يبعد: يناقش المضيف إريك كافاناغ البيانات والتحليلات ، وكذلك دور كبير مسؤولي البيانات (CDO) وكبير مسؤولي التحليلات (CAO) مع Jen Underwood of Impact Analytix و Nick Jewell من Alteryx.
إريك كافانا: سيداتي وسادتي ، مرحبًا بكم مرة أخرى في إصدار خاص جدًا من Hot Technologies. أيها الناس ، هذا هو إريك كافاناغ ، سأكون مضيفك لعرض اليوم ، "كتاب CxO Playbook: مستقبل البيانات والتحليلات". نعم ، إنه موضوع كبير جدًا ، أود أن أقول. في الواقع ، لقد حصلنا على حشد من الأرقام القياسية هنا اليوم. كان لدينا أكثر من 540 شخصًا مسجلين للبث الشبكي هذا الصباح. نحن نقوم بذلك في وقت خاص ، فكما يعلم الكثير منكم لعروضنا المعتادة ، نفعل ذلك عادة في الساعة 4:00 شرقًا ، لكننا أردنا استيعاب الضيف المميز للغاية الذي يتصل من البركة. اسمحوا لي أن أغوص مباشرة في العرض التقديمي اليوم.
لذا فإن هذا العام حار - لقد كان عامًا مضطربًا جدًا من نواح كثيرة ، وأعتقد أن السحابة لها علاقة كبيرة بذلك. يعد التقاء التقنيات التي نشهدها في السوق هو المحرك الرئيسي ، وأنا بالطبع نتحدث عن SMAC كما يطلقون عليه. نحن نتحدث عن SMAC: اجتماعي ، متنقل ، تحليلات ، سحابة - وكل هذه الأشياء مجتمعة. يمكن للمؤسسات تغيير الطريقة التي تؤدي بها أعمالها حقًا. هناك المزيد من القنوات لتنفيذ عمليات عملك ، وهناك المزيد من البيانات التي يتعين تحليلها. إنه عالم متوحش حقًا ، وسنتحدث اليوم عن كيفية تغير الأمور في المجموعة C ، وبالتالي فإن الرؤساء التنفيذيين وكبار الأشخاص في هذه المنظمات ، جيدًا أن العالم بأسره يتغير الآن ونحن سوف نتحدث عن ذلك.
هناك حقا لك في القمة. لدينا Jen Underwood من Impact Analytix و Nick Jewell ، المبشر التكنولوجي الرائد من Alteryx على الخط اليوم. إنها أشياء مثيرة للغاية. لقد توصلت إلى هذا المفهوم الليلة الماضية ، والناس ، وأعتقد أنه من المثير للاهتمام حقًا. بالطبع ، نحن جميعًا نعرف الكراسي الموسيقية ، لعبة للأطفال حيث توجد كل هذه الكراسي في دائرة ، وتبدأ الموسيقى ، ويبدأ الجميع بالتجول وسحب كرسي واحد ؛ عندما تتوقف الموسيقى ، يجب على الجميع أن يتبارى للحصول على كرسي بينما يخسر شخص ما على كرسيه في هذه الحالة. إنه أمر غريب للغاية ومقنع يحدث الآن في الجناح C ، وإذا لاحظت في هذه الصورة هنا ، فلديك كرسيان فارغان في الخلف. عادةً ما يختفي الكرسي في الكراسي الموسيقية ، وما نراه في هذه الأيام ، هو أن هناك كرسيين آخرين على مستوى C: مدير العمليات المحدق ومدير العمليات التنفيذية ، كبير مسؤولي التحليلات ورئيس قسم البيانات.
كلاهما تقلع. بصراحة كبير موظفي البيانات ينطلقون فعلاً كالنار في الهشيم هذه الأيام ، لكن ماذا يعني ذلك؟ وهذا يعني شيئا هاما جدا. وهذا يعني أن قوة البيانات والتحليلات مهمة جدًا لدرجة أن مجالس الإدارة ، أو الغرف التنفيذية التي يجب أن أقولها ، تتغير أجنحة C - فهي تضيف أشخاصًا إلى المجموعة C ، ويملأ التنفيذيون الجدد بالكامل بعضًا من هذه المقاعد الجديدة. إذا كنت تفكر في مدى صعوبة تغيير ثقافة المنظمة ، فهذا أمر خطير للغاية. من الصعب تغيير الثقافة ، وعادة ما يتم تعزيز التغيير الإيجابي من خلال الإدارة الجيدة والأفكار الجيدة وهذا النوع من الأشياء. إذا كنت تفكر في الفرصة التي لدينا الآن ، عن طريق إضافة مدراء تنفيذيين جدد في المجموعة C للتحليلات والبيانات ، فهذه مشكلة كبيرة حقًا. إنه يتحدث عن فرصة للمؤسسات لتغيير المسار ، ودعونا نواجه الأمر ، تحتاج الشركات الكبيرة القديمة حقًا إلى التغيير بسبب كيفية تغير السوق.
عادةً ما أقدم أمثلة على Uber ، على سبيل المثال ، أو Airbnb كمؤسسات عطلت صناعات بأكملها بشكل أساسي ، وهذا يحدث في كل مكان. ما سنتحدث عنه اليوم هو كيف يمكن لمؤسستك أن تتكيف ، وكيف يمكن للناس هناك استخدام هذه المعلومات ، هذه الرؤية ، لتغيير مسار عملك وتحقيق النجاح في اقتصاد المعلومات.
مع ذلك ، سأقوم بتسليم مفاتيح WebEx إلى Jen Underwood ، وبعد ذلك سوف يتناغم Nick Jewell أيضًا ؛ إنه يتصل من المملكة المتحدة. شكرًا لكما ، وجين ، بهذا ، سأقوم بتسليمه لك. خذه بعيدا.
جين أندروود: شكرا ، اريك ، يبدو رائعا. صباح الخير جميعا. اليوم سنتحدث عن قواعد اللعبة هذه. إنه مستقبل البيانات والتحليلات وسأغوص فيها. لقد قام إريك بالفعل بعمل رائع للتحدث عن سبب أهمية ذلك. لقد شاهدنا المتحدثون اليوم ، مرة أخرى ، شريحة أخرى تحتوي على هذه المعلومات ، لكنك ستتعامل مع نفسي وجيك جيويل بشكل تفاعلي للغاية في هذه الجلسة اليوم. سنفتتح بوصف ماهية هذه الأدوار وأنواع الأشياء التي يقومون بمهمة القيام بها. سنتطرق إلى صناعة التحليلات والتوقعات بشكل عام وبعض التحديات التي سيواجهها هؤلاء الأشخاص. الديناميات داخل المؤسسات اليوم بينما تستعد للمستقبل ، ثم سنتحدث عن الخطوات التالية وسنقدم لك توجيهات للتخطيط ، إذا كنت ستستكشف بعض هذه الأدوار في مؤسستك.
عند الحديث عن CxO ، على سبيل المثال ، CAO ، هو كبير مسؤولي التحليلات ، هذا هو اللقب الوظيفي لكبار المديرين المسؤولين عن تحليل البيانات داخل المنظمة. عادةً ما يكون المحقق (CAO) مسؤولًا أمام المدير التنفيذي وأن هذا الوضع الناشئ سريعًا سيكون محوريًا ، عندما تفكر في كتلة التحول والتحول الرقمي الذي نواجهه الآن في الطريقة التي تتخذ بها الشركات قراراتها التجارية وتتخذها.
إذا كنت تفكر في أن التحول الرقمي والذكاء هما جوهر التحول الرقمي ، فإن CAO هذا دور استراتيجي للغاية داخل المنظمة. إنهم لا يعيدون علم البيانات القوي مرة أخرى إلى الرؤى الحقيقية وتلك المعرفة ، ولكنهم يمتلكون أيضًا عائد الاستثمار الناتج والتأثير ، فما الذي يتم قياسه عليه؟ كيف يجلبون عائد الاستثمار هذا مع البيانات التي لديهم وبعض أرقام الخلاصة في جميع أنحاء المؤسسة للاستفادة من البيانات بشكل استراتيجي. هذا الموقف ، إلى جانب مدير المعلومات ، كبير مسؤولي المعلومات ، قد ارتفع إلى مكانة بارزة بسبب ارتفاع التكنولوجيا والتحول الرقمي وقيمة البيانات.
لسنوات حتى الآن ، أصبحت البيانات من الذهب في هذا العالم بالذات مع تسييل وذكاء وتحويل هذه المعلومات. لتكون قادرة على اتخاذ هذه الإجراءات الاستباقية وليس فقط دائما ننظر إلى الوراء ، في حد ذاته. الموقفان متشابهان من حيث أنهما يتعاملان مع المعلومات ، لكن مدير المعلومات ، في حد ذاته ، سيركز على البنية التحتية حيث يركز المحقق - المستشار على البنية التحتية اللازمة لتحليل المعلومات.الموضع المماثل هو CDO وتسمع أكثر من ذلك بكثير ، ربما نسمع المزيد عن CDO أكثر مما تسمع عن CAO اليوم. يركز CDO بشكل أكبر على معالجة البيانات وصيانتها وعمليات الحوكمة هذه طوال دورة حياة إدارة البيانات بأكملها.
سيكون هؤلاء الأشخاص أيضًا مسؤولين عن تسييل البيانات والحصول على قيمة من البيانات والعمل على مدى نضج دورات حياة الحوكمة والأمن ، عبر كامل دورة دورة الحياة. هؤلاء هم الأشخاص الذين سيكونون في تناغم تام ، أو في حد ذاتها ، أو مسؤولين عن التأكد من إجمالي الناتج المحلي - وسنتحدث عنه قليلاً - قانون حماية البيانات الأوروبي ، مع التأكد من تغطية هذه الأنواع من الأشياء في مؤسساتهم. الآن ، نحن نحصل على الهيكل والمستقبل لأدوار ديناميكية كثيفة الاستخدام للبيانات. هذه هي أنواع الأشياء التي سيكون CDO مسؤولاً عنها وليس فقط أنفسهم - سيقومون ببناء فريق متعدد الوظائف ، ولدي بعض الأمثلة على بعض الأشخاص الذين سيتحولون إلى ، في حد ذاتها ، في الهيكل التنظيمي ، من المهندسين المعماريين والناس الحكم ، وحتى المحللين وعلماء البيانات والمهندسين في المنظمة قد نشمر لهم.
بالانتقال إلى المستقبل في مجال التحليلات ، كانت هذه رحلة هائلة - ربما لمدة عشر سنوات ، أو لفترة أطول - في هذه الصناعة بالذات. لقد كان ينمو باستمرار ، ومثيرة للغاية ، حتى خلال انهيار السوق قبل سنوات كان الطلب لا يزال مرتفعًا. لقد كان مجرد مكان رائع ، وإذا نظرت إلى جدول أعمال CIO من Gartner في عام 2017 ، فإن BI والتحليلات لا تزال ضمن المراكز الثلاثة الأولى للأهم بالنسبة للمؤسسة ، وبالنظر إلى نمو أسواق البرمجيات ، فنحن دائمًا رؤية النمو هناك. لطالما كنت في هذا المكان ، كانت دائمًا مهنة مشرقة حقًا.
عندما ننظر إلى هذا العصر الرقمي والتحول ، فإن ما يثير اهتمامنا للغاية هو هذه العمليات التي لدينا ، وغالبًا ما تحصل على المعلومات وتتخذ إجراءات من العمليات أو أثناء العمليات التجارية. الآن ، قدرت Gartner بحلول عام 2020 ، سيتم إعادة اختراع المعلومات التي استخدمتها أو ترقيمها أو حتى حذفها. ثمانون في المئة من العمليات التجارية والمنتجات التي لدينا من قبل عشر سنوات ، وبدأنا نرى ذلك ، أليس كذلك؟ لقد بدأنا نرى أنه مع آيات الأمازون ربما بعض المتاجر الكبيرة ، Ubers ، و Airbnbs - هذه النماذج الرقمية تعطل العملية والآن يتفاعل الناس. حتى يوم الجمعة الأسود - لا أعرف عدد الأشخاص الذين توجهوا إلى المتجر - الكثير من الناس يشترون عبر الإنترنت ، وكيف تصل إلى هذا العميل؟ يستغرق ذكاء للقيام بذلك. يتطلب الأمر طريقة مختلفة تمامًا للتفاعل وإضفاء الطابع الشخصي على تلك الذكاء وامتلاكها لتقديم العرض المناسب لهم في الوقت المناسب ، وربما الآن بنقرة زر واحدة. من السهل عليهم أن يغادروا متجرك على الإنترنت. الأمور تتغير بالفعل في هذا العالم ، وأعتقد أن نيك أراد التحدث عن هذا أيضًا.
نيك جيويل: نعم ، مرحباً بالجميع ، شكراً جزيلاً. سأعتذر مقدمًا إذا كان هناك تأخير طفيف في الصوت القادم من لندن ، وسأبذل قصارى جهدي حتى لا أتحدث معك يا جين.
أنت محق تمامًا في أن عملية التخلص من النفايات ، والتي يتم إعادة اختراعها كجزء من التحول الرقمي ، تأتي غالبًا مع انتقال المنظمات من المنتجات المخصصة ، وربما التطبيقات غير المتصلة إلى منصات أكثر انفتاحًا وتوصيلًا. عندما تكون عمليتك رقمية ، فسيكون من الأسهل رؤية الرحلة الشاملة لبياناتك. صقل الخطوات التي تتخذها بالفعل ، وذلك باستخدام البيانات لتحسين تلك العملية.
دعنا نتحرك للأمام ، إذا استطعنا. عندما يتعلق الأمر بالتحول الرقمي ، ماذا يعني بالنسبة للمنظمات ، أعتقد أنه إما مثير أو مخيف ، وهذا يتوقف على أي جانب من الطيف الذي تجلس عليه. ألقِ نظرة على الرسم البياني هنا ، لتُظهر عمر الشركات وكيف تؤثر التأثيرات التخريبية على ثروات المنظمة. إذا بدأت شركة في عشرينيات القرن الماضي ، يكون لديك ما يقرب من 70 عامًا في المتوسط ، قبل أن تعطلك شركة أخرى. حياة سهلة جدًا وفقًا لمعايير اليوم ، لأنه اليوم ، بالكاد حصلت الشركة على 15 عامًا حتى يهدد الاضطراب وجودها. من المتوقع أن حوالي 40 في المائة من شركات Fortune 500 اليوم ، وهكذا في S&P 500 ، لن تكون موجودة بعد 10 سنوات. بحلول عام 2027 ، سيتم استبدال 75 في المائة من مؤشر ستاندرد آند بورز 500 ، وبالتالي فإن عمر النصف الذي تواجهه المنظمات اليوم ، قبل أن تقلق بشأن الانقطاع ، آخذ في الانكماش. تحتاج الشركات الناجحة إلى البقاء في صدارة سباق الابتكار الرقمي.
اليوم ، لا أحد يشكك حقا في التحليلات. إنها محور هذا التحول في الأعمال الرقمية. في الواقع ، تضع المؤسسات الابتكار الرقمي على رأس استراتيجيتها. هذه الشركات ، هي الشركات الخمس الأكثر قيمة في العالم ، والتي تمثل تريليوني دولار من حيث القيمة السوقية ، جين.
جين أندروود: نعم ، إنه لأمر مدهش ، إنه حقًا. انها حقا تتغير ، وبسرعة. الديناميكية الأخرى التي تحدثنا عنها وكنا نتحدث عنها الآن ، أعتقد الآن أننا نشاهدها أخيرًا وتشعر المؤسسات بهذا النمو الهائل لمصادر البيانات ، ولم تعد مجرد تحليل البيانات على مصادر البيانات المهيكلة. مرة أخرى ، نحن نتحدث عن ، لديك فقط لحظة في بعض هذه العمليات الرقمية لاتخاذ قرار وهذه الأشياء تأتي في JSONs من REST APIs ، نحن نتحدث عن البيانات غير المهيكلة ، سواء كانت ملفات السجل ، هناك كل الأنواع أنواع مختلفة من البيانات ، فضلا عن النمو المستمر المدقع.
نيك جيويل: نعم ، يا جين ، كما أشرت ، فإن القادة التحليليين يغرقون في بحر من البيانات. إن الوصول إلى البصيرة ذات القيمة العالية ، ربما باستخدام مزيج من التقنيات التحليلية الحالية أو الجديدة ، هو الهدف النهائي حقًا ، ولكن هناك مشكلة بسيطة وأساسية تواجهها العديد من المنظمات ، وهي تواجهها حقًا. قمنا بتكليف Harvard Business Review ، وقمنا بإجراء المسح ، والتحدث إلى محللي البيانات ومديري الأعمال. لقد سألوا عن عدد مصادر البيانات التي يستخدمونها في مؤسستهم لاتخاذ قرار ، وهذا واضح جدًا ، كان هناك تحول أساسي في السنوات القليلة الماضية فقط. تستخدم تكنولوجيا المعلومات لمزج البيانات ، ودفعها إلى مستودع البيانات ، لكن أعتقد على الرغم من كل العمل الممتاز الذي قامت به مجموعات تكنولوجيا المعلومات ، وإنشاء إدارة مركزية للبيانات ، لا يزال المحللون يواجهون مهمة إنشاء مجموعة البيانات التحليلية المحددة ، لكنهم بحاجة إلى أجب عن سؤال عمل في الواقع ، 6 في المائة فقط حصلوا على جميع بياناتهم في مكان واحد ، ويتعين على غالبية المحللين سحب البيانات من خمسة مصادر أو أكثر - أشياء مثل جداول البيانات والتطبيقات السحابية والوسائط الاجتماعية وبالطبع ، دون نسيان مستودع البيانات هذا.
الآن ، تدرك معظم المؤسسات ذلك ، ولكن ما لا تتعامل به معظم المؤسسات هو حقيقة أن محترفي البيانات يقضون وقتًا أطول في التحكم في البيانات والبحث عنها ، أكثر مما يفعلون في استخراج القيمة فعليًا. هذه ليست المشاكل التحليلية الإستراتيجية البارزة التي يرغب رجال الأعمال في سماعها. لكن عدم معالجة القضية الأساسية سيمنع المنظمات ، حقًا ، من تحقيق رؤى مدفوعة بالقيمة. جين؟
جين أندروود: ذلك مثير للاهتمام. لقد رأيت بالتأكيد دراسات مختلفة حول هذا الموضوع ، وهذه المقالة هنا ، سواء كان 80 في المائة من الوقت أو تريليونات الدولارات التي تعيد تثبيت نفس البيانات مرارًا وتكرارًا ، وهي غير فعالة للغاية في المؤسسة. هذا لا يصل ، هذه 37 وهذا 23 في المئة هو مضيعة للوقت مكلفة للغاية. إنه لأمر مدهش بالنسبة لي أنه لم يتم إيلاء المزيد من الاهتمام لذلك.
بالنظر إلى بعض هذه الأمور ، ما يمكن أن أسميه قوى السوق ، وفي كثير من الأحيان عندما أتحدث عن اتجاهات الصناعة ، أحب متابعة الصناعة والحفاظ على نبض مستمر. من المهم أن تفهم متى يكون هناك شيء ما أكثر من اتجاه ، عندما يكون حقًا قوة تحتاج إلى الاهتمام بها ، وهذه هي المراكز الثلاثة الأولى الآن ، التي يجب الانتباه إليها. إنه هذا النمو السريع ، رقم واحد هو النمو السريع لقواعد البيانات غير العلائقية. لقد ذكرت للتو هذا المفهوم الكامل لعدم وجود الكثير من الوقت في الاضطرار إلى الاستعلام ، في حد ذاته ، عن JSON ، إنه هذا النوع من السيناريوهات غير العلائقية ، التي تنمو تمامًا - أعتقد أن لدي بعض الإحصاءات في لحظة هنا - بسرعة.
الشيء الآخر هو التحول المستمر إلى السحابة. قبل المكالمة التي ذكرتها ، كنت مدير منتج عالميًا في واحدة من شركات التكنولوجيا الكبرى وأجريت محادثات صعبة منذ ثلاث سنوات مع مجموعات تقول: "لن نضع أي شيء في السحابة. لن ننتقل إلى السحابة. "ومن المثير للاهتمام رؤية مجموعات بعد عام ، بعد عامين ، والآن أسمع من نفس المجموعات ، أن كل شخص لديه خطة سحابة. أعتقد أن الجميع عبارة متطرفة للغاية ، ولكن ما أقوله هو ، الأشخاص الذين كانوا مناهضين للسحابة ، وبالتأكيد تغير الموقف بشكل كبير ، خلال فترة زمنية قصيرة للغاية ، حتى منذ أن كنت أتحدث إلى مجموعات حول العالم هذه الأنواع من الأشياء.
الأتمتة ، هذا هو المجال الذي فتنت به ومنطقة نراها بالتأكيد الكثير من النشاط والنشاط الرائع. نتحدث عن بعض هذه الأشياء مع وجود هذا الوقت الضائع والاستخدام غير الفعال لوقتك. من المؤكد أن الأتمتة هي أحد المجالات التي أشعر بحماس شديد عندما أفكر في تحقيق قيمة لمؤسسة.
الشريحة التالية التي سأتحدث عنها ، هذه دراسة أجرتها شركة IDC ، وهي تنظر إلى قطاعات السوق والنمو وهي طريقة رائعة حقًا لمعرفة ما ينمو حقًا ، ما الذي يشتريه نظرائك؟ ما أنواع الأشياء التي لم يعدوا مهتمين بها؟ هذه الأنواع من الأشياء ووضع في استراتيجيتها.
يحتوي سوق البرمجيات التحليلية للبيانات الضخمة في جميع أنحاء العالم ، وفقًا لـ IDC ، على 16 قطاعًا وبهذا المعنى ، نحن نبحث عن بعض التغييرات في الأسماء. كانت هناك إضافة من البرامج التحليلية المستمرة ومنصات برمجيات الذكاء المعرفي وأنظمة البحث ، لذلك كانت هناك بعض الفئات الجديدة التي أضيفت إلى هنا. تشتمل نظرة عامة على السوق إلى حد كبير على الأدوات الأفقية والتطبيقات المعبأة مسبقًا بالإضافة إلى بعض حالات دعم اتخاذ القرار وأتمتة استخدام القرارات. مرة أخرى ، ستكون هذه هي أنواع الحلول ، عندما تفكر في CDO ، وتضع في خداع CDO ، ومحفظة قد تكون إدارة من تكامل البيانات لتصور التحليل ، والتعلم الآلي وجميع هذه الأنواع من القدرات التي يحتاجون إليها لدينا في العصر الرقمي.
نما السوق العالمي نفسه لهذه الأنواع من الحلول بنسبة 8.5 في المائة بالعملة الحالية والسوق الإجمالية نما بنسبة 9.8 في المائة وفقًا لمؤسسة IDC. تم مقارنة ذلك بـ - نظرتم إلى تقلبات أسعار العملات على مدار فترة عامين ودرجة التباين ضئيلة ، ولكن هذه الأجزاء الثلاثة الأولى التي أبرزتها ، فقط لتمنحك شعورًا بمصادر البيانات التحليلية غير العلائقية ، 58 بالمائة كان معدل النمو وتحليل المحتوى والبحث على أساس سنوي 15 في المائة وبعض تطبيقات علاقات العملاء أو أشياء من نوع CRM أو Salesforce Einstein ، على سبيل المثال ، تلك التي تنمو أكثر من 10 في المائة ، إنها 12 في المائة في الوقت الحالي. أعتقد أن نيك أراد إضافة بعض التعليقات أيضًا على هذا التعليق.
نيك جيويل: شكرا يا جين. إنها بصرية رائعة. أعتقد في Alteryx ، لقد اعتقدنا دائمًا أن إعداد البيانات ومزجها سيكونان دائمًا كفاءة أساسية ، كما أعتقد ، لأي نظام تحليلي ، لكنه حقًا الأساس لأي تحليلات أكثر تقدمًا. الآن ، على مدى السنوات القليلة الماضية ، دعونا نتحدث عن الصناعة - ربما كان التركيز مبالغًا فيه إلى حد ما على بعض قدرات التصور التفاعلي الجديدة. إنها تبدو جميلة لأنها تزيد من الارتباط ، وتثير البصيرة ، لكنها لم تحركنا حقًا إلى ما وراء التحليلات الوصفية.
لكنني أعتقد الآن أن الناس يبدون أنظارهم أعلى قليلاً ، فالمؤسسات التي بدأت تفهم قيم الأعمال ستأتي من تلك التحليلات الأكثر تطوراً التي تشق طريقها الآن إلى الاتجاه السائد. يصبح السؤال هناك ، كيف ، أو بشكل أكثر تحديدا ، من؟ قفز هذا إلى التحليلات ذات القيمة العالية. إنها تطرح حقًا مشكلة نقص المواهب التحليلية في ارتياح حاد ، هل توافق؟
جين أندروود: بالتأكيد ، وكان لي ، وأعتقد أنني فقط تغردت ، رأيت تعليقًا رائعًا حقًا الليلة الماضية من نائب رئيس Adobe يقول "التعلم الآلي أصبح حصصًا على المائدة" ، حيث اعتاد الناس أن يكونوا حذرين ، والآن أصبح الأمر ضروريًا و انها مثيرة للاهتمام. النظر إلى هذا وفقط زاوية صغيرة أخرى مختلفة ، في حد ذاته. كثير من الناس ، بدأنا نرى هذا كمنطقة عالية النمو مع متجر تحليلي غير علائقية ومعرفة الذكاء المعرفي ، هذه التعلم الآلي ، هذه التحليلات عالية القيمة. ولكن في نهاية اليوم ، لا يزال الجزء الأكبر الآن ، حيث تحدث معظم عمليات الشراء اليوم ، لا يزال في هذا الأساس ، ما يمكنني قوله ، تقرير الاستعلام ، بعض التحليل البصري ، وما زال ينمو وهذا هو شيء يفترض الكثير من الناس لديك بالفعل - وليس بالضرورة. لا يزال ينمو 6.6 في المئة كل عام.
بصفتك أحد CDO - وأنا أحب عرض هذه الشريحة - بشكل أساسي فقط لأقول ، عندما تتجه إلى هذا الدور الجديد أو عندما تبحث عن بيانات في مؤسسة ما ، فهي فوضى ، وأعتقد أن هذه الشريحة بالتحديد تؤدي حقًا إلى وظيفة لطيفة من - هذه هي جميع المجالات المحتملة المختلفة التي قد يكون لديك بيانات. قد تكون جاهزة ، قد تكون موجودة في السحابة ، قد تكون مختلطة ، إنها موجودة في كل مكان ، إنها لعبة ساحقة كبيرة - مرة أخرى ، أصبحت الآن من النوع C- مستوى داخل المنظمة ، وهي ليست مهمة بسيطة أو بسيطة - في هذا العالم بالذات ، سيكون الأمر ساحقًا في بعض الأحيان. هذا هو العالم الذي يحتاج إليه CDO للتنقل ، ليكون قادرًا على إتقان ما أقوله ، مما يزيد من قيمة البيانات.
مواصلة التحدي ، وتعظيم قيمة كل هذه المصادر المختلفة وما نواجهه هو هذه النوافذ المغلقة من الوقت ، مع إغلاق هذه العمليات الرقمية أو رؤية العمل. إذا كنت تفكر في الأمر ربما قبل خمس سنوات أو قبل عشر سنوات ، فقد يكون لديك تقارير تفيد بأنك ستعمل على اتخاذ بعض القرارات مع المخزون أو الإجراءات ، وقد يتم تشغيلها أسبوعيًا أو شهريًا ، ثم تصبح يوميًا أو بين عشية وضحاها ، ربما يكون ساعيا.
الآن ، ما نراه هو أن هذه الآلات الذكية تتعلم المكاتب الذكية الصناعية المدمجة ، وتتخذ القرارات والتصحيحات على الفور ، لذلك حتى أشياء مثل إنترنت الأشياء ، والتحليلات المضمنة في إنترنت الأشياء على الحافة ، وهذه الأنظمة ذكية ويمكن لهذه الخوارزميات ضبط الذات وتغيير بعض القرارات التي يتخذونها على الفور في الوقت المناسب. لقد كان من المثير للاهتمام رؤية هذه الديناميكية الخاصة من خلال الثورات الرقمية ونقاط اللمس هذه - على الرغم من زيادتها ، فإن الوقت الذي يستغرقه العمل في التناقص ، وتتطور التكنولوجيا في هذه السيناريوهات.
نيك جيويل: نعم ، Jen ، أعتقد أن أحد تلك الجوانب الأكثر إثارة للاهتمام لكيفية تغيير تقديم البصيرة ، هو حيث تصل التحليلات إلى المستخدم النهائي. هل نطلب من المستخدمين القفز إلى لوحة القيادة عندما يتخذون قرارًا حاسمًا ، أم أننا نقول أن البصيرة ، الإجراء الأفضل التالي ، ستكون متاحة مباشرة داخل العملية ، في التدفق ، من أجل دفع هذه الميزة التنافسية؟ وقد يحتاج النموذج التحليلي الذي نتحدث عنه إلى الحصول على مدخلاته من مجموعة كبيرة من المصادر المختلفة - مستودعات البيانات التقليدية ، والمواقع الجغرافية ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، وأجهزة الاستشعار ، و clickstream - كل هذه البيانات لها تأثير على القرار وهذه النتيجة القابلة للتنفيذ .
جين أندروود: إن الاستمرار في موضوع التحدي والتغيير هذا ، وما لدينا الآن ، والتحديات التي يحتاج المدير التنفيذي إلى تبنيها والتخطيط لها بطريقة ما ، هو أساسًا أن لدينا الكثير من البيانات التي يمكننا إدارتها وتحليلها يدويًا. هناك تأخير طويل ؛ نحتاج إلى تقصير هذه التأخيرات ونحتاج إلى إيجاد طريقة لزيادة قيمة البيانات التي لدينا. هناك نقص في موهبة علم البيانات في العالم ولتغطية هذه الأفكار وما نسميه المحيطات كبيانات. والخبر السار هو أن هناك بعض الابتكارات الرائعة التي تحدث للمساعدة في كل مجال من مجالات هذا اليوم ، ومن المثير أن نرى ما الذي ستأخذنا به التكنولوجيا لمساعدتنا في هذه التحديات.
مع استمرار النظر إلى هذا ، هناك بعض الالتباس عندما تحدثت مع العملاء أو تحدثت إلى مجموعات باستخدام بعض هذه الأدوات. لا تزال بعض التحديات الكلاسيكية قائمة حتى اليوم ، ويزداد الأمر سوءًا مع محاولة العثور على بيانات لتحليلها. من المؤكد أن بعض أدوات البحث ، وبعض الفهارس الموجودة ، تساعد الأشياء - ما نكتشفه الآن هو الفهرس الذي يجب استخدامه متى. يوجد كتالوجان مختلفان ، لذلك توجد أماكن مختلفة يمكنك تخزين البيانات ومشاركتها ، لذلك من المهم محاولة العثور على واحدة ، وربما الفهرس الذي يجب أن نبحث فيه.
والشيء الآخر هو تقاسم التعاونية. تحدثنا عن واحدة من الدراسات التي نشرتها مجلة هارفارد بيزنس ريفيو ، وعن مقدار الوقت الذي يتم إنفاقه ، والقيام في الأساس بمهام غير ذات قيمة مضافة ، وإضاعة الوقت ، ومدى تكلفة ذلك. إذا كنت قادرًا بشكل تعاوني على مشاركة مصادر البيانات الشائعة واستخدامها ، فقد تم تطوير البرامج النصية بالفعل ، والمنطق موجود بالفعل ، فيمكنك التحكم فيها بشكل فعال ، وبالتالي تحقيق التوازن بين الحوكمة وسرعة التحليلات ، وهذا ما تريد حقًا القيام به وللتنقل في هذا العالم بما أسميه ، لدينا الأدوات المتخصصة ، ولدينا أدوات سير العمل الآلية ، ولدينا Excel الكلاسيكي ، وكتالوجات البيانات ، وخدمة BI ذاتية الخدمة ، وأدوات علم البيانات. كما أظهرت تلك الصورة ، هناك العديد من الأدوات والكثير من التداخل بينها.
نيك جيويل: نعم ، مثالي ، Jen ، وأعتقد أن نافذة التبصر ، كما ذكرت ، من المؤكد أنها تتقلص ، لكن الوقت الذي يستغرقه نشر النماذج بالفعل لا يواكب. لا يزال نشر النماذج التنبؤية يمثل تحديًا كبيرًا للعديد من الشركات. لقد تحدثنا إلى Carl Rexer ، رئيس شركة Rexer Analytics ، وفي دراسة كارل لبيانات البيانات 2017 ، وجد أن 13 بالمائة فقط من علماء البيانات يقولون إن نماذجهم يتم نشرها دائمًا ، وأن نسبة النشر هذه لا تتحسن ، لذلك نحن ارجع مع كل استطلاع سابق. في الواقع ، بالعودة إلى عام 2009 ، عندما تم طرح السؤال لأول مرة ، ونرى نتائج متطابقة تقريبًا ، لذلك لدينا فجوة حقيقية.
جين أندروود: عندما ننظر إلى تحليلات النضج ، فإنه يتقدم بسرعة. مرة أخرى ، منذ عامين أو ثلاثة أعوام ، كنا متحمسين جدًا لإجراء تحليل مرئي للخدمة الذاتية ، وأخيراً كنا نتحلى بالمرونة ونوسع نطاق استقصاء المعلومات إلى الجماهير في حد ذاته. عندما أقول الجماهير ، ربما لا يزال مستخدمي الطاقة داخل المؤسسة. الآن نشهد التحسين والتحليلات التنبؤية والتعلم العميق واللغة الطبيعية والعديد من التقنيات الأخرى التي ، كجزء من العمليات اليومية ، ستؤدي في النهاية إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على التحليلات بسلاسة كبيرة على الجماهير ، لكي تستخدمها الجماهير الحقيقية داخل العمليات التجارية الحالية التي لديهم بالفعل.
نيك جيويل: نعم ، Jen ، دعنا نتحدث عن قصة سريعة حول هذه الفئة الأخيرة ، إذا استطعت. سيكون معظم المستمعين على المكالمة اليوم على دراية ببرنامج AlphaGo الخاص بـ Google DeepMind ، والذي هزم بعض من أفضل لاعبي Go في العالم على مدار العامين الماضيين. تعلمت AlphaGo أن تلعب اللعبة من خلال دراسة كميات هائلة من المباريات المسجلة سابقًا. لدرجة أن المعلقين في بطولة AlphaGo زعموا أن البرنامج لعب بأسلوب غراند ماستر ياباني ، صدق أو لا تصدق.
ولكن ، خلال الشهر الماضي ، تم الإبلاغ عن نتيجة أكثر إثارة للدهشة. كان هذا AlphaGo Zero ، التعلم العميق ، الشبكة العصبية ، المسلحة بأكثر من القواعد البسيطة للعبة ووظيفة محسّنة. لقد علمت نفسها لتصبح أقوى لاعب Go في العالم ، بدون تدريب خاضع للإشراف ، وفعلت كل هذا في حوالي 40 يومًا. هذا ما يسمى التعلم التعزيز ، حيث يحدد البشر التحدي ، والسماح لنظام التعلم العميق استكشاف ، وتحسين ، يمكن أن تحقق حقا أكبر تأثير في الفضاء التحليلي حتى الآن. لذلك ، أعتقد ، لا تنزعج.
جين أندروود: نعم ، هذا مثير للاهتمام حقاً ذكرت ذلك. هل يمكنك تخيل الاستثناءات؟ وهذا ما بدأت رؤيته. حقا ، عندما أتحدث عن الأتمتة ، من المثير للغاية أن تكون الحلول ذكية بما يكفي لتنظيف الهواء ، والتعلم من الأنظمة تلقائيًا ، التوصيل والتشغيل ومعرفة ما يجب القيام به بعد ذلك بناءً على بعض القرارات السابقة التي اتخذت أو قرارات أخرى التي تم إجراؤها داخل المنظمة والتي تمكنت من إدارة بعض هذه الأنظمة ، وأنظمة ETL ورعايتها ، وكانت قد عادت في اليوم إلى الصفير والهواتف التي تتصل بي مع التنبيهات عندما لا تعمل العمليات ، من المثير أن أفكر ، "نجاح باهر ، الآن هو ذكي بما فيه الكفاية لربما الشفاء الذاتي."
يدير زوجي شبكة للشفاء الذاتي ، وسيكون لدينا تكامل للشفاء الذاتي للبيانات ، وتحليلات للشفاء الذاتي وحيث تتحسن الحالة ، فهي مثيرة حقًا. بصفتك أحد CDO ، عندما تبدأ في التفكير في تكنولوجيا الأشخاص ، سنقوم بالاطلاع عليها ، ونحن الآن ننظر إلى التكنولوجيا ، ثم سننظر إلى الأشخاص وكيفية التعامل مع بناء فريقك والبناء المهارات. إذا نظرت إلى منصة التحليلات الحديثة ، فسوف أخبرك فورًا ، لن يكون لدى الجميع كل شيء هنا ، على الرغم من أن أكبر المؤسسات قد تحتوي على كل هذه المكونات المختلفة ، في حد ذاتها ، قد تحتوي بعض المجموعات على صندوقين أو ثلاثة صناديق صغيرة فقط هنا ، لذلك أنا لا أريد أن تطغى الناس مع هذا. لكن النظام الأساسي BI الحديث لا يتطلب بالضرورة بناء تكنولوجيا المعلومات ، طبقة محددة سلفا التقارير.
ينبغي حقًا تمكين المستخدمين والخبراء للتو من إعداد البيانات للسرعة التحليلية وخفة الحركة ، وإذا كنت تفكر في ظهور ما نقوله التحليلات التي يقودها المستخدم والخبير ، مما يتيح لخبراء الموضوع أن يتمتعوا بالرشاقة ، فإنهم بحاجة إلى اتخاذ قرارات سريعة. إننا نشهد اعتمادًا متزايدًا لما يمكن أن نقوله ، وأدوات إعداد البيانات الشخصية ، وصراع البيانات ، والإثراء ، والتطهير ، وأنواع الأنشطة التي تقوم بها Alteryx وكذلك بعض أنشطة أنواع البيانات العلمية التي تقدمها حسنا. الحل التحضيري الحديث ، يقدمون تلك الوصلات الذكية الأوتوماتيكية ، ودقة الهواء ، ونقل البيانات ، عندما يكون لديك خط أنابيب بيانات كبير ، إنه رائع للغاية. ربما هذا ، مرة أخرى ، هو أحد المجالات التي أحبها واستمتع بها بالفعل في هذا المجال.
بخلاف BI التقليدي الذي تقوده تكنولوجيا المعلومات ، فإن تكنولوجيا المعلومات اليوم تركز حقًا على تمكين الأعمال وتواجه أشخاصًا مثل CDOs وتجميع أو اختيار الحلول المناسبة لتنظيم هذه البيانات وتنظيمها وتوحيدها والتأكد من أنها بالطبع يحكم ، أليس كذلك؟ هناك شيء واحد مثير للاهتمام بالنسبة لي وبالتأكيد أعتقد أننا استنتجنا ذلك ، لكنني لا أعتقد أننا قلنا ذلك تمامًا ، أيام مستودع بيانات مقاس واحد يناسب الجميع وهذا هو نهاية كل شيء ، انتهى بالتأكيد. البيانات موجودة في كل مكان ، ما عليك القيام به - لقد ظهرت بحيرات البيانات في الصورة ، وهناك بيانات متدفقة ومباشرة ، وهناك العديد من مصادر البيانات المختلفة الآن ، إنها في الحقيقة أكثر استخدامًا للحالة ، "ماذا تحتاج؟" "يتعين علينا إدخال كل شيء في مستودع بيانات." لست متأكدًا ، يا نيك ، هل تريد التعليق على هذا؟ لا أتذكر.
نيك جيويل: سأقول شيئًا واحدًا ، إنه فقط ، شاهد تطور المكون. ما فعله الخبراء منذ خمس إلى عشر سنوات ، هو الآن بين يدي المستخدم ، وبالتالي فإن الأشياء الموجودة على الجانب الأيمن هناك ، ستكون أكثر انتشارًا بالنسبة للمستخدم في صورة خالية من الكود والإفلات ، جدا قصير. سوف يتحرك بشكل أسرع وأسرع ، لذلك عليك فقط مراقبة ذلك.
جين أندروود: نعم ، هذه نقطة جيدة حقًا. أنا أحب التفكير في ذلك. علم البيانات المختلفة ، أصبح أخيرًا حقيقة واقعة والأدوات تتحسن كثيرًا. بالتفكير في التكنولوجيا ، نحتاج الآن إلى امتلاك المهارات والأفراد وماذا علينا أن نفعل؟ تضم أفضل الوظائف في الوقت الحالي عناوين مثل علماء البيانات ومهندس البيانات ومحللي الأعمال ، ولكن ما نكتشفه هو أن أصحاب العمل أنفسهم يجدون صعوبة في إجراء مباراة. حتى في مساحة الإعداد للبيانات ، سأقول: "هل هي إعدادية للبيانات ، هل هي جدال في البيانات ، ما هي المصطلحات التي يطلق عليها الناس؟"
لا يعرف النشاط التجاري ما يحتاجون إليه وهناك مجال ناشئ جديد بالكامل يمتد إلى العديد من المجالات المختلفة. إذا نظرت إلى الجميع الآن فيجب أن يكون سيدًا في بياناتهم ، وتحليلات الأعمال ، ومديري مشاريع تكنولوجيا المعلومات ، وزوجي الذي يدير شبكة كهرباء ومجموعة من المشاريع ، فهو بحاجة إلى أن يكون قادرًا على تحليل ذلك. لم يعد الأمر يتعلق فقط بالتمويل وتحليل البيانات ، بل تم توسيعه بالفعل ليشمل مجالات أخرى من المؤسسة. أعتقد أنني رأيت دراسة حول عدد مصادر البيانات التي تستخدمها التسويق ، وكان ذلك هائلاً. مرة أخرى ، عندما تفكر في الدراسة التي أجرتها Harvard Business Review ، لم يعد مجرد مصدر بيانات واحدًا يجب على الأشخاص إجراء عملية توحيد ودمج معًا والعثور على نظرة ثاقبة ، إنها مصادر عديدة للبيانات وتستغرق مهارة القيام بذلك.
عندما تنظر إلى الصورة الأكبر هنا بشكل أساسي ، ستكون معظم التعيينات الجديدة في هذه الفقاعة الوردية نحو الأسفل ، عندما تتحدث عن محللي الأعمال هؤلاء لمحللي استخراج البيانات ، ومديري الموارد البشرية ، في هذا المجال ، مجرد أدوار منتظمة داخل السطر العمل باستخدام البيانات. سيكون لأدوار الأسرع نموا وظائف أقل ، ولكن بالتأكيد ما نسمعه أكثر في السوق اليوم ، عالم البيانات ومهندس البيانات. بوصفك أحد CDO ، فإنهم يتطلعون إلى الأمام وتخططون للموهبة ، تحتاج إلى التفكير في بعض من أتمتة المهام الروتينية وأنواع المهارات التي ستكون أكثر استراتيجية ، ومرة أخرى ، تضيف قيمة مع مؤسستك ، لكليهما تلك الموجودة في التحليلات مُمكّنة ولكن أيضًا لعلم البيانات ومهندس البيانات هناك. فكر في كيفية تغيير مراكزك غير المنشورة وحتى بعض الاقتصاد الحر عند التفكير في ذلك للمنافسة على الأفضل والألمع.
وفكر دائمًا في خط المواهب الخاص بك أيضًا ، أو مساعدة المرشحين على التنقل في السوق أو البحث عن أشياء قد تكون مختلفة قليلاً وليس بالضبط ما تريد وإنشاء دورات تحليلية داخلية ، والتي قد لا تكون بالفعل الأسرع والأكثر استراتيجية فعالة من حيث التكلفة بالنسبة لك لمواكبة. ضع في اعتبارك النظر إلى الأشخاص المخصصين للتدريب على هذه المجموعة أو المجموعات المختلفة ، وأعتقد أن Alteryx لديها دورة موصى بها في نهاية الجلسة اليوم كدعوة إلى العمل ، بحيث يمكنك الاستفادة من بعض هذه الأشياء ومساعدة فريقك في التأثير بعض الموارد الموجودة المتوفرة بالفعل.
نيك جيويل: إطلاقا. هناك العديد من الطرق لسد تلك الفجوة في المواهب دون الوقوع في سباق التسلح. بضع شرائح للخلف ، لا أعرف إذا كنت قادرًا على قلب زوجين هناك. Kaggle ، موقع منافسة علوم البيانات ، أصدروا للتو استبيانًا يحتوي على 17000 رد حول حالة علم البيانات وكان هناك استجابة مثيرة للاهتمام حقًا من الاستطلاع حول المهارات التي يتمتع بها الأشخاص ، ولم يكن لدى غالبية المشاركين شهادة دكتوراه ، انها ليست مجرد شرط مسبق بعد الآن.
فكرة أن خبراء التحليلات من الجيل التالي ، تلك الفقاعة الرئيسية التي كنت تظهرها للتو ، يمكنهم اكتساب المعرفة التي يحتاجون إليها من خلال دورات درجة النانو. يمكنهم الانتقال إلى مواقع مثل Udacity ويمكنهم نشر هذه المعرفة على الفور ، مباشرة في الأعمال التجارية ، فدورات التسليم قصيرة التركيز تجعلهم مصدرًا فوريًا للتقدم التنافسي لشركاتهم. أعتقد أن هناك شيئًا يجب الحذر منه.
جين أندروود: لا ، أنا أوافق. حتى لو فكرت في الأمر ، فقد قطعنا شوطًا طويلًا منذ أن درست برنامجًا لمدة عامين في جامعة كاليفورنيا سان فرانسيسكو. أعتقد أن هذا كان مرة أخرى ، في 2009 ، 2010 ، وقد كان هناك بالفعل حفنة في البلد سمحت لك بذلك. يوجد عمومًا العديد من الخيارات الآن ، بالإضافة إلى البرامج المتخصصة ، سواء كان ذلك من خلال البائعين ، والكثير من الموارد المتاحة اليوم مع الحلقات وجميع هذه الموارد المختلفة عبر الإنترنت ، إنه أمر رائع ، إنه بالفعل وقت مناسب. جعل الوقت ووضع الميزانية ذلك وجدولة نفسك لمواكبة. ما هو الذي تريد أن تتعلمه؟ وبعد ذلك المسار الذي تريد أن تتعلمه.
عند الحديث عن النظر إلى هذا الأمر ووضع خطة المهارات الخاصة بك ومن منظور CDO ، مع التأكد من أن لديهم أشخاصًا في مجالات مغطاة ، من ما يمكنني قوله إطار الكفاءات في حد ذاته ، أو النظر في المهارات أو النظر إلى أشياء مثل معرفة المجال لا يزال مفتاحًا حقيقيًا ، على الرغم من أن هذه الحلول يمكنها التدريب الذاتي والتعلم الذاتي ، فهي حقًا خبير في موضوع الأعمال يرشد ويضمن أن النتائج معقولة.
يوجد دائمًا شيء ما وأحب أن أستخدم مثال عندما كنت أقوم بتحليلات نقدية لشركة تأمين وأحد النتائج التي خلصت إليها الخوارزميات هي عدم توظيف أي شخص من نيويورك. حسنًا ، لا ، لن نوظف أي شخص من نيويورك - كان علينا أن نعرف لماذا كانت الخوارزمية تقدم لنا هذه المعلومات. فذلك لأن القانون ، أحد القوانين قد تغير ولذا كنا نواجه الكثير من الاضطرابات في هذا الجزء بالذات. يجب استقدام خبير في موضوع الأعمال لفك تشفيره ، ولا أرى هذا التغيير ، لا أرى هذا النوع من التوجيه ، مع التأكد من أن النتائج تبدو دقيقة ، ويقوم بشيء ما - لا يزال ، هناك شيء يقال أنه العقل البشري ، جمال ذلك مع قوة الآلة ، هو في الحقيقة إلى أين نحن ذاهبون.
الأنواع الأخرى من الأشياء عندما تنظر إلى المهارات ، والتصور ، وتروي قصة فعالة في البيانات ، وتروي قصة فعالة لمعرفة ما إذا كانت حتى مخرجات التعلم الآلي. إن تجميع هذه الأنواع من الأشياء مهمة للغاية بصرف النظر عن التكنولوجيا ، وذلك بالنظر إلى الأثر الذي يحدثه وفهم الطبيعة الإنسانية لصنع القرار. الحوكمة مهمة حقًا ، والأخلاقيات تزداد أهمية. إشراك علماء الاجتماع ، فهم ذلك وهم مدربون على النظر فيما إذا كان هناك تحيزات في بياناتك حتى أنك لا تدركها أو ليس لديها أي شخص في المنظمة قد لا يدرك ذلك ، حتى يضيفهم إلى الخبير ، وجود هذه الأنواع من الأشياء.
ومرة أخرى ، بالطبع امتلاك البنية الأساسية للهندسة والأجهزة والتأكد من قدرتك على التطوير وتطويرها والتأكد من أنك تستخدم موفر الخدمة السحابية الصحيح ، ربما أنك غير مقفل أو أن لديك خيارات للتنقل أو ذلك أنت تفهم التسعير على كم ستكلفك هذه. إنها هذه الأنواع من المهارات ، وعندما تنظر إلى ذلك ، فإننا نسميها المهارات حسب المجالات المختلفة ، سواء كان صناع القرار في المواجهة - حيث ستكون معظم هذه الأدوار - وصولاً إلى مهندسي البيانات وعلماء البيانات الذين سوف يكون تدليك والعمل في هذه المحيطات من البيانات. هذه هي أنواع الأشياء التي تريد إنشاء إطار لها.
بالنظر إلى أطر الكفاءات ، فإنك تنظر إلى منظمة بشكل عام ، وتريد أن تنظر في الكفاءة ، وليس فقط المهارات. هناك بعض الفروق الدقيقة في الصياغة وأنت تنظر إلى هذا. إطار الكفاءات لمؤسستك هو إشارة واضحة. صُنّاع سياسة الحرب ، ومقدمو الخدمات التعليمية ، على الرغم من أن المهارات ستُكتب ، تحت "صاد" ، فأنت تفكر في تلك الأنواع من الأشياء ، لديك برنامج تشفير كفء ، لكنك تريد أن يكون لديك أكثر من مجرد تلك المهارات. عندما تفهم الكفاءة ، ما يجب أن يكون الشخص قادرًا على فهمه وإطاره ، هذا هو المهم ، هناك قدر ضئيل من الدقة هناك.
بينما تقوم ببناء هذا ، فأنت ترغب في تشخيص ما يمكن أن تسميه القدرات التي يكون لها تأثير إيجابي على الأعمال وتسليط الضوء على تلك المجالات ذات الإمكانات العالية ، لذلك أنت تعطي الأولوية للكفاءات التي تريد رفعها في مؤسستك و ثم محاذاة هذه مرة أخرى ، مع أهداف العمل. CDO المسؤول عن زيادة قيمة البيانات إلى الحد الأقصى ، وسننظر في الأمر ، و CAO الذي سيستخدم التحليلات لزيادة قيمة البيانات إلى الحد الأقصى. سوف ينظرون إلى تلك الكفاءات وتلك المجالات المختلفة ، على الشبكة السابقة التي كانت لدي هناك ، ولكن بعد ذلك سوف يبحثون أيضًا في الإمكانات العالية للموظفين. ستشير إلى أنه مع موظفيك يعملون على تحليلات البيانات والاستثمار فيها ، يوفرون لهم فرصًا للتعلم وليس مجرد تدريب ، ولا سيما فرص العالم الواقعي التي تعمل على حل مشاكل العمل الحقيقية.
لا يوجد شيء أفضل - على الرغم من أنني ذهبت إلى المدرسة لبضع سنوات ، لم يكن الأمر كذلك حتى ذهبت وطبقت بعض هذه الخوارزميات أو علمت عن التحقق من الاحتيال ، وتعلمت عن بعض هذه الأشياء التي لم أفكر فيها من قبل ، وأنت ابدأ بالتجميع في العالم الحقيقي وهذا هو المكان الذي تتعلم فيه حقًا. إعطاء الناس تلك الفرصة لاكتساب الخبرة في هذه المجالات. الشركات الأكثر قدرة على بناء قدرات قوية ، والتي تحدد بشكل منهجي ، والتقييمات الموضوعية ، وتبحث في أين توجد الثغرات داخل مؤسستي للتعلم ووضع بعض المقاييس في مكانها لأهداف الأشخاص ، تلك هي التي ستكون قادرة لكى توصل.
عندما تفكر في تدريب البالغين ، مرة أخرى ، عادةً ما يكون الوقت متضورًا جوعًا - كلنا نتضور جوعًا - لكننا ننظر إلى ما يناسب كل شخص. لديّ شخصياً كتب ، لذا إذا كنت ستأتي إلى مكتبي اليوم ، فسترى الكثير من الكتب ، على الرغم من أن الكثير من الناس يحبون مقاطع الفيديو. لذلك فهي مسألة معرفة ، كيف يحب شخص ما في مؤسستك أن يتعلم - أن يحفزهم على التعلم - ولكن أيضًا يوفر لهم بعض الوقت للقيام بذلك وهدفًا من نوع ما - ما هو فعال للوصول إلى ذلك وعادة ما يكون ذلك المخلوط ، ليس فقط ، خذ تلك الدورة للتحقق من تلك العلامة على بطاقة التسجيل ، في حد ذاتها ، إنه مزج مع مشروع هدف حقيقي وماذا تعلمت من هذا المشروع وماذا تريد أن تفعل بعد ذلك؟ ما هو امتداد؟ مد فريقك أو تحفيز فريقك لأخذه.
أهداف التعلم هذه ، مرة أخرى ، إذا كنت تفعل ذلك ، فلا ينبغي أن يكون ذلك حقًا ، يجب أن يكون من السهل على الشركة أساسًا لأن هذه الأهداف يجب أن تتوافق مع المصالح التجارية الاستراتيجية. هذه مشاريع رائعة إنها مشاريع تجريبية. إنها مشاريع ستحرك الإبرة للأمام.
نيك ، هل تريد إضافة أي شيء؟ لست واثق.
نيك جيويل: لا ، كنت سأقفز إلى دراسة الحالة ، إذا كان الأمر كذلك ، في الشاشة التالية. تفاصيل أكثر قليلاً عن منظمة معينة. أعتقد أنهم وضعوا الكثير مما تقوله موضع التنفيذ ، في الواقع. اعتمدت شركة فورد موتور على تحليل البيانات لعقود من الزمن ، تمامًا مثل العديد من الشركات ، لكنها فعلت ذلك في جيوب العمل ، مع وجود رقابة ضئيلة للغاية في جميع أنحاء الشركة لضمان الاتساق والتنسيق. ربما كانت مشاكلهم نموذجية إلى حد ما بالنسبة لمؤسسة من حيث الحجم ، لذلك تضمنت خبرة التحليلات - كما نقول - في ممارسات إدارة البيانات والحوكمة غير متسقة ، حتى إلى درجة افتقار بعض وحدات الأعمال إلى الوصول إلى الخبرة التحليلية الأساسية.
مرة أخرى ، تحدثنا اليوم عن الكثير من أنواع مصادر البيانات المختلفة ، وكان لديهم أكثر من 4600 مصدر بيانات. كان هذا يعني أن بدء الرحلة وإيجاد البيانات التي يحتاجون إليها يمثل عائقًا حقيقيًا أمام البصيرة التحليلية. أراك تضحك ، لكن هذا شيء فظيع ، أليس كذلك؟
جين أندروود: 4600 ، يا إلهي ، نعم.
نيك جيويل: لذا ، شكّلت فورد وحدة الرؤى والتحليلات العالمية وكان هذا مركزياً - يمكنك تسميتها مركزًا متميزًا - يتكون من فريق من علماء البيانات والمحللين ، تم تنظيمها لمشاركة أفضل الممارسات التحليلية هذه والمساعدة في نشر عملية البيانات المحسّنة عبر البيانات العمل. اخترت الوحدة أفضل الأدوات في فئتها ، ليس فقط على القدرة ولكن أيضًا على قدرتها على الاندماج جيدًا معًا ، وهذا أمر مهم للغاية. كان تركيز الديمقراطية في الواقع حول التقارير والتحليلات الوصفية ، قبل رفع هرم الاحتياجات الذي تحدثنا عنه.
الآن ، لا تجعل الديمقراطية مجرد شخص ما عالم بيانات بين عشية وضحاها ؛ يحتاج الموظفون إلى معرفة متى وأين يمكن الحصول على المساعدة ، وهناك التدريب والحوكمة والمنهجيات المتاحة للمساعدة في كل هذا. أيضًا ، لا يتعلق الأمر فقط بتدريب الأدوات ، ولكن أيضًا التدريب على علوم البيانات ، لسد هذه الفجوة في المهارات التي ذكرناها. لذلك ، حالة استخدام في العالم الحقيقي في فورد ، وتحسين شبكة لوجستية ، فهل دفع فورد المبلغ المناسب لنقل المواد من النقطة أ إلى النقطة ب؟ لم تبرز تحليلاتهم القديمة حقًا فرصًا عملية ؛ هذا جعلهم رجعيون جدا في السوق.الآن ، تم إغلاق الكثير من التعقيد لتلك العملية داخل رؤوس المحللين وقد حققوا اختراقًا كبيرًا عندما تم تكرار سير العمل بالخدمة الذاتية مع رجال الأعمال ، وكان الخبراء التحليليون يجلسون معًا ويتواجدون في مواقع مشتركة.
نقل هذا التحليل من سنوات متعددة إلى فصلية ، وحتى إلى ما يقرب من الوقت الحقيقي ، ضخمة جدا ، فائدة ضخمة لرجال الأعمال. هذا التأثير لتحليلات الخدمة الذاتية على قيمة الأعمال ، كان بإمكان فورد أن تخطط وتضع بسرعة استراتيجيات تعتمد على البيانات على مستوى الشركة ، للاستجابة للاتجاهات الناشئة ، والمساعدة في تشكيل خدمات جديدة ، وتجنب تهديدات المنافسة أساسًا ، الحاجة إلى النظر في تلك المرآة الخلفية.
الآن ، إذا ألقينا نظرة للحظة على كيفية قيام عميل آخر بنقل التحليلات بالفعل من أولوية رأسية في قسم واحد من الشركة إلى شريط أفقي عبر جميع الأقسام ، سنتحدث عن Shell. تدير شركة شل مركزًا للتميز يقدم تقاريره إلى كبير المسؤولين الرقميين - لذلك يوجد مدل آخر لكتاب التشغيل CxO الخاص بنا - المسؤول عن التحول الرقمي والاستدامة. لقد أدرك هؤلاء الأشخاص أن بيئتهم تحتوي على عدة طبقات ومكدس التكنولوجيا ، والتخزين ، ومعالجة البيانات ، وكلها تقنيات مميزة ستعرفها جميعًا. أشياء مثل SAP HANA و Databricks و Spark ، واستفادت من السحابة العامة للوصول إلى تلك الاقتصادات الصحيحة.
الآن ، اختاروا Alteryx كملف تحليلي لكثير من رموز R الخاصة بهم ، والتي تغذي تقنيات مثل Spotfire و Power BI والمزيد. لكنهم الآن يرون أن التبني يرتبط بشكل أوثق بكثير بمعالجة البيانات والتصور. Jen ، بمجرد الاتصال مرة أخرى بشريحة كل هذه القدرات ، ينتشر هذا النوع من الأشياء مع بدء تمكين مزيد من المحللين من الوصول. كما تعلمون ، لقد حققوا نجاحًا هائلاً في توفير هذه الإمكانية و COE ، وهم يتطلعون إلى تقديم إمكانات مستقبلية الآن ، وبعض تلك الأشياء التعلمية العميقة التي تحدثنا عنها - الرؤية الآلية ، ومعالجة اللغة الطبيعية - ونصف مهمتها هي التسليم ، ونصفها يدور حول شرح وتحفيز هذه الأفكار عبر وحدات الأعمال. إنها جزء من الرحلة ؛ تبحث COE دائمًا عن طرق مختلفة للتواصل مع جمهور أعمالهم.
مع الأخذ بعين الاعتبار من جانب المشككين الذين يقولون ، "حسنًا ، لن يكون هذا الصندوق الأسود جيدًا مثل محللي" ، وصولًا إلى fanboy أو المتحمس الذي يرى الارتباط في كل مكان ، وربما أقل في العلاقات السببية ، ولكن عليك أن تكون حذرا من كلا الجانبين. إنها أرض وسط رائعة ، عندما يكون لديك هذا الشريط الأفقي عبر مؤسسة بأكملها ، فإن مجموعة المهارات المهجنة هذه ضرورية لإقناع كلا الجانبين من الطيف.
نيك جيويل: حسنا ، جين ، هل أنت هناك؟
جين أندروود: انا.
نيك جيويل: أعتقد أن ما نحاول قوله هنا مع اقتباس كلايتون كريستنسن هو أنه بالنسبة للعديد من المؤسسات ، أعتقد أن توحيد أجندة التحليلات من أجل دفع التحول الرقمي الذي نتحدث عنه اليوم ، سيكون تحديًا . في أكثر الأحيان ، نجد فرق تحليلية تبدأ بيد ضعيفة. ستكون محاولة الابتكار من خلال عمليات الاستحواذ القديمة للعمليات التحليلية والتقنيات وهياكل الفريق والاحتفاظ بهذه الآثار أكبر عائق أمام المواءمة التحليلية والابتكار التحليلي. هل لديك أي أفكار حول ذلك ، جين؟
جين أندروود: أنا أستمتع بالصورة التي تم اختيارها. نعم ، بالتأكيد من المنطقي بالنسبة لي. يجب عليك احتضان بعض هذه التقنيات الجديدة ، على سبيل المثال ، البث في الوقت الفعلي. لن تكون بالضرورة قادرًا على الحصول على هذه النتائج في الوقت الفعلي إذا كان عليك القيام بتحديثات JavaScript في متصفح ، في حد ذاته ، بإرث قديم - ربما يكون تطبيق لوحة معلومات أو تلك الأنواع من الأشياء. نعم ، أنت بحاجة إلى تبني بعض هذه الأدوات الجديدة ، ومرة أخرى ، أعتقد أن هذه الصورة لطيفة حقًا ، فهناك صورة تقول ألف كلمة. العربة وعربات التي تجرها الدواب ، عليك أن تتخلى عن بعض هذه الأساليب التقنية القديمة.
نيك جيويل: إطلاقا. لذلك ، إذا انتقلنا إلى الشريحة التالية ، نعتقد أن هناك طريقة أفضل. أعتقد أولاً وقبل كل شيء ، باستخدام شيء مشابه للبحث الذي يشبه Google ، للعثور بسرعة على جميع أصول البيانات الأكثر صلة. إن فهم فهمهم للخداع وفهم التبعية والتعامل مع أشياء بسيطة مثل معجم الأعمال الذي صاغه خبراء في مجتمعاتك ، يبقون على قيد الحياة بكل هذه المعرفة القبلية لرؤساء زملائك في العمل.
الحصول على ذكاء مع اكتشاف البيانات. فكر في القدرة على إجراء محادثات مع مالكي التقارير والخبراء. قم بالتحميل ، وقم بقليل من Trip Advisor أو Yelp ، وتحميل الأصول الأكثر فائدة ، وشهادة الأصول التي تعتقد المنظمة أنها ذات قيمة عالية ، ثم كل هذا يعيد تغذية نتائج البحث وفي النهاية تصنيفات البحث ، مما يجعله أفضل بالنسبة المستخدم التالي. بمجرد العثور على ما تبحث عنه ، انتقل إلى مرحلة الإعداد والتحليل السريعة والسريعة الخالية من الشفرة وسهلة الاستخدام لتطوير مجموعة البيانات المثالية الخاصة بك ، والتي تنشر منها عمليات قابلة للتكرار.
العودة إلى محادثة الأتمتة لدينا ، وبناء تطبيقات سهلة الاستخدام. كل ما هو مطلوب لبناء نماذج تحليلية. عند الحديث عن النماذج ، فقد دعمنا التقنيات مفتوحة المصدر مثل R لعدد من السنوات ، مما يسمح لنا ببناء قدرة تحليلية متقدمة حقًا تغطي التحليلات الوصفية ، ولكن أيضًا التنبؤية ، الإلزامية ، بطريقة بسيطة وسحب إسقاط الطريق.
الآن ، إلى الجانب الأيمن ، فعليًا الحصول على هذه الرؤية في التصورات التفاعلية والنماذج والنتائج التي يتم دفعها لأسفل داخل منصات البيانات ، أو مؤخرًا ، مما يجعل هذه الرؤية متاحة على الفور ومباشرة ضمن عملية تجارية. أعتقد أن هذه المجموعة من القدرات عبر النظام الأساسي بالكامل هي التي سمحت لنا بالاعتراف بالفائز بالجائزة الذهبية في استبيان Gartner Peer Insights لاختيار العملاء لهذا العام ، وهذا إنجاز رائع. أوصي بشدة بزيارة موقع Gartner لمعرفة المزيد وإضافة الأصوات الخاصة بك وإضافة التعليق الخاص بك.
رائع ، إذن ، Jen ، إذا تخطينا شريحة أخرى إلى الأمام - أعتقد كما خلصنا ، أود أن أقدم لكم جميع الخطوات التالية. بادئ ذي بدء ، يرجى زيارة Alteryx.com لتنزيل نسخة مجانية من أحدث ملخص بحثي ، تم بالتنسيق مع المعهد الدولي للتحليلات (IIA) ، حول كسر العقبات التحليلية. يمكنك أيضًا زيارة udacity.com/alteryx لمعرفة المزيد حول كيفية تمكين فرقك ، والقيام بالخطوة التالية في رحلتهم ، مع درجة التحليل المتقدمة المتقدمة هذه ، ثم تجربة Alteryx أخيرًا لك. تفضل بزيارة الصفحة الرئيسية ، وقم بتنزيل تقييم متميز تمامًا ، واشترك مع إثارة الحلول.
جين ، أكثر لك. قد يكون لدينا بعض الوقت لبعض الأسئلة والأجوبة.
إريك كافانا: سأتناغم بسرعة كبيرة. لدينا بضعة أسئلة. أظن أنني سأطرح عليك واحدة ، أولاً ، نيك ، ثم جان ، إذا كنت ترغب في التعليق عليها ، ولكن بالتأكيد لديها المزيد من القابلية للتطبيق على الاتحاد الأوروبي وهذا هو الناتج القومي الإجمالي سيئ السمعة ، لوائح حماية البيانات العالمية. كيف يؤثر ذلك على Alteryx وخريطة الطريق الخاصة بك وما تركز عليه يا رفاق؟
نيك جيويل: أعتقد أن هذا الرجل الرقابي موجود بالفعل. يتحدث الكثير من الناس حول هذا الموضوع ، والكثير من الناس قلقون للغاية ، لكنه في الحقيقة مجرد الأول في سلسلة طويلة من اللوائح التي ستدخل عالم البيانات والتحليلات. حقا ، من وجهة نظرنا ، يتعلق الأمر بفهم وتصنيف بياناتك. بالتأكد من كونك أحد عملاء CxO ، من أي نكهة معينة ، فأنت تعرف مكان موجوداتك ، وتعرف على خدعها وتعلم أنك يمكن أن تثق بها كخطوة أولى نحو إدارة البيانات وإدارتها في سياق أوسع.
إريك كافانا: أعتقد أنني سأطرح عليك سؤالًا آخر قبل أن نعيد Jen مرة أخرى ، وهو Nick ، أي بيانات التدريب ، إذا طلب شخص ما إزالة بياناته من مؤسستك ، فهذا لا يؤثر فقط على اسمه وعنوانه وهكذا ، ليس فقط معلومات الاتصال الخاصة بهم ، ولكن أيضًا ، إذا كانت الخوارزمية تستخدم بيانات التدريب التي تتضمن بياناتك ، فمن المفترض أن تقوم بإعادة تدريب الخوارزمية ، أليس كذلك؟
نيك جيويل: إنه معقد بشكل خاص. أعتقد أن الفكرة القائلة بأن قواعد البيانات ليست مجرد مصدر لبعض هذه المعلومات التعريفية الشخصية ، ولكن أيضًا سير العمل التحليلي والتطبيقات والتصورات. يتم الحصول على هذه البيانات في أي مكان مع منظمة ، لذلك وجود هذا يخدع: حيوية للغاية.
إريك كافانا: وجين ، ما هو رأيك؟ من الواضح ، أنها ليست كبيرة في صفقة في الولايات المتحدة ، ونحن لا نرى الكثير من الشركات تغضبها الآن ، على الرغم من أنها تنطبق من الناحية الفنية هنا. إذا كانت لدى إحدى الشركات الأمريكية بيانات عن مواطن في الاتحاد الأوروبي ، فما هو رأيك في إجمالي الناتج المحلي وما حجم الصفقة؟
جين أندروود: حسنًا ، أعتقد بالتأكيد أنه يتطلب معالجة مسؤولة للبيانات. لقد كتبت عن هذا عدة مرات ولدي بعض الإرشادات حول بعض هذه الأشياء. أعتقد أن السؤال الذي طرحته حول الخوارزميات مثير للاهتمام. بالتأكيد ، بعض الحلول التي أبحث عنها اليوم ، صممت بعض فرق منتجاتها ميزات بحيث يمكنك معرفة كيفية اتخاذ القرارات والبيانات الشخصية التي تم استخدامها لتحديد نتائج تلك الخوارزمية. نشهد بعض التأثيرات في تصميمات المنتجات هنا في الولايات المتحدة.
يوجد لدى العديد من شركات التكنولوجيا مكاتب كبيرة جدًا هنا وفرق تطوير هنا في الولايات المتحدة وكذلك في جميع أنحاء العالم ، لذلك نرى ذلك في تطوير المنتج. أرى المزيد من كتالوجات البيانات يتم الاستثمار فيها. يتم إطلاق المزيد من مبادرات الحكومات حتى يفهمها الناس ، وهم يفهمون أين تقع كل هذه البيانات في الفوضى. محاولة الحصول على أذرعهم على الأقل من تنظيمها ، والقدرة على العثور عليها والقيام بشيء معها.
إريك كافانا: سأقوم بدفع هذه الشريحة التي تحدثنا عنها سابقًا ورميها لك يا نيك. أعتقد أن هذه شريحة رائعة لأنها ، بالنسبة لي ، تتحدث حقًا عن الحاجة الماسة للتحليلات. ما رأيك في هذه الديناميكية المتغيرة؟ أعني أن الخلاصة هي أن الشركات يجب أن تكون رشيقة وأرى أن التحليلات هي التي تقود هذه الرسوم. ما رأيك؟
نيك جيويل: هذا رائع. أعتقد أن هناك دائمًا - الشركات والتكنولوجيات موجودة دائمًا في ثلاث دول ، لذلك ستكون إما حربًا أو سلامًا أو عجبًا. الحرب ستكون حول هذا المستوى الشديد من المنافسة. Wonder هي كل الأشياء الجديدة الرائعة التي تبنيها على منصة. ثم السلام قبل المنافسة والحرب تبدأ مرة أخرى. أعتقد أن هناك دائمًا هذه المعركة مستمرة.
قبل مكالمة اليوم ، تحدثنا عن بعض المؤتمرات الأخرى والملاحظات الرئيسية التي تدور حول العالم اليوم. بعض البائعين السحابيين الكبار ، لقد وصلوا إلى نقطة تمكنوا من بناء هذا النظام الأساسي والآن يقومون ببناء أشياء جديدة رائعة عليها. يتعين على الشركات مراقبة هذا الأمر عن كثب والتأكد من أنها ستعمل على شيء يحتوي على نظام أساسي متماسك يوفر هذه القيمة للمستقبل. سيكونون هم الذين سينجوون من هذا الاضطراب.
إريك كافانا: نعم ، هذه نقطة جيدة ، كما تعلمون ، Jen ، لقد علقت في وقت سابق ، في الواقع قبل العرض ، حول استراتيجية السحابة وكيف يقول الكثير من الناس الذين تعرفهم في الصناعة أن الشركات الكبرى ، حتى البنوك ، جميعها لديها الآن استراتيجية سحابة. لقد فوجئت نوعًا ما بالوقت الذي استغرقته لتحقيق ذلك ، وأعتقد أنه ربما ذهب بعضهم إلى مؤتمر AWS Reinvent وأدركوا مدى ضخامته واستنتجوا أن الوقت قد حان. ما رأيك حول وعي المديرين التنفيذيين في الشركات الكبرى حول استيراد السحابة وكيف يغير ذلك تخطيطهم؟
جين أندروود: عندما أفكر في هذا العالم من البيانات الضخمة ، ولكي أكون قادرًا على إدارتها ، أعتقد على بعض المستويات أن هناك بعضًا من راحة البال عندما تتولى إحدى الشركات الكبيرة جدًا مسؤولية بعض الجوانب الأمنية ، لذلك هناك بعض الراحة من مانع هناك. أنت تعرف أن هناك بعض النطاق المحدود مع السحابة.
والشيء الآخر هو ، ورأيته ، كنت في فريق أعاد تطوير منتج في السحابة وكان بالتأكيد منتجًا ضعيفًا ولم يهتم به أحد ، وخلال عامين ، بسبب الإصدارات الأسبوعية وحتى ، أود أن أقول ، إنه تقريبا إلى حد الإفراج اليومي في السحابة. أعلم أن أمازون تقول إنها تطلق عدة مرات في اليوم. عندما يكون لديك هذا التهديد ، عندما يستطيع منافسيك الإفراج والتحسين يوميًا ، كل ما يفعلونه ، على الأقل في صناعة البرمجيات - والجميع حقًا في صناعة البرمجيات عندما تبدأ في النظر في التحول الرقمي - إنه شيء آخر تمامًا ballgame وأي شخص يمكن أن تدور سحابة وتوسيع نطاق وتصبح كبيرة.
مرة أخرى ، ستكون البيانات التي يستفيدون منها ستحدث الفرق والذكاء في خوارزمياتهم ، وهذا هو السبب في أن الناس يتحدثون عن البيانات باعتبارها النفط الجديد أو البيانات التي أصبحت ذهبية. عندما أنظر إلى السحابة ، إنها مغير اللعبة ، فهي تتيح حقًا تطوير وحجم سريع للغاية. شيء مذهل.
إريك كافانا: سأرجع إليك مرة أخرى ، نيك ، لسؤال آخر - سنذهب هنا لمدة دقيقة واحدة فقط إذا استطعنا الوصول إلى بعض هذه الأسئلة ، لكن ، كما أتذكر ، خمسة وستة وربما حتى قبل سبع سنوات ، لقد كان Alteryx حقًا مبتكرًا في الاستفادة من بيانات الجهات الخارجية - لذلك جلب البيانات من مصادر مثل Experian ، على سبيل المثال ، أو البيانات الجغرافية المكانية. أعتقد أن هذه ميزة استراتيجية ربما لأن هذا النوع من الأشياء موجود في الحمض النووي في Alteryx ، أليس كذلك؟ مع تحرك الشركات نحو السحابة ، أعتقد أنكم تتمتعون بخبرة كبيرة في القدرة على سد تلك العوالم. عوالم البيانات الخارجية والبيانات المستندة إلى مجموعة النظراء ، ما رأيك؟
نيك جيويل: نعم على الاطلاق. سيكون الاتصال النهائي بمثابة لعبة تشغيل لأي شركة تعمل في هذه البيئة المستندة إلى مجموعة النظراء. لكنني سأقول ، عندما نتحدث عن شيء مثل علم المعلومات ، فكرة أن المعلومات والبيانات ينبغي اعتبارها أحد الأصول في شركتك. معظم القيمة التي ستجلبها هي أخذ مصادر بيانات خارجية ، ومزجها وإثرائها بمصادرك الداخلية ، لإنشاء المزيد من القيمة واستثمارها في العملية. من المهم للغاية العمل على قدم المساواة مع البيانات الداخلية والخارجية.
إريك كافانا: نعم ، هذه نقطة جيدة. أعتقد أن هذا العالم كله من السحابة المختلطة موجود لتبقى. Jen ، سأقوم فقط برمي هذا لك لبعض التعليقات الختامية ، ربما. بالنسبة لي ، إن وجود هذه الرؤية الإستراتيجية والقدرة على التوحيد كمصطلح جديد هو وصف البيانات عبر المصادر ، هل سيكون ذلك عاملاً حاسمًا في النجاح ، أليس كذلك؟
جين أندروود: لا ، بالتأكيد ، إنه أمر مضحك ، كنت أسمع هذا الهجين ، الهجين ، الهجين. لقد سمعت عن هذا وقبل أربع سنوات كنت تفكر في Hadoop و Hadoop والبيانات الضخمة وبعد ذلك بدأت تسمع هجينة ، مختلطة ، لذلك بالتأكيد ، لم نكن بالضرورة ، هذه هي سنة التعلم الآلي ، لا شيء. أعني ، الذكاء الاصطناعي ، لقد تعلم التعلم الآلي المرحلة هذه السنة ، ولكن لكي تعمل حقًا في مؤسسة اليوم في طريقها إلى السحابة أو التي يجب أن تتعامل مع كل مصادر البيانات السحابية المختلفة هذه ، ربما يكون Salesforce أو يوم العمل ، كل هذه الأنواع المختلفة من المصادر التي تعيش في السحابة ، الطريقة الوحيدة للتعامل معها هي أن تكون مختلطة. لا يمكنك نسخ البيانات في كل مكان ، لذلك تحتاج إلى أن تكون قادرًا على الاتصال مباشرة وتحتاج إلى إيجاد طريقة للعمل مع البيانات الموجودة في كل مكان ، والعثور على البيانات في كل مكان ، لأن هذا هو الواقع الذي نحن فيه على حق الآن.
إريك كافانا: أعتقد أنني سأكون مقصرة إذا لم أكن أعيد التعلم الآلي في المحادثة ، لذا ، يا نيك ، سأقوم فقط برميها لك. أعلم أنكم تركزون على ذلك الآن - هل يمكنك التحدث عن المكان الذي ترى فيه التعلم الآلي يتماشى مع التحليلات ونوع الأنظمة التي نستخدمها لفهم أعمالنا وبياناتنا؟
نيك جيويل: طبعا أكيد. إذن ، باختصار شديد ، إذن لنعد بسرعة إلى فجوة المهارات لدينا. فكرة أن لدينا مؤسسات ممتلئة تمامًا بمستخدمي Excel المتميزين. لقد وصلنا علماء البيانات ، لكننا لا ننمو بنفس المعدل. هناك فجوة هائلة بين الاثنين. التفكير في مكان التعلم الآلي اليوم. كم عدد الخوارزميات التي لدينا على هاتفنا أو ساعتنا التي تتضمن تقنيات التعلم الآلي؟ إنها سلعة ، إنها في كل مكان. نحتاج إلى تمكين مستخدمي الطاقة هؤلاء بأبسط طريقة ممكنة للتأكد من أن الجهاز قد تم تطبيقه بنجاح على مستوى الأعمال.
إريك كافانا: ربما سألقي لك آخر واحد ، ربما. تلقينا بضعة أسئلة في وقت متأخر ، هنا. جين ، سأطلب منك هذا. يعلق أحد الحاضرين على هذا المفهوم الكامل للتعلم غير الخاضع للإشراف ، والحقيقة أنك تحتاج إلى بيانات تدريب للقيام بهذه الأشياء وعادةً ما تحتاج بيانات التدريب إلى أن تكون خاصة بالشركة. على الرغم من وجود الكثير من الارتباطات في الصناعات ، إلا أن هناك الكثير من الطرق التي تتشابه بها المنظمات. ومع ذلك ، فإن كل شركة فريدة من نوعها ، سواء كان ذلك نموذج أعمالها أو نهجها في التسويق أو المبيعات ، أو مهما كان الأمر ، تطوير المنتج.
يصبح السؤال ، هل ستتمكن هذه الخوارزميات من استخدام بيانات الجهات الخارجية للتدريب؟ يبدو لي أنك ستحتاج دائمًا إلى استخدام بياناتك الخاصة لتدريب هذه الخوارزميات ، حتى إذا انهار وقت الدورة من ستة أشهر - كما كان الحال في بعض الحالات - إلى 40 يومًا أو 20 يومًا ، مهما كان قد تكون القضية. يجب عليك حقًا استخدام بياناتك الخاصة وعليك التأكد من أن البيانات نظيفة تمامًا ، أليس كذلك؟
جين أندروود: إنه حقًا مزيج. أنت تريد أن يكون لديك الاشتراكات الخارجية. في الحقيقة ، لقد حجزت اليوم مرة أخرى متتالية ، ويتحدث ندوة الويب الخاصة بي القادمة عن إعداد وتطهير البيانات ، والمفارقة في التعلم الآلي. الأمر المهم حقاً هو أنك تجمع علاقات خارجية مع مؤسستك ، وأحب أن أسألك عن إعداد البيانات وتطهيرها ، لأنه بصراحة ، بعض الأدوات تحصل على جيد جدًا - يمكنها التعامل مع بعض جوانبها ، لكن العقل البشري ، أو القدرة على حل المشكلة والبحث والتأكد من أنها لم تحذف - قل أن لدينا نوعًا من انحراف الإغفال.الطريقة التي تنظر بها إلى المشكلة والطريقة التي تختارها لتصميم المشكلة التي تقوم بتشغيلها تلقائيًا أو القرارات التي تعمل تلقائيًا عليها ، هناك فن في ذلك والتأكد من أنه يعكس بدقة عملية العمل هذه.
بالعودة إلى المثال الخاص بي مع شركة التأمين ، عندما كنا نمثل نموذجًا للعقود والذين نستعين بهم للذهاب إلى هذا التدريب المدعوم لبيع التأمين ؛ في النموذج نفسه لم يكن المناخ القانوني ، وقوانين مختلفة لدول مختلفة. سيكون هناك دائمًا جانب من الجوانب ، حيث سيتعين عليك الحصول على تلك البيانات الخارجية مع بياناتك الداخلية ، ومرة أخرى العقل البشري. سيكون هناك مكونات مختلفة هناك.
إريك كافانا: أعتقد أنك رفعت نقطة جيدة حقًا هنا. نحن نسمع عن الروبوتات والآلات وتعلم الآلة السيطرة. بالنسبة لي ، هذا اتجاه مزعج للغاية - لا شك في ذلك - لكنني لا أرى أبدًا حاجة للبشر في هذا المزيج ، ولا سيما مع تحليلات البيانات ، وبيانات المؤسسة.
نيك ، سؤال أخير لك. بالنسبة لي ، بصرف النظر عن مدى جودة الخوارزميات ، ستحتاج دائمًا إلى أشخاص يراقبون ما يحدث ، ويحقنون أنفسهم في الأوقات المحددة ويجمعون بالفعل الصورة الكبيرة لما يجري هناك. لا أعتقد أن أي خوارزمية ستكون قادرة على تجميع الصورة الكبيرة لشركة Fortune 2000 ، ولكن ما رأيك؟
نيك جيويل: حسنًا ، دعنا نأخذ مثالًا غير خالٍ تمامًا من Alteryx ، دعنا نتحدث عن Uber من العام الماضي. أوبر ، أثناء الحادث الإرهابي الذي وقع في أستراليا ، والناس الذين يحاولون الفرار من المنطقة ، وضعوا فجأة أسعارًا مرتفعة ، مما تسبب في أن الخوارزمية تسببت في أضرار كبيرة في السمعة. مباشرة بعد ذلك ، نفذوا البشر والخوارزميات العمل معا. في أي وقت كان هذا على وشك الحدوث ، كان على الإنسان أن يشرف على العملية. تلك الشراكة بين الإنسان والخوارزمية ، هذا هو الطريق إلى الأمام.
إريك كافانا: واو ، هذا مثال رائع ، شكرا جزيلا لك. حسنًا ، أيها الناس ، لقد اخترقنا أكثر من ساعة هنا على نشرتنا على الويب. شكر كبير جدًا لـ Jen Underwood من Impact Analytics. بالطبع شكراً جزيلاً لـ Nick Jewell و Alteryx Team على وقتهم واهتمامهم ولكم جميعًا على وقتك واهتمامك. نحن نقدر هذه الأسئلة العظيمة. نقوم بأرشفة كل هذه البث الشبكي للعرض لاحقًا ، ولا تتردد في مشاركتها مع أصدقائك وزملائك. مع ذلك ، سنقدم لك وداعًا. البث الشبكي الممتاز اليوم. شكرًا جزيلاً مرة أخرى ، سنلحق بك في المرة القادمة ، أيها الأشخاص. اعتن بنفسك. مع السلامة.