nevoie?” Versete „Trebuie să intrăm totul într-un depozit de date.” Nu sunt sigur, Nick, ai vrut să comentezi asta? Nu-mi amintesc.
Nick Jewell: Voi spune doar un lucru și este doar, urmăriți evoluția componentei. Ceea ce au făcut experții în urmă cu cinci-zece ani, este acum în mâna utilizatorului, astfel încât lucrurile din partea dreaptă de acolo vor fi mai răspândite pentru utilizator într-o formă fără cod "drag-and-drop", foarte curând. Se va mișca mai repede și mai repede, așa că trebuie doar să fii cu ochii pe asta.
Jen Underwood: Da, acesta este un punct foarte bun. Îmi place să mă gândesc la asta. Știința diferitelor date, devine în sfârșit o realitate și instrumentele devin mult mai bune. Gândindu-ne la tehnologie, acum trebuie să avem abilitățile și oamenii și ce trebuie să facem? În momentul de față, cele mai bune locuri de muncă, includ titluri precum oamenii de știință de date, inginerul de date și analiștii de afaceri, totuși, ceea ce descoperim este că angajatorii înșiși consideră că este foarte greu să facă o potrivire. Chiar și în spațiul de preparare a datelor, voi spune: „Este o pregătire de date, se învârtesc date, ce termeni o numesc oamenii?” A fost foarte interesant să găsim.
Afacerea nu știe de ce au nevoie și există acest nou câmp nou care va cuprinde multe domenii diferite. Dacă te uiți la toată lumea trebuie să fie un stăpân al datelor lor, al analizei de afaceri, al managerilor de proiecte IT, al soțului meu care gestionează o rețea de energie electrică și un portofoliu de proiecte, el trebuie să poată analiza acest lucru. Nu mai este doar finanțare și analiza datelor, ci este extins într-adevăr mult mai larg, în alte domenii ale organizației. Cred că am văzut un studiu despre câte surse de date utilizează marketingul și a fost copleșitor. Din nou, când vă gândiți la studiul care a fost făcut de Harvard Business Review, nu mai este o singură sursă de date pe care oamenii trebuie să o facă și să o îmbine și să găsească o perspectivă din, sunt multe surse de date și este nevoie de pricepere pentru a face acest lucru.
Când priviți în esență la imaginea mai mare de aici, majoritatea angajărilor noi vor fi în această bulă roz spre partea de jos, când vorbiți despre acești analisti de afaceri analistilor de minerit de date, managerilor de resurse umane, acestei zone, doar roluri regulate în interiorul liniei de afaceri folosind date. Rolurile cu cea mai rapidă creștere vor avea mai puține locuri de muncă, dar, cu siguranță, ceea ce auzim despre cele mai multe pe piață astăzi, oamenii de știință de date și inginerul de date. În calitate de CDO, aceștia privesc în viitor și plănuiești talent, trebuie să iei în considerare o parte din automatizarea sarcinilor de rutină și tipurile de abilități care vor fi mai strategice și, din nou, să adaugi valoare cu organizația ta, pentru ambele cei din analitică au activat, dar și pentru oamenii de știință și ingineri de date. Luați în considerare modul în care s-ar putea schimba pozițiile dvs. neconstituite și chiar o parte din economia independentă atunci când vă gândiți la asta pentru a concura pentru cel mai bun și mai luminos.
Și, gândiți-vă mereu și la conducta dvs. de talente, ajutându-i pe candidați să navigheze pe piață sau să caute lucruri care ar putea fi puțin diferite și nu exact ceea ce îți dorești și creând cursuri de analiză internă, care ar putea să nu fie cu adevărat cele mai rapide, strategie rentabilă pentru tine să ții pasul. Luați în considerare să priviți oameni care sunt dedicați formării pe acest grup sau pe diferite grupuri și cred că Alteryx are un curs recomandat la sfârșitul sesiunii de astăzi, ca un apel la acțiune, că vă puteți folosi pentru unele dintre aceste lucruri și vă puteți ajuta echipa. unele dintre resursele existente care sunt deja disponibile.
Nick Jewell: Absolut. Există atât de multe moduri de a umple acest gol de talent fără a fi prins într-o cursă de arme. Câteva diapozitive înapoi, nu știu dacă poți flipă un cuplu acolo. Kaggle, site-ul concurenței de știință a datelor, tocmai au lansat un sondaj cu 17.000 de răspunsuri în jurul stării științei datelor și a existat un răspuns cu adevărat interesant din sondaj în legătură cu abilitățile pe care oamenii le aveau, iar majoritatea respondenților nu aveau un doctorat, pur și simplu nu mai este o condiție prealabilă.
Ideea că experții de ultimă generație în analiză, acea bulă majoră pe care tocmai o arătați, pot dobândi cunoștințele de care au nevoie în urma cursurilor de nano-grad. Aceștia pot merge pe site-uri precum Udacity și pot implementa aceste cunoștințe imediat, direct în afaceri, ciclurile de livrare concentrate pe scurt le face o sursă imediată de avans competitiv pentru companiile lor. Deci, ceva de care să aveți grijă, cred.
Jen Underwood: Nu, sunt de acord. Chiar dacă mă gândesc la asta, cu siguranță a parcurs un drum lung de când am luat un program de doi ani la UCSD. Cred că aceasta a fost din nou, cred că în 2009, 2010 și a existat într-adevăr o mână în țară care v-a permis să faceți asta. În general, există multe alte opțiuni acum, precum și programe specializate, fie că este vorba de furnizori, de o mulțime de resurse disponibile astăzi cu bucle și toate aceste resurse diferite online, este uimitor, este cu adevărat momentul. Efectuarea timpului și a bugetării și programarea pentru a vă menține. Ce vrei să înveți? Și apoi urmând acea cale pe care vrei să o înveți.
Vorbind despre a privi acest aspect și a pune la punct propriul plan de abilități și din perspectiva unui CDO, asigurându-vă că au oameni în domenii acoperite, din ceea ce aș spune un cadru de competență în sine, analizând abilități sau analizând lucruri precum cunoștințele domeniului este încă cu adevărat cheie, chiar dacă aceste soluții se pot auto-instrui și auto-învăța, este într-adevăr un expert în materie de afaceri care va ghida și se va asigura că rezultatele au sens.
Întotdeauna există ceva și îmi place să folosesc exemplul când făceam analize critice pentru o companie de asigurări, iar una dintre constatările pe care algoritmii le-a avut a fost să nu angajeze pe nimeni din New York. Ei bine, nu, nu vom angaja pe nimeni din New York - a trebuit să aflăm de ce algoritmul ne oferea aceste informații. Se datora faptului că cea legală, una dintre legi, s-a schimbat și, prin urmare, aveam o mulțime de putregai în acel segment anume. Trebuie să fie adus un expert în materie de afaceri pentru a descifra asta și nu văd că se schimbă, nu văd acest tip de ghidare, asigurându-mă că rezultatele arată exact, ceva arăta - este încă, există ceva care să spună mintea umană, frumusețea acelei combinate cu puterea mașinii, este într-adevăr unde mergem.
Celelalte tipuri de lucruri atunci când te uiți la abilități, vizualizare, povestire a unei povești eficiente în date, spunând o poveste eficientă dacă este chiar o ieșire de învățare automată. Împreună și analizând care este impactul pe care îl are, înțelegând natura umană a luării deciziilor, aceste tipuri de lucruri sunt foarte importante indiferent de tehnologie. Guvernarea este cu adevărat importantă, etica devine din ce în ce mai importantă. Având implicați oameni de știință socială, aceștia înțeleg și sunt pregătiți să privească dacă există informații părtinitoare despre care nici nu vă dați seama sau nu aveți pe nimeni în organizație care să nu recunoască asta, chiar și să le aducă în expert, având acele tipuri de lucruri.
Și din nou, bineînțeles că aveți infrastructura pentru inginerie și hardware și vă asigurați că puteți scara și este dezvoltat și vă asigurați că utilizați furnizorul de cloud potrivit, poate că nu sunteți blocat sau că aveți opțiuni pentru a vă muta sau că înțelegeți prețul la cât de mult vă vor costa acestea. Este vorba despre aceste tipuri de abilități și, atunci când te uiți la acest aspect, l-am numi abilități de diferite domenii, fie că este vorba despre factorii de decizie de prim rang de date - unde vor fi cele mai multe dintre aceste roluri - până la acei ingineri de date și oamenii de știință de date care vor fii masat și muncind în aceste oceane de date. Acestea sunt tipurile de lucruri pentru care doriți să vă alcătuiți un cadru.
Privind cadrele de competență, te uiți la o organizație în general, vrei să iei în considerare competența, nu doar abilitățile. Când te uiți la asta, există o nuanță mică în formulare. Un cadru de competență pentru organizația dvs. este un semnal clar. Factorii de politici de război, furnizorii de educație, în timp ce abilitățile ar fi, dactilografiate sub R, vă gândiți la acele tipuri de lucruri, aveți un codificator competent, dar doriți să aveți mai mult decât aceste abilități. Atunci când înțelegeți competența, ceea ce o persoană trebuie să poată și să înțeleagă cadrul, asta este important, există un pic de nuanță acolo.
Pe măsură ce construiți acest lucru, doriți să diagnosticați ceea ce ați numi capacități care au un impact pozitiv asupra afacerii și să evidențiați acele zone cu potențial ridicat, așa că aveți prioritate care sunt competențele pe care doriți să le ridicați în organizația dvs. și apoi aliniați-le din nou, cu obiectivele de afaceri. CDO care este responsabil pentru maximizarea valorii datelor, vor analiza și CAO-ul lor, care va folosi analize pentru a maximiza valoarea datelor. Vor analiza acele competențe și acele domenii diferite, pe grila trecută pe care am avut-o acolo, dar apoi vor analiza și potențialul ridicat al personalului. Vei face referire încrucișată la faptul că, cu personalul tău pentru date și analitice, lucrează și investește în ele, le oferi oportunități de învățare și nu doar formare, în esență oportunități din lumea reală care lucrează la probleme reale de afaceri.
Nu este nimic mai bun - chiar dacă am mers la școală câțiva ani, nu a fost până când am mers și am aplicat unii dintre acești algoritmi sau am aflat despre fraudă de verificare, am aflat despre unele lucruri despre care nu m-am mai gândit până acum și tu începe să faci împreună în lumea reală și de aici înveți cu adevărat. Oferind oamenilor acea oportunitate de a câștiga experiența în aceste domenii. Companiile care sunt cele mai în măsură să-și dezvolte capabilități puternice, care identifică în mod sistematic, evaluări obiective și care se uită unde sunt lacunele din cadrul organizației mele pentru învățarea și punerea anumitor valori pentru obiective pentru oameni, acestea sunt cele care vor fi capabile. a livra.
Când vă gândiți la antrenamentul adulților, din nou, de obicei este un timp înfometat - suntem mereu înfometați - dar privim ce funcționează pentru fiecare. Eu personal am cărți, așa că, dacă ar fi să vii astăzi în biroul meu, ai vedea tone de cărți, chiar dacă mulți oameni ca videoclipuri. Așadar, este o problemă de a afla, cum îi place să învețe cineva din organizația ta - pentru a-i motiva să învețe - dar, de asemenea, oferindu-le ceva timp pentru a face asta și scopul unui fel de - ceea ce este eficient pentru a atinge asta și, de obicei, acesta este amestecat, nu este doar, luați cursul acela pentru a verifica marcajul pe o carte de marcaj, în sine, se îmbină acest lucru cu proiectul real de obiective și ce ați învățat din proiectul respectiv și ce doriți să faceți în continuare? Ce este o întindere? Întinderea echipei sau motivarea echipei pentru a o duce mai departe.
Aceste obiective de învățare, din nou, dacă faceți asta, nu ar trebui să fie, ar trebui să fie ușor pentru afacere, în esență, deoarece aceste obiective ar trebui să se alinieze intereselor strategice de afaceri. Acestea sunt proiecte grozave. Sunt proiecte experimentale. Sunt proiecte care vor muta acul înainte.
Nick, ai vrut să adaugi ceva? Nu sunt sigur.
Nick Jewell: Nu, aveam de gând să sar într-un studiu de caz, dacă este OK, pe ecranul următor. Un pic mai detaliat al unei organizații specifice. Cred că au pus în practică multe din ceea ce spui, în realitate. Compania Ford Motor s-a bazat pe analiza datelor timp de zeci de ani, la fel ca multe companii, dar a făcut acest lucru în buzunarele afacerii, cu o supraveghere probabil foarte mică în întreaga corporație pentru a asigura consecvența și coordonarea. Problemele lor au fost probabil destul de tipice pentru o organizație a scării lor, astfel încât expertiza în analiză a conținut - așa cum spunem noi - în buzunare, gestionarea datelor și practicile de guvernare sunt inconsistente, chiar până la punctul în care unele unități de afaceri nu aveau acces la expertiza de bază a analiticii.
Din nou, am vorbit astăzi despre o mulțime de tipuri diferite de surse de date, acestea aveau peste 4.600 de surse de date. Asta însemna chiar a începe călătoria și a găsi datele de care aveau nevoie a fost un adevărat impediment în perspectiva analitică. Văd că râzi, dar este un lucru groaznic, nu?
Jen Underwood: 4.600, Doamne, da.
Nick Jewell: Așadar, Ford a format unitatea de analize și analize globale, iar aceasta a fost centralizată - puteți să o numiți un centru de excelență - format dintr-o echipă de oameni de știință și analiști, organizată pentru a împărtăși acele bune practici analitice și pentru a ajuta la răspândirea optimizată a datelor crearea de date în întreprindere. Unitatea a selectat cele mai bune instrumente din clasă, nu numai pe capacitate, ci și pe capacitatea lor de a se integra bine împreună, așa că este destul de important. Democratizarea lor s-a concentrat în realitate pe rapoarte și analize descriptive, înainte de a muta acea piramidă a nevoilor despre care am vorbit.
Acum, democratizarea nu face doar pe cineva un om de date peste noapte; personalul trebuie să știe când și unde să obțină ajutor și există instruire, guvernare, metodologii disponibile pentru a ajuta la toate acestea. De asemenea, nu este vorba doar de formarea instrumentelor, ci și de instruirea în domeniul științei datelor, pentru a rezolva acest decalaj de competențe pe care l-am menționat. Deci, un caz de utilizare reală la Ford, optimizând o rețea de logistică, deci Ford plătea suma corectă pentru a muta materialele din punctul A în punctul B? Analitica moștenirii lor nu a evidențiat cu adevărat oportunitățile acționabile; acest lucru i-a făcut foarte reacționari pe piață. Acum, o mulțime de complexități pentru acest proces au fost închise în interiorul șefilor analiștilor și au făcut o descoperire uriașă atunci când fluxul de lucru cu autoservire a fost iterat cu afacerea, iar experții analitici stăteau împreună și sunt co-localizați.
Acest lucru a mutat analiza de la mai mulți ani la trimestrial și chiar la un timp aproape real, atât de mare, de beneficii uriașe pentru afaceri. Acest impact al analiticii de autoservire asupra valorii afacerii, a existat faptul că Ford poate planifica și stabili rapid strategii bazate pe date la nivel de companie, pentru a răspunde tendințelor emergente, a ajuta la formarea de noi servicii și, practic, a opri amenințările din concurență, fără doar trebuind să se uite în acea oglindă retrovizoare.
Acum, dacă aruncăm o privire un moment asupra modului în care un alt client a mutat cu adevărat analizele de la o prioritate verticală dintr-o singură divizie a firmei la a fi o bandă orizontală în toate diviziile, vom vorbi despre Shell. Shell are un centru de excelență care se raportează la ofițerul digital principal - deci există un alt D pentru jurnalul nostru CxO - responsabil pentru transformarea digitală și durabilitatea. Acești băieți au înțeles că mediul lor conține mai multe straturi și stiva tehnologică, stocare, procesare de date și toate tehnologiile prezentate cu care veți fi familiarizați cu toții. Lucruri precum SAP HANA, Databricks, Spark și au profitat de cloud public pentru a ajunge la acele economii de scară potrivite.
Acum, au selectat Alteryx ca pachet de analiză pentru o mulțime de coduri R, alimentând tehnologii precum Spotfire, Power BI și multe altele. Însă acum văd că adopția se leagă mult mai strâns de procesarea și vizualizarea datelor. Jen, doar apelând la diapozitivul tău cu toate aceste capabilități, acest lucru se răspândește pe măsură ce începem pentru a permite accesul mai multor analiști. Știți, au avut un mare succes în realizarea acestei capacități și a COE, căutând să ofere capabilități viitoare acum, unele dintre acele lucruri de învățare profundă despre care am vorbit - viziunea mașinii, procesarea limbajului natural - și jumătate din misiunea lor este livrarea, jumătate din ea este vorba despre explicarea și catalizarea acestor idei în unitățile de afaceri. Face parte din călătorie; COE urmărește întotdeauna diferite moduri de a comunica cu publicul lor de afaceri.
Ținând cont de o parte, scepticii care spun: „Ei bine, această cutie neagră nu va fi niciodată la fel de bună ca analistul meu”, până la fanboy sau la pasionatul care vede corelații peste tot, poate mai puțin în calea relațiilor cauzale., dar trebuie să fii atent pe ambele părți. Este un teren de mijloc fascinant, atunci când ai această dungă orizontală în întreaga organizație, acel set de abilități hibride care este necesar pentru a convinge ambele părți ale spectrului.
Nick Jewell: OK, Jen, ești acolo?
Jen Underwood: Eu sunt.
Nick Jewell: Bănuiesc că ceea ce încercăm să spunem aici cu acest citat al lui Clayton Christensen este că pentru multe organizații, cred, unificarea agendei analitice pentru a conduce transformarea digitală despre care am vorbit astăzi, fi o provocare. Mai des, găsim echipe analitice care încep cu o mână slabă. Încercarea de a inova în ceea ce privește păstrarea moștenire a proceselor analitice, tehnologiilor, structurilor de echipă și menținerea acestor moaște va fi cea mai mare barieră pentru alinierea analitică și pentru inovarea analitică. Ai vreo idee despre asta, Jen?
Jen Underwood: Îmi place imaginea care a fost aleasă. Da, cu siguranță are mult sens pentru mine. Trebuie să îmbrățișezi unele dintre aceste noi tehnologii, de exemplu, streaming în timp real. Nu veți avea neapărat posibilitatea de a obține acele rezultate în timp real dacă trebuie să faceți actualizări JavaScript într-un browser, de la sine, cu o veche legătură - poate este o aplicație de bord sau acele tipuri de lucruri. Da, trebuie să îmbrățișezi câteva dintre aceste instrumente noi și, din nou, cred că această imagine este într-adevăr drăguță, o imagine spune o mie de cuvinte. Căruciorul și carul, trebuie să dai drumul la unele dintre acele abordări tehnologice vechi.
Nick Jewell: Absolut. Deci, dacă trecem la diapozitivul următor, credem că există o cale mai bună. Bănuiesc în primul rând, folosind ceva care seamănă cu căutarea asemănătoare cu Google, pentru a găsi rapid toate elementele de date care sunt cele mai relevante. Înțelegerea contextului lor, înțelegerea dependenței, factorizarea în lucruri cu adevărat simple, precum glosarele de afaceri autorizate de experți din comunitățile dvs., menținute în viață de toate aceste cunoștințe tribale ale șefilor colegiilor de serviciu.
Ești inteligent cu descoperirea datelor. Gândiți-vă la capacitatea de a purta conversații cu proprietarii de rapoarte și experți. Încărcarea, faceți un pic de Trip Advisor sau Yelp, încărcând elementele care sunt cele mai utile, certificându-le pe cele pe care organizația le consideră cele mai valoroase, iar toate acestea se introduc din nou în rezultatele căutării și în final în clasamentele de căutare, ceea ce o face mai bună pentru următorul utilizator. După ce găsiți ceea ce căutați, treceți la acea fază rapidă, fără cod, ușor de utilizat, de pregătire și analiză pentru a vă dezvolta setul perfect de date, din care să publicați procese repetabile.
Înapoi la conversația noastră de automatizare, creând aplicații prietenoase pentru utilizatori. Orice este necesar pentru a construi modele analitice. Vorbind despre modele, am susținut tehnologii open-source, cum ar fi R, de mai mulți ani, ne permite să construim o capacitate analitică cu adevărat avansată, care acoperă analitice descriptive, dar și predictive, prescriptive, într-o simplă, drag-and- cădere.
Acum, pe partea dreaptă, obținerea acestei idei cu privire la vizualizări interactive, modele și punctaj fiind împinsă în interiorul platformelor de date sau, cel mai recent, făcând această informație disponibilă instantaneu și direct în cadrul unui proces de afaceri. Cred că această gamă de funcții pe întreaga platformă ne-a permis să fim recunoscuți ca fiind câștigătorul premiului Gold în Studiul de alegere a clienților din acest an al Gartner Peer Insights, care este o realizare fantastică. Vă recomand să vizitați site-ul Gartner pentru a afla mai multe și a adăuga propriile voturi și a adăuga propriul comentariu.
Mișto, deci, Jen, dacă mai sărim peste un slide - cred că, după cum concluzionăm, aș dori să-ți oferim toți pașii următori. În primul rând, vă rugăm să vizitați Alteryx.com pentru a descărca o copie gratuită a celui mai recent brief al nostru de cercetare, realizat în coordonare cu Institutul Internațional de Analize (IIA), în jurul defalcării obstacolelor analitice. De asemenea, puteți vizita udacity.com/alteryx pentru a afla mai multe despre cum să vă permiteți echipele, să faceți următorul pas în călătoria lor, cu acea nano-gradă de analiză avansată și apoi să experimentați Alteryx pentru tine. Accesați pagina de pornire, descărcați o evaluare completă și accesați cu încântare rezolvarea.
Jen, peste tine. S-ar putea să avem ceva timp pentru întrebări și întrebări.
Eric Kavanagh: Voi fi foarte repede. Avem câteva întrebări. Vă arunc unul, cred, mai întâi către dvs., Nick, și apoi Jen, dacă doriți să comentați, dar cu siguranță are mai multă aplicabilitate în UE și acesta este infamul GDPR, Regulamentele globale privind protecția datelor. Cum afectează acest lucru Alteryx și foaia de parcurs și la ce vă concentrați?
Nick Jewell: Bănuiesc că este foarte bun, cred că acum este acolo. Mulți oameni vorbesc despre asta, mulți oameni destul de îngrijorați, dar este într-adevăr doar primul dintr-o serie lungă de reglementări care vor intra în lumea datelor și a analizelor. Într-adevăr, din punctul nostru de vedere, este vorba despre înțelegerea și clasificarea datelor dumneavoastră. Asigurându-vă ca un CxO, de orice aromă particulară, știți unde sunt activele dvs., cunoașteți contextul lor și știți că puteți avea încredere în ele ca prim pas pentru a controla și gestiona datele într-un context mai larg.
Eric Kavanagh: Bănuiesc că o să vă trimit o altă întrebare înainte să o readucem pe Jen, Nick, și, adică, datele de instruire, dacă cineva solicită ca datele lor să fie eliminate din întreprinderea dvs., acest lucru nu afectează doar numele lor, adresa și așa mai departe, nu doar informațiile de contact ale acestora, dar, de asemenea, dacă un algoritm folosește date de instruire care să includă datele dvs., trebuie să retrageți algoritmul, nu-i așa?
Nick Jewell: Este deosebit de complex. Cred că ideea că nu numai bazele de date ca fiind o sursă a unora dintre aceste informații de identificare personală, ci și fluxurile de lucru analitice, aplicațiile, vizualizările. Aceste date sunt obținute peste tot cu o organizație, având astfel contextul: absolut vital.
Eric Kavanagh: Și Jen, care este gândul tău? Evident, nu este o afacere atât de mare în SUA și nu vedem prea multe companii care se preiau acum, chiar dacă din punct de vedere tehnic se aplică aici. Dacă o companie americană are date despre un cetățean UE, care este importanța dvs. pentru GDPR și cât de mare este o afacere?
Jen Underwood: Ei bine, cu siguranță cred că necesită un tratament responsabil al datelor. Am scris despre asta de câteva ori și am câteva orientări cu privire la unele dintre aceste lucruri. Cred că întrebarea pe care ai pus-o despre algoritmi este interesantă. Cu siguranță, unele dintre soluțiile pe care le privesc astăzi, unele dintre echipele lor de produse au conceput funcții astfel încât să poți vedea cum iau deciziile și ce date personale au fost folosite pentru a decide rezultatul algoritmului respectiv. Vedem câteva impacturi asupra proiectelor de produse aici, în Statele Unite.
Multe dintre companiile de tehnologie au birouri foarte mari aici și echipe de dezvoltare aici, atât în state, cât și la nivel mondial, așa că îl vedem la dezvoltarea produsului. Văd că sunt investite mai multe cataloage de date. Sunt inițiate mai multe inițiative ale guvernelor, astfel încât oamenii să înțeleagă și să înțeleagă unde se află toate aceste date în haos. Încercând să-și ridice brațele cel puțin să o organizeze, fiind capabil să o găsească și să facă ceva cu ea.
Eric Kavanagh: Voi împinge acest slide despre care am vorbit mai devreme și vă vom arunca asta, Nick. Cred că acesta este un tobogan fantastic deoarece, pentru mine, vorbește cu adevărat de imediatitatea unei necesități de analiză. Ce părere aveți despre această dinamică în schimbare? Adică, linia de bază este că companiile trebuie să fie agile și consider analitica ca fiind cea care conduce această taxă. Tu ce crezi?
Nick Jewell: Acest lucru este fascinant. Cred că există întotdeauna - companiile și tehnologiile există întotdeauna în trei state, așa că fie va fi război, pace sau minune. Războiul va fi despre acel nivel de concurență greu. Minunea este toate lucrurile noi noi pe care le construiți pe o platformă. Apoi pacea înaintea concurenței și războiul începe din nou. Cred că întotdeauna există această bătălie.
Înainte de apelul de astăzi, am vorbit despre unele din celelalte conferințe și note cheie care se petrec în întreaga lume astăzi. Unii dintre marii vânzători de cloud, au ajuns la un punct în care au construit această platformă și acum construiesc lucruri noi minunate. Companiile trebuie să păstreze cu atenție acest lucru și să se asigure că merg cu ceva care are o platformă coerentă care va oferi această valoare pentru viitor. Vor fi cei care vor supraviețui acestei perturbări.
Eric Kavanagh: Da, acesta este un punct bun și știi, Jen, ai comentat mai devreme, de fapt înainte de emisiune, despre strategia cloud și despre cum o mulțime de oameni pe care îi cunoști în industrie spun că marile companii, chiar și băncile, toate au acum o strategie cloud. Am fost surprins de cât a durat să se materializeze acest lucru și cred că poate unii dintre ei au mers la Conferința AWS Reinvent și mi-am dat seama cât de masiv este și am tras concluzia că a sosit momentul. Ce părere aveți despre conștientizarea marilor directori de afaceri cu privire la importul de cloud și modul în care aceasta își schimbă planificarea?
Jen Underwood: Când mă gândesc la această lume a datelor la scară masivă, fiind capabilă să le administreze, cred că pe unele niveluri există o liniște sufletească cu faptul că una dintre firmele foarte mari își asumă responsabilitatea pentru unele aspecte de securitate, deci există ceva liniște acolo. Știi că există o scară limitată cu cloud.
Celălalt lucru este și l-am văzut, am fost într-o echipă care a reamenajat un produs în cloud și cu siguranță a fost un produs subdog și nimeni nu i-a acordat atenție, iar în doi ani, din cauza lansărilor săptămânale și chiar, Aș spune, este aproape până la punctul de eliberare zilnică în cloud. Știu că Amazon spune că eliberează de mai multe ori pe zi. Când aveți această amenințare, când concurenții dvs. pot elibera și îmbunătăți zilnic, orice ar face, cel puțin în industria software - și toată lumea este cu adevărat în industria software atunci când începeți să priviți la transformarea digitală - este cu totul altceva joc de minge și oricine poate roti un nor și o scară și să devină mare.
Din nou, vor fi datele pe care le folosesc, care vor face diferența și inteligența în algoritmii lor, și de aceea oamenii vorbesc despre date care sunt uleiul nou sau datele fiind aur. Când mă uit la cloud, este schimbătorul de jocuri, permite într-adevăr o dezvoltare și o scară foarte rapidă. Este uimitor.
Eric Kavanagh: Vă aduc înapoi, Nick, pentru o altă întrebare - vom merge doar un minut aici dacă putem ajunge la unele dintre aceste întrebări, dar, după cum îmi amintesc, cinci și șase și poate chiar șapte Cu ani in urma, Alteryx a fost cu adevarat un inovator in folosirea datelor tertilor - aducand astfel date din surse precum Experian, de exemplu, sau date geospatiale. Mă gândesc că probabil este un avantaj strategic, deoarece genul acesta este în ADN-ul de la Alteryx, nu? Pe măsură ce companiile se îndreaptă către cloud, cred că voi aveți multă experiență în a putea să pună la punct acele lumi. Lumile versurilor prem-date de la terțe părți și cloud, ce credeți?
Nick Jewell: Da, absolut. Conectivitatea finală va fi un astfel de joc de putere pentru orice companie care va lucra în acest mediu bazat pe cloud. Dar voi spune, când vorbim despre ceva precum infonomica, ideea că informațiile și datele ar trebui considerate un atu în compania dumneavoastră. Cea mai mare parte a valorii pe care o veți aduce este să luați surse externe de date, să le amestecați și să le îmbogățiți cu sursele dvs. interne, pentru a crea și genera mai multă valoare în acest proces. Este absolut critic să lucrați cu date interne și externe în egală măsură.
Eric Kavanagh: Da, acesta este un punct bun. Cred că toată lumea de cloud hibrid este aici pentru a rămâne. Jen, o să vă arunc asta pentru câteva comentarii, poate. Pentru mine, având această perspectivă strategică și să mă pot unifica pe măsură ce noul termen descrie descrie date din surse, acesta va fi un factor de succes critic, înainte?
Jen Underwood: Nu, absolut și este amuzant, auzeam acest hibrid, hibrid, hibrid. Ați auzit despre asta și în urmă cu patru ani vă gândiți la Hadoop, Hadoop și date mari și apoi ați început să auziți hibrid, hibrid, deci cu siguranță a fost acolo, nu suntem neapărat, acesta este anul învățării mașinilor, fără niciunul. Adică, inteligență artificială, învățarea automată a luat stadiul în acest an, dar pentru a funcționa într-adevăr într-o organizație de astăzi care este pe drum spre cloud sau care trebuie să se ocupe de toate aceste surse de date din cloud diferite, poate este Salesforce sau Ziua lucrătoare, toate aceste tipuri diferite de surse care trăiesc în cloud, singurul mod în care îl puteți gestiona este să fie hibrid. Nu puteți copia date peste tot, așa că trebuie să vă puteți conecta direct și trebuie să găsiți o modalitate de a lucra cu date localizate peste tot, să găsiți date peste tot, deoarece aceasta este realitatea unde ne aflăm corect acum.
Eric Kavanagh: Cred că aș fi remis dacă n-aș aduce înapoi învățarea mașinii în conversație, așa că, Nick, o să vă arunc. Știu că oamenii dvs. sunt concentrați pe asta acum - puteți vorbi despre locul în care vedeți învățarea mașină aliniată la analitice și la tipurile de sisteme pe care le folosim pentru a înțelege afacerile noastre și datele noastre?
Nick Jewell: Da, sigur. Așadar, foarte pe scurt, să revenim rapid la decalajul nostru de competențe. Ideea că avem organizații absolut pline de putere cu utilizatori Excel. Avem oameni de știință de date care vin, dar nu cresc în același ritm. Există un decalaj masiv între cei doi. Gândiți-vă unde este astăzi învățarea mașinii. Câți algoritmi avem la telefon sau la ceasul nostru care includ tehnici de învățare automată? Este o marfă, este peste tot. Trebuie să activăm acești utilizatori în cel mai simplu mod posibil pentru a ne asigura că mașina este aplicată cu succes în întreaga companie.
Eric Kavanagh: Poate o să vă arunc ultima. Avem câteva întrebări care vin târziu, aici. Jen, te voi întreba asta. Un participant comentează acest întreg concept al învățării nesupravegheate, iar faptul că trebuie să aveți nevoie de date de instruire pentru a face aceste lucruri și, în mod obișnuit, că datele de instruire trebuie să fie specifice companiei. Chiar dacă în industrii există o mulțime de corelații, există multe modalități în care organizațiile sunt similare. Cu toate acestea, fiecare companie este unică, fie că este vorba de modelul său de afaceri, fie de abordarea sa de marketing sau vânzări, sau indiferent de caz, de dezvoltare a produsului.
Întrebarea devine: vor putea acești algoritmi să utilizeze date ale terților pentru instruire? Mi se pare că veți avea întotdeauna nevoie să folosiți propriile date pentru a instrui acești algoritmi, chiar dacă acest ciclu se prăbușește de la șase luni - ceea ce a fost cazul în unele cazuri - până la 40 de zile sau 20 de zile, indiferent de caz poate fi. Trebuie să folosiți propriile date și trebuie să vă asigurați că datele sunt destul de curate, nu?
Jen Underwood: Este într-adevăr un amestec. Vei dori să ai context extern. De fapt, astăzi sunt rezervat înapoi și următorul meu webinar vorbește despre pregătirea și curățarea datelor, ironic pentru învățarea mașinii. Ceea ce este cu adevărat esențial este că alcătuiți context extern cu organizația dvs. și îmi place că ați întrebat despre pregătirea și curățarea datelor, deoarece, sincer, unele dintre instrumente devin foarte, foarte bune - pot face față unor aspecte ale acesteia, dar mintea umană, sau să poată descifra problema și să te uiți și să te asiguri că nu au omis - spune că avem un fel de prejudecată de omisiune. Modul în care privești problema și modul în care alegi să proiectezi problema pe care o automatizezi sau deciziile pe care le automatizezi, există o artă în acest sens și te asiguri că reflectă cu exactitate acel proces de afaceri.
Revenind la exemplul meu cu compania de asigurări, când modelam churn și pe cine să angajăm pentru a parcurge această pregătire sponsorizată pentru a vinde asigurare; în modelul în sine nu era climatul legal, legi diferite pentru state diferite. Întotdeauna va exista un aspect, în care va trebui să ai acele date externe cu datele tale interne și, din nou, cu mintea umană. Acolo vor exista componente diferite.
Eric Kavanagh: Cred că ai adus un punct foarte bun aici. Continuăm să auzim despre roboți și mașini și despre preluarea mașinilor. Pentru mine, aceasta este o tendință foarte perturbatoare - nu există nicio îndoială în acest sens - dar nu văd niciodată nevoia ca ființele umane să se îndepărteze, mai ales cu analitice pe date, pe datele întreprinderii.
Nick, o ultimă întrebare pentru tine. Pentru mine, oricât de buni sunt algoritmii, veți avea întotdeauna nevoie de oameni care să monitorizeze ce se întâmplă, să se injecteze singuri la momentele stabilite și să sintetizeze cu adevărat imaginea cea mai mare a ceea ce există. Nu cred că vreun algoritm va fi capabil să sintetizeze imaginea de ansamblu pentru o companie Fortune 2000, dar ce credeți?
Nick Jewell: Hai să luăm un exemplu complet non-Alteryx, să vorbim despre Uber de anul trecut. Uber, în timpul incidentului terorist care a avut loc în Australia, oamenii care încercau să fugă din zonă, au pus brusc prețuri mari, din cauză că algoritmul a spus că a făcut, a provocat daune reputaționale imense. Imediat după aceea, au implementat oameni și algoritmi care lucrează împreună. Ori de câte ori acest lucru urma să se întâmple, un om trebuia să supravegheze procesul. Acest parteneriat de om și algoritm, acesta este calea de urmat.
Eric Kavanagh: Wow, acesta este un exemplu excelent, mulțumesc mult. Ei bine, oameni buni, am ars peste mai bine de o oră aici pe transmisia noastră web. Foarte mare mulțumiri Jen Underwood de Impact Analytics. Desigur, mulțumesc multor Nick Jewell și echipei Alteryx pentru timpul și atenția acordată și tuturor celor pentru timpul și atenția acordată. Apreciem aceste mari întrebări. Arhivăm toate aceste transmisii web pentru vizualizare ulterioară, nu ezitați să le împărtășiți prietenilor și colegilor. Cu asta, vă vom lua rămas bun. Transmisie web excelentă astăzi. Mulțumesc din nou, vă vom prinde data viitoare, oameni buni. Ai grijă. Pa! Pa.
