取り除く： ホストのエリック・カバナは、ビジネスとITのコラボレーションについて、エッカーソン・グループのウェイン・エッカーソンとアルテラのジョシュ・ハワードと話し合っています。
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エリック・カバナ： さて、ご列席の皆様、エリック・カバナとホット・テクノロジーズ。 Josh HowardとWayne Eckersonがラインにいます。ちょっとしたオーディオのクラッシュが発生し、すぐに燃えてしまいましたが、ダイヤルインし直してすべてが揺れ動きます。
それで、ウェイン・エッカーソンは私が長年知っています。彼はエッカーソングループの主任コンサルタントです。そして、ジョシュ・ハワードも私は長い間知っていました。彼は、Alteryxの新製品のディレクターです。これらの2人はそれぞれの分野で非常に優れており、ビジネスとITがより良い関係を促進し、本当に協力して何かを成し遂げることができる方法について、多くのアイデアを私たちと共有します。
それで、次のスライドを押してウェインに引き渡します。それで、何が起こっているのかを少し教えてください。
ウェイン・エッカーソン： はい、エリック。ここに来てこの問題について話すことができてうれしいです。私は長い間アメリカにいましたが、ビジネスとITの間の葛藤を目の当たりにしてきました。その多くは、彼らの焦点と彼らの目標、彼らが雇ったことによるものです。ですから、それは一種の自然な湾、またはビジネスとITの間のギャップですが、いくつかの有害な結果につながります。ご存知のように、ITは長期的に考えて、システムとアプリケーション、規模、高レベルの再利用、スケーラビリティ、セキュリティ、可用性、信頼性を備えた経済を提供する永続的なソリューションを構築するために採用されています。非常に保守的で動きの遅い考え方。一方、ビジネスは、顧客のニーズ、インタラクションのポイント、より短期的な集中、インセンティブを満たすことに焦点を当てており、月単位または四半期単位で実施できます。彼らの焦点は、スピード、敏ility性、順応性です。したがって、これら2つのグループの間に摩擦があるはずであるか、摩擦が生じる可能性があることは驚きではありません。
次のスライド。だから、これは私が相談に行く組織で時々耳にする対話の一種であり、私は結婚カウンセラーの役割を果たしていると感じ、これらの2つの側面を互いに結びつけ、お互いとその役割を認めようとしていますビジネス技術ソリューションの提供。ビジネスは、ITが遅すぎる、高価であると考えがちであり、必要なもの、必要なときに必要な方法で提供することはありません。 IT部門は、ビジネスを常に変化させ、新しい機能を追加していると見なしがちです。その後、これらすべてが短期的に動き、全体像を見ることがありません。しばしばこの摩擦の結果は、カジュアルな使用ということです。エグゼクティブマネージャーは「あなたは何を知っていますか？それを忘れて。必要なデータを取得できないことはわかっているので、必要はありません。」それはかなり怖いです。データのパワーユーザーは、「データのダンプを提供してください。気にしないでください」と言います。 BUリーダーは、本当に情報が必要な場合、自分の予算を獲得し、自分の人員を追加し、自分のツールを購入するだけです。 ITは言います。しかし、最終的には壊れるので、自分でそれを維持しようとして頑張ってください。」誰も使用していないか、適切に設計されていないか、誰もが使用しているために破損します。また、地上に十分な技術専門家がいないため、拡張するのに十分なリソースがありません。または彼らの専門家が去り、彼らは高く乾燥している。次のスライド。
エリック・カバナ： これは投票であるため、発信者は実際に投票することができます。ちょっと待ってですから、私は今、このアンケートを公開しています。画面にポップアップが表示されることを願っています。そうしないと、通常は下部のどこかに表示されます。どうぞこれに関するあなたの答えを聞きたいです。
さて、私は私たちにいくつかのフィードバックを与えてくれる人を呼んでもらいました。それで、私たちは尋ねます：あなたの組織のビジネスはどの程度ITと連携していますか？それで、私たちは今たくさんの人々に答えています。どうもありがとうございました。とても高い、もちろん、高い、中程度、低い、非常に低い。正直に言って、これをチームの他のメンバーと共有することはありません。率直な回答をお願いします。じゃあ、もう少し数秒お見せしましょう。そうすると、Joshがこの質問に答えてくれる人を助けてくれます。ええ、私はこのコラボレーションのプロセスが大好きです。つまり、私たちは何年もの間ビジネス/ ITの分離について話してきました。それは変化していると思います。開発者がビジネスとより緊密に連携するDevOpsにより、部分的に変化していると思います。そのようなことはIT側から多少の熱を奪いますが、クラウドのおかげで、率直に言って、変化していると思います。なぜなら、人々は職場で何をするかに精通し始めているからかもしれません。しかし、IT /ビジネスの格差の進化についてはどう思いますか？
ジョシュ・ハワード： ええ、それは興味深いトピックです。すぐにここで取り上げることになるでしょうが、ビジネスは本当にITの手に委ねられていると思います。そうです、何年もの間、すべてがIT主導型であり、ビジネスを通じて購入されるすべてのIT主導型からIT主導型へと振り返る動きを見てきました。そして、私たちは中央集権化を見始めていると思います。私は、あなたが知っていると思う、あなたはより多くの組織、卓越したスタンドアップセンターを見始め、ますます多くのビジネスインテリジェント企業を見始め、センターも同様にセットアップされているのを見ているので、それはあなたが知っている、ITではありませんまたはビジネス。 2つの組織のより良い結婚が見られ、両方の組織に存在するこれらの卓越したセンターが設定され、ITとビジネスの両方が席に座り、食べ物を注文しています。他のビジネス目標を選択する必要があります。そのため、ここ数年、またはそれ以上に非常に前向きな傾向があると思います。それは私たちが見ているものの一部だと思います。
エリック・カバナ： 私があなたに引き渡すことを私に責めることはできません、そして私は結果を読み上げます。ブラウザによっては、結果がすでに表示されている場合がありますが、それを提供するために、もちろん「ビジネスはITとどの程度連携していますか？」という質問があります。非常に高い7％、高い8％、中程度の大半は29％、最低は10％、最低は0％です。それは基本的に合計であるため、実際に見ているのはほとんどの人が中程度、73人中21人です。73人中6人が高い、5人が非常に高いと言っています。 「答えはありませんが、ほとんどの場合、73のうち43で、人々は反応しませんでしたが、あなたの時間に感謝しています。それで、私はこの次のスライドをプッシュしたいと思います。ジョシュ、あなたは少し話をするつもりだったと思う。
ジョシュ・ハワード： ええ、それで、あなたが知っているように、私が行っていた場所の種類は、過去5年間で多くの変化を見た、あるいは10年も遡ったことでした。かつては本当にワイルドウエストだったので、組織内のワイルドウエストだと思っている人たちがここにいるのではないかと思いますが、以前はすべてが完全に固定され、厳格でした。すべてが一元化されたITチームによって強制され、それがまさにBIの提供方法でした。しかし問題は、ビジネスユーザーが使用していないことでした。彼らは必要な結果を得ることはありませんでした。必要なようにデータを変更することはできなかったので、多くの場合、BIプラクティスを放棄する組織を見ただけです。彼らは期待した使用方法を得ていませんでしたし、ユーザーは、ユーザーがデータソースを取り、独自の統合作業を行える使いやすいツールを望んでいたため、理解できると思います。
しかし、彼らはITが彼らのためにこれを行うのを待ちたくありませんでした。そして、私たちが見たのは、これらすべてのビジネスチームを退社させて、独自のライセンス、独自の視覚化ツールを購入し、シャドウITの仲間にデータマートをセットアップしてもらい、彼らがオフになったことです。しかし、それはまったく新しい一連の問題につながりました。はい、ビジネスは柔軟性と敏ility性、および必要な結果の一部をはるかに高速に得ることができましたが、それでもITを残したままでした。これをどのようにスケーリングしますか？」
何が起こっていたのか、彼らはこれらのデータマートを構築していたからです。彼らは多くのレポートと視覚化の運用を開始していましたが、ITに戻って修正を取得するだけであったため、スケーラブルではありませんでした。それは治療法ではなかったので、それらはいくつかの問題でした。しかし、使いやすさを望んでいるビジネスとそれを統治したいITの間の綱引きである必要はありません。全員を同じページに誘導し、同じ方向に誘導することです。両方のユーザーのニーズを満たすことができる最善のアプローチが本当にあると思います。滑り台。
エリック・カバナ： よし。行くぞ
ジョシュ・ハワード： そう、ありがとう。したがって、Alteryxでのアプローチ方法は、分析ガバナンスの観点から実際に検討しています。ですから、データガバナンスは多くの異なるものを包含するフレームワークであると思うので、ここでは「データガバナンス」という言葉を使用していません。データの管理方法、アクセス方法、およびデータの保護方法。
まず、データ管理側で、セルフサービスツールを有効にする場合、これらのユーザーが必要なすべてのデータソースにアクセスできることを確認する必要があります。したがって、これもMicroStrategyやCognosやOBなどの従来のBIツールで見られた問題の一部であり、中央集中型のデータウェアハウスを利用するだけでしたが、これらのビジネスユーザーは本当にそのデータを取得し、それを他のデータソースとブレンドして、追加の結果を取得します。
つまり、リレーショナルデータであるか非リレーショナルデータであるかに関係なく、これらすべての異なるデータソースに直接アクセスし、データが冗長にならないようにする必要があります。したがって、インメモリテクノロジーを使用して、それらのフェデレーションデータソースを利用し、組織内の他の場所でそのデータを複製しないようにする必要があります。
次に、データのアクセシビリティやデータのセキュリティなどを確認し、データが暗号化されていることを確認し、適切な権限と承認を取得していることを確認します。また、ITチームが既にセットアップしているシステムを使用することをお勧めします。つまり、Active DirectoryやWindows認証などです。その認証をアプリケーションに至るまで渡すことができるシステムを利用すると、適切なユーザーが適切なデータにアクセスできるようになります。
制御状態から有効化状態に移行すること、そしてガードレールを使用してそれを行うことです。ガードレールの分析では、ITがすべてのツールを成功に導いていますが、それらを監視し、一貫性、信頼性、適切な権限で適切に実行していることを確認しています、それらのユーザーが適切なデータにのみアクセスできるようにします。次のスライド。
エリック・カバナ： わかった、ウェイン博士。
ウェイン・エッカーソン： ええ、これが私のスライドです。これは、ジョシュが話していたセルフサービスの次元を示しています。それが最近のビジネスの需要の平均ですが、ジョシュが言ったように、ITが物事を提供し、ITがそれをすべて行うのを待つことは望みません。以前は、アーキテクチャを構築し、インフラストラクチャを管理し、ツールを選択して、アプリケーション、レポート、ダッシュボードを構築していましたが、大部分のユーザーにとっては機能しません。そして今、私たちはセルフサービスに近づいています。セルフサービスレポート、セルフサービスダッシュボード、これをセルフサービスビジュアルディスカバリーと呼びます。セルフサービスのデータ統合、またはデータの準備ができました。データサイエンティストがいるセルフサービスの高度な分析があります。そのため、これらの機能はすべて、自分で物事をやろうとするビジネスマンに利用できると考えています。
次のスライド。エリック、ここでいくつかのフィードバックを受け取っています。したがって、表面上のセルフサービスは、ビジネス部門とIT部門の両方にとって有利なように見えます。ユーザーは、必要なときに必要なものを手に入れます。 IT部門はユーザーのタイプを取得し、仕事をオフロードし、間接的に物事を提供しますが、いずれにしても...セルフサービスには、注意しなければならない重大な欠点がいくつかあります。そして、ジョシュはこれらの欠点のいくつかに対するいくつかの救済策をあなたに与えていました。
次のスライドであるエリックに進んでください。組織のセルフサービスが、波のような波のように見えます。そして、誰もが自分のレポートを除いて他の誰かのレポートを信頼しないようになります。これは良い状況ではありません。開始時よりも悪いとさえ言えます。基本的に、シャドウレポートシステム、データ抽出で構成されるアーキテクチャがあり、最終的にコストとオーバーヘッド、冗長性と複製が増加し、その結果、組織のリスクが増加します。セルフサービスとは、ガバナンスがまさにバベルの塔である標準に関するものです。誰もが通信していますが、誰も聞いていません。次のスライド。
エリック・カバナ： それは素晴らしい引用です、私はそれが好きです。 「誰もが通信しているが、誰も聞いていない。」私はそれについていくつかの場所でそれを要約すると思います。下車、ここに行きます。
ウェイン・エッカーソン： ですから、私も救済策を講じますが、多くの企業はセルフサービスの目的はITを取り除くことだと考えています。ビジネスには直観に反することがたくさんありますが、これもその1つです。セルフサービスの目的は、ITを方程式から制限するのではなく、それとのより大きなコラボレーションを促進することでした。ここで説明しなかったセルフサービスのもう一つの皮肉は、セルフサービスをサポートするために多くの標準化が必要なことです。道路での運転を考えてね守らなければならない多くのルールがあります。全員-
自動音声： 会議の記録が停止しました。
エリック・カバナ： 心配しないで。それは単なるバックアップです。立ち止まるな。
ウェイン・エッカーソン： OK。それで、ITは本当にそれらの標準をまとめる必要があるグループです。そして、これらの標準が確立され、受け入れられ、採用されると、「月が出るまでセルフサービスを行うことができます」。次のスライド。
エリック・カバナ： ジョシュに戻ったと思う。
ジョシュ・ハワード： そうです、そしてウェイン、あなたが言っていたことの多くに同意します。ただし、データからより多くの価値を引き出したい場合は、ITがすべてを管理し、可能にするビジネスに参入するというビジネスから脱却する必要があります。つまり、ITだけでなく、独自の分析ツールを使用してユーザーを支援することを意味します。これは、あなたが彼らに王国への鍵を与えなければならないという意味ではありません。既存のガードレールを使用してこれを行うことができます。既存のシステムを活用し、承認ツール、Active Directory、アクセス許可を活用します。これにより、誰かがデータを与えてはいけないことが確実になります。したがって、これらすべてのことを行うことで、これらのアナリストがより大きな価値を提供し、管理された方法でそれを実行できるようになります。
次のスライド。しかし現実には、IT部門はアナリストがデータを表示したり操作したりするさまざまな方法に追いつくことはできません。したがって、それだけでなく、これらのリクエストに対応する時間もありません。レガシーシステム、ウォーターフォールプロセス。テーブルを追加するためのETLプロセスだけを見ると、場合によっては数ヶ月ではなく数週間かかることがあります。そして、あなたはそのビジネスの変化に歩調を合わせたいと考えています。
実際に、分析の文化を作りたいのであれば、それらのユーザーがそれを行えるようにしなければなりません。そして、それを実行すると、そのメリットは本当に驚くべきものになります。 5、10年前にビジネスインテリジェンスプロジェクトについて話し始めたとき、すべてのBIプロジェクトの70〜80％が失敗するとよく言われました。そして、それはもはや事実ではありません。ビジネスユーザーに適切なツールを提供すると、大きな成果と大きな価値が見られます。それが、セルフサービスツールが組織全体に野火のように広がっている理由です。それは私たちが見ている成功のためです。
また、ここですぐに説明するユースケースもありますが、ご存知のとおり、文字通り何万人ものユーザーがセルフサービスの分析とスケールを行っています。そして、これらのユーザーは洞察をより速く提供し、新製品を作成しており、競争に勝つために変化するビジネス条件にはるかに迅速に反応しています。
2つ目のことは、データの準備に費やす時間が減り、分析に費やす時間が増えたことです。これはもう1つのコンポーネントにすぎません。CNAから、時間のかかるアプローチをとっている多くのアナリストがいる例があります。数週間または数か月かかって、今では数分になりました。それは誇張ではありません。これを実行している顧客のこれらの例は文字通り多くありますが、これは本当にWin-Winのシナリオです。アナリストは、データにすばやくアクセスする必要がないことを喜んでいます。ガバナンスについて心配することなく戦略的イニシアチブに集中できるので、ITは幸せです。そして最終的に、経営陣はビジネスチームとITチームが協力してその分析文化を作成しているので満足しています。あなたに戻って。
エリック・カバナ： わかった。別の投票が行われたので、それらの結果を聴衆で見ることができるはずです。既に投票パネルに表示されているはずですが、質問は「あなたの組織はセルフサービスの約束を受け取っていますか？」でした。回答者には「いいえ」という印象的な言葉があります。
それは私たちが業界のどこにいるのかを物語っていると思いますが、あなたはジョシュ、つまりウェインが議論しているようないくつかの基準はありますが、実際にはセルフサービスを可能にするという、いくつかの本当に良い点をあなたが作ったと思いますガバナンスを組み込むことができます。それが私たちが話してきたガードレールですよね？ガバナンスポリシーはデリバリシステムに段階的に組み込むことができます。これは、アナリストにセルフサービスを提供しながら、実際にガバナンスを達成するときです。そう、ジョシュ？
ジョシュ・ハワード： ええ、そうです。
エリック・カバナ： はい、回答者は—
ウェイン・エッカーソン： エリック、これらの結果は興味深いものです。その原因は、ITがまだコントロールされているか、ユーザーがセルフサービスを得ず、必要なときに必要なものを手に入れていないか、またはセルフサービスが十分に管理されていないことです。そして、両方とも悪いです。そのため、ユーザーが必要な情報を取得して必要な機能を実行するために必要なすべての情報と機能をユーザーに提供する統治環境を整えるために、実際にセルフサービスを実現するのは困難です。大変です、しかし、あなたは知っています—
ウェイン・エッカーソン： —今、Alteryx、非常に強力なツール、非常に強力なツールのようなものに直面しています。これで、次のことができるようになりました。
エリック・カバナ： そして、Sonicとの生の取引が少し下がったいくつかの理由があるので、基本的なオーディオに注意してください。私は少し驚いています。セルフサービスを有効にするソリューションがあるので、これはおそらくAlteryxにとって朗報だと思います。なぜなら、多くの異なるツール、たとえば多くの統合ポイントを使って物事を行う古い方法では、人々は現状に追いつくためだけに走り回っていますが、それは本当の課題の1つだと思います。
クライアントの1人が数週間前に「緊急性の専制」とそれが複数の組織を支配し、変化を妨げる傾向に言及して以来、私の耳に響いているコメントを持ちました。あなたは常に緊急の状態にあり、すでに実行する必要があることを成し遂げようとしているだけです。そして、それは基本的にあなたが新しいことをするのを防ぎます。
ある時点で音楽を停止し、椅子が1つなくなることを認識する必要がありますが、残りの椅子はテーブルに座って、一緒に作業するまでコラボレーションを開始する必要があります。しかし、それは私がこの全体像を見る方法の一種です。そう、答えは通常43人中23人が「いいえ」、43人中6人が「はい」、43人中6人が「わからない」と答えたが、38人ほどは答えなかった。しかし、それは非常に印象的な「いいえ」です。それで、ケーススタディを始めたいと思います。
ジョシュ、お返しします。奪って
ジョシュ・ハワード： ええ、それで先ほど、ビジネスとITの間のこのコラボレーションについてお話しました。かなり大きな変化が見られたように感じますし、セルフサービスを可能にし、私が話していた結果を見ることで、ますます多くの組織がこの方向に動いています。そして、フォードはその良い例です。もちろん、Fordは何十年もの間データと分析を使用してきましたが、多くの組織と同様に、実際には組織のポケットで行われました。一貫性と調整に対する見落としはほとんどありませんでしたし、データガバナンスの慣行にも一貫性がありませんでした。
そして、彼らには大きな問題がありました。 4,600以上のデータソースがあったため、Fordのような会社の規模でこれを行うことの課題を想像できます。そして、彼らがやったことは、わずか2年前に遡って、グローバルデータインサイトおよび分析ユニットを形成しました。これは、データワーカー、つまりデータアナリスト、データ種類の科学者。
このCOEは、組織全体にサービスを提供するHR部門または財務部門とよく似ています。それがまさにこの新しいチームの目的です。したがって、彼らは独自の優先度の高い課題を特定し、それを解決し、さまざまな問題に取り組むさまざまなビジネスユニットと連携することができました。しかし、全体のアイデアは、ビジネス上の課題そのものに焦点を当て、それらのビジネスニーズを満たすために、その会話を目指して変更したいというものでした。そして、ご存知のように、彼らは数年前に始めた1人のデータアナリスト、1つのAlteryxライセンス、TableauとQlikViewの組み合わせから始めました。
現在、彼らは過去2年間でAlteryxを1,200人以上のデータサイエンティストに展開し、さらに雇用を増やしています。それで、彼らの組織内で行われ、彼らが解決しようとしているユースケースが信じられないほどであるのを見るのは本当に驚くべきことです。彼らはNASCARレースまで製造ラインの問題を解決するためにAlteryxを使用しているため、彼らが運転している結果の一部を見るのは本当に魅力的です。おもしろいのは、これらのユースケースのいくつか、単一のユースケースが数千万ドルを節約していることです。したがって、それらを正当化するのは非常に簡単です。そして、これは1つのユースケースであり、現在では文字通り数百の異なるビジネスケースと1,200人のデータアナリストとデータサイエンティストで使用されています。そのため、驚異的な結果が得られ、フォードとのパートナーシップに本当に満足しています。
ウェイン・エッカーソン： さて、これは私のスライドです。ですから、私はセルフサービス分析のクラスを教えています。これは、私が聴衆のためにテーブルにもたらすソリューションの一種の要約、非常に高レベルの要約です。そして、私はこれをかなり早く説明しようとします。セルフサービス、そうですね、セルフサービスはありません。組織内のセルフサービスの定義は誰もが異なるため、CEOに対するセルフサービスはデータサイエンティストに対するセルフサービスではありません。しかし、一般的に、ユーザーには2つのクラスがあります。最初のクラスは、ごく普通のユーザー、エグゼクティブマネージャー、最前線の労働者が青でトップダウンの世界にいます。
そして、私はそれらを「データコンシューマー」または「データエクスプローラー」と呼んでいます。彼らは出力、思考、レポート、ダッシュボードを考えています。そのまま。エクスプローラーはそれらを開いてその場で編集する傾向がありますが、必ずしも空白の紙から始めたいとは限りません。彼らがそうするために支払われているわけではありません。必ずしもアナリストに支払われていません。それは、ボトムアップの世界の人々、データサイエンティストとデータアナリスト、さらにデータアナリストがスプレッドシートで作業し、データベースにアクセスすることです。また、データサイエンティストは、データマイニングワークベンチを活用しています。出てきたセルフサービスツールの多くは、このボトムアップクルーに本当に力を与えています。以前よりもはるかに生産的になります。独自のレポートやダッシュボードを作成するだけでなく、独自のデータを取得したり、ブレンドしたり、一致させたりすることもできます。私は実際にこの三位一体のツールが出て、ボトムアップの世界をインポートするのを見ました。データをカタログ化して、データを検索して、一致させることができる準備ツールと、データを分析、視覚化、共有できるデータ視覚化ツールのいずれかにします。ツールセットが1つになることはわかると思います。実際、Alteryxはその実現に向かっていると思います。
ですから私はこのボトムアップの世界を「本当のセルフサービス」と呼んでいますが、トップダウンの世界は銀の大皿で情報を提供しているため、より「シルバーサービス」と呼んでいます。ある程度あらかじめパッケージ化されています。まだ対話的で、まだ編集可能ですが、誰かがこれを消費する人々を考え、特定のニーズに合わせて調整する必要がありました。あなたが持っているトップダウンの世界で、あなたは、あなたが知っているように、データ管理委員会を知っています、あなたは知っています、それはデータサイトとレポートに置きます。そして、意思決定のためにデータを統合しようとするデータウェアハウジングチーム。これは、より伝統的なIT指向の集中型トップダウンガバナンスプロセスです。組織の10％、20％に近いボトムアップの世界では、データセットを実際に開き、それらを見て、コメントし、それらのデータセットにタグを付けることで、草の根レベルからガバナンスを得ています。基本的には、データの共有平均をゼロから構築します。カタログとデータマーケットプレイスを取得しており、組織にはこれらの両方の世界が必要です。実際、彼らはお互いに餌をやり、非常に相乗効果があり、同じコインの両面です。すべての部門にアナリストがいない場合、業務は失敗し、マーケティング、財務は失敗します。人々が前日何であるかを理解できなかった質問への回答を生成しているため、ビジネスを促進するために必要なあらゆる種類の洞察が欠けています。そして確かに、ITができなかった、または開発者はそれらのレポートやダッシュボードを作成できませんでした。したがって、彼らは、要件の次の波と、トップダウンの世界にまとめられ、置かれるべき次の洞察の波を実証しています。
問題は、ボトムアップの世界が、認定または管理されていないトップダウンの世界にレポートを発行し、競合するレポート、複製などを取得するときです。したがって、私の世界では、これら2つの世界の間にデータガバナンスゲートウェイを設けることが役立ちます。データアナリストが新しい洞察を作成し、レポートを作成し始めたら、それは大丈夫です。それを好む人々は、そのレポートを引き続き公開し、おそらくもっと広く企業全体に共有したいと考えています。データガバナンスによってレビューする必要があります。標準。標準プラットフォームに書き込む必要があり、新しいデータを標準エンタープライズリポジトリに追加する必要がある場合があります。そして、私たちが現在見ているのは、Alteryxのようなツールが実際にこのプロモーションプロセスをサポートするために必要なワークフローを埋め込んでおり、エンタープライズキャリバー認定レポートまたはデータセットとして透かしまたはスケールを取得するために普及しているレポートで促進している。そのため、レビュープロセスとして一言で言えば、データガバナンスの状態の一部です。開発チームとの本番ハンドオフが行われる可能性があり、BIツール、分析ツール、またはそれらのワークフロー内に権限とガバナンスが構築される場合があります。次のスライド。
エリック・カバナ： さて、これについてはジョシュに戻ったと思います。
ジョシュ・ハワード： ええ、そうですね、これらのさまざまなツールからの移行について話したとき、そして私が自分自身で見つけたことは、ほとんどのアナリストが10から12の異なるツールを使用して研究していることです分析作業を完了します。そして、ご存知のように、彼らはデータを見つけるためにデータカタログソリューションを使用している可能性があり、データ準備ソリューションを使用している可能性があり、データ視覚化ツール、高度な分析、予測分析、および展開のためのデータサイエンスツールを使用している可能性がありますそしてそれを管理します。そして、これは単一のプラットフォームを介して提供されるべきであると本当に考えており、それが業界の行く先だと考えています。そのため、ほとんどの人は、データの準備とブレンド機能、およびTableauやPower BIなどのツールとの緊密な統合に関するすべてのトリックを知っています。
しかし、ご存知のように、私たちは単なるデータ準備ツールではありません。私たちは本当にそれらのデータアナリストと市民データサイエンティストのためのエンドツーエンドのプラットフォームであり、そのデータを発見し、準備し、ブレンドし、分析し、反復可能な方法と反復可能なワークフローでそれを行う能力を提供します。そして、それらの資産をスケールにデプロイして共有します。それが、まさにAlteryxのすべてです。そして、私たちが支持している素晴らしいコミュニティがあります。それは、あなたの典型的なコミュニティ以上のものです。セルフサービスのトレーニングエリアがあり、フォーラムとベストプラクティスがあり、ユーザー同士の福音主義的なコミュニティがあります。また、Alteryxのようなツールを採用しているため、これらのタイプのコミュニティは学習曲線を大幅に短縮するため、これらの新しいツールセットをより早く活用できます。彼らは本当に使いやすいにもかかわらず、多くのコーディングを必要とせず、使いやすく、より速く起動して実行しますが、その学習曲線を減らすためにそのコミュニティを持っていることは非常に貴重です。
そして、私たちがそれを分解した方法は4つの領域です。まず、発見と共有が本当に重要なことです。そのため、データを準備してブレンドする前に、それを見つけられるようにする必要があります。そして、それが私たちのプラットフォームの最初の部分が、あなたの組織の部族の知識を獲得するために使用する発見と共有のコンポーネントである理由です。したがって、これは基本的に、キュレーションおよび管理されたデータセットを共有するために使用されるデータカタログソリューションです。ユーザーは、使いやすいGoogleのような検索機能で探しているデータを見つけることができ、データセットで共同作業するためのソーシャル機能も提供します。また、資産のデータ系統にドリルダウンして、それらを認証することもできます。資産とそれらに透かしを入れます。そして、これはセルフサービス分析にとって非常に重要です。なぜなら、ほとんどの人はデータを見つけるために時間を費やしすぎているからです。そして、もし彼らがレポートを見つけたら、あなたは知っている、彼らはそれが認証され、信頼されていることをどうやって知るのか？そのため、データガバナンスゲートウェイがあることについて話したとき、Alteryxのようなツールがそのゲートウェイになり、検索を行うと、そのデータの所有者、そのデータの系統、方法を自動的かつ視覚的に確認できます作成され、認証されている場合、アクセス方法、アクセスできない場合は、チャット機能を使用してアクセスをリクエストできます。それはその特定の人に対するものなので、これはこれらの要素の多くを生産するための本当に良い方法です。次のスライド。
次の部分は、これらの準備とブレンドです。これもよく知られているので、準備とブレンドは、より高度な分析のオンランプと実際に考えています。 SQLやコードを記述することなく、すべての異なるデータにアクセスし、クエリを実行できます。構造化データ、非構造化データ、クラウドデータのいずれであっても、メモリにすべてを簡単に統合し、形作り、クレンジングできます、分析のためにデータセットを準備するために、プロファイルします。また、サードパーティのデータセットで強化することもできます。そのため、運転時間分析や空間分析を行うことに興味がある場合、TomTomなどの企業と非常に良いパートナーシップを結んでいます。また、家計データやビジネスデータについても、Experianと緊密に連携しています。そのため、突然、オンプレミスまたはクラウドにあるデータを取得できるだけでなく、これらのサードパーティのソースでデータを充実させ、魅力的な分析を行うこともできます。次のスライド。
3番目の部分は、この分析およびモデル化コンポーネントです。そのため、Alteryxはコードフリーであると述べました。まあ、それもコードに優しいです。そのため、60種類を超える予測分析ツールを提供しているため、より高度な分析を行う準備ができたら、RやPython、Sparkベースのツールをコーディングなしで使用するか、実際に独自のカスタムを使用して作成できますパッケージ。したがって、RとPythonまたはScalaなどを作成しているデータサイエンスチームがいる場合、そのコードを利用し、独自のパッケージを構築し、ツール内でそれを活用できます。繰り返しになりますが、ここがセルフサービス分析の真の価値であると思う場所であり、これが業界を、従来のデータアナリストやデータワーカーから、市民のデータサイエンティストへと変革するために役立てたいと思っているところです。データサイエンスを行うには、本当に使いやすいツールを使用します。滑り台。
申し分なく、そして最後に、高度な分析の最後のマイルである最後の数個のスイッチがあります。したがって、データサイエンスの作業を行っている時点でモデルを構築している場合、次に直面する課題は次のとおりです。それらをどのように管理しますか？そして、これが私たちの展開機能の出番です。そして、私たちが話した顧客の調査によると、モデルの50％未満が生産になりました。そのため、これらのデータサイエンティストを採用してこれらのモデルをすべて構築しましたが、実際に運用することはありません。そのため、モデルの構築に役立つソリューションを構築し、RESTful APIを使用してモデルをリアルタイムで展開します。
そのため、従来の方法は機能しないため、これらのモデルを取得して、Webアプリケーションやモバイルアプリケーションに直接、より速く簡単に配置できます。それは長く引き出されたプロセスです。モデルの展開には12〜20週間かかり、多くの場合、実行に250,000ドル以上かかります。そして、それらをどのように更新し続けるかについて心配するようになりました。繰り返しになりますが、このプロセス全体を自動化し、多くの中間ステップを実行する方法を探しています。ですから、実際にコードを投げ捨てることなく、今起こっていることの伝統的なプロセスは、あなたのモデルを構築しているデータサイエンティストを得て、彼らがそれらを展開し、彼らがする必要があるWeb開発者にそれらを投げかけることですRとPythonのすべてのコードを取得し、それを何らかのWebアプリケーションまたはモバイルアプリケーションに書き直してください。また、時間がかかりすぎます。
そのため、他の人が行うためにフェンスを越えてコードを投げることはもうありません。そのプロセスを自動化し、大規模に管理する方法を用意しています。したがって、これらは、データ分析のためのエンドツーエンドのセルフサービスプラットフォームに関して、実際に検討している4つの領域です。ですから、データを簡単に発見して共有し、準備してブレンドし、高度な分析を行い、大規模に展開して管理する方法を持っているのです。どうぞ。したがって、Alteryxを使用すると、分析ガバナンスについて話し、安全で、すべての分析を行うためのコードフリーとコードフレンドリーの両方の方法を提供する方法でデータのロックを解除することができます。データベースを照会するためのSQL言語のセマンティクスを知らないデータアナリストがいる場合、メモリ内のすべてのデータをプルして分析を行うドラッグアンドドロップツールを使用できます。
同じトークンで、RとPythonを使用しているデータサイエンティストがいる場合でも、コードフレンドリーな方法でAlteryxのようなツールを使用することができます。数週間または数か月かかる反復可能なワークフロー、実行するタスク、数週間または数か月を提供し、誇張することなく文字通り数分に短縮することができます。私たちのウェブサイトには多くのケーススタディがあり、その詳細と時間の節約について詳しく知ることができます。しかし、最後に、IT組織はスケーラブルであり、先ほど説明したサイロを破壊し、統制された方法で実行するため、IT組織と連携することになるでしょう。そして、それこそが、Alteryxエンドツーエンドプラットフォームのすべてであり、私たちが異なる理由です。
エリック・カバナ： わかった。それはすべて良いことです。ウェイン、あなたは本当にこのデータガバナンスゲートウェイで何かに取り組んでいると思います。今、私たちはこの非常に興味深い世界にいるので、40年前から信頼できるソースであったデータウェアハウスは、時代に遅れず、さまざまなデータソースやデータの種類すべてに追いつくことができません。データウェアハウスは非常に厳格なシステムであるため、Alteryxがここで提供しているのは、分析の成熟度の次の段階と呼べるものです。なぜなら、これらのさまざまなソースをすべて使用できるからです。データガバナンスポリシーが組み込まれたこのマーティングエリアでは、多くの異なるデータセットを使用できる両方の世界で最高の結果を得ることができますが、ガバナンスがあり、あらゆる種類の情報を使用してあらゆる種類のアナリストにサービスを提供することもできますビジネスの世界で何が起こっているかについて、彼らの異なる視点を得る。しかし、私はこれを企業の分析の進化におけるかなり重要なステップと考えていますが、どう思いますか？
ウェイン・エッカーソン： いいえ、絶対に。データウェアハウス、真実の単一バージョンのレポジトリ、そして、組織のダイナミクスと人々の果たす役割は無視されていると思います。そして、私はあなたがそれらを呼ぶように、BIまたは分析のこれらの2つの世界を見ます。そして、ほとんどの企業では、彼らは反対の方向に進んでおり、お互いに話をせず、お互いを信頼していませんが、実際には非常に相乗的であり、お互いに認めさせる必要がありますと一緒に仕事の種類。また、データカタログ機能を通じてガバナンスを組み込むAlteryxのようなツールは、スチュワードがデータセットを管理し、それらを認証して透かしを付けることができます。これは、私がクラスで数年間話してきたことです。それを行っている企業はほとんどありませんが、非常に多くの支持を得て、今ではどこにでもあると聞いています。
それで、これら2つの世界を混ぜ合わせる方法は、あなたが知っているように、あなたはあなたのケーキを食べて、あなたもそれを食べるからです。パワーユーザーに必要なことを任せることができます。オンデマンドで新しい洞察を見つけてください、そして、あなたは知っています、しかし、あなたはそれが制御不能になるのを防ぎます。何らかのガバナンスを必要とするいくつかの標準を使用して、バベルの塔を作成しないようにします。そして、実際の目標は、人々がガバナンスプロセスを実行したいガバナンスの文化を作り出すことです。彼らは、より広く消費されるように、レポート/データセットをレビューしてもらいたいと考えています。それが目標であり、それがまさにこの新しい世界でのITの新しい役割です。私はいつも彼らの役割は口述するのではなく、促進することだと言います。そして、それはビジネスのためにあらゆることをする共有サービスに慣れていたほとんどのITプロフェッショナルにとって大きな意識転換です。今やビジネスは自分たちでやっていることであり、ジョシュが言ったように、ITはまさに人々である必要があります。
エリック・カバナ： ガードレールはアナリストの自由なプレイを可能にするので重要だと思います。アナリストはさまざまなことをしますが、軌道に乗ることはできません。そして、私が理解すれば—
ウェイン・エッカーソン： まさに。
エリック・カバナ： —正しく、ジョシュ—
ジョシュ・ハワード： まさに。
エリック・カバナ： ええ、そうですね、何年も前にAlteryxと呼ばれる前から、実際にAlteryxを追跡してきました。SRCまたはそれらのラインに沿ったものだと思います。Wal-Martが最初の顧客でした。また、ビジネスプロセスとワークフローを本当に理解する能力があったときに、皆さんが話した非常にクールなことの1つです。また、ワークフローとビジネスプロセスを十分に理解している場合は、さまざまなことができます。まず第一に、無関係な情報でユーザーが利用できるオプションをクラウド化しない場合、非常に完璧なユーザーインターフェースを提供できます。 2つ目は、プロセスを合理化して、チョークポイントまたはコントロールポイントがある場所をよりよく理解することもできます。そして、それはおそらく、Alteryxがあらゆる種類の異なる情報セットと分析ユースケースを可能にする、この非常にガバナンスに優しいがユーザーフレンドリーなタイプの環境を提供できる理由の魔法の一部だと思います。あなたはそれに同意しますか？
ジョシュ・ハワード： ええ、私はエリックだと思いますが、これは多くの場合、これらのタイプのツールをビジネスユーザーの手に渡して、ビジネスフレンドリーな方法で簡単に作業を行えるようにすることです。使用して、それはフレンドリーです。つまり、データガバナンスのようなものを考えると、私たちは20年にわたってデータガバナンスについて話してきましたが、IPストレージとして、これをビジネスに押し付けようとしましたが、採用されず、ビジネスユーザー向けに構築されていないため、あらゆる種類の牽引力があります。 IT主導でIT主導であり、ITには有効ですが、これらのビジネスユーザーには機能しません。そのため、これらの同じ方法論をビジネスフレンドリーなツールセットに適用したいと考えています。これが、データカタログ化ソリューションとメタデータ管理でのアプローチです。
私がビジネスユーザーと話すとき、セマンティックデータレイヤーについて、およびメタデータの管理をどのように支援しているかについては決して話しません。しかし、バックエンドでは、それが基本的に何をしているのかを知っています。これらの種類のことは長い間IT内にありましたが、ビジネスユーザーにとっては、データをすばやく見つける方法、仕事を完了する方法がすべてですより速く、消費者の生活のように、使い慣れた使いやすいインターフェースでその情報を提供しますか？ Googleのような検索インターフェイスが必要であり、その組織内の他のユーザーとネットワークを構築して、それらのデータサイロを分解し、部族の知識を獲得できるソーシャルコラボレーション要素が必要です。ですから、私たちはビジネスとどのように連携するかという異なるアプローチを取っていますが、ITフレンドリーでもある方法でそれを行っています。
エリック・カバナ： ええ、素晴らしい質問がありました。
ウェイン・エッカーソン： もう1つ知っています。ジョシュ、プレゼンテーションで私を驚かせたのは、今はプラットフォームの時代です。私たちはツールの時代を過ぎて移動したと思いますが、それは問題ありませんが、プラットフォームは正しいですか？だから、私は20年ほどBIをカバーしてきましたが、BIの分野では、ツールから分析プラットフォームに移行しました。1つの製品があらゆるタイプのユーザーのあらゆる分析モードを本質的にデポートします、 右？レポートから、一般的なアーキテクチャとセルフサービスの予測まで。データアセンブリ側、またはデータ統合側でも同じことが見られます。そこでは、データを取り込み、追加、カタログ化し、修復し、変換し、ユーザーがダウンロードして分析できるようにするプラットフォームをまとめる人がいます。そして今、皆さんがしていることは、多くの方法で次のステップを踏み出し、これらの2つのプラットフォームを1つに統合することです。したがって、分析とデータの統合プラットフォームです。それが未来です。収束。プラットフォームに表示されないのは、基本的なレポートとダッシュボードのツールまたは機能だけですが、分析モジュールに組み込まれている可能性があります。
ジョシュ・ハワード： ええ、私たちはバッチレポートを非常にうまくやっています。そこには非常に堅牢なソリューションがありますが、あなたはダッシュボードの周りのポイントにぶつかったので、これは私たちが成長する機会と考えています。従来、Tableau、Power BI、Qlikとは本当に良好なパートナーシップを築いてきましたが、今後も継続していきます。しかし、私たちが見つけているのは、アナリストであり、顧客です。彼らは、ワークフローの終わりとそのサイクルまで結果を見るのを待ちたくないのですよね？彼らはリアルタイムで作業している結果を確認したいと思っています。それが本当に私たちが進めている方向です。そして、作業中にデータが見えるように、インライン視覚化としてラベル付けするものを知っています。そして、最後まで待って視覚化ツールまたはダッシュボードに公開して結果を確認するのではなく、繰り返してリアルタイムで確認できます。そのため、洞察を得るために前後にバランスを取る必要がなくなります。
ウェイン・エッカーソン： ええ、それはとても理にかなっています。そして、皆さんは使いやすさで知られています。ご存知のように、名声と幸運を得るためにTableauを使用しています。アナリティクスとデータ管理の両方に精通しているので、この統合プラットフォームスペースでリードする方が良いでしょう。そのため、今後数年間でどのように評価されるかを確認するためのベータテストを行っています。
ジョシュ・ハワード： ええ、あなたは知っています、私はそれが面白いと思います、そして私はこのスペースの一部になれたことをうれしく思います、そしてデータインテグレーションスペース、ビジネスインテリジェンススペースを見て、見てください、本当に面白いです、高度な分析スペースで、実際にそれらが収束しているのを確認します。そして、ご存知のように、Alteryxのようなプラットフォームは、多くのビジネスユーザーが卓越し、それらのユーザーがデータにアクセスし、分析を実行し、それらの洞察にすばやく簡単にアクセスできるようにするのに役立つと思います。
エリック・カバナ： うん。ここにいるすべて、そしてウェイン、それが本当に理にかなっていることに同意します、そして、私は、そう、私がここに投げ入れる聴衆からの質問があると思います。会話と非常に密接な関係があります。 DataOpについてです。この用語に慣れていない方のために—
ジョシュ・ハワード： 次のスライド。
エリック・カバナ： —過去9か月ほどで本当に強くなりました。最初は1つまたは2つのベンダー、3つと4つ、5つと6つで始まり、今では多くの人がDataOpについて話し合っています。これが基本的にDevOpのデータ管理側です。そのため、私たちが目にしているのは、データがライフサイクルを通じて移動する際にどのツールやテクノロジーがデータに影響を与えているか、そして分析ビューにどのように影響するかを本当に理解しようとすることです。そして、Alteryxは、DataOpが用語になる前に、このプラットフォームアプローチに焦点を当てることで、実際にDataOpsの問題を解決しているように思えます。しかし、私はそれをあなたに、ジョシュ、最初に、次にあなた、ウェインに、解説のために投げます。ジョシュ、どう思う？
ジョシュ・ハワード： ええ、進化するスペースだと思います。データにとらわれないようにしているため、ファイアウォール内、クラウド内、非構造化データ、構造化データのいずれであっても、データにアクセスできるようになります。ウェインはこれに同意するだろうし、エリックもそうだと思う。戻ってみると、このスペースで10、15年を知っている、つまり、ほんの一握りのデータベースしかなかったということです。現在、最大400種類以上のデータベースタイプがあります。それで、私たちはそれに追いつくつもりはありません。そのため、組織が採用する新しいものや光沢のあるものは常に存在します。ですから、私たちは、自分の組織に既にあるものとシームレスに統合できるように、とらわれずにオープンテクノロジーとAPIを使用したいと考えています。また、DataOp側の2番目の部分は、クラウドにプッシュされるワークロードが増えており、新しいクラウドテクノロジーと機械学習テクノロジーが本当にこの新しいパラダイムに私たちを押し込んでいます。 DataOpsが使用される予定です。そして、私たちはそのスペースで起こっている多くの興味深い事を見るつもりです。
ウェイン・エッカーソン： ええ、DataOpsで使用する別の用語は「データパイプライン」または「データサプライチェーン」であり、特にビッグデータの世界では多くの企業が出てくると思います。そのワークロードを管理して、データレイクがデータの沼地にならないようにすることができます。ええ、私もその多くがクラウドに移行していることに同意します。
エリック・カバナ： それで、ご存知のように、Alteryxはいくつかの買収を行いました。過去1年か2年でそのことについて話したいかどうかはわかりませんが、Joshがデータの取り込みやセマンティックの面でこのプラットフォームを実際に具体化したと思います。そして今、あなたは本当に分析がそれを管理することを可能にするこの種のエンドツーエンドのソリューションを持っています。私はそのような焦点とアプローチをとった他の誰かを知りません、そして、それはあなたの半分で非常に賢かったと思います。しかし、それについて少しお話したいですか？
ジョシュ・ハワード： ええ、確かに。それで、Alteryxにとって大きな年になりました。今年初めに公開しましたが、2つの重要な買収を行い、プラットフォームを完成させました。最初の1つは、実際にデータをカタログ化する部分でした。繰り返しますが、私たちが見つけたのは、それらの組織がそのデータを管理するのを支援したいことです。そのため、実際にSemantaというデータガバナンス会社を買収しました。これがデータカタログソリューションとなり、プラットフォーム全体に組み込まれました。繰り返しますが、ガバナンスはセルフサービスとセルフサービスを可能にするための重要な要素であると考えています。繰り返しますが、メタデータ管理、データカタログ作成機能をすべて提供してくれました。そして、私たちがやったことは、それを使いやすく、とても使いやすく、それをプラットフォーム全体に統合するためのインターフェースを構築したことです。
2番目に作成したのは、ニューヨーク州ブルックリンに本拠を置くデータサイエンス企業であり、これは機械学習機能とモデル管理機能を構築するために行われました。そのため、先ほどお話ししたように、私たちのプラットフォームを使用して非常に重要なデータサイエンスの仕事をしている多くのデータサイエンティストがいます。ただし、これらのモデルを最後の1マイルに到達させることは非常に困難でした。そのため、12〜20週間かかることが多く、これらのモデルのいくつかを構築するために必要な$ 250,000を言いました。そして、これらのすべてのモデルを最新の状態に保ち、どのように運用しますか？これらのモデルはどのように学習しますか？そして、それらのモデルをどのように訓練しますか？それで、それは大きな問題でもあります、そうです、展開能力。したがって、データサイエンス側とデータガバナンス側を備えたこれら2つのテクノロジーは、この課題を解決するために、プラットフォームと、組織に提供しようとしていることを本当に完成させました。
エリック・カバナ： ええ、機械学習とAIについてだけ聴衆から質問があったからです。そして、ウェイン、多分私はこれをすぐにあなたに投げるでしょう。私にとっては、機械学習が長年苦労してきたさまざまな問題を本当に最適化する可能性が非常にあります。たとえば、データ品質など、分析の輻輳や発見側の支援などです。方程式ですよね？特に学習を続けるこれらのアルゴリズムの一部は、実際に独自に実行でき、ユーザーに表示される可能性のある興味深いものを見つけることができるためです。もちろん、一般的なアナリストの課題の1つは、すべてのアナリストが独自の偏見、独自の世界観をもたらすことです。それを変更するのはかなり難しい場合があるため、将来、機械学習とAIに大きな可能性があると思います。どう思いますか？
ウェイン・エッカーソン： いいえ、絶対的かつ基本的なルールです。これらを組み合わせることで、これらのセルフサービスツールがさらに簡素化され、使いやすくなります。あなたが言ったように、他のレポートの推奨事項の作成から、データセットの確認、モデルの調整まで、データ準備ツールの相関関係を落ち着かせることができます。ご存知のように、Tableauは、表示したいデータセットに適した視覚化を革新したように、すでにこれを実現しています。そのため、これらすべてがこれらのツールをより強力にし、セルフサービスをより妥当なものにし、ユーザーがデータを使用して洞察と価値をより速く促進するのに役立ちます。
エリック・カバナ： ええ、ご存知のように、エンタープライズソフトウェアの世界では、明らかにクールなことがたくさんありますが、結局のところ、技術を構築するには常に時間がかかります。ですから、Alteryxが持っているように、明らかに物を買いに行くことができます。しかし、スペースでの経験がある場合、古い表現があります。経験に代わるものはありません。より良い方法を知っているだけで、Alteryxの長期的な成功の鍵の1つは、Alteryxが何年も前にサードパーティのデータを使用するプロセス全体に本当にあったことだと思います。どのくらいの期間かは正確に思い出せませんが、6、7年前に言いたいのですが、Alteryxは、たとえばクレジット会社などの企業からデータを取得したり、地理位置情報データや任意の数のサードパーティのデータシステム。そして、私たちがデータブレンディングと呼んでいるものの観点から成熟しつつあることの始まりであると思います。
しかし、ジョシュ、私は再びあなたにそれを投げ返します。そして、私は、そのデータブレンディングコンセプトを中心にAlteryxプラットフォームに多くの飽和と経験が組み込まれたと思います。これは、取り込み、機械学習、データカタログ化などによって強化されたばかりです。だからこそ、今日のアルテリックスを見るのです。どう思いますか？
ジョシュ・ハワード： ええ、つまり、必要はすべての発明の母ですよね？ですから、もともと空間分析を行っていたのは顧客であり、それが実際に我々が始めたのは空間分析を行っていたからです。そして、TomTomのようなデータを取得して走行時間分析を行うと、Experianのホームデータを使用して、そのデータをアップロードしていることがわかります。それが本当に私たちが始めた場所であり、私たちが見つけたのは、あなたが知っているように、私たちの顧客はすべてのデータを一緒にブレンドするためのプラットフォームを必要としていたことです。そして、私たちが彼らにそれをするためのツールを与えたら、それはクールではないでしょうか。そして、それが本当にAlteryxの推進力でした。
そして、私たちが見つけたのは、長年にわたり、データ準備が本当に分析の旅の最初のステップであるということです。つまり、データ科学者の時間の80％がかかります。予測分析とデータサイエンスの作業は実際にデータ準備作業に費やされており、実際に分析を行っているのは20％未満です。克服します。したがって、データ準備は分析の旅の最初のステップです。そのため、あらゆる種類のレポート、高度なレポート、予測分析、認知分析に至るまで、データにアクセスする必要があり、データを準備してブレンドし、まとめる必要があります。それがこのプラットフォームで解決していることです。そして、これらのユーザーが、コードを使用しない方法とコードに優しい方法の両方で、これらすべてを実行できるようにします。
エリック・カバナ： ええ、私もそのコンセプトが大好きです。コードフリーでコードフレンドリーです。というのは、あなたはコードジョッキーをたくさん持っており、それが途方もない価値を追加する可能性があるからです。しかし、コードによって率直にオフにされる多くのビジネスユーザーがいます。彼らはそれによって脅迫され、誰が彼らを責めることができますか？それで、ウェイン、私はそれも素晴らしい機能、素晴らしいアプローチだと思います。コードフリーでコードフレンドリーですよね？
ウェイン・エッカーソン： ああ、絶対に。ええ、それはあなたがセルフサービスにますます多くの人々を得る方法です。
エリック・カバナ： そうです、セルフサービスは次の大きなステップだと思います。今日話し合ったことはとても気に入っています。そのため、プロセス、作業フロー、データライフサイクルなどをどのように考えているかが重要です。これらのポリシーをプラットフォームに組み込むと、ウェインは、標準化に関していくつかの問題があり、柔軟性が少し失われますが、ひとたび狂気の方法を理解すると、次のようにプロセスを実際にシェパーディングします。 -ユーザーは、自分が望むものを手に入れることができることを理解しています。彼らはITを待つ必要がなく、ITとビジネスの人々がどのように連携するかという性質を変えます。私は非常に前向きな方法で考えています。ITがイネーブラーとして機能できるようになったからです。テクノロジーに関して何らかの基準がある場合、理想的にはそれほど多くのサポートはありません。それが最終的な目標だからです。
最初のジョシュ、そして多分ウェインのコメントを締めくくりました。
ジョシュ・ハワード： いいえ、あなたが言ったことすべてに同意します。ご存知のように、ITユーザーとビジネスユーザーの両方が成功するために必要なツールを提供することが重要です。ですから、レポートを作成するビジネスにITを含めるべきではないと考えています。それは、ビジネスと彼らが使用しているデータの欠点を持っているが、管理された方法でそれを行うビジネスユーザーに任せられるべきであり、ITにとっても同様に機能するでしょう。
エリック・カバナ： さて、ウェインからのコメントを閉じます。
ウェイン・エッカーソン： ええ、ITの役割はすべてを行うことから、セルフサービスを促進し、実際にガバナンス文化のチャンピオンになり、ユーザーが組織の利益のために自分の成果を管理したいと思うようになったことに変わりました。つまり、ITの役割は、ITを申し訳なく思っているということです。通常、法務や人事などのビジネスの常識の部門に入らなければならないので、私はそのようなことはしません。確かに、機能横断型の企業が必要な場合、IT以外の誰がそれを構築するのでしょうか。しかし、一般的に、はい、ITはこのセルフサービスの世界で成功するために変化しなければなりません。彼らはむしろより支援的な役割にあるに違いない。
ジョシュ・ハワード： ええ、私は次の進化で卓越性の中心を持ち、これらのプロジェクトはITやビジネスではなく、中央集権化された組織によって主導されています。ご存知のように、最高データ責任者の台頭と、これらのタイプのプロジェクトは、ガバナンスの観点とビジネスの観点の両方を兼ね備えた領域に収まり始めています。それは、そのデータと分析文化を作成するためのベストケースのシナリオだと思います。それが何をもたらすのかを楽しみにしています。
エリック・カバナ： ええ、チャットルームやQ＆Aに参加する参加者からの土壇場のコメントが2つありました。このコメントが好きです。出力を管理してください。セルフサービスレポートが正しいかどうかは明確です。
ジョシュ・ハワード： うん。
エリック・カバナ： ええ、それは良いことです。コラボレーションがすべて、共同作業がすべてです。そして、あなたが知っているように、ユーザーがお互いに話をすることの重要性についてもジョシュに言及しました。それもAlteryxが焦点を当てていることです。
それで、皆さん、私たちはここで少し長く行きましたが、少し遅れて始めたので、今日のあなたの時間と注意に感謝します。これらのウェブキャストはすべてアーカイブされていますので、お気軽に同僚と共有してください。
そしてそれで、私たちはあなたに別れを告げるつもりです。ウェイン、そしてもちろん、AlteryxのJoshに感謝します。次回はまたお話しします気を付けて。バイバイ。