Wegbringen: Moderator Eric Kavanagh bespricht die Zusammenarbeit zwischen Business und IT mit Wayne Eckerson von der Eckerson Group und Josh Howard von Alteryx.
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Eric Kavanagh: In Ordnung, meine Damen und Herren, Eric Kavanagh hier mit Hot Technologies. Wir haben Josh Howard und Wayne Eckerson in der Leitung. Wir hatten gerade einen lustigen kleinen Audio-Absturz und haben gleich dort gebrannt, aber wir werden wieder angewählt und alles rockt und rollt.
Also, Wayne Eckerson, ich kenne ihn seit vielen Jahren. Er ist der Hauptberater der Eckerson-Gruppe. Und Josh Howard ist mir schon lange bekannt. Er ist Direktor für neue Produkte bei Alteryx. Diese Jungs sind beide wirklich, wirklich exzellent in ihren Fachgebieten und sie werden uns viele Ideen mitteilen, wie Unternehmen und IT bessere Beziehungen pflegen und wirklich zusammenarbeiten und einige Dinge erledigen können.
Also schiebe ich die nächste Folie und übergebe sie Wayne. Erzählen Sie mir ein wenig darüber, was los ist.
Wayne Eckerson: Sicher, Eric. Es ist mir eine Freude, hier zu sein und über dieses Thema zu sprechen. Ich bin seit langer Zeit in den USA und habe eine Kluft zwischen Business und IT erlebt. Ein Großteil davon hängt mit ihrem Fokus und ihren Zielen zusammen, mit denen sie beauftragt wurden. Man könnte sagen, es ist eine natürliche Kluft zwischen Geschäft und IT, aber es führt zu einigen schädlichen Ergebnissen.Sie wissen, die IT wurde beauftragt, langfristig zu denken, Systeme und Anwendungen zu entwickeln, dauerhafte Lösungen, die Einsparungen mit Skalierbarkeit, hohem Wiederverwendungsgrad und Skalierbarkeit, Sicherheit, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit bieten. Sehr konservative, langsamere Denkweise. Auf der anderen Seite konzentriert sich das Geschäft auf die Bedürfnisse des Kunden, auf den Punkt der Interaktion, auf viel kurzfristigere Anreize - und es kann monatlich oder vierteljährlich ausgezahlt werden. Ihr Fokus liegt auf Schnelligkeit, Beweglichkeit und Anpassungsfähigkeit. Es ist also nicht verwunderlich, dass es Reibungen zwischen diesen beiden Gruppen geben sollte oder geben könnte.
Nächste Folie. Das ist eine Art Dialog, den ich manchmal in Organisationen höre, in denen ich mich beraten lasse und in denen ich das Gefühl habe, die Rolle eines Eheberaters zu spielen, der versucht, diese beiden Seiten zusammenzubringen, sich gegenseitig und ihre Rolle anzuerkennen bei der Bereitstellung von Business-Technologie-Lösungen. Das Unternehmen betrachtet die IT in der Regel als zu langsam, zu teuer und liefert nie das, was es will, wann es will, wie es sein soll. Die IT neigt dazu, das Geschäft als sich ständig ändernd zu betrachten und neue Funktionen hinzuzufügen. Dann bewegen sich all diese Dinge kurzfristig, ohne das große Ganze zu sehen. Das Ergebnis dieser Reibung ist häufig die gelegentliche Verwendung. Dort wird der Geschäftsführer sagen: „Weißt du was? Vergiss es einfach. Ich weiß, dass ich nicht die Daten bekomme, die ich brauche, also verzichte ich einfach darauf. "Das ist ziemlich beängstigend. Der Power-User von Daten wird sagen: "Gib mir einfach einen Dump von Daten und störe mich nicht." Und wenn die BU-Leiter wirklich Informationen wünschen, erhalten sie nur ihr eigenes Budget, fügen ihre eigenen Leute hinzu und kaufen ihre eigenen Werkzeuge. IT sagt: „Okay, gut. Aber weißt du, viel Glück beim Versuch, das alleine durchzuhalten, denn irgendwann wird es kaputt gehen. “Und das wird es. Entweder wird es kaputt gehen, weil niemand es verwendet, weil es nicht richtig entworfen wurde, oder es wird kaputt gehen, weil alle es verwenden und Sie nicht genug technische Experten vor Ort haben und nicht genug Ressourcen, um es zu skalieren. Oder ihre Experten gehen und sie sind hoch und trocken. Nächste Folie.
Eric Kavanagh: Dies ist eine Umfrage, damit der Anrufer tatsächlich auf eine Umfrage drängen kann. Warte eine Sekunde. Ich öffne gerade diese Umfrage und hoffe, dass Sie auf Ihrem Bildschirm ein Popup sehen. Wenn Sie dies nicht tun, wird es normalerweise unten angezeigt. Und mach weiter. Wir sind gespannt auf Ihre Antwort.
OK, ich habe ein paar Leute, die anrufen und uns Feedback geben. Wir fragen also: In welchem Maße ist das Geschäft mit der IT in Ihrem Unternehmen ausgerichtet? Wir haben jetzt ein paar Leute, die antworten. Vielen Dank. Du bist also sehr hoch, natürlich hoch, mittel, niedrig, sehr niedrig. Um ehrlich zu sein, wir werden dies nicht mit den anderen Mitgliedern Ihres Teams teilen. Wir möchten, dass Sie uns Ihre offene Antwort geben. Okay, lassen Sie mich noch ein paar Sekunden warten, und während wir das tun, bringt Josh Sie vielleicht ganz schnell dazu, den Leuten bei der Beantwortung dieser Frage zu helfen. Ja, ich liebe diesen Prozess der Zusammenarbeit. Ich meine, wir haben jahrelang über eine Trennung zwischen Business und IT gesprochen. Ich denke, das ändert sich. Ich denke, es ändert sich teilweise, weil die Entwickler von DevOps enger mit dem Unternehmen zusammenarbeiten. Auf diese Weise wird die IT-Seite etwas entlastet, aber ich denke, dass sich dies auch aufgrund der Cloud ändert, ganz offen gesagt, weil die Leute vielleicht nur klüger werden, was sie an ihrem Arbeitsplatz tun. Aber wie beurteilen Sie die Entwicklung der IT- / Geschäftsspaltung?
Josh Howard: Ja, weißt du, das ist ein interessantes Thema, auf das wir uns gleich einlassen werden, aber ich denke, das Geschäft ist wirklich in die Hände der IT gezwungen. Das ist richtig, weißt du, jahrelang wurde alles von der IT gesteuert, und wir haben gesehen, wie das Pendel hin und her geschwungen ist, weil alles von der IT gesteuert wurde, weißt du, durch das Geschäft gekauft wurde. Ich denke, wir beginnen, uns zu zentralisieren. Ich denke, Sie sehen immer mehr Organisationen, hervorragende Stand-up-Zentren, immer mehr unternehmensintelligente Unternehmen, und es werden auch Zentren eingerichtet, und es handelt sich also nicht um IT oder das Geschäft. Wir sehen eine viel bessere Verbindung der beiden Organisationen und sehen, dass diese Kompetenzzentren eingerichtet werden, die in beiden Organisationen angesiedelt sind, und dass sowohl die IT als auch das Unternehmen am Tisch Platz nehmen und Essen bestellen. Wir müssen andere Geschäftsziele auswählen. Ich denke, dies ist einer der Trends, von denen ich denke, dass sie in den letzten Jahren oder noch länger sehr positiv waren. Und ich denke, das ist ein Teil dessen, was wir sehen.
Eric Kavanagh: Kann mir nicht die Schuld geben, dass ich zu dir rüberwerfe und die Ergebnisse vorlese. Abhängig von Ihrem Browser können Sie die Ergebnisse bereits sehen, aber nur, um es Ihnen zu zeigen: Die Frage „Inwieweit ist das Geschäft auf die IT ausgerichtet?“ Erreichte einen sehr hohen Wert von 7 Prozent, einen hohen Wert von 8 Prozent und einen moderaten Wert überwiegende Mehrheit, es ist 29 Prozent, niedrig ist 10 Prozent und sehr niedrig ist 0 Prozent. Das ist im Grunde genommen die Summe, also ist es das, was Sie sehen, was die meisten Leute als moderat bezeichnen: 21 von 73. Sechs von 73 sagten hoch, fünf sagten sehr hoch, und dann haben wir natürlich eine ganze Reihe von Leuten, die es gerade nicht getan haben Ich antworte nicht, aber die meisten, tatsächlich 43 von 73, haben nicht geantwortet, aber ich schätze deine Zeit. Und damit möchte ich diese nächste Folie schieben. Und ich glaube, Josh, du wolltest ein bisschen reden.
Josh Howard: Ja, und so haben wir in den letzten fünf Jahren eine Menge Veränderungen erlebt oder sind sogar zehn Jahre zurückgegangen. Und es war wirklich der wilde Westen, und dann gibt es wahrscheinlich einige Leute hier auf der Linie, die immer noch denken, dass es der wilde Westen in ihrer Organisation ist, aber es war früher, wo alles völlig verschlossen und starr war, und Alles wurde durch ein zentrales IT-Team erzwungen, und genau so wurde BI bereitgestellt. Das Problem war jedoch, dass die Geschäftsbenutzer es nicht verwendeten. Sie haben nie die Ergebnisse erzielt, die sie brauchten. Sie konnten die Daten nicht so zusammenführen, wie sie benötigt wurden, und Sie haben gesehen, dass Unternehmen in vielen Fällen ihre BI-Praxis aufgegeben haben. Sie erhielten einfach nicht die Nutzung, die sie erwartet hatten, und das ist verständlich, da die Benutzer benutzerfreundliche Tools wollten, mit denen sie Datenquellen verwenden und einige ihrer eigenen Integrationsarbeiten ausführen konnten.
Sie wollten jedoch nicht darauf warten, dass die IT dies für sie erledigt. Wir haben gesehen, dass all diese Geschäftsteams ihre eigene Lizenz und ihre eigenen Visualisierungstools gekauft haben und dass ihre Schatten-IT-Freunde einen Datamart eingerichtet haben. Dies führte jedoch zu einer Reihe neuer Probleme. Ja, das Unternehmen war in der Lage, die Flexibilität und Beweglichkeit und einige der Ergebnisse, die es benötigte, viel schneller zu erhalten, ließ aber die IT, wissen Sie, bei dem Versuch, herauszufinden, wie wir das regeln? Wie skalieren wir das? “
Weil auch was passierte, bauten sie diese Data Marts auf. Sie haben damit begonnen, einen Großteil der Berichte und Visualisierungen zu operationalisieren, und sind dann einfach wieder zur IT zurückgekehrt, um das Problem zu beheben. Daher ist es nicht skalierbar. Es war nicht die Heilung, und das waren einige der Probleme. Es muss jedoch kein Tauziehen zwischen dem Unternehmen, das eine einfache Bedienung wünscht, und der IT-Abteilung, die die Steuerung übernehmen möchte, sein. Es geht wirklich darum, alle auf die gleiche Seite zu bringen und in die gleiche Richtung zu ziehen. Ich denke, es gibt wirklich einen Best-of-Breed-Ansatz, der die Bedürfnisse beider Benutzer befriedigen kann. Rutschen.
Eric Kavanagh: Alles klar. Es geht los.
Josh Howard: Ja Danke. Wir nähern uns Alteryx also von einem analytischen Governance-Standpunkt aus. Wissen Sie, ich verwende hier nicht das Wort „Data Governance“, weil ich denke, dass Data Governance viel mehr ein Rahmen ist, der viele verschiedene Dinge umfasst, sondern sich wirklich nur auf diese drei Schlüsselbereiche konzentriert Die Daten werden verwaltet, wie auf sie zugegriffen wird und wie wir sie sichern.
Wenn Sie auf der Seite der Datenverwaltung Self-Service-Tools aktivieren möchten, möchten Sie zunächst sicherstellen, dass diese Benutzer Zugriff auf alle verschiedenen Datenquellen haben, die sie möglicherweise benötigen. Dies ist wieder ein Teil des Problems, das wir bei herkömmlichen BI-Tools wie MicroStrategy und Cognos und OB sahen. Wissen Sie, es handelte sich lediglich um ein zentrales Data Warehouse, aber diese Geschäftsbenutzer wollten diese Daten wirklich nutzen und Mischen Sie es mit anderen Datenquellen, um zusätzliche Ergebnisse zu erhalten.
Ich meine, Sie möchten also sicherstellen, dass alle Datenquellen direkt mit diesen Datenquellen verknüpft werden, unabhängig davon, ob sie relational oder nicht relational sind, und zwar auf eine Weise, die die Daten nicht redundant macht. Daher möchten Sie sicherstellen, dass Sie In-Memory-Technologien verwenden, damit Sie auf diese Verbunddatenquellen zugreifen und diese Daten nicht an anderer Stelle in der Organisation duplizieren, da dies nur eine ganze Reihe von Problemen verursacht.
Und dann möchten Sie sicherstellen, dass Sie sich mit Themen wie Datenzugriff und Datensicherheit befassen, dass die Daten verschlüsselt werden und dass Sie über die richtigen Berechtigungen und Berechtigungen verfügen. Wir empfehlen, die Systeme zu verwenden, die Ihre IT-Teams bereits eingerichtet haben, z. B. Active Directory und Windows-Authentifizierung. Durch die Nutzung der Systeme, die diese Authentifizierung bis zur Anwendung durchlaufen können, können Sie sicherstellen, dass die richtigen Benutzer Zugriff auf die richtigen Daten erhalten.
Es geht wirklich darum, von einem Zustand der Kontrolle in einen Zustand der Ermöglichung zu wechseln, und zwar mit Leitplanken. Wissen Sie, Analyse von Leitplanken, bei der die IT alle Tools für den Erfolg bereitstellt, diese aber auch überwacht, um sicherzustellen, dass sie konsistent, zuverlässig und mit den richtigen Berechtigungen ausgeführt werden und sicherstellen, dass diese Benutzer nur auf die richtigen Daten zugreifen können. Nächste Folie.
Eric Kavanagh: Okay, Dr. Wayne.
Wayne Eckerson: Ja, das ist meine Folie. Dies zeigt nur die Dimensionen der Selbstbedienung, über die Josh sprach. Das ist heutzutage das Geschäftsmittel der Nachfrage, aber sie möchten nicht, wie Josh sagte, darauf warten, dass die IT-Abteilung etwas liefert, und die IT-Abteilung hat früher alles getan. Sie erstellten die Architektur und verwalteten die Infrastruktur und wählten die Tools und erstellten die Anwendungen, die Berichte und das Dashboard. Dies funktioniert für die große Mehrheit der Benutzer nicht. Und jetzt sind wir in der Nähe der Selbstbedienung. Wir haben Self-Service-Berichte und Self-Service-Dashboards, die ich Self-Service-Visual Discovery nenne. Wir haben Self-Service-Datenintegration oder Datenaufbereitung. Wir haben Self-Service Advanced Analytics, bei denen es einige Data Scientists gibt. Wir sind der Meinung, dass all diese Funktionen für Menschen und Geschäftsleute verfügbar sind, die dazu neigen, Dinge selbst zu tun.
Nächste Folie. Wir erhalten hier einige Rückmeldungen, Eric, nur um Sie zu informieren. Sie wissen also, Selbstbedienung an der Oberfläche scheint sowohl für das Unternehmen als auch für die IT-Abteilung eine Win-Win-Situation zu sein. Benutzer bekommen, was sie wollen, wann sie es wollen, wie sie es wollen. Die IT-Abteilung erhält Benutzer, die die Arbeit auslagern und die Dinge indirekt bereitstellen können, aber in beiden Fällen ... In vielen Situationen weist der Self-Service einige erhebliche Nachteile auf, mit denen Sie vorsichtig sein müssen. Und Josh hat Ihnen einige Mittel gegen einige dieser Nachteile gegeben.
Gehen Sie zur nächsten Folie, Eric, und wir werden nur sehen, dass die Selbstbedienung von Organisationen eine Art Flutwelle von Gewalt ist, die doppelt und widersprüchlich ist. Und es kommt zu einem Punkt, an dem niemand anderem als dem eigenen Bericht vertraut, was kein guter Zustand ist. Man könnte sogar sagen, es ist schlimmer als zu Beginn. Grundsätzlich verfügen Sie über eine Architektur, die aus Schattenberichtssystemen und Datenextrakten besteht, die letztendlich die Kosten und den Overhead sowie die Redundanz und die Duplizierung erhöhen und folglich das Risiko in der Organisation erhöhen. Bei der Selbstbedienung geht es also um Standards, bei denen Governance eigentlich nur der Turm zu Babel ist. Alle kommunizieren, aber niemand hört zu. Nächste Folie.
Eric Kavanagh: Das ist ein tolles Zitat, das gefällt mir. "Jeder kommuniziert, aber niemand hört zu." Ich denke, das fasst es an einigen Stellen zusammen. Alles klar, hier gehts.
Wayne Eckerson: Wissen Sie, ich werde auch zu den Abhilfemaßnahmen gelangen, aber viele Unternehmen sind der Meinung, dass der Zweck der Selbstbedienung darin besteht, die IT loszuwerden. Nun, es gibt eine Menge kontraproduktiver Dinge im Geschäft, und dies ist eine davon. Der Zweck von Self-Service bestand nicht darin, die IT von der Gleichung abzuhalten, sondern eine stärkere Zusammenarbeit mit ihr zu fördern. Eine weitere Ironie der Selbstbedienung, die ich hier nicht erwähnt habe, ist, dass zur Unterstützung der Selbstbedienung viel Standardisierung erforderlich ist. Es ist so, als würde man auf einer Straße fahren, oder? Es gibt viele Regeln, die wir einhalten müssen. Jedermann-
Automatisierte Sprache: Die Konferenzaufzeichnung wurde gestoppt.
Eric Kavanagh: Mach dir darüber keine Sorgen. Das ist nur die Sicherung. Mach weiter.
Wayne Eckerson: OKAY. Also, und die IT ist wirklich die Gruppe, die diese Standards zusammenstellen muss. Und sobald diese Standards vorhanden und akzeptiert und übernommen sind, können wir uns selbst bedienen, bis der Mond aufgeht. Nächste Folie.
Eric Kavanagh: Ich denke, wir sind wieder bei Josh.
Josh Howard: Richtig, ja, und ich stimme einer Menge davon zu, Wayne, die Sie gesagt haben. Aber die Sache ist, wenn Sie mehr aus Ihren Daten herausholen möchten, müssen wir uns aus dem Geschäft herausbewegen, indem wir die IT alles kontrollieren und in das Geschäft der Aktivierung einsteigen. Dies bedeutet, dass die Benutzer nicht nur über die IT, sondern auch über ihre eigenen Analysetools verfügen. Dies bedeutet nicht, dass Sie ihnen die Schlüssel zum Königreich geben müssen. Sie können dies mit den anderen vorhandenen Leitplanken tun. Nutzen Sie die vorhandenen Systeme, setzen Sie Ihre Autorisierungstools, Active Directory und Ihre Berechtigungen wirksam ein und stellen Sie so sicher, dass niemand Daten an jemanden weitergibt, den er nicht sollte. Wenn Sie also all diese Dinge tun, befähigen Sie diese Analysten, einen höheren Wert zu erzielen und dies auf eine Weise zu tun, die den Regeln entspricht.
Nächste Folie. Die Realität ist jedoch, dass die IT-Abteilung niemals in der Lage sein wird, mit den unterschiedlichen Möglichkeiten Schritt zu halten, mit denen ein Analyst die Daten anzeigen und manipulieren möchte. Nicht nur das, Sie haben auch nicht die Zeit, mit diesen Anfragen Schritt zu halten. Die Altsysteme, die Wasserfallprozesse. Wenn Sie sich nur einen ETL-Prozess zum Hinzufügen einer Tabelle ansehen, kann dies in einigen Fällen Wochen, wenn nicht Monate dauern. Und so möchten Sie in der Lage sein, mit dieser Änderung des Geschäfts Schritt zu halten.
Wenn Sie tatsächlich eine Kultur der Analyse erstellen möchten, müssen Sie diesen Benutzern dies ermöglichen. Und wenn Sie das einmal getan haben, können die Vorteile wirklich erstaunlich sein. Wissen Sie, als wir vor fünf oder zehn Jahren anfingen, über Business-Intelligence-Projekte zu sprechen, wurde häufig angegeben, dass 70 bis 80 Prozent aller BI-Projekte scheitern würden. Und das ist einfach nicht mehr der Fall. Wenn Sie Geschäftsanwender mit den richtigen Tools ausstatten, sehen wir enorme Ergebnisse und einen enormen Nutzen. Aus diesem Grund verbreiten sich Self-Service-Tools wie ein Lauffeuer in einem Unternehmen. Das liegt am Erfolg, den wir sehen.
Und ich habe einen Anwendungsfall, über den ich gleich sprechen werde, aber Sie wissen, wir haben buchstäblich Zehntausende von Benutzern, die Self-Service-Analysen und -Skalierungen durchführen. Und diese Benutzer liefern schneller Erkenntnisse, entwickeln neue Produkte und reagieren viel schneller auf sich ändernde Geschäftsbedingungen, um sich von der Konkurrenz abzuheben.
Das zweite ist, dass sie weniger Zeit für die Vorbereitung der Daten und mehr Zeit für die Analyse aufwenden. Es ist nur eine weitere Komponente, und ich habe hier ein Beispiel von CNA erhalten, in dem eine Reihe von Analysten zeitaufwändige Ansätze verfolgten, die Wochen oder Monate in Anspruch nahmen und diese nun auf Minuten reduzierten. Das ist ohne Übertreibung. Wir haben buchstäblich viele dieser Beispiele von Kunden, die dies tun, und dies ist wirklich ein Win-Win-Szenario. Analysten sind froh, dass sie nicht, wie Sie wissen, schneller zu ihren Daten gelangen müssen. Die IT freut sich, weil sie sich auf ihre strategischen Initiativen konzentrieren können, ohne sich über die Governance Sorgen machen zu müssen, und schließlich freuen sich die Führungsteams, weil sie schließlich dazu gebracht haben, dass Business- und IT-Teams zusammenarbeiten, um diese Analysekultur zu schaffen. Zurück zu dir.
Eric Kavanagh: In Ordung. Wir haben eine weitere Umfrage durchgeführt, damit Sie diese Ergebnisse im Publikum sehen können. Wir sollten das bereits in Ihrer Umfrage sehen, aber die Frage war: "Hat Ihre Organisation das Versprechen der Selbstbedienung erhalten?" Ich kann Ihnen sagen, dass die Befragten ein klares "Nein" haben.
Ich denke, das spricht dafür, wo wir in der Branche sind, aber ich denke, Sie haben ein paar wirklich, wirklich gute Punkte gemacht, Josh, nämlich, dass die Aktivierung der Selbstbedienung, obwohl mit einigen Standards wie Wayne diskutiert, tatsächlich funktioniert Ermöglichen es Ihnen, Governance einzubauen. Das sind die Leitplanken, über die wir gesprochen haben, oder? Die Governance-Richtlinie kann schrittweise in das Bereitstellungssystem integriert werden. In diesem Fall erreichen Sie die Governance, während Sie den Analysten die Möglichkeit geben, sich selbst zu bedienen. Ist das richtig, Josh?
Josh Howard: Ja, das ist genau richtig.
Eric Kavanagh: Ja, also die Befragten -
Wayne Eckerson: Also, Eric, diese Ergebnisse sind interessant, weißt du? Ich würde sagen, dass die Ursache dafür entweder darin liegt, dass die IT immer noch die Kontrolle hat, dass die Benutzer keinen Self-Service erhalten und das bekommen, was sie wollen, wenn sie es brauchen, oder dass sie einen untergeordneten Self-Service haben. Und beide sind schlecht. Es ist daher schwierig, die Nadel im Selbstbedienungsmodus zu treffen, um eine kontrollierte Umgebung zu schaffen, in der Benutzer alle Informationen und Funktionen erhalten, die sie benötigen, um die erforderlichen Einsichten zu erhalten und die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen. Es ist schwer, schwer, aber weißt du ...
Wayne Eckerson: —Sie sehen sich jetzt mit Werkzeugen wie Alteryx konfrontiert, sehr mächtige Werkzeuge, sehr mächtige. Also, wir haben jetzt die Fähigkeit, dass wir ...
Eric Kavanagh: Und Sie haben mehrere Gründe, warum Ihr Rohdeal mit Sonic ein wenig nachgelassen hat. Achten Sie also einfach auf das grundlegende Audio. Ich bin ein bisschen überrascht und denke, dass dies wahrscheinlich eine gute Nachricht für Alteryx ist, da es eine Lösung für die Selbstbedienung gibt. Denn auf die alte Art, Dinge mit vielen verschiedenen Werkzeugen zu erledigen, zum Beispiel mit vielen Integrationspunkten, laufen die Leute herum und versuchen nur, mit dem Status quo Schritt zu halten, und ich denke, das ist eine der wirklichen Herausforderungen.
Einer unserer Kunden hatte vor einigen Wochen einen Kommentar, der in meinen Ohren geklungen hat, seit er von der "Tyrannei der Dringlichkeit" gesprochen hat und wie diese dazu neigt, mehrere Organisationen zu dominieren und Veränderungen zu verhindern. Du bist immer in einem dringenden Zustand, du rennst immer nur herum, um Dinge zu erledigen, die bereits erledigt werden müssen. Und das hindert Sie grundsätzlich daran, neue Dinge zu tun.
Ab einem bestimmten Punkt müssen Sie die Musik anhalten, um zu erkennen, dass ein Stuhl verschwinden wird, aber der Rest der Stühle muss sich an den Tisch setzen und mit der Zusammenarbeit beginnen, bis wir zusammenarbeiten. Aber so sehe ich das ganze Bild. Also ja, die Antworten lauteten normalerweise 23 von 43, sagten "Nein", 6 von 43, sagten "Ja" und 6 von 43, sagten "Nicht sicher", aber 38 oder so antworteten nicht. Aber das ist ein ziemlich klares "Nein". Damit möchte ich in eine Fallstudie einsteigen.
Ich gebe es dir zurück, Josh. Nimm es weg.
Josh Howard: Ja, und so habe ich früher über diese Zusammenarbeit zwischen Business und IT gesprochen. Ich habe wirklich das Gefühl, dass wir einige ziemlich große Veränderungen gesehen haben, und immer mehr Organisationen bewegen sich in diese Richtung, ermöglichen Self-Service und sehen die Ergebnisse, über die ich gesprochen habe. Und Ford ist ein gutes Beispiel dafür. Ford nutzt Daten und Analysen natürlich seit Jahrzehnten, aber wie viele andere Unternehmen wurde dies nur in den Taschen des Unternehmens durchgeführt. Konsistenz und Koordination hatten wenig Einfluss, und sie verfügten, wie Sie wissen, auch über inkonsistente Data Governance-Praktiken.
Und so hatten sie ein großes Problem; Sie verfügten über 4.600 Datenquellen, und so können Sie sich die Herausforderung vorstellen, dies bei einer Unternehmensgröße wie Ford zu tun. Und so gründeten sie vor zwei Jahren die Global Data Insights and Analytics Unit, ein zentrales Kompetenzzentrum, das aus Teams besteht, die aus Data Workern, also Datenanalysten und Daten bestehen Wissenschaftler der Art.
Sie können sich dieses COE wie eine Personalabteilung oder eine Finanzabteilung vorstellen, die der gesamten Organisation dient. Genau dafür wurde dieses neue Team gegründet, und so konnten sie ihre eigenen Herausforderungen mit hoher Priorität identifizieren und angehen und mit verschiedenen Geschäftsbereichen zusammenarbeiten, die unterschiedliche Probleme angehen, wissen Sie. Aber die ganze Idee war, dass sie dieses Gespräch zielen und ändern wollten, um sich auf die geschäftliche Herausforderung selbst zu konzentrieren, richtig und diese geschäftlichen Anforderungen zu erfüllen. Sie haben vor einigen Jahren mit einem Datenanalysten und einer Alteryx-Lizenz sowie einer Kombination aus Tableau und QlikView begonnen.
Jetzt haben sie Alteryx in den letzten zwei Jahren an über 1.200 Datenwissenschaftler ausgeliefert und stellen mehr ein. Es war wirklich erstaunlich zu sehen, dass diese in ihrer Organisation stattfinden und dass Anwendungsfälle, die sie lösen, unglaublich sind. Sie verwenden Alteryx, um Probleme in der Fertigungslinie bis hin zu ihren NASCAR-Rennen zu lösen. Es ist also wirklich faszinierend, einige der Ergebnisse zu sehen, die sie fahren. Und, wissen Sie, was interessant ist, wissen Sie, dass einige dieser Anwendungsfälle, Einzelfälle, Einsparungen in zweistelliger Millionenhöhe bedeuten und daher sehr einfach zu rechtfertigen sind. Dies ist nur ein Anwendungsfall, der jetzt buchstäblich für Hunderte verschiedener Geschäftsfälle und für diese 1.200 Datenanalysten und Datenwissenschaftler verwendet wird. Also, phänomenale Ergebnisse und wir sind sehr zufrieden mit der Partnerschaft, die wir mit Ford haben.
Wayne Eckerson: Okay, das ist meine Folie. Wissen Sie, ich unterrichte eine Klasse über Self-Service-Analytik und dies ist eine Art Zusammenfassung, eine Zusammenfassung auf sehr hohem Niveau der Lösungen, die ich für das Publikum auf einen Tisch bringe. Und ich werde versuchen, das ziemlich schnell zu erklären. Weißt du, ich sehe Selbstbedienung, na ja, es gibt niemanden Selbstbedienung. Jeder Mensch hat eine andere Definition von Selbstbedienung in einer Organisation. Was für einen CEO Selbstbedienung ist, ist für einen Datenwissenschaftler sicherlich keine Selbstbedienung. Im Allgemeinen gibt es jedoch zwei Benutzerklassen. Die erste Klasse, wissen Sie, eher Gelegenheitsnutzer, Manager und Frontarbeiter sind in der Top-Down-Welt in Blau.
Wissen Sie, ich nenne sie "Datenkonsumenten" oder "Datenforscher", und sie denken, wie Sie wissen, über Berichte und Dashboards nach, die hoffentlich interaktiv sind und die die Leute für sie, entweder die IT oder ihre Kollegen, erstellt haben und konsumieren das wie es ist. Entdecker neigen dazu, diese Dinge zu öffnen und zu bearbeiten, aber sie möchten nicht unbedingt mit einem leeren Blatt Papier beginnen. Auf keinen Fall werden sie dafür bezahlt. Nicht unbedingt die Analysten bezahlt. Das ist es, was die Menschen in der Bottom-up-Welt tun, die Datenwissenschaftler und die Datenanalytiker, die zusätzlich Datenanalytiker haben, die mit Tabellenkalkulationen arbeiten und auf Datenbanken zugreifen. Und Data Scientists ziehen mehr an den Data Mine Workbenches. Viele der Self-Service-Tools, die herausgekommen sind, haben diese Bottom-Up-Crew wirklich gestärkt. Es wäre viel produktiver als jemals zuvor. Sie können nicht nur ihre eigenen Berichte und Dashboards erstellen, sondern auch ihre eigenen Daten abrufen, diese mischen, zusammenfügen und so weiter. Ich habe tatsächlich gesehen, wie dieses Triumvirat von Tools herauskam und die Bottom-Up-Welt importierte. Die Datenkataloge, mit denen sie die Daten suchen können, sind entweder Vorbereitungstools, mit denen sie zusammenpassen können, oder Datenvisualisierungstools, mit denen sie diese analysieren, visualisieren und freigeben können. Ich denke, wir werden sehen, dass dieses Tool-Set eins wird, und ich denke, dass Alteryx gerade dabei ist, dies zu tun.
Ich nenne diese Bottom-up-Welt "echte Selbstbedienung", während ich sie in der Top-down-Welt eher als "Silberdienst" bezeichne, weil wir Informationen auf einem Silbertablett geben. Es wurde bis zu einem gewissen Grad vorverpackt. Immer noch interaktiv, immer noch bearbeitbar, aber jemand musste darüber nachdenken, wer die Leute waren, die dies konsumieren wollten, und es auf ihre spezifischen Bedürfnisse zuschneiden. Sie sehen in der Top-down-Welt, die Sie haben, die schwereren zentralisierten Gruppen, das Data-Governance-Komitee, das, wie Sie wissen, Daten-Websites und Berichte bereitstellt. Und das Data Warehousing-Team, das versucht, Daten für die Entscheidungsfindung zu integrieren. Dies ist ein traditionellerer IT-orientierter zentraler Top-Down-Governance-Prozess. Während in der Bottom-up-Welt, die 10 Prozent und 20 Prozent der Organisation ausmacht, die Steuerung von der Basis aus erfolgt, indem tatsächlich Datensätze geöffnet, betrachtet, kommentiert und mit Tags versehen werden - Im Grunde genommen wird ein gemeinsamer Mittelwert der Daten von Grund auf erstellt. Sie erhalten Kataloge und Datenmärkte, und ein Unternehmen benötigt beide Welten. Tatsächlich nähren sie sich gegenseitig, sehr synergistisch, sie sind zwei Seiten derselben Medaille. Wenn es nicht in allen Abteilungen Analysten gibt, scheitern die Abläufe, das Marketing und die Finanzen. Es fehlen Ihnen alle Arten von Erkenntnissen, die Sie benötigen, um das Geschäft voranzutreiben, da sie Antworten auf Fragen generieren, die die Leute am Vortag nicht hätten herausfinden können. Und sicherlich konnte die IT oder die Entwickler diese Berichte oder Dashboards nicht erstellen. Sie begründen also die nächste Welle der Anforderungen und die nächste Welle der Erkenntnisse, die in der Top-down-Welt gebündelt und umgesetzt werden sollten.
Das Problem besteht nun darin, dass die Bottom-Up-Welt Berichte an die Top-Down-Welt veröffentlicht, die nicht zertifiziert oder reguliert wurden, und dass Sie widersprüchliche Berichte, Duplikate und ähnliches erhalten. In meiner Welt ist es also hilfreich, ein Daten-Governance-Gateway zwischen diesen beiden Welten zu haben, und das ist in Ordnung, wenn ein Datenanalyst, der gestartet wurde, neue Erkenntnisse erstellt und neue Berichte erstellt. Die Leute mögen es, und Sie wissen, sie möchten diesen Bericht weiterhin veröffentlichen und weitergeben, vielleicht allgemeiner für das gesamte Unternehmen. Er muss von der Data Governance überprüft werden und hoffentlich sehr schnell, um sicherzustellen, dass er konform ist Standards. Es muss möglicherweise in eine Standardplattform geschrieben werden, und neue Daten müssen möglicherweise zum Standard-Unternehmensrepository hinzugefügt werden. Was wir jetzt sehen, sind Tools wie Alteryx, die die Workflows einbetten, die zur Unterstützung dieses Werbeprozesses erforderlich sind, in denen wir für einen Bericht werben, der populär geworden ist, um ein Wasserzeichen oder eine Skala als zertifizierten Bericht oder Datensatz für Unternehmen zu erhalten . Das ist also ein Teil des Data Governance-Status, der als Überprüfungsprozess auf den Punkt gebracht wurde. Es kann eine Produktionsübergabe mit Entwicklungsteams geben, und es kann Berechtigungen und Governance geben, die innerhalb der BI-Tools, der Analysetools oder dieser Workflows erstellt wurden. Nächste Folie.
Eric Kavanagh: Okay, ich denke, wir sind in diesem Fall wieder bei Josh.
Josh Howard: Ja, und Sie wissen, als Sie über den Umstieg von einer Reihe dieser verschiedenen Tools gesprochen haben, und was ich selbst herausgefunden habe, ist, dass die meisten Analysten 10 bis 12 verschiedene Tools verwenden, um dies zu erreichen erledigen ihre Analyse-Arbeit. Und Sie wissen, sie verwenden möglicherweise eine Datenkatalogisierungslösung, um die Daten zu finden, sie verwenden möglicherweise eine Datenvorbereitungslösung, sie verwenden möglicherweise ein Datenvisualisierungstool, etwas für erweiterte Analysen, Vorhersageanalysen und Data-Science-Tools für die Bereitstellung und das zu verwalten. Wir sind der Meinung, dass dies über eine einzige Plattform bereitgestellt werden sollte, und wir sind der Meinung, dass dies die Richtung der Branche ist. Daher kennen die meisten Leute alle Tricks in Bezug auf die Funktionen zur Datenvorbereitung und -mischung sowie deren enge Integration mit Tools wie Tableau und Power BI.
Wir sind jedoch weit mehr als nur ein Tool zur Datenvorbereitung. Wir sind wirklich eine End-to-End-Plattform für diese Datenanalysten und Citizen Data Scientists, die die Möglichkeit bietet, diese Daten zu entdecken, aufzubereiten, zu mischen, zu analysieren und auf wiederholbare Weise und in einem wiederholbaren Workflow auszuführen. Und dann stellen Sie diese Assets bereit und teilen Sie sie mit der Waage. Und genau darum geht es bei Alteryx. Und wir haben eine großartige Community, die uns unterstützt. Sie ist mehr als nur eine typische Community. Es gibt Selbstbedienungstrainingsbereiche, Foren und Best Practices, und wir haben wirklich eine evangelische Community von Benutzern, die sich gegenseitig unterstützen. Und das Tolle daran ist, dass Sie durch die Einführung von Tools wie Alteryx die Einarbeitungszeit für diese Community-Typen erheblich verkürzen, sodass Sie mit diesen neuen Toolsets schneller auf dem Laufenden bleiben können. Auch wenn sie wirklich einfach zu bedienen sind, benötigen sie nicht viel Code und sie sind einfach zu bedienen und schneller in Betrieb zu nehmen. Dennoch ist es von unschätzbarem Wert, dass diese Community diese Lernkurve verkürzt.
Wir haben es also in vier Bereiche unterteilt. Erstens geht es wirklich um das Entdecken und Teilen. Bevor Sie also Ihre Daten vorbereiten und mischen können, müssen Sie sie finden können. Und das ist der Grund, warum der erste Teil unserer Plattform diese Erkennungs- und Weitergabekomponente ist, mit der wir das Stammeswissen Ihres Unternehmens erfassen. Dies ist also im Grunde eine Datenkatalogisierungslösung, mit der kuratierte und kontrollierte Datensätze gemeinsam genutzt werden. Mithilfe der benutzerfreundlichen Google-ähnlichen Suchfunktion können Benutzer die gesuchten Daten finden. Außerdem werden soziale Funktionen für die Zusammenarbeit bei Datensätzen bereitgestellt. Sie können sogar einen Drilldown in die Datenherkunft der Assets durchführen und diese zertifizieren Vermögenswerte und Wasserzeichen sie. Dies ist für Self-Service-Analysen sehr wichtig, da die meisten Benutzer zu viel Zeit damit verbringen, die Daten zu finden. Sie wissen nicht, wo sie sie finden sollen. Und wenn sie dann einen Bericht finden, wissen Sie, woher wissen sie, dass er zertifiziert ist, dass er vertrauenswürdig ist? Wenn Sie darüber gesprochen haben und ein Daten-Governance-Gateway haben, sehe ich wirklich, dass Tools wie Alteryx zu diesem Gateway werden, in dem Sie bei Ihrer Suche automatisch und visuell sehen können, wem diese Daten gehören, aus welchen Quellen diese Daten stammen und wie sie stammen wurde erstellt, wenn es zertifiziert wurde und wie Sie Zugriff darauf erhalten und wenn Sie keinen Zugriff darauf haben, können Sie die Chat-Funktionen verwenden, um diesen Zugriff anzufordern. Es ist eine Sache für diese bestimmte Person, und daher ist dies wirklich eine gute Möglichkeit, viele dieser Elemente zu produzieren. Nächste Folie.
Das nächste Stück sind diese Vorbereitungs- und Mischvorgänge, für die wir bekannt sind. Daher betrachten wir Vorbereitungs- und Mischvorgänge als die erste Möglichkeit für erweiterte Analysen. Ohne SQL oder irgendeine Art von Code schreiben zu müssen, können Sie auf alle Ihre unterschiedlichen Daten zugreifen, sie abfragen - Sie wissen, ob es sich um strukturierte Daten, unstrukturierte Daten oder Cloud-Daten handelt - und all das einfach in den Speicher integrieren, formen, bereinigen , profilieren Sie es, um Ihren Datensatz für die Analyse vorzubereiten. Sie können es auch mit Datensätzen von Drittanbietern anreichern. Wir haben also wirklich gute Partnerschaften mit Unternehmen wie TomTom, wenn Sie an einer Laufzeitanalyse und räumlichen Analysen interessiert sind. Wir arbeiten auch sehr eng mit Experian zusammen, um Haushaltsdaten oder Geschäftsdaten zu erhalten. Auf einmal können Sie also nicht nur die Daten, die Sie vor Ort oder in der Cloud haben, abrufen, sondern diese auch mit Quellen von Drittanbietern anreichern und eine faszinierende Analyse erstellen. Nächste Folie.
Das dritte Stück ist diese Analyse- und Modellkomponente. Also erwähnte ich, dass Alteryx Code-frei ist. Nun, es ist auch Code-freundlich. Wir bieten mehr als 60 verschiedene Predictive Analytics-Tools an. Wenn Sie also bereit sind, erweiterte Analysen durchzuführen, können Sie R- und Python- und Spark-basierte Tools ohne Codierung verwenden oder Ihre eigenen benutzerdefinierten Tools verwenden und erstellen Pakete. Wenn Sie also ein Data Science-Team haben, das R und Python oder Scala oder was auch immer schreibt, können Sie diesen Code verwenden, Ihre eigenen Pakete erstellen und diese direkt im Tool nutzen. Und hier liegt meines Erachtens der wahre Wert von Self-Service-Analytics, und hier möchten wir wirklich dazu beitragen, die Branche von traditionellen Datenanalysten und Datenarbeitern in diese Bürgerdatenwissenschaftler zu verwandeln und Data Science-Arbeiten mit wirklich benutzerfreundlichen Tools. Rutschen.
Okay, und endlich haben wir die letzten paar Schalter, die letzte Meile fortschrittlicher Analyse. Wenn Sie also an dem Punkt angelangt sind, an dem Sie datenwissenschaftliche Arbeiten ausführen und Ihre Modelle erstellen, ist die nächste Herausforderung, die Sie sich stellen, folgende: „Wie bringe ich diese Modelle in Produktion? Wie verwalte ich sie? Wie halte ich sie auf dem neuesten Stand? “Und hier kommt unsere Bereitstellungsfähigkeit ins Spiel. Entsprechend unseren Untersuchungen bei den Kunden, mit denen wir gesprochen haben, schaffen es weniger als 50 Prozent der Modelle jemals in die Produktion . Sie haben diese Datenwissenschaftler damit beauftragt, all diese Modelle zu erstellen, aber sie schaffen es wirklich nie in die Produktion. Daher haben wir eine Lösung entwickelt, mit der Sie Ihre Modelle erstellen und diese dann mithilfe von RESTful-APIs in Echtzeit bereitstellen können.
Auf diese Weise können Sie diese Modelle schneller und einfacher abrufen und direkt in Webanwendungen und mobile Anwendungen integrieren, da herkömmliche Methoden einfach nicht funktionieren. Es ist ein langer und langwieriger Prozess. Die Bereitstellung eines Modells kann zwischen 12 und 20 Wochen dauern und kostet häufig mehr als 250.000 US-Dollar. Und dann musst du dir Sorgen machen, wie du sie auf dem Laufenden hältst. Daher suchen wir nach Möglichkeiten, diesen gesamten Prozess zu automatisieren und viele Zwischenschritte zu erledigen. Ohne den Code wirklich umzuwerfen, haben Sie einen Datenwissenschaftler, der seine Modelle erstellt, bereitstellt und sie einem Webentwickler über den Zaun wirft, der dies tun muss Nehmen Sie den gesamten R- und Python-Code, schreiben Sie ihn in eine Art Webanwendung oder mobile Anwendung um, und es dauert einfach zu lange.
Es gibt also keinen Code mehr über den Zaun zu werfen, den jemand anderes tun könnte. Wir haben diesen Prozess automatisiert und haben die Möglichkeit, ihn maßstabsgetreu zu verwalten. Das sind also wirklich die vier Bereiche, auf die wir uns bei der End-to-End-Self-Service-Plattform für Datenanalysen konzentrieren. Sie wissen also, dass Sie die Daten mühelos erkennen und freigeben, sie vorbereiten und mischen, die erweiterten Analysen durchführen und dann die Möglichkeit haben, sie in großem Maßstab bereitzustellen und zu verwalten. Gehen Sie geradeaus. Mit Alteryx können Sie also über die analytische Governance sprechen und Ihre Daten auf eine sichere Weise entsperren, die sowohl codefreie als auch codefreundliche Möglichkeiten für alle Ihre Analysen bietet Haben Sie Datenanalysten, die die Semantik möglicherweise nicht kennen, wissen Sie, SQL-Sprachen, um eine Datenbank abzufragen, können Sie ein Drag-and-Drop-Tool verwenden, das alle diese Daten in den Speicher zieht, um ihre Analyse durchzuführen.
Aus dem gleichen Grund können Datenwissenschaftler, die R und Python verwenden, ein Tool wie Alteryx weiterhin codefreundlich verwenden - und die Ergebnisse, die wir mit unseren Kunden erzielt haben, sind enorm, weil wir es sind Sie können die wiederholbaren Workflows bereitstellen, die Sie ausführen können, Aufgaben, die Wochen oder Monate in Anspruch nehmen, und diese ohne Übertreibung buchstäblich auf Minuten reduzieren. Auf unserer Website finden Sie eine Reihe von Fallstudien, in denen Sie mehr darüber und einige der Zeiteinsparungen erfahren, die wir sehen. Aber Sie wissen, dass es letztendlich mit Ihrer IT-Organisation funktionieren wird, da es skalierbar ist und die Silos, über die ich gesprochen habe, aufteilt und es auf eine kontrollierte Art und Weise erledigt. Genau darum geht es bei der End-to-End-Plattform von Alteryx und darum, warum wir anders sind.
Eric Kavanagh: In Ordung. Das ist alles gutes Zeug. Ich muss sagen, Wayne, ich denke, dass Sie mit diesem Daten-Governance-Gateway wirklich etwas anfangen, glaube ich, wie Sie es beschrieben haben. Weil wir uns gerade in einer wirklich interessanten Welt befinden, in der Data Warehouses, die seit vier Jahrzehnten die vertrauenswürdige Quelle sind, nicht wirklich mit der Zeit und den verschiedenen Datenquellen und Datenvarianten Schritt halten können. Es ist ein ziemlich starres System, wie es ein Data Warehouse normalerweise ist, und was Alteryx hier liefert, kann man als die nächste Phase der analytischen Reife bezeichnen, da es Ihnen erlaubt, all diese verschiedenen Quellen zu nutzen, aber weil es solche gibt In diesem Kampfgebiet mit eingebauten Data Governance-Richtlinien erhalten Sie jetzt wirklich das Beste aus beiden Welten, wo Sie viele verschiedene Datensätze haben können, aber Sie haben Governance, und Sie können auch alle Arten von Informationen verwenden und alle Arten von Analysten bedienen bekommen ihre unterschiedlichen Perspektiven auf das, was in der Geschäftswelt los ist. Aber ich sehe dies als einen ziemlich bedeutenden Schritt in der Entwicklung der Analytik für das Unternehmen an, aber was denken Sie?
Wayne Eckerson: Nein, absolut. Die Data Warehouses, die Repositories einer einzelnen Version der Wahrheit, wie sie waren, und ich denke, sie wurden einfach ignoriert, wissen Sie, organisatorische Dynamik und die Rollen, die Menschen spielen. Und ich sehe diese beiden Welten von BI oder Analytics, wie Sie sie nennen.Und in den meisten Unternehmen gehen sie in entgegengesetzte Richtungen und sprechen nicht miteinander, sie vertrauen sich nicht, aber wirklich sind sie sehr synergetisch und wir müssen sie nur dazu bringen, sich gegenseitig anzuerkennen und Art der Zusammenarbeit. Und Tools wie Alteryx, die die Governance über die Datenkatalogisierungsfunktion einbeziehen, mit der Stewards den Datensatz verwalten und zertifizieren und mit Wasserzeichen versehen können, worüber ich in meinen Kursen seit einigen Jahren spreche. Sehr wenige Unternehmen haben das schon gemacht, aber es wird so viel Anziehungskraft und jetzt höre ich, dass es überall ist.
Und so mischen sich diese beiden Welten, weil Sie Ihren Kuchen haben und ihn auch essen. Sie können die Hauptbenutzer das tun lassen, was sie tun müssen. Finden Sie die neuen Erkenntnisse auf Abruf, und dann, wissen Sie, verhindern Sie, dass sie außer Kontrolle geraten. Sie verhindern, dass der Turm von Babel mit bestimmten Standards errichtet wird, die eine gewisse Regierungsgewalt erfordern. Und das Ziel ist wirklich, eine Governance-Kultur zu schaffen, in der die Menschen den Governance-Prozess durchlaufen wollen. Sie möchten, dass ihre Berichte / Datensätze überprüft werden, damit sie einer breiteren Nutzung zugeführt werden. Das ist das Ziel, und das ist wirklich die neue Rolle der IT in dieser neuen Welt. Ich sage immer, dass ihre Rolle darin besteht, zu erleichtern, nicht zu diktieren. Für die meisten IT-Experten, die es gewohnt sind, einen gemeinsamen Service zu nutzen, der alles für das Geschäft getan hat, ist dies eine große Veränderung. Jetzt ist das Geschäft für sich selbst erledigt, und die IT muss wirklich nur die Menschen sein, wie Josh sagte, die diese Leitplanken aufstellen.
Eric Kavanagh: Ja, ich denke, die Leitplanken sind der Schlüssel, weil sie das freie Spiel von Analysten ermöglichen, die verschiedene Dinge tun, aber nicht aus der Bahn geraten. Und wenn ich verstehe -
Wayne Eckerson: Genau.
Eric Kavanagh: - Sie richtig, Josh -
Josh Howard: Genau.
Eric Kavanagh: Ja, Sie haben sozusagen darüber gesprochen, wie ich Alteryx jetzt tatsächlich verfolge, seitdem es vor vielen Jahren Alteryx hieß - ich glaube, es hieß SRC oder so ähnlich - und ein Wal-Mart war der erste Kunde. Und eines der wirklich coolen Dinge, über die ihr vor langer Zeit gesprochen habt, war die Fähigkeit, Geschäftsprozesse und Workflows wirklich zu verstehen. Und wenn Sie über ein solides Verständnis für Arbeitsabläufe und Geschäftsprozesse verfügen, können Sie verschiedene Dinge tun. Erstens können Sie eine ausgereifte Benutzeroberfläche bereitstellen, wenn Sie die dem Benutzer zur Verfügung stehenden Optionen nicht mit irrelevanten Informationen trüben. Zweitens können Sie Prozesse rationalisieren, um zu verstehen, wo sich Drossel- oder Kontrollpunkte befinden. Und ich denke, das ist wahrscheinlich ein Teil der Magie, warum Alteryx in der Lage war, diese sehr Governance-freundliche, aber benutzerfreundliche Typumgebung bereitzustellen, die alle Arten von unterschiedlichen Informationssätzen und analytischen Anwendungsfällen ermöglicht. Würden Sie dem zustimmen?
Josh Howard: Ja, ich meine, es ist, Eric, das würde ich, und ein Großteil davon gibt den Geschäftsbenutzern nur die Möglichkeit, diese Art von Werkzeugen in die Hand zu geben und ihnen die Möglichkeit zu geben, ihre Arbeit auf eine geschäftsfreundliche Art und Weise zu erledigen, die einfach zu bewerkstelligen ist verwenden und es ist freundlich. Ich meine, wenn Sie über so etwas wie Daten-Governance nachdenken, sprechen wir seit zwei Jahrzehnten über Daten-Governance, und als IP-Speicher haben wir versucht, dies auf das Geschäft zu übertragen, und es wird einfach nie übernommen, nie jede Art von Traktion, weil es nicht für die Geschäftsbenutzer gebaut ist, oder? Es wird von der IT geleitet, ist IT-gesteuert und funktioniert für die IT, aber für diese Geschäftsbenutzer nicht. Daher möchten wir dieselben Methoden anwenden, sie jedoch auf ein unternehmensfreundliches Toolset anwenden. Dies ist unser Ansatz mit der Datenkatalogisierungslösung und dem Metadatenmanagement.
Wenn ich mit einem Geschäftsbenutzer spreche, spreche ich nie über eine semantische Datenschicht und darüber, wie wir beim Verwalten von Metadaten helfen. Aber im Grunde genommen ist es das, was es tut. Diese Art von Dingen gibt es schon seit langer Zeit in der IT, aber für den Geschäftsbenutzer geht es darum, Daten schneller zu finden und Ihre Arbeit zu erledigen Schneller und die Bereitstellung dieser Informationen in einer benutzerfreundlichen Oberfläche, die sie gewohnt sind, genau wie in ihrem Privatleben, richtig? Sie möchten eine Google-ähnliche Suchoberfläche und ein Element für die soziale Zusammenarbeit, mit dem sie sich mit anderen Benutzern in dieser Organisation vernetzen können, um diese Datensilos aufzubrechen und das Stammeswissen zu erfassen. Wir gehen also nur anders vor, als wir mit dem Unternehmen arbeiten, aber auf eine Weise, die auch IT-freundlich ist.
Eric Kavanagh: Ja, und ich habe eine gute Frage ...
Wayne Eckerson: Sie wissen, dass die andere Sache - Josh, die mich in Ihrer Präsentation beeindruckt hat -, dass wir uns jetzt im Zeitalter der Plattformen befinden. Ich denke, wir haben das Zeitalter der Werkzeuge hinter uns gelassen, und es ist in Ordnung, aber die Plattformen, oder? Und so beschäftige ich mich seit 20 Jahren mit BI, und im BI-Bereich haben wir uns von Tools zu Analyseplattformen entwickelt, bei denen, wie Sie wissen, ein Produkt im Wesentlichen jeden Analysemodus für jeden Benutzertyp darstellt , richtig? Von Berichten bis zur Vorhersage einer gemeinsamen Architektur und von Self-Services. Wir sehen dasselbe auch auf der Seite der Datenassemblierung oder Datenintegration, wo jemand diese Plattformen zusammenstellt, die Daten aufnehmen, hinzufügen, katalogisieren, reparieren, transformieren und Benutzern zum Herunterladen und Analysieren zur Verfügung stellen. Und jetzt geht Ihr Jungs in vielerlei Hinsicht den nächsten Schritt und kombiniert diese beiden Plattformen zu einer. Es handelt sich also um eine kombinierte Analyse- und Datenplattform, die, wie Ihr wisst, Sinn macht. Das ist die Zukunft: Konvergenz. Das einzige, was ich in Ihrer Plattform nicht sehe, sind Ihre grundlegenden Berichts- und Dashboard-Tools oder -Funktionen, aber möglicherweise ist dies in Ihrem Analysemodul enthalten.
Josh Howard: Ja, wir berichten sehr gut über Chargen. Wir haben dort eine sehr robuste Lösung, aber Sie sind auf einen Punkt in Bezug auf Dashboards gestoßen, und wir sehen dies als Chance für uns, zu wachsen. Wir hatten traditionell immer wirklich gute Partnerschaften mit Tableau, Power BI und Qlik, aber wir werden dies auch weiterhin tun. Was wir jedoch feststellen, sind unsere Analysten, unsere Kunden, die nicht bis zum Ende des Workflows und dieses Zyklus warten möchten, um ihre Ergebnisse zu sehen, in Ordnung? Sie möchten die Ergebnisse sehen, während sie in Echtzeit arbeiten, und das ist wirklich die Richtung, in die wir gehen, und mit der wir wissen, was wir als Inline-Visualisierung bezeichnen, damit Sie Ihre Daten sehen, während Sie arbeiten. und Sie können darauf iterieren und dies in Echtzeit sehen, anstatt bis zum Ende zu warten und es in einem Visualisierungstool oder einem Dashboard zu veröffentlichen, um diese Ergebnisse anzuzeigen. Auf diese Weise müssen Sie nicht mehr hin und her balancieren, um Ihre Einsichten zu gewinnen.
Wayne Eckerson: Ja, das macht sehr viel Sinn. Und ihr seid jetzt dafür bekannt, einfach zu bedienen zu sein. Wissen Sie, Sie nutzen die Firma Tableau, um Ruhm und Reichtum zu erlangen. Sie sind genau dort, und wer könnte besser die Führung in diesem konvergierten Plattformbereich übernehmen, weil Sie sowohl in der Analyse als auch im Datenmanagement Fuß fassen. Wir testen die Betaversion, um zu sehen, wie es euch in den nächsten Jahren ergeht.
Josh Howard: Ja, und Sie wissen, ich denke, es ist interessant, und ich bin froh, ein Teil dieses Raums zu sein, und es war wirklich interessant, den Raum für Datenintegration, den Raum für Business Intelligence zu betrachten , und der erweiterte Analytics-Bereich und wirklich sehen, dass diese zusammenlaufen. Und ich denke, Plattformen wie Alteryx werden vielen Geschäftsbenutzern wirklich dabei helfen, herausragende Leistungen zu erbringen, und diesen Benutzern ermöglichen, auf ihre Daten zuzugreifen und diese Analyse durchzuführen, wissen Sie, und schneller und einfacher zu diesen Erkenntnissen zu gelangen.
Eric Kavanagh: Ja. All das hier und ich stimme dir zu, Wayne, dass es wirklich Sinn macht und ich denke, ja, es gibt eine Frage eines Publikumsmitglieds, das ich hier einwerfe. Es ist sehr wichtig für das Gespräch. Es geht um DataOp. Für diejenigen unter Ihnen, die mit dem Begriff nicht vertraut sind:
Josh Howard: Nächste Folie.
Eric Kavanagh: - Es ist in den letzten neun Monaten wirklich stark geworden. Es begann mit einem oder zwei Anbietern, dann drei und vier, dann fünf und sechs, und jetzt reden viele Leute über DataOp. Das ist im Grunde die Datenmanagementseite von DevOp. Was wir also sehen, ist, dass wir wirklich versuchen zu verstehen, welche unterschiedlichen Tools und welche unterschiedlichen Technologien Daten berühren, während sie sich durch ihren Lebenszyklus bewegen, und wie sich dies auf Ihre analytische Sicht auswirkt. Und es scheint mir, dass Alteryx das DataOps-Problem tatsächlich irgendwie löst, indem es sich auf diesen Plattformansatz konzentriert, bevor DataOp überhaupt ein Begriff wurde. Aber das übergebe ich dir, Josh, zuerst und dann dir, Wayne, als Kommentar. Josh, was denkst du?
Josh Howard: Ja, ich denke, es ist ein sich entwickelnder Raum. Wissen Sie, wir versuchen datenunabhängig zu sein und so auf Daten zugreifen zu können - sei es innerhalb Ihrer Firewall, in der Cloud, unstrukturierte Daten, strukturierte Daten -, weil wir wissen, dass sich dies weiter ändern wird, wissen Sie, und ich bin sicher, Wayne würde dem zustimmen, und Sie auch, Eric. Wenn Sie zurückgehen, wissen Sie 10, 15 Jahre in diesem Bereich, ich meine, es gab nur eine Handvoll Datenbanken. Wir haben jetzt über 400 verschiedene Datenbanktypen. Und so werden wir nie mithalten können. Und so wird es für eine Organisation immer etwas Neues und Glänzendes geben, das sie übernehmen kann. Aus diesem Grund möchten wir agnostisch sein und unsere offenen Technologien und APIs nutzen, um eine nahtlose Integration in alles zu ermöglichen, was Sie bereits in Ihrem Unternehmen haben. Und das zweite Stück auf der DataOp-Seite ist wirklich, dass immer mehr Workloads in die Cloud verlagert werden, und neue Cloud-Technologien und Technologien für maschinelles Lernen treiben uns wirklich in dieses neue Paradigma. Sie wissen, DataOps wird gehen. Und in diesem Raum werden viele interessante Dinge passieren.
Wayne Eckerson: Ja, ich denke, ein anderer Begriff, den wir für DataOps verwenden, ist "Daten-Pipelines" oder "Daten-Lieferketten", und wir sehen eine Menge Unternehmen, insbesondere in der Big-Data-Welt. Sie können diese Arbeitslast verwalten und verhindern, dass aus Datenseen Datensümpfe werden. Ja, und ich würde zustimmen, dass sich jetzt auch viel davon in der Cloud abspielt.
Eric Kavanagh: Also, Alteryx hat ein paar Akquisitionen getätigt. Ich weiß nicht, ob Sie in den letzten ein oder zwei Jahren darüber sprechen möchten, vermute ich, Josh, und es hat diese Plattform wirklich erweitert, was das Aufnehmen von Daten und einige dieser semantischen Dinge angeht. Und jetzt haben Sie wirklich eine solche End-to-End-Lösung, mit der Analytics sie steuern kann. Ich kenne niemanden, der genau diesen Fokus und diese Herangehensweise hat, und ich denke, es war sehr klug für Ihre Hälfte. Aber willst du ein bisschen darüber reden?
Josh Howard: Ja sicher. Und so war es ein großes Jahr für Alteryx. Weißt du, wir sind Anfang dieses Jahres an die Börse gegangen und haben zwei wichtige Akquisitionen getätigt, die uns helfen, unsere Plattform zu beenden. Und so war es wirklich das erste Stück, das Daten katalogisiert. Wissen Sie, wir möchten diesen Organisationen dabei helfen, diese Daten zu verwalten. Aus diesem Grund haben wir ein Data-Governance-Unternehmen namens Semanta übernommen, das zu unserer Datenkatalogisierungslösung geworden ist und in die Gesamtplattform integriert wurde. Auch hier sehen wir Governance als Schlüsselkomponente für Self-Service und Self-Service. Und so haben wir wieder alle diese Funktionen für das Metadatenmanagement und die Datenkatalogisierung erhalten. Und was wir getan haben, ist, dass wir eine Schnittstelle darauf aufgebaut haben, um es benutzerfreundlich und sehr benutzerfreundlich zu machen, und dies in unsere Gesamtplattform integriert haben.
Das zweite, das wir gemacht haben, war ein Data Science-Unternehmen mit Sitz in Brooklyn, New York, und das wurde gemacht, um unsere maschinellen Lernfähigkeiten sowie das Modellmanagementstück auszubauen. Ich habe bereits erwähnt, dass wir viele Datenwissenschaftler haben, die unsere Plattformen nutzen und wichtige datenwissenschaftliche Arbeiten ausführen. Es war jedoch eine große Herausforderung, diese Modelle auf die letzte Meile zu bringen. Und so, wie ich schon erwähnte, dauert es oft 12 bis 20 Wochen, die 250.000 US-Dollar, die für den Bau einiger dieser Modelle benötigt werden. Und wie können Sie all diese Modelle operationalisieren und auf dem neuesten Stand halten? Wie lernen diese Modelle? Und wie trainierst du diese Models? Das ist also auch ein großes Problem, richtig, die Bereitstellungsfunktionen. Diese beiden Technologien auf der datenwissenschaftlichen Seite und der Seite der Datenverwaltung haben unsere Plattform wirklich abgerundet und unsere Bemühungen, sie an Organisationen weiterzugeben, um diese Herausforderung zu lösen.
Eric Kavanagh: Ja, und ich bin froh, dass Sie das hier reingeworfen haben, weil wir eine Frage des Publikums zum Thema maschinelles Lernen und KI hatten. Und, Wayne, vielleicht werfe ich das ganz schnell zu dir rüber. Für mich gibt es so viel Potenzial für maschinelles Lernen, um viele der verschiedenen Probleme, mit denen wir im Laufe der Jahre zu kämpfen hatten, wirklich zu optimieren - zum Beispiel Datenqualität, Staus bei der Analyse und Unterstützung dieser Entdeckungsseite die Gleichung, richtig? Denn einige dieser Algorithmen, die besonders viel lernen, können von selbst einige interessante Dinge finden, die für den Benutzer auftauchen könnten. Denn eine der Herausforderungen bei Analysten im Allgemeinen ist natürlich, dass jeder Analyst seine eigenen Vorurteile und seine eigene Sicht auf die Welt mitbringt. Das kann manchmal ziemlich schwierig zu ändern sein, und deshalb sehe ich in Zukunft viel Potenzial für maschinelles Lernen und KI. Was denkst du?
Wayne Eckerson: Nein, absolut und nur Grundregeln. Zusammengenommen werden diese Self-Service-Tools noch einfacher und benutzerfreundlicher. Sie wissen, wie Sie sagten, alles, von der Abgabe von Empfehlungen für andere Berichte über die Anzeige von Datensätzen bis zur Anpassung von Modellen, beruhigen Sie die Korrelationen im Tool zur Datenvorbereitung. Sie wissen, Tableau hat bereits die richtige Visualisierung für den anzuzeigenden Datensatz entwickelt. All dies macht diese Tools viel leistungsfähiger, macht Self-Service viel plausibler und hilft Benutzern, Daten zu verwenden, um Einblicke zu gewinnen und die Wertschöpfung zu beschleunigen.
Eric Kavanagh: Ja, und Sie wissen, dass in der Welt der Unternehmenssoftware offensichtlich so viele coole Dinge im Gange sind, aber unter dem Strich braucht es immer Zeit, um Technologie zu entwickeln. Sie können also natürlich Sachen kaufen, wie es Alteryx getan hat. Aber wenn Sie Erfahrung in einem Raum haben, gibt es einen alten Ausdruck: Es gibt keinen Ersatz für Erfahrung. Sie wissen einfach, wie man es besser macht, und ich denke, einer der Schlüssel zum langfristigen Erfolg von Alteryx war, dass Alteryx vor vielen Jahren wirklich alles daran gesetzt hat, Daten von Drittanbietern zu nutzen. Ich kann mich nicht genau erinnern, wie lange es gedauert hat, aber ich möchte sagen, dass Alteryx bereits vor sechs oder sieben Jahren Daten von Unternehmen wie beispielsweise Kreditunternehmen oder Geolokalisierungsdaten oder einer beliebigen Anzahl von Daten abgerufen hat Datensysteme von Drittanbietern. Und ich denke, das war der Beginn dessen, was wir heute als Datenmischung bezeichnen. Damals hatten wir diesen Begriff noch nicht einmal.
Aber, Josh, ich werfe es wieder zu dir. Und ich denke, das ist eine Menge Sättigung und Erfahrung, die in die Alteryx-Plattform für dieses Datenmischungskonzept eingeflossen ist, das jetzt durch Aufnahme, maschinelles Lernen, Datenkatalogisierung usw. erweitert wurde. Ich denke, deshalb sehen wir Alteryx dort, wo es heute ist. Was denkst du?
Josh Howard: Ja, ich meine, die Notwendigkeit ist die Mutter aller Erfindungen, oder? Wissen Sie, es waren unsere Kunden, die ursprünglich räumliche Analysen durchgeführt haben, und so haben wir angefangen, räumliche Analysen durchzuführen. Und wissen Sie, wenn Sie Daten wie TomTom nehmen und eine Laufzeitanalyse durchführen, können Sie sehen, dass Sie diese Daten mit Heimdaten von Experian hochladen. Hier haben wir also angefangen, und wir haben festgestellt, dass unsere Kunden eine Plattform zum Zusammenführen all dieser Daten benötigten. Und wäre es nicht cool, wenn wir ihnen die Werkzeuge dafür geben würden? Und das war wirklich der Antrieb von Alteryx.
Und Sie wissen, wir haben im Laufe der Jahre festgestellt, dass die Datenvorbereitung wirklich der erste Schritt auf Ihrem analytischen Weg ist. Wissen Sie, es dauert 80 Prozent der Zeit eines Data Scientists. Predictive Analytics und Data Science werden tatsächlich für die Datenvorbereitung und weniger als 20 Prozent für die Analyse verwendet. Das ist es, was wir versuchen überwinden. Daher ist die Datenvorbereitung der erste Schritt auf Ihrem analytischen Weg. Bevor Sie also mit der Berichterstellung, der erweiterten Berichterstellung, der prädiktiven Analyse bis hin zur kognitiven Analyse beginnen, müssen Sie immer noch auf Daten zugreifen und sie vorbereiten, mischen und zusammenführen. Und das lösen wir mit dieser Plattform. Und diesen Benutzern die Möglichkeit zu geben, all diese Dinge auf codefreie und codefreundliche Weise auszuführen.
Eric Kavanagh: Ja, und ich liebe dieses Konzept auch: Code-frei und Code-freundlich. Denn Tatsache ist, dass Sie viele Code-Jockeys haben, die einen enormen Mehrwert bieten können, aber es gibt viele Geschäftsanwender, die offen durch Code abgeschaltet werden. Sie sind eingeschüchtert, und wer kann ihnen die Schuld geben? Also, Wayne, ich denke, das ist auch eine nette Funktion, eine nette Herangehensweise. Es ist codefrei und codefreundlich, oder?
Wayne Eckerson: Oh, absolut. Ja, so bringen Sie immer mehr Menschen in die Selbstbedienung.
Eric Kavanagh: Ja, und Self-Service, denke ich, ist der nächste große Schritt. Mir gefällt das, was wir heute besprochen haben, sehr gut. Es geht also darum, wie sehr Sie Ihre Prozesse, Ihre Arbeitsabläufe, Ihre Datenlebenszyklen und so weiter durchdenken. Und diese Richtlinien in die Plattform einfließen zu lassen, zu Ihrem Vorteil, Wayne, es gibt einige Probleme mit der Standardisierung, Sie verlieren zwar ein bisschen Flexibilität, aber sobald die Leute die Methoden des Wahnsinns verstehen, werden Sie den Prozess wirklich voranbringen, so dass in -Nutzer verstehen, dass sie jetzt bekommen können, was sie wollen. Sie müssen nicht auf die IT warten, und das ändert die Art und Weise, wie IT und Geschäftsleute zusammenarbeiten. Ich finde das sehr positiv, denn jetzt kann die IT als Enabler fungieren, und sie müssen kein Gatekeeper sein auf Technologie so viel wie früher. Idealerweise gibt es nicht so viel Unterstützung, wenn Sie einige Standards haben. Sie setzen sich also für eine bessere Zusammenarbeit ein, denn das ist das ganze Ziel, oder?
Also zum Abschluss Kommentare von zuerst Josh und dann vielleicht Wayne.
Josh Howard: Nein, ich meine, du weißt, ich stimme mit allem überein, was du gesagt hast. Sie wissen, es ist wichtig, dass wir sowohl den IT- als auch den Geschäftsbenutzern die Tools zur Verfügung stellen, die sie benötigen, um erfolgreich zu sein.Wir sind daher der Meinung, dass die IT-Abteilung keine Berichte erstellen sollte. Dies sollte dem Geschäftsbenutzer überlassen bleiben, der über das Unternehmen und die von ihm verwendeten Daten verfügt, dies jedoch auf eine kontrollierte Art und Weise tut und auch für die IT funktioniert.
Eric Kavanagh: Okay, abschließende Kommentare von Wayne.
Wayne Eckerson: Ja, die Rolle der IT hat sich von der Erleichterung der Selbstbedienung zu einem echten Verfechter der Governance-Kultur entwickelt und die Benutzer dazu gebracht, ihre eigenen Ergebnisse zu ihrem und dem Nutzen in der Organisation zu steuern. Ich meine, die Rolle der IT ist: Es tut mir leid für die IT, wissen Sie, manchmal müssen sie sich darum kümmern und sie aufbauen. Geschäftsbereiche wie Recht und Personalwesen tun dies normalerweise nicht. Und wenn Sie ein funktionsübergreifendes Unternehmen haben möchten, wer wird es dann anders aufbauen als die IT-Abteilung? Aber im Allgemeinen muss sich die IT ändern, um in dieser Welt der Selbstbedienung erfolgreich zu sein. Sie müssen eher eine unterstützende Rolle spielen als.
Josh Howard: Ja, und ich denke, mit der nächsten Entwicklung mit den Kompetenzzentren und wo diese Projekte nicht von der IT oder dem Unternehmen geleitet werden, sondern von einer zentralisierten Organisation. Wissen Sie, wir beginnen, den Aufstieg des Chief Data Officers und dieser Art von Projekten in diesem Bereich zu beobachten, in dem sowohl die Governance-Perspektive als auch die Geschäftsperspektive eine Rolle spielen. Ich denke, dass dies ein Best-Case-Szenario für die Erstellung dieser Daten- und Analysekultur ist, und ich bin gespannt, was daraus wird.
Eric Kavanagh: Ja, wir hatten ein paar Last-Minute-Kommentare von Teilnehmern, die in den Chatraum kamen, und auch die Fragen und Antworten. Ich mag diesen Kommentar: Regle die Ausgabe, es gibt keine Unklarheit darüber, wer den korrekten Self-Service-Bericht hat.
Josh Howard: Ja.
Eric Kavanagh: Ja, das ist gutes Zeug. Es geht nur um die Zusammenarbeit, es geht nur um die Zusammenarbeit, und Sie haben auch erwähnt, wie wichtig es ist, dass Benutzer miteinander sprechen. Darauf konzentriert sich auch Alteryx.
Also, Leute, wir sind hier ein bisschen lang gegangen, aber wir haben ein bisschen spät angefangen, deshalb möchte ich Ihnen vielmals für all Ihre Zeit und Aufmerksamkeit heute danken. Wir archivieren alle diese Webcasts, teilen Sie sie also gerne mit Ihren Kollegen.
Und damit verabschieden wir uns von Ihnen. Nochmals vielen Dank an Wayne und natürlich an Josh von Alteryx. Wir werden beim nächsten Mal mit Ihnen sprechen, Leute. Sich kümmern. Tschüss.