Paket servisi: Ev sahibi Eric Kavanagh, veri ve analitik konuların yanı sıra, baş veri görevlisi (CDO) ve baş analitik görevlisi (CAO) rollerini Jenstwood of Impact Analytix ve Alteryx'ten Nick Jewell ile tartışıyor.
Eric Kavanagh: Bayanlar ve baylar, merhaba ve bir kez daha Hot Technologies'in çok özel bir baskısına tekrar hoş geldiniz. Millet, bu Eric Kavanagh, bugünkü “CxO Playbook: Verilerin ve Analitiklerin Geleceği” şovuna ev sahipliği yapacağım. Evet, oldukça büyük bir konu, söylemeliyim. Aslında, bugün burada rekor kıran bir kalabalığımız var. Bu sabah 540'tan fazla kişi web yayını için kayıt yaptırdı. Düzenli gösterilerimiz için birçoğunuzun bildiği gibi, özel bir zamanda yapıyoruz, bunları tipik olarak saat 4: 00'da yapıyoruz, ancak havuzun her yerinden gelen çok özel konukları ağırlamak istedik. Bugün sunuma gireyim.
Yani bu yıl sıcak - birçok yönden çok can sıkıcı bir yıl oldu, bence bulutun bununla çok ilgisi var. Piyasada tanık olduğumuz teknolojilerin birleştiği asıl itici güç ve elbette SMAC'yi dedikleri gibi ele alıyorum. SMAC'dan bahsediyoruz: sosyal, mobil, analitik, bulut - ve bunların hepsi bir araya geliyor. Kuruluşlar iş yapma biçimini gerçekten değiştirebilir. İş faaliyetlerinizi yürütmek için daha fazla kanal var, analiz edilecek daha fazla veri var. Dışarısı gerçekten vahşi bir dünya ve bugün C Suite'te işlerin nasıl değiştiği hakkında konuşacağız, bu yüzden baş yöneticiler, bu kuruluşlardaki en iyi insanlar, tüm dünya şu anda değişiyor ve biz bunun hakkında konuşacağım.
En tepede sizinki var. Impact Analytix'ten Jen Underwood ve bugün Alteryx'ten önde gelen teknoloji habercisi Nick Jewell var. Çok heyecan verici şeyler. Dün gece bu konsepte ulaştım millet, ve bunun gerçekten ilginç olduğunu düşünüyorum. Elbette, hepimiz müzikal sandalyeleri biliriz, bu sandalyeleri bir dairede topladığınız çocuklar için oyun, müziğe başlarsınız, herkes dolaşmaya başlar ve bir sandalye çekilir; müzik durduğunda herkes bir sandalye almak için uğraşmak zorunda kalırken, bir kişi bu durumda sandalyesinde kaybedilir. Şu anda C süitinde çok garip ve çekici bir şey oluyor ve buradaki resimde fark ederseniz, arkada iki boş sandalyeniz var. Tipik olarak, bir sandalyede müzikal sandalyelerde kaybolur ve bugünlerde görmekte olduğumuz şey, C düzeyinde iki sandalye daha vardır: CAO ve CDO, baş analitik sorumlusu ve baş veri sorumlusu.
İkisi de gidiyor. Açıkçası, baş veri sorumlusu bugünlerde gerçekten orman yangını gibi gidiyor, ama bu ne anlama geliyor? Bu çok önemli bir şey demektir. Verilerin ve analitiklerin gücünün o kadar önemli olduğu anlamına gelir ki, C süitlerinin değişmesi gereken yönetim kurulu odaları veya yönetici odaları, C odasına insanlar ekliyorlar, yeni yöneticiler bu yeni koltukların bazılarını dolduruyor. Bir örgütün kültürünü değiştirmenin ne kadar zor olduğunu düşünüyorsanız, bu oldukça ciddi bir mesele. Kültür, değişmesi çok zor bir şeydir ve tipik olarak olumlu değişim, iyi yönetim ve iyi fikirler ve bu tür şeylerle desteklenir. Şu anda sahip olduğumuz fırsatı düşünürseniz, analizler ve veriler için C grubuna yeni yöneticiler ekleyerek, bu gerçekten büyük bir sorun. Kuruluşların yörüngeyi değiştirme fırsatı olduğunu söyler ve bununla yüz yüze gelelim, büyük, eski şirketlerin pazarın nasıl değiştiğinden dolayı gerçekten değişmesi gerekiyor.
Genelde Uber'e örnekler veririm, örneğin Airbnb'yi bütün endüstrileri temelden bozan ve her yerde olan organizasyonlar olarak veririm. Bugün hakkında konuşacağımız şey, kuruluşunuzun nasıl uyum sağlayabileceği, orada nasıl anlaşacağınız, bu bilgileri, bu anlayışı, ticari yörüngenizi değiştirmek ve bilgi ekonomisinde başarılı olmak için nasıl kullanacağınızdır.
Bununla, WebEx'in anahtarlarını Jen Underwood'a vereceğim ve sonra Nick Jewell de çalacak; İngiltere'den arayacak. İkiniz ve Jen sayesinde, bunu size teslim edeceğim. Al onu.
Jen Underwood: Sağol Eric, kulağa harika geliyor. Herkese günaydın. Bugün bu CxO oyun kitabı hakkında konuşacağız; veri ve analitiklerin geleceği ve ben hemen içine dalmaya başlayacağım. Eric zaten bunun neden bu kadar önemli olduğu hakkında çok iyi bir iş çıkardı. Konuşmacılarımız bugün, yine, bu bilgiyle başka bir slayt gördünüz, ancak bugün kendimi ve Nick Jewell'in bu oturumda sizinle etkileşimli olarak sohbet etmesini sağlayacağım. Bu rollerin ne olduğunu ve yapmaları gereken bir görev türlerini tanımlayarak açacağız. Analitik endüstrisine, genel olarak genel görünüme ve bu insanların karşılaştığı bazı zorluklara bakacağız. Bugün kurumlar içindeki dinamikler geleceğe hazırlanırken, ardından sonraki adımlar hakkında konuşacağız ve kuruluşunuzdaki bu rollerin bazılarını keşfedecekseniz planlama için size rehberlik edeceğiz.
Örneğin, CAO, bu CxO hakkında konuşmak, bu, kurum içindeki verilerin analizinden sorumlu olan üst düzey yöneticiler için bir iş unvanı olan baş analiz analistidir. CAO genellikle bir CEO’ya rapor verecek ve hızlı bir şekilde ortaya çıkan pozisyonun, dönüşümün kütlesini ve şirketlerin şu anda kendi kararlarını aldıkları ve aldığı kararları aldığı dijital dönüşümünü düşündüğünüz zaman çok önemli olacağını belirtti.
Dijital dönüşümü ve zekanın dijital dönüşümün çekirdeği olduğunu düşünüyorsanız, bu CAO bir kuruluş içinde çok stratejik bir rol oynar. Sadece güçlü veri bilimini gerçek kavrayışlara ve bu bilgilere geri döndürmekle kalmıyor, aynı zamanda sonuçta elde edilen yatırım getirisi ve etkisine de sahipler. Bu YG'yi, sahip oldukları verilerle ve bir kuruluştaki bazı alt satır sayılarını, stratejik olarak verileri kullanmak için nasıl getirdiklerini. Bu pozisyon, baş bilgi sorumlusu CIO ile birlikte, teknolojideki artış ve dijital dönüşüm ve verilerin değeri nedeniyle öne çıkmıştır.
Yıllardır veriler, bu dünyada para kazanma ve zeka ile bu bilgiyi dönüştüren altındır. Bu proaktif eylemleri yapabilmek ve sadece her zaman geriye bakmamak gibi. İki pozisyon da, her ikisinin de bilgiyle ilgilenmesi bakımından benzerdir, ancak CIO, bir CAO'nun bilgilerin analizi için gerekli altyapıya odaklandığı altyapıya odaklanacaktır.Benzer pozisyon CDO'dur ve çok daha fazla şey duyuyorsunuz, muhtemelen bugün CDO'dan çok CDO hakkında duyuyoruz. CDO daha fazla veri işleme ve bakım ve veri yönetimi tüm yaşam döngüsü boyunca yönetişim süreçleri üzerinde duruluyor.
Bu millet aynı zamanda verilerin para kazanmasından ve verilerden değer elde etmekten ve yönetişim ve güvenlik yaşam döngüleri boyunca, yaşam döngüsünün tamamının sonuna kadar çalışmaktan sorumlu olacak. Bunlar, GSYİH’nın emin olmasından, başlı başına ya da GSYİH’dan emin olmaktan sorumlu olacak kişiler - ve birazdan bahsedeceğiz - Avrupa Veri Koruma Yasası, bu tür şeylerin örgütlerinde kapsandığından emin olmak. Şimdi, yıkıcı dinamik veri yoğun rollerin yapısını ve geleceğini alıyoruz. Bunlar CDO'nun sorumlu olacağı türler ve sadece kendileri değil - çapraz işlevli bir ekip oluşturacaklar ve benim için kendilerine yaklaşacak bazı insanlardan bazı örneklerim var. Mimarlardan ve yönetişim insanlarından organizasyon yapısı, hatta bir kurumdaki analistler ve veri bilimcileri ve mühendisleri bunlara yuvarlanabilir.
Analitik için endüstri görünümüne daha da ilerleyerek, bu özel sektörde olağanüstü (muhtemelen on yıl, hatta daha uzun) bir sürüş olmuştur. Sürekli büyüyor, çok heyecan verici, yıllar önce meydana gelen pazar çöküşünde bile hala yoğun talep görüyordu. Sadece harika bir yerdi ve 2017'de Gartner'dan CIO gündemine bakarsanız, BI ve analitikler hala bir organizasyon için en önemli olanın ve yazılım pazarlarının büyümesine baktığımızda ilk üç sırada yer alıyor. orada büyüme görmek. Bu alanda olduğum sürece, her zaman çok parlak bir kariyer oldu.
Bu dijital çağa ve dönüşüme baktığımızda, benim için çok ama çok ilginç olan, sahip olduğumuz bu süreçler ve çoğu zaman süreçlerden veya iş süreçlerinden bilgi alıyor ve harekete geçiyor. Şimdi, Gartner 2020 yılına kadar tahmin etti, kullandığın bilgiler yeniden keşfedilecek, dijitalleştirilecek ve hatta ortadan kaldırılacak. On yıl önce sahip olduğumuz iş süreçlerinin ve ürünlerin yüzde sekseni bunu görmeye başlıyoruz, değil mi? Amazon ayetleri ile belki bazı büyük mağazalardan bazıları olan Ubers, Airbnb'leri görmeye başlıyoruz - bu dijital modeller süreci bozuyor ve şimdi insanlar birbirleriyle etkileşime giriyor. Kara Cuma bile - kaç kişinin gerçekten bir mağazaya gittiğini bilmiyorum - bir çok kişi çevrimiçi satın alıyor ve bu müşteriye nasıl ulaşıyorsunuz? Bunu yapmak zeka gerektiriyor. Onlara doğru zamanda doğru teklifi sunmak için bu istihbarata sahip olmak ve etkileşim kurmak ve kişiselleştirmek için çok farklı bir yol izler ve şimdi belki bir düğmeye basmak yeterlidir. Online mağazanızdan çıkmaları çok kolay. Bu dünyada işler gerçekten değişiyor ve bence Nick de bu konuda sohbet etmek istedi.
Nick Jewell: Evet, herkese merhaba, çok teşekkürler. Londra'dan gelen seste hafif bir gecikme olursa, şimdiden özür dilerim, size konuşmamak için elimden gelenin en iyisini yapacağım Jen.
Kesinlikle haklısın, dijital dönüşümün bir parçası olarak yeniden ortaya çıkan atıkların ortadan kaldırılması, kuruluşlar ısmarlama ürünlerden, belki de bağlantısı kesilmiş uygulamalardan ve daha açık ve bağlantılı platformlara geçerken ortaya çıkıyor. İşleminiz dijital olduğunda, verilerinizin uçtan uca seyahatini görmek çok daha kolay olacak. Bu işlemi optimize etmek için verileri kullanarak attığınız adımları gerçekten düzeltin.
Yapabilirsek, bir slayt ileri saralım. Dijital dönüşüm söz konusu olduğunda, kuruluşlar için ne anlama geldiğini tahmin ediyorum, içinde bulunduğunuz spektrumun hangi tarafında olduğuna bağlı olarak ya heyecan verici ya da korkutucu. Buradaki şemaya bir göz atın, şirketlerin ömrünü ve yıkıcı etkilerin kurumun servetlerini nasıl etkilediğini gösterin. 1920'lerde bir şirket kurduysanız, başka bir şirket sizi rahatsız etmeden önce ortalama olarak yaklaşık 70 yılınız vardır. Bugünün standartlarına göre oldukça kolay bir yaşam, çünkü bugün, bir şirket, kesinti varlığını tehdit edene kadar 15 yılını aldı. S&P 500'de bugünün Fortune 500 şirketlerinin yaklaşık yüzde 40'ının artık 10 yıl içinde varolmayacağı tahmin ediliyor. 2027 itibariyle, S&P 500'ün yüzde 75'i değiştirilecek, bu nedenle organizasyonların bugün uğradığı yarı ömür, bozulma konusunda endişelenmeden önce gerçekten küçülüyor. Başarılı şirketlerin bu dijital inovasyon yarışında öne çıkması gerekiyor.
Bugün hiç kimse analitiği sorgulamıyor. Bu dijital işletme dönüşümünün merkezinde yer alıyor. Aslında, kuruluşlar dijital inovasyonu stratejilerinin başında koyuyorlar. Bu şirketler, dünyadaki en değerli beş şirket, pazar değerinde iki trilyon doları temsil ediyorlar, Jen.
Jen Underwood: Evet, inanılmaz, gerçekten. Gerçekten değişiyor ve hızlı. Bizim sahip olduğumuz ve bundan bahsettiğimiz diğer dinamik, artık nihayet görmekte olduğumuzu düşünüyorum ve organizasyonlar bu üssel veri kaynaklarının büyümesini hissediyor ve artık yalnızca yapılandırılmış veri kaynakları hakkındaki verileri bile analiz etmiyor. Yine, hakkında konuşuyoruz, karar vermek için bu dijital işlemlerin sadece bir dakikanız var ve bu şeyler JSON'lere REST API'lerinden geliyor, yapılandırılmamış verilerden bahsediyoruz, günlük dosyaları olsun, her türlü var mı? farklı veri türlerinin yanı sıra aşırı sabit büyüme.
Nick Jewell: Evet, Jen, belirttiğin gibi, analitik liderler bir veri denizinde boğuluyor. Var olan veya yeni analitik tekniklerin bir karışımını kullanarak, belki de yüksek değerli bir kavrayışa ulaşmak gerçekten amaç, ancak birlikte çalıştığımız birçok kuruluşun karşılaştığı basit ve temel bir sorun var. Harvard Business Review'i görevlendirdik, anketi yaptık, veri analistleri ve işletme yöneticileri ile konuştuk. Bir karar vermek için organizasyonlarında kaç tane veri kaynağı kullandıklarını sordular ve çok açık bir şekilde, son birkaç yılda temel bir değişim yaşandığı açıkça görülüyor. BT, verileri harmanlamak, veri ambarına taşımak için kullanılır, ancak sanırım BT gruplarının yaptığı tüm mükemmel çalışmalara rağmen, merkezi veri yönetimi oluşturarak, analistler hala o spesifik analitik veri setini oluşturma göreviyle karşı karşıya kalıyorlar, ancak buna ihtiyaçları var. işletme sorusuna cevap verin. Aslında, yalnızca yüzde 6'sı tüm verilerini tek bir yerde topladı ve analistlerin çoğunluğunun beş veya daha fazla kaynaktan veri alması gerekiyor - elektronik tablolar, bulut uygulamaları, sosyal medya ve tabii ki, bu veri ambarını unutmamak.
Şimdi, çoğu kuruluş bunu kabul ediyor, ancak çoğu kuruluşun uğraşmadığı şey, veri profesyonellerinin zaman ayırmak için gerçekten değer çıkarmaktansa veriyi yönetmek ve veri aramak için harcadıkları basit gerçek. Bunlar, işletmecinin duymak istediği yüksek profilli stratejik analitik problemler değil. Ancak temel meseleyi ele almamak, organizasyonların, aslında değer odaklı bakış açıları kazanmalarını engelleyecektir. Jen?
Jen Underwood: İlginç. Bu konuda kesinlikle farklı çalışmalar gördüm ve bu parça burası, zamanın yüzde 80'i ya da trilyonlarca dolar aynı veriyi tekrar tekrar, bir organizasyonda tekrar tekrar sabitlemek için kullanıyor. Bu da artıyor, bu 37 ve bu yüzde 23 çok pahalı zaman kaybı. Buna daha fazla dikkat edilmemesi şaşırtıcı.
Bunlardan bazılarına, pazar güçleri dediğim şeyi ve endüstrinin eğilimleri hakkında konuştuğumda, çoğu zaman sektörü takip etmeyi ve bunun üzerine sürekli bir darbe almayı seviyorum. Bir şeyin bir trendden daha fazlası olduğunu, gerçekten dikkat etmeniz gereken bir kuvvetin ne zaman olacağını ve şu anda ilk dikkat etmeniz gereken üç şeyin ne olduğunu anlamak önemlidir. Bu hızlı büyüme, bir numaralı ilişkisel olmayan veritabanlarının hızlı büyümesi. Ben sadece bir JSON'u sorgulamak için fazla zamana sahip olmamanın bu konseptinden bahsettim, oldukça büyümekte olan bu tür ilişkisel olmayan senaryolar var - sanırım burada bir anda bazı istatistiklerim var - hızlıca.
Diğer bir şey ise bulutta devam eden değişimdir. Çağrıdan önce bahsettiğim, büyük teknoloji şirketlerinden birinde dünya çapında bir ürün müdürüydüm ve üç yıl önce “Bulutta hiçbir şey koymayız. Buluta geçmeyeceğiz. ”Ve bir yıl sonra, iki yıl sonra grupları görmek çok ilginçti, şimdi aynı gruplardan herkesin bir bulut planı olduğunu duyuyorum. Herkesin çok geniş kapsamlı bir bildiri ifadesi olduğunu düşünüyorum, ama söyleyeceğim şey bulut karşıtı olan millet, kesinlikle tutumlar çok kısa bir süre içinde dünya çapında gruplar hakkında konuştuğumdan beri çarpıcı bir şekilde değişti. bu tür şeyler.
Otomasyon, burası benim hayran olduğum bir alan ve kesinlikle çok fazla aktivite ve mükemmel aktivite gördüğümüz bir alan. Bu boşa harcanan zamana sahip olmanız ve zamanınızın verimsiz kullanılmasından bahsederiz. Otomasyon kesinlikle bir kuruma değer katmayı düşündüğümde en çok heyecanlandığım alanlardan biri.
Bir sonraki slayttan bahsedeceğim, bu IDC tarafından yapılan bir çalışma, pazar segmentlerine ve büyümelerine bakıyorlar ve gerçekten büyüyen şeylere nabız atmanın gerçekten harika bir yolu, meslektaşlarınız neler alıyor? Artık ne tür şeylerle ilgilenmiyorlar? Bu tür şeyler ve stratejilerini uygulamaya koymak.
Dünya çapındaki büyük veri analitik yazılım pazarında, IDC'ye göre 16 segment bulunuyor ve bu segment anlamında bazı isim değişikliklerine bile bakıyoruz. Sürekli analitik yazılım, bilişsel AI yazılım platformları, arama sistemleri eklenmiştir, bu yüzden buraya eklenmiş bazı yeni kategoriler vardı. Bu piyasa genel bakışı, hemen hemen yatay araçları, önceden paketlenmiş uygulamaları, ayrıca bazı karar desteklerini ve karar otomatikleştirme kullanım durumlarını kapsar. Yine, bu, CDO'yu düşündüğünüzde, bir CDO'nun konusunu koyduğunuzda, veri entegrasyonundan analiz görselleştirmesine, makine öğrenimine ve ihtiyaç duydukları tüm bu tür yeteneklere kadar yönetebilecekleri portföyler olacak. Dijital çağda olmak.
Bu tür çözümler için dünya pazarının kendisi mevcut döviz cinsinden yüzde 8,5, IDC'ye göre ise genel pazar yüzde 9,8 büyüdü. Bu durumla karşılaştırıldı - birkaç yıllık bir süre içinde döviz kurundaki dalgalanmalara baktınız ve varyasyon derecesi minimum, ancak sadece ilişkisel olmayan analitik veri kaynakları için bir his vermek için vurguladığım ilk üç bölüm yıldan yıla büyüme, içerik analizi ve arama sistemleri yüzde 15 ve müşteri ilişkileri uygulamalarından bazıları, CRM tipi şeyler veya Salesforce Einstein'dan bazıları, örneğin yüzde 10'un üzerinde büyüyenler şu anda yüzde 12'dir. Bence Nick buna biraz yorum eklemek istedi.
Nick Jewell: Sağol Jen. Harika bir görsel. Alteryx'te, veri hazırlamanın ve harmanlamanın her zaman bir analitik sistemin temel bir yetkinliği olacağına inandığımızı her zaman düşündüğümüzü düşünüyorum, ancak bu daha gelişmiş analitiklerin temelini oluşturuyor. Şimdi, son birkaç yıldır, sektör hakkında konuşalım - yeni etkileşimli görselleştirme yeteneklerinden bazılarına biraz odaklanmış olabilir. Güzel gözüküyorlar çünkü etkileşimi arttırıyorlar, içgörüyü destekliyorlar, ancak bizi tanımlayıcı analizlerin ötesine götürmediler.
Ancak, sanırım artık insanlar manzaralarını biraz daha yukarı çekiyorlar, iş değerlerini anlamaya başlayan kuruluşlar şimdi ana akıma girecek olan daha sofistike analizlerden gelecek. Buradaki soru, nasıl, ya da daha spesifik olarak kim olur? Bu, daha yüksek değerli analitiklere geçti; gerçekten analitik yetenek yetersizliği sorununu oldukça keskin bir rahatlamaya sokuyor, katılıyor musunuz?
Jen Underwood: Kesinlikle, ve sanırım, sadece tweet attığımı düşünüyorum, geçen gece Adobe'nin başkan yardımcısından, “Makine öğrenmesi sofra kazası haline geldi” diyen gerçekten ilginç bir yorum gördüm. bu ilginç. Buna ve sadece küçük bir başka küçük farklı açıya bakmak. Pek çok insan, bunu ilişkisel olmayan bir analitik mağaza ve bilişsel AI, bu makine öğrenmesi, bu yüksek değerli analitik ile yüksek büyüme alanı olarak görmeye başlıyoruz. Ama hala günün sonunda, şu anda en büyük segment, bugün çoğu alımın gerçekleştiği yer, hala bu temelde, ne söyleyeceğim, sorgu raporlama, bazı görsel analizler ve hala büyüyor ve bu Bir çok insan, zaten sahip olduğunuzu varsayıyor - mutlaka değil. Her yıl hala yüzde 6,6 büyüyor.
Bir CDO olarak - ve ben bu slaydı göstermeyi seviyorum - basitçe söylemek gerekirse, bu yeni role girerken veya bir kuruluştaki verilere baktığınızda, kaos olduğunu ve bu slaydın gerçekten bir iyi iş - bunlar verilere sahip olabileceğiniz farklı potansiyel alanlardır. Yerinde olabilirler, bulutta bulunabilirler, melez olabilirler, her yerdeler ve çok büyük bir ezicidirler - yine, bir organizasyon içinde şimdi C sınıfı bir rol oynar ve bu basit bir görev veya basit değildir. - Bu belirli dünyada üstlenilecek, zaman zaman oldukça ezici. Bu CDO'nun yönlendirmesi gereken, ustalaşabilmek için, ne diyeceğimi, verinin değerini en üst düzeye çıkarmak için gereken dünya.
Mücadeleye devam etmek, tüm bu farklı kaynakların değerini en üst düzeye çıkarmak ve sahip olduğumuz bu kapanış zaman pencereleri, bu dijital süreçler veya harekete geçirme içgörü kapanıyor. On beş yıl önce, belki de on yıl önce düşünürseniz, envanter veya eylemlerle bazı kararlar vermek için koşacağınızı bildiriyor olabilirsiniz, bunlar haftalık, aylık çalışabilir, sonra günlük veya bir gecede olabilirler, belki de saatlik.
Şimdi, gördüğümüz akıllı makine öğrenen gömülü yapay akıllı ofisler, yerinde kararlar ve düzeltmeler yapıyorlar, böylece nesnelerin interneti, IoT gömülü analitik, bu sistemler akıllı ve bu algoritmalar olabilir. Doğru zamanda gördükleri kararların bir kısmını kendiliğinden ayarlayın ve değiştirin. Dijital devrimlerle ve bu temas noktalarıyla bu özel dinamiği görmek çok ilginçti - artmış olmalarına rağmen, harekete geçme süresi azalmaya devam ediyor ve teknoloji bu senaryolar için evrimleşiyor.
Nick Jewell: Evet, Jen, içgörü teslimatının nasıl değiştiğinin en ilginç yönlerinden birinin, analitiklerin son kullanıcıya ulaştığı yer olduğunu düşünüyorum. Kullanıcılardan kritik bir karar verdiklerinde bir gösterge panosuna atlamalarını mı istiyoruz, yoksa bir sonraki en iyi eylem olan içgörünün, bu rekabet avantajını elde etmek için süreç içinde, akışta doğrudan mevcut olduğunu mu söylüyoruz? Sözünü ettiğimiz analitik modelin, girdilerini farklı kaynaklardan (geleneksel veri ambarları, coğrafi konumlar, sosyal medya, sensörler, tıklatma) zengin bir kaynaktan alması gerekebilir - tüm bu veriler karar ve bunun için uygulanabilir bir etkiye sahiptir. .
Jen Underwood: Bu zorluk ve değişim temasına, şu an sahip olduğumuza ve CEO’nun bunları ele geçirmenin bir yolunu bulması ve planlaması gereken zorluklara devam etmek, aslında verimli bir şekilde yönetmek ve el ile analiz etmek için çok fazla veriye sahibiz. Uzun gecikmeler var; bu gecikmeleri kısaltmamız ve sahip olduğumuz verilerin değerini en üst düzeye çıkarmanın bir yolunu bulmamız gerekiyor. Dünyada veri bilimi yeteneği yetersizliği var ve bu içgörüleri ve okyanusları veri olarak adlandırdığımız şeyleri ele alıyoruz. İyi haber şu ki, bugünün her alanında yardımcı olacak bazı harika yenilikler var ve teknolojinin bizi nereye götüreceğini, bu zorluklarda bize yardımcı olmak için nelerin olacağını görmek heyecan verici oluyor.
Buna bakmaya devam ederken, müşterilerle konuştuğumda bazı karışıklıklar var veya bu araçlardan bazılarını kullanarak gruplarla konuştum. Günümüzde hala klasik zorlukların bir kısmı var, analiz etmek için veri bulmaya çalışırken biraz daha şiddetleniyor. Arama araçlarından bazıları, bazı kataloglardan bazıları kesinlikle yardımcı oluyor - şimdi bulduğumuz şey, hangi kataloğu ne zaman kullanacağımız. Birkaç farklı katalog var, bu yüzden veri depolayabileceğiniz ve paylaşabileceğiniz farklı yerler var, bu yüzden belki de aramamız gereken kataloğu bulmaya çalışmak önemli.
Diğer şey, işbirliği içinde paylaşıyor. Harvard Business Review’in çalışmalarından biri, ne kadar zaman harcandığı, katma değeri olmayan görevleri yerine getirmesi, zaman kaybı ve bunun ne kadar pahalı olabileceğinden bahsettik. Ortak veri kaynaklarını ortak bir şekilde paylaşabiliyor ve kullanabiliyorsanız, komut dosyaları zaten geliştirildi, mantık zaten orada, onları etkili bir şekilde yönetebilirsiniz, bu nedenle yönetişimi analitik çeviklikle dengelemek, gerçekten yapmak istediğiniz şey budur ve bu dünyaya ne diyeceğimi yönlendiriyoruz, niş araçlarımız var, otomatikleştirilmiş iş akışı araçlarımız var, klasik Excel'imiz, veri kataloglarımız, self servis BI, veri bilim araçlarımız var. Bir fotoğrafta gösterildiği gibi, aralarında çok, çok fazla araç ve çok fazla çakışma var.
Nick Jewell: Evet, mükemmel, Jen, ve sanırım sizin de belirttiğiniz gibi içgörü penceresi kesinlikle küçülüyor ama modelleri dağıtmak için harcadığı zaman uymuyor. Tahmini model dağıtımı birçok şirket için büyük bir zorluk olmaya devam ediyor. Rexer Analytics’in Başkanı Carl Rexer’le konuştuk ve Carl’ın 2017 veri bilimi araştırmasında, veri bilim adamlarının sadece yüzde 13’ünün modellerinin her zaman konuşlandırıldığını söylediğini ve bu dağıtım oranının düzelmediğini belirledik. önceki her ankete geri dönün. Aslında, soru ilk sorulduğunda 2009'a geri dönüyoruz ve neredeyse aynı sonuçlar görüyoruz, bu yüzden gerçek bir farkımız var.
Jen Underwood: Analitik olgunluğa baktığımızda, hızla ilerliyor. Yine, iki, üç yıl önce, görsel self-servis analizini yapmaktan ve sonunda esnek olmaktan ve BI'ı kitlelere yaymaktan büyük heyecan duyduk. Kitleler dediğimde, muhtemelen hala bir kuruluştaki kullanıcıları güçlendiriyor. Şimdi optimizasyon, öngörücü analitik, derin öğrenme, doğal dil, gündelik süreçlere gömüldüğü gibi birçok başka teknolojiyi görüyoruz. Sonunda kitleler için, gerçek kitlelerin içinde kullanmaları için analitiği gerçekten sorunsuz bir şekilde demokratikleştirecekler. Zaten sahip oldukları mevcut iş süreçleri.
Nick Jewell: Evet, Jen, eğer yapabilirsem, bu son kategoriyle ilgili hızlı bir hikaye konuşalım. Bugünkü aramadaki çoğu dinleyici, son birkaç yıl içinde dünyanın en iyi Go oyuncularından bazılarını mağlup eden Google DeepMind’in AlphaGo yazılımına aşina olacak. AlphaGo, daha önce kaydedilen maçların muazzam hacimlerini inceleyerek oyunu oynamayı öğrendi. Öyle ki, AlphaGo turnuvasının yorumcuları, yazılımın bir Japon Büyük Üstat tarzında oynadığını, inanıp inanmadığını iddia ettiler.
Ancak, ayın sonlarında, neredeyse daha şaşırtıcı bir sonuç bildirildi. Bu, AlphaGo Zero, derin öğrenme, sinir ağı, oyunun basit kurallarından ve optimize edilmiş bir fonksiyondan fazlasıyla silahsızdı. Denetimli bir eğitime sahip olmayan, dünyanın en güçlü Go oyuncusu olmayı öğretti ve tüm bunları yaklaşık 40 gün içinde yaptı. İnsanların zorluğu tanımladığı bu güçlendirme öğrenmesi, derin öğrenme sisteminin keşif etmesine, gelişmesine izin vermesine rağmen, analitik alandaki en büyük etkiyi yaratabildi. Bu yüzden sanırım bizi izlemeye devam edin.
Jen Underwood: Evet, bundan bahsetmen çok ilginç. Dışlamaları hayal edebiliyor musunuz? Ve bu görmeye başladığım şey. Gerçekten, otomasyondan bahsettiğimde, çözümlerin havayı temizleyecek kadar akıllı olması, sistemlerden otomatik olarak öğrenmesi, tak ve kullanması ve geçmiş kararların veya diğer kararların bazılarına dayanarak ne yapılacağını bilmesi için çok heyecan verici. Örgüt içinde yapılmış ve bu sistemlerin bazılarını, ETL sistemlerini yönetmiş ve onlara özen göstermiş ve gün içinde bir süre önce bip sesi ve telefonları, süreçlerin çalışmadığı zamanlarda beni uyaran uyarılarla çağıran, düşünmek çok heyecan verici, “Vay canına, şimdi muhtemelen kendini iyileştirecek kadar akıllı.”
Kocam kendi kendini iyileştiren bir şebekeyi yönetiyor, kendi kendini iyileştiren veri entegrasyonuna, kendi kendini iyileştiren analitiklere ve daha iyi ve daha iyi hale geldiğine göre, gerçekten heyecan verici. Bir CDO olarak, insanlar teknoloji işlemeyi düşünmeye başladığınızda, bir göz atacağız, şimdi teknolojiye bakıyoruz, o zaman insanlara bakacağız ve ekibinizi oluşturmaya ve bina kurmaya nasıl yaklaşacağınızı yetenekler. Modern analitik platformuna bakarsanız hemen söyleyeceğim, herkes burada her şeye sahip olmayacak, ancak en büyük kuruluşların tüm bu farklı bileşenlere sahip olmasına rağmen, bazı gruplar yalnızca iki veya üç küçük kutuya sahip olabilir. Burada, bu yüzden insanlarla bunalmak istemedim. Ancak modern bir BI platformu mutlaka bir BT derlemesi, önceden tanımlanmış raporlama anlamsal katman gerektirmez.
Kullanıcılar ve uzmanlar, yalnızca analitik hız ve çeviklik için veri hazırlamak için gerçekten yetkilendirilmiş olmalı ve kullanıcı ve uzman liderliğindeki analitik olarak söyleyeceklerimizin yükselişini düşünürseniz, konu uzmanlarının çevikliğe sahip olmasını sağlamaları gerekir. hızlı kararlar vermek. Ne söyleyeceğimizi, kişisel veri hazırlama araçlarını, veri uyumsuzluğunu, zenginleştirmeyi, temizlemeyi, Alteryx'in yaptığı etkinlik türlerini ve aynı zamanda sundukları veri bilimi türü aktivitelerin bazılarını benimsemiş olduğumuzu arttırdıklarını görüyoruz. iyi. Modern hazırlık çözümü, akıllı, otomatik birleşimleri, hava kararlarını, veri değiştirmeyi, büyük veri hatlarına sahip olduğunuzda çok, çok havalı olduğunu gösteriyor. Bu muhtemelen, yine, sektörde olduğu kadar sevdiğim ve gerçekten zevk aldığım alanlardan biri.
Geleneksel BT liderliğindeki Bİ'den farklı olarak, bugün BT gerçekten işinizi mümkün kılmaya odaklanıyor ve CDO'lar gibi insanlara sahip oluyorsunuz ve bu verileri düzenlemek, düzenlemek ve birleştirmek ve elbette emin olmak için doğru çözümleri seçmek yönetti değil mi? Benim için çok ilginç bir şey ve kesinlikle bunun sonucunu çıkardığımızı düşünüyorum, ama tek kelimeye uyan bir veri deposunun günleri olduğunu söylemiştik. Sonuçta her şeyden önce, kesinlikle sona erdi. Veriler her yerde, yapmanız gerekenler - veri gölleri resme girdi, akış ve canlı veriler var, şimdi çok fazla farklı veri kaynağı var, bu gerçekten daha fazla bir kullanıma dayalı, “Neye ihtiyacın var?” Dır. “Her şeyi bir veri deposuna sokmalıyız.” Emin değilim Nick, bu konuda yorum yapmak ister misiniz? Hatırlamıyorum
Nick Jewell: Sadece bir şey söyleyeceğim ve bu sadece, bileşenin evrimini izleyin. Uzmanların beş ila on yıl önce yaptıkları, şimdi kullanıcının elinde, bu yüzden sağ taraftaki şeyler, sürükle ve bırak kodsuz bir biçimde kullanıcılar için daha yaygın olacak. çok kısaca. Daha hızlı ve daha hızlı hareket edecek, bu yüzden sadece bir göz atın.
Jen Underwood: Evet, bu gerçekten iyi bir nokta. Bunu düşünmeyi seviyorum. Farklı veri bilimi, sonunda bir gerçeklik haline geldi ve araçlar çok daha iyi hale geliyor. Teknolojiyi düşününce, şimdi becerilere ve insanlara sahip olmamız gerekiyor ve ne yapmamız gerekiyor? Şu anda en iyi işler, veri bilimcileri, veri mühendisleri ve iş analistleri gibi başlıkları içeriyor, ancak bulduklarımız işverenlerin eşleşmenin zor olduğunu düşünüyor. Veri hazırlığı alanında bile, “Veri hazırlığı var mı, veri sıkışıklığı mı, insanlar hangi terimleri çağırıyorlar?” Diyeceğim. Bulmak çok ilginçti.
İşletme neye ihtiyaçları olduğunu bilmiyor ve birçok farklı alana yayılacak yepyeni bir ortaya çıkan alan var. Şimdi herkese bakarsanız, verilerinin, işletme analizlerinin, BT proje yöneticilerinin, bir elektrik şebekesini yöneten kocamın ve bir proje portföyünün ustası olmanız gerekiyorsa, bunu analiz edebilmesi gerekiyor. Artık sadece finans ve veri analizi değil, organizasyonun diğer alanlarına daha da genişledi. Pazarlamanın kaç veri kaynağını kullandığı hakkında bir çalışma gördüm ve ezici oldu. Yine, Harvard Business Review tarafından yapılan çalışmayı düşündüğünüzde, artık insanların bir araya gelip bir araya gelip bir içgörü bulmaları gereken tek bir veri kaynağı değil, birçok veri kaynağının olması ve bunu yapmak için beceri gerekiyor.
Buradaki esas resme baktığınızda, çoğu yeni işe alım, bu iş analistleri hakkında veri madenciliği analistlerine, İK yöneticilerine, bu alana, hatta sıradaki düzenli rollere değindiğinizde, bu pembe balonun dibinde olacak. Verileri kullanarak En hızlı büyüyen roller daha az işe sahip olacak, ancak bugün piyasada en çok duyduğumuz şey, veri bilimcisi ve veri mühendisliği olacak. Bir CDO olarak, ileriye bakıyorlar ve yetenek planlıyorsunuz, rutin görevlerin otomasyonu ve daha stratejik olacak becerilerden bazılarını hesaba katmanız gerekiyor ve yine her ikisi için de kuruluşunuzla değer katmanız gerekiyor. Analitikte olanlar, aynı zamanda veri bilimi ve veri mühendisleri için de etkindir. En iyi ve en iyi şekilde rekabet edebilmek için düşündüğünüzde elinizde olmayan pozisyonların ve hatta serbest ekonominin bazılarının nasıl değişebileceğini düşünün.
Ve her zaman yetenek hattınızı da düşünün, adayların pazarda gezinmelerine yardımcı olun veya biraz farklı olabilecek ve tam olarak ne istediğinizi değil, kurum içi analitik kursları oluştururken, gerçekten de en hızlı olanı değil. yetişmeniz için uygun maliyetli bir strateji. Bu ya da farklı gruplar üzerinde eğitime adanmış insanlara bakmayı düşünün ve Alteryx'in oturum sonunda bugün bir harekete geçirme çağrısı olarak tavsiye edilen bir kurs aldığına inanıyorum. zaten mevcut olan mevcut kaynaklardan bazıları.
Nick Jewell: Kesinlikle. Bu yetenek boşluğunu bir silahlanma yarışında yakalanmadan doldurmanın pek çok yolu var. Birkaç slayt geriye, orada bir çifti çevirip çeviremediğinizi bilmiyorum. Veri bilimi rekabet sitesi Kaggle, veri biliminin durumu etrafında 17.000 yanıttan oluşan bir anket yayınladılar ve anketin insanların sahip oldukları becerilerle ilgili gerçekten ilginç bir yanıtı oldu ve katılımcıların çoğunluğu doktora yapamadı. , artık bir önkoşul değil.
Yeni nesil analitik uzmanlarının, gösterdiğiniz büyük balonu, nano derece derslerden ihtiyaç duydukları bilgiyi elde edebilecekleri fikri. Udacity gibi sitelere gidebilirler ve bu bilgileri derhal dağıtabilirler, doğrudan işe girerler, kısa odaklı teslimat döngüleri onları şirketleri için acil bir rekabet kaynağı haline getirir. Dikkat etmeniz gereken bir şey var.
Jen Underwood: Hayır, katılıyorum. Düşünceme rağmen, UCSD'de iki yıllık bir programa başladığımdan beri çok uzun bir yol kat etti. Bu geri döndü, sanırım, 2009, 2010'da ve bunu yapmanıza izin veren ülkede gerçekten bir avuç vardı. Günümüzde genel olarak daha birçok seçenek ve bunun yanı sıra, uzmanlar için programlar, satıcılar aracılığıyla, bugün döngülerle elde edilebilecek pek çok kaynak ve tüm bu farklı çevrimiçi kaynaklar sayesinde, bu gerçekten şaşırtıcı, tam zamanı. Bunun için zaman ve bütçeleme yapmak ve kendinizi yetişmek üzere planlamak. Ne öğrenmek istiyorsun? Ve sonra öğrenmek istediğiniz yolu takip edin.
Buna bakmak ve kendi beceri planınızı ve bir CDO'nun potansiyelinden bir araya getirmek, kendileri için bir yeterlilik çerçevesi diyeceğim şeylerden, becerilere bakmak veya alan bilgisi gibi şeylere bakmaktan bahsetmiş olduklarından emin olma hala çok önemli, bu çözümler kendi kendine eğitilebiliyor ve kendi kendine öğrenebilse de, sonuçların anlamlı olmasını sağlayacak ve yönlendirecek bir iş konusundaki uzmandır.
Her zaman bir şeyler vardır ve bir sigorta şirketi için kritik analizler yaparken ve algoritmaların New York’tan hiç kimseyi işe almadığı bulgularından birini kullanmak isterim. Hayır, New York’tan kimseyi işe almayacağız - algoritmanın neden bize bu bilgiyi verdiğini bulmak zorundaydık. Çünkü yasal, yasalardan biri değişti ve o zaman bu segmentte çok fazla kayıp yaşadık. Bunu çözmek için bir işletme konusu uzmanının getirilmesi gerekiyordu ve bunun değiştiğini görmüyorum, bu tür bir rehberlik göremiyorum, sonuçların doğru göründüğünden emin olmak, bir şeylere dikkat etmek yok - hala , insan aklı olduğu söylenen bir şey var, onun güzelliği makinenin gücü ile birleşti, gerçekten gittiğimiz yer.
Becerilere, görselleştirmeye, verilerde etkili bir hikaye anlatmaya, makine öğrenmesi çıktısı olup olmadığına etkili bir hikaye anlatmaya çalıştığınız diğer şeyler. Bir araya getirmek ve yarattığı etkinin ne olduğuna bakmak, karar vermenin insan doğasını anlamak, bu tür şeyler teknolojiden bağımsız olarak çok önemlidir. Yönetişim gerçekten önemli, etik giderek daha önemli hale geliyor. Sosyal bilimcileri dahil etmek, bu anlayışı anlamak ve eğitmek için verilerinizde farketmediğiniz ya da organizasyonda bunu tanımayacak, hatta uzmanlığa sokacak hiç kimseye sahip olmadığına dair önyargılar olup olmadığına bakmak için eğitilmişlerdir. , bu tür şeylere sahip olmak.
Ve yine, elbette mühendislik ve donanım için altyapıya sahip olmak ve ölçekleyebileceğinizden ve geliştirildiğinden emin olmak için geliştirildi ve doğru bulut sağlayıcısını kullandığınızdan emin olun, belki de kilitli olmadığınızdan veya hareket etme seçeneğiniz olduğunu bunların size ne kadara mal olacağının fiyatlandırmasını anlıyorsunuz. Bu, bu tür becerilerdir ve buna baktığınızda, veri odaklı ön karar karar vericileri olsun - bu rollerin çoğunun nerede olacağı - tüm bu veri mühendisleri ve veri bilimcileri için, farklı alanlara göre yetenekler olarak adlandırırız. Bu veri okyanuslarında masaj yapmak ve çalışmak. Bunlar, bir çerçeve oluşturmak için isteyeceğiniz türlerdir.
Yetkinlik çerçevelerine bakıldığında, genel olarak bir kuruma bakarsınız, sadece becerileri değil, yetkinliği de göz önünde bulundurmak istersiniz. Şuna bakarken ifadelerinizde orada küçük bir nüans var. Kuruluşunuz için bir yeterlilik çerçevesi açık bir sinyaldir. Savaş politikası belirleyicileri, eğitim sağlayıcıları, yetenekler söylenirken, R altında yazılırsa, bu tür şeyler hakkında düşünürsünüz, yetkin bir kodlayıcıya sahip olursunuz, ancak bu yeteneklerden daha fazlasına sahip olmak istersiniz. Yetkinliği anladığınızda, bir insanın ne yapması ve çerçeveyi anlaması gerektiği önemli, bu önemli, orada biraz nüans var.
Bunu inşa ederken, işletme üzerinde olumlu etki yaratacak kapasitelere ne ad vereceğinizi teşhis etmek ve bu yüksek potansiyele sahip alanları vurgulamak istiyorsunuz, bu nedenle kuruluşunuzda yükseltmek istediğiniz yeterliliklerin neler olduğunu önceliklendiriyorsunuz ve sonra bunları iş hedefleriyle tekrar uyumlu hale getirin. Verilerin değerini en üst düzeye çıkarmaktan sorumlu olan CDO, bunların değerini en üst düzeye çıkarmak için analitiği kullanacak olan CAO'larına bakacaklardır. Bu yetkinliklere ve oradaki farklı alanlara, sahip olduğum geçmiş ızgaraya bakacaklar, ancak aynı zamanda yüksek personel potansiyeli arayacaklar. Verileriniz ve analitikleriniz için çalışanlarınızla birlikte çalışıp bunlara yatırım yaptığınız, yalnızca eğitim değil, asıl iş problemlerinde çalışan gerçek dünyadaki fırsatların eğitim olanakları sağladığına çapraz bir referans yapacaksınız.
Daha iyi bir şey yok - birkaç yıl okula gitmeme rağmen, gidip bu algoritmaların bazılarını uygulayana ya da çek sahtekarlığı, daha önce hiç düşünmediğim bazı şeyleri öğrendim. Gerçek dünyada bir araya gelmeye başlayın ve orası gerçekten öğrendiğiniz yer. İnsanlara bu alanlarda tecrübe kazanma fırsatı vermek. Güçlü yetenekler geliştirebilecek, sistematik olarak tanımlayacak, nesnel değerlendirmeler yapan ve kurumumda halk için hedefler için bazı ölçütleri öğrenme ve yerleştirme konusundaki boşlukların nerede olduğuna bakabilen şirketler, bunlar mümkün olacak olanlardır. teslim etmek.
Yetişkinleri eğitmeyi düşündüğünüzde, yine, genellikle açlıktan ölmüş bir zamandır - hepimiz açlıktan ölüyoruz - ama her biri için neyin işe yaradığına bakıyoruz. Şahsen kitaplarım var, o yüzden bugün ofisime gelseydiniz, birçok insan video gibi olsa bile tonlarca kitap görürsünüz. Öyleyse, bulma, organizasyonunuzdaki bir kişinin nasıl öğrenmeyi sevdiğini - onları öğrenmeye motive etmek için - ama aynı zamanda bunu yapmak için bir zaman sağlayarak ve bir çeşit amaç için - buna ulaşmak için etkili olan şey ve bu genellikle harmanlanmış, sadece, bir puan kartındaki bu işareti işaretlemek için o dersi almakla kalmaz, aslında, bunu gerçek hedef projesiyle harmanlamak ve bu projeden ne öğrendiniz ve daha sonra ne yapmak istiyorsunuz? Uzatma nedir? Takımınızı germe veya takımınızı daha ileri götürmek için motive etmek.
Bu öğrenme hedefleri, yine, bunu yapıyorsanız, gerçekten olmamalıydı, iş için kolay olmalı, çünkü bu hedeflerin stratejik iş çıkarlarına uyması gerekir. Bunlar harika projeler. Onlar deneysel projeler. İğneyi ileriye götürecek projeler.
Nick, bir şey eklemek ister misin? Emin değilim.
Nick Jewell: Hayır, bir sonraki ekranda sorun yoksa, bir vaka incelemesine geçecektim. Belirli bir organizasyonun biraz daha detay. Sanırım, söylediklerinizin çoğunu uygulamaya koydular, gerçeğe dönüştürdüler. Ford Motor Şirketi, onlarca yıl boyunca veri analizine güvendi, tıpkı birçok şirket gibi, ancak tutarlılık ve koordinasyon sağlamak için tüm şirket genelinde muhtemelen çok az gözetim altında kaldı. Onların problemleri muhtemelen ölçeğinin bir organizasyonu için oldukça tipikti, bu yüzden analitik uzmanlığı - dediğimiz gibi - cepler içinde, veri yönetimi ve yönetişim uygulamalarında bazı iş birimlerinin temel analitik uzmanlığına erişimi olmadığı noktada bile tutarsızdı.
Yine, bugün birçok farklı veri kaynağı türü hakkında konuştuk, 4.600'den fazla veri kaynağı vardı. Bu bile yolculuğa başlamak ve ihtiyaç duydukları verileri bulmak anlamına geldiği için analitik içgörüye gerçek bir engel oluşturuyordu. Güldüğünü görüyorum ama korkunç bir şey değil mi?
Jen Underwood: 4.600, aman tanrım, evet.
Nick Jewell: Bu yüzden, Ford, küresel iç görüler ve analitik birimini oluşturdu ve bu merkezileştirildi - bunu bir mükemmellik merkezi olarak adlandırabilirsin - veri analistlerinden ve analistlerden oluşan bir ekip olarak, bu analitik en iyi uygulamayı paylaşmak ve optimize edilmiş veri odaklı veri oluşturmayı yaymaya yardımcı olmak için organize edildi. iş. Ünite, sınıfın en iyisi olan araçları seçti, sadece yetenekleri için değil, aynı zamanda iyi bir şekilde bütünleşebilmeleri için de önemli oldu. Demokratikleşmelerinin odağı, bahsettiğimiz ihtiyaçlar piramidini yükseltmeden önce aslında raporlar ve betimleyici analitikti.
Şimdi, demokratikleşme, sadece birini bir gecede bir veri bilimcisi yapmaz; Personel ne zaman ve nerede yardım alacağını bilmeli ve bu konuda yardımcı olacak eğitim, yönetişim ve metodolojiler mevcut. Ayrıca, sadece araç eğitimi ile ilgili değil, aynı zamanda bahsettiğimiz bu beceri açığını kapatmak için veri bilimi eğitimi ile de ilgilidir. Öyleyse, Ford'da gerçek bir kullanım durumu, lojistik ağını optimize eden Ford, malzemeleri A noktasından B noktasına taşımak için doğru miktarı ödedi mi? Miras analizleri, işlem yapılabilir fırsatları gerçekten vurgulamamıştır; Bu onları pazarda çok gerici yaptı.Şimdi, bu süreç için çok fazla karmaşıklık analistlerin kafasına kilitlendi ve self-servis iş akışı aslında işle ve analitik uzmanlarla birlikte otururken ve birlikte otururken yinelendiğinde büyük bir atılım yaptı.
Bu analiz, çok yıldan üç ayda bir ve hatta gerçek zamanlıya yakın, iş için çok büyük, çok büyük bir fayda sağladı. Self servis analitiklerin işletme değeri üzerindeki etkisi, Ford'un hızlı bir şekilde şirket genelinde veri odaklı stratejileri planlayıp belirleyebildiğini, ortaya çıkan trendlere cevap verebildiğini, yeni hizmetleri şekillendirmeye yardımcı olabileceğini ve temel olarak rekabetten kaynaklanan tehditlere karşı koyabildiğini belirtti. dikiz aynasına bakmak zorunda kaldım.
Şimdi, başka bir müşterinin analitiği firmanın tek bir bölümündeki dikey bir öncelikten gerçekten tüm bölümler boyunca yatay bir şerit haline getirme biçimine nasıl bir göz atarsak, Shell hakkında konuşacağız. Shell, dijital yayıncılık ve sürdürülebilirlikten sorumlu olan CxO çalma kitabımız için başka bir D var - dijital başkomisere rapor veren bir mükemmellik merkezi işletiyor. Bu adamlar, çevrelerinin birkaç katman içerdiğini ve teknoloji yığınını, depolamayı, veri işlemeyi ve hepsinin aşina olacağınız tüm özelliklere sahip olduğunu anladılar. SAP HANA, Databricks, Spark gibi şeyler ve bu doğru ölçek ekonomilerine ulaşmak için genel buluttan yararlandılar.
Şimdi, Alteryx'i R kodlarının birçoğu için bir analiz ambalajı olarak seçtiler, Spotfire, Power BI ve daha fazlası gibi teknolojileri beslediler. Ancak şimdi benimsemenin veri işleme ve görselleştirme ile daha yakından ilişkili olduğunu görüyorlar. Jen, tüm bu yetenekler hakkındaki slaydınızı tekrar çağırırken, daha fazla analistin erişebilmesini sağlamak için bu tür şeyler yayılır. Bilirsin, şimdi bu yetenekleri ve COE'yi sağlamada oldukça başarılı oldular, şimdi gelecekteki yetenekleri sunma arayışı, konuştuğumuz derin öğrenme şeylerinden bazıları - makine vizyonu, doğal dil işleme - ve görevlerinin yarısı teslimat, bunun yarısı bu fikirleri iş birimleri arasında açıklamak ve katalize etmekle ilgilidir. Yolculuğun bir parçası; COE her zaman iş izleyicileri ile iletişim kurmanın farklı yollarını arıyor.
“Bir yandan, bu kara kutu asla benim analistim kadar iyi olmayacak” diyen şüphecileri, her yerde, belki nedensel ilişkiler biçiminde daha az, her yerde korelasyon gören meraklılara ya da meraklılara kadar düşünerek , ama her iki tarafta da dikkatli olmalısın. Tüm organizasyon boyunca bu yatay şerit bulunduğunda, yelpazenin her iki tarafını ikna etmek için gereken melez beceri seti, büyüleyici bir orta yoldur.
Nick Jewell: Tamam, Jen, orada mısın?
Jen Underwood: Ben.
Nick Jewell: Sanırım burada söylemeye çalıştığımız şey bu Clayton Christensen alıntı ile, birçok kuruluş için, bugün bahsettiğimiz dijital dönüşümü yönlendirmek için analitik gündemini birleştirmenin zor olacağına inanıyorum. . Çoğu zaman, analitik ekipleri zayıf bir el ile başlayan buluyoruz. Eski analitik süreç sahipleri, teknolojiler, ekip yapıları ile yenilikler yapmaya çalışmak ve bu kalıntıları tutmak, analitik uyum ve analitik inovasyon için en büyük engel olacak. Bunun hakkında bir fikrin var mı Jen?
Jen Underwood: Seçilen resmin tadını çıkardım. Evet, kesinlikle bana çok mantıklı geliyor. Bu yeni teknolojilerden bazılarını benimsemeniz gerekiyor, örneğin gerçek zamanlı olarak aktarılıyor. Bir tarayıcıda JavaScript yenilemesi yapmak zorunda kalıyorsanız, eski bir mirası olan - belki bir gösterge panosu uygulaması veya bu tür şeyler olabilir, mutlaka gerçek zamanlı sonuçlar elde edemezsiniz. Evet, bu yeni araçların bazılarını benimsemeniz gerekiyor ve yine, bu resmin gerçekten sevimli olduğunu düşünüyorum, bir resim bin kelime diyor. El arabası ve araba, eski teknoloji yaklaşımlarından bazılarını bırakmalısın.
Nick Jewell: Kesinlikle. Yani, bir sonraki slayta geçersek, daha iyi bir yol olduğunu düşünüyoruz. Her şeyden önce, en alakalı olan tüm veri varlıklarınızı hızlıca bulmak için Google’a benzer bir aramaya benzer bir şey kullanarak tahmin ediyorum. İlişkilerini anlamak, bağımlılığı anlamak, topluluklarınızdaki uzmanların yazdığı ticari sözlükler gibi basit şeyleri hesaba katmak, iş arkadaşlarınızın başkanlarının kabilesi bilgisinin tümüyle canlı tutulması.
Veri keşfi ile akıllılaşmak. Rapor sahipleri ve uzmanlarla görüşme yapma yeteneğini düşünün. Yüklemek, biraz Seyahat Danışmanı veya Yelp yapmak, en faydalı varlıkları yüklemek, kuruluşun en değerli olduğunu düşündüklerini belgelemek ve daha sonra tüm bu sonuçları arama sonuçlarına ve sonuçta arama sıralamasına geri döndürmek sonraki kullanıcı. Aradığınızı bulduğunuzda, tekrarlanabilir süreçleri yayınlayabileceğiniz mükemmel veri setinizi geliştirmek için bu hızlı, kodsuz, kullanıcı dostu, hazırlık ve analiz aşamasına geçin.
Kullanıcı dostu uygulamalar geliştirmek için otomasyon sohbetimize dönelim. Analitik modeller oluşturmak için ne gerekiyorsa. Modellerden bahsetmişken, birkaç yıl boyunca R gibi açık kaynaklı teknolojileri destekledik, açıklayıcı, fakat aynı zamanda tahminde bulunabilen, analitik, basit ve sürükleyici bir analitik yetenek içeren bir gelişmiş analitik yetenek oluşturmamızı sağlıyor. bırak yolu.
Şimdi, sağ tarafa doğru, aslında bu bilgileri veri platformlarının içine itilmiş etkileşimli görselleştirmelere, modellere ve puanlamaya itmek ya da en son olarak, bu anlayışı anında ve doğrudan bir iş süreci içinde kullanılabilir hale getirmek. Bence, bu yılki harika bir başarı olan Gartner Akran Görüşleri Müşteri Seçimi Anketi'nde Altın Ödül kazananı olarak tanınmamızı sağlayan tüm platformdaki bu yetenekler yelpazesi. Daha fazla bilgi edinmek ve kendi oylarınızı eklemek ve kendi yorumlarınızı eklemek için Gartner sitesini ziyaret etmenizi şiddetle tavsiye ederim.
Harika, öyleyse, Jen, bir slayt daha ileri atlarsak - Sonuç olarak tahmin edersek, size sonraki tüm adımları vermek istiyorum. Her şeyden önce, lütfen analitik engelleri aşmak üzere, Uluslararası Analitik Enstitüsü (IIA) ile koordineli olarak hazırlanan en son araştırma bültenimizin ücretsiz bir kopyasını indirmek için Alteryx.com'u ziyaret edin. Ayrıca, takımlarınızın nasıl etkinleştirileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek, yolculuklarına bir sonraki adımı atmak için, bu ileri düzey analitik nano dereceli ve daha sonra kendiniz için Alteryx'i deneyimlemek için udacity.com/alteryx adresini ziyaret edebilirsiniz. Ana sayfayı ziyaret edin, tam özellikli bir değerlendirme indirin ve çözmenin heyecanını yaşayın.
Jen, sana doğru. Bazı soru-cevap için biraz zamanımız olabilir.
Eric Kavanagh: Sadece çabuk çalınacağım. Birkaç sorumuz var. Birini atıyorum, sanırım, önce size, Nick'e ve sonra Jen'e yorum yapmak istiyorsanız, ancak AB'ye kesinlikle daha fazla uygulanabilirliği var ve bu da kötü niyetli GSYİH, Küresel Veri Koruma Yönetmeliği. Bu Alteryx'i ve yol haritanızı nasıl etkilediğini ve neye odaklandığınızı nasıl etkiliyor?
Nick Jewell: Sanırım, şu anda orada olan bir öcü adam. Pek çok insan bundan bahsediyor, pek çok insan endişeli, ancak bu, veri ve analitik dünyasına girecek olan uzun bir dizi düzenlemenin ilk örneği. Gerçekten, bizim açımızdan, verilerinizi anlamak ve sınıflandırmakla ilgili. Herhangi bir tadın bir CxO'su olduğundan emin olarak, varlıklarınızın nerede olduğunu bilirsiniz, onların koşullarını bilirsiniz ve onlara gerçekten daha geniş bir alandaki verileri yönetmek ve yönetmek için ilk adım olarak onlara güvenebileceğinizi biliyorsunuz.
Eric Kavanagh: Sanırım Jen'i geri getirmeden önce size başka bir soru soracağım, Nick ve bu, eğitim verileri, eğer birileri verilerinin şirketinizden kaldırılmasını talep ederse, bu sadece isimlerini, adreslerini vb. Etkilemez. Sonuç olarak, sadece iletişim bilgileri değil, aynı zamanda bir algoritma verilerinizi içeren eğitim verilerini kullanıyorsa, algoritmayı yeniden denemeniz gerekir, değil mi?
Nick Jewell: Özellikle karmaşık. Bence bu sadece kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin bazılarının bir kaynağı olarak veri tabanları değil, aynı zamanda analitik iş akışları, uygulamalar, görselleştirmelerin de bir kaynağı olduğunu düşünüyorum. Bu veriler her yerde bir organizasyonla birlikte gelir, bu yüzden bu kanıya sahip olmak: kesinlikle hayati önem taşır.
Eric Kavanagh: Jen, senin düşüncen ne? Açıkçası, ABD’de bu kadar büyük bir şey değil ve teknik olarak burada geçerli olsa bile, şu anda bunun üzerine endişelenen çok fazla şirket görmüyoruz. Bir ABD şirketi bir AB vatandaşı ile ilgili verilere sahipse, GSYİH’nın önemini nasıl değerlendiriyorsunuz?
Jen Underwood: Ben kesinlikle bunun verilerin sorumlu bir şekilde ele alınmasını gerektirdiğini düşünüyorum. Bunun hakkında birkaç kez yazdım ve bunlardan bazıları hakkında bazı yönergelerim var. Algoritmalar hakkında sorduğun soru ilginç. Kuşkusuz, bugün bakmakta olduğum çözümlerin bazıları, bazı ürün ekipleri, kararları nasıl aldıklarını ve bu algoritmanın sonucuna karar vermek için hangi kişisel verilerin kullanıldığını görebileceklerini görmeniz için özellikler tasarladı. Amerika Birleşik Devletleri'nde ürün tasarımlarında bazı etkileri görüyoruz.
Bir çok teknoloji şirketinin burada çok büyük ofisleri var ve burada da hem ABD'de hem de dünyada geliştirme ekipleri var, bu yüzden onu ürün geliştirme konusunda görüyoruz. Daha fazla veri kataloğuna yatırım yapıldığını görüyorum. Milletlerin anlayabilmesi için daha fazla hükümetin teşebbüsüne girişiliyor ve bu verilerin kaosun neresinde olduğunu anlıyorlar. En azından kollarını dolaştırmaya çalışmak, onu bulmak ve onunla bir şeyler yapmak.
Eric Kavanagh: Daha önce bahsettiğimiz bu slaytı itip, size bırakacağım, Nick. Bence bu harika bir slayt, çünkü bana göre, analitik ihtiyacına olan derhal konuşur. Bu değişen dinamik hakkında ne düşünüyorsunuz? Demek istediğim, sonuçta şirketler çevik olmalı ve analitiği bu yükün lideri olarak görüyorum. Ne düşünüyorsun?
Nick Jewell: Bu büyüleyici. Bence her zaman var - şirketler ve teknolojiler her zaman üç eyalette var, bu yüzden ya savaş, barış ya da merak olacak. Savaş, bu ağır rekabet düzeyiyle ilgili olacak. Merak ediyorum bir platform üzerine inşa ettiğiniz tüm yeni harika şeyler. Daha sonra yarışma öncesi barış ve savaş yeniden başlar. Bence bu savaş devam ediyor.
Bugünkü aramadan önce, bugün dünyada olan diğer konferanslardan ve önemli notlardan bahsettik. Büyük bulut satıcılarından bazıları, bu platformu oluşturdukları bir noktaya ulaştılar ve şimdi üzerine harika yeni şeyler inşa ediyorlar. Şirketler buna çok dikkat etmeli ve gelecek için bu değeri sağlayacak tutarlı bir platforma sahip bir şeye sahip olduklarından emin olmalıdırlar. Bu karışıklıktan kurtulacak olanlar olacaklar.
Eric Kavanagh: Evet, bu iyi bir nokta ve biliyorsunuz, Jen, daha önce yorum yaptınız, aslında şovdan önce, bulut stratejisi ve sektörde tanıdığınız birçok insanın, büyük şirketler, hatta bankalar bile, bir bulut stratejisi. Bunun gerçekleşmesi için ne kadar zaman geçtiğine şaşırdım ve belki de bir kısmı AWS Reinvent Konferansına gitti ve bunun ne kadar büyük olduğunu fark etti ve zamanın geldiği sonucunu çıkardı. Büyük şirket yöneticileri arasında bulut ithalatı konusundaki farkındalık ve bunun planlamasını nasıl değiştirdiği hakkında ne düşünüyorsunuz?
Jen Underwood: Bu büyük çaplı veri dünyasını düşündüğümde, yönetebildiğim için, bazı seviyelerde çok büyük firmalardan birinin güvenlik yönlerinden bazılarının sorumluluğunu üstlenmesinde bir miktar gönül rahatlığı olduğunu düşünüyorum. Oraya bak. Bulutla sınırlı bir ölçek olduğunu biliyorsunuz.
Diğer bir şey ve onu gördüm, buluttaki bir ürünü yeniden geliştiren bir takımdaydım ve kesinlikle bir underdog üründü ve hiç kimse, haftalık sürümler ve hatta, iki yıl içinde hiç dikkat etmedi. Neredeyse buluttaki günlük salma noktasına geliyor. Amazon'un günde birkaç kez serbest bıraktıklarını söylediğini biliyorum. Bu tehdide maruz kaldığınızda, rakipleriniz her gün serbest bırakıp iyileştirebildiklerinde, yaptıkları her ne ise, en azından yazılım endüstrisinde - ve dijital transformasyona bakmaya başladığınızda gerçekte yazılım endüstrisinde olan herkes - bir başka şey Ballgame ve herkes bir bulutu yukarı çekip ölçeklendirebilir ve genişleyebilir
Yine, algoritmalarındaki farkı ve zekayı yapacak olan ve algoritmalarındaki zekayı yaratacak olan kaldıraç verisi olacak ve bu yüzden insanların yeni petrol veya verilerin altın olduğu verilerinden bahsediyorlar. Buluta baktığımda oyun değiştirici, gerçekten çok, çok hızlı bir gelişim ve ölçeklendirme sağlıyor. Bu şaşırtıcı.
Eric Kavanagh: Seni tekrar getireceğim, Nick, başka bir soru için - bu sorulardan bazılarına ulaşabilirsek bir dakika kadar devam edeceğiz, ama hatırladığım kadarıyla, beş, altı ve belki yedi yıl önce, Alteryx, üçüncü taraf verilerinden yararlanılmasında gerçekten bir yenilikçiydi; yani Experian gibi kaynaklardan ya da jeo-uzamsal verilerden veri toplamak. Bunun muhtemelen stratejik bir avantaj olduğunu düşünüyorum çünkü Alteryx'teki DNA'da bu tür şeyler var, değil mi? Şirketler buluta doğru ilerledikçe, sizlerin bu dünyaları köprüleme konusunda çok fazla deneyime sahip olduğunuzu düşünüyorum. Şirket içi ayetler üçüncü taraf ve bulut tabanlı veri dünyaları, sizce ne düşünüyorsunuz?
Nick Jewell: Evet kesinlikle. Nihai bağlantı, bu bulut tabanlı ortamda çalışacak herhangi bir şirket için bu kadar güçlü bir oyun olacak. Ancak, infonomik gibi bir şey hakkında konuştuğumuzda, bilgi ve verilerin şirketinizde bir varlık olarak görülmesi gerektiği fikrini söyleyeceğim. Getireceğiniz değerin çoğu, dış veri kaynaklarını almak, bunları harmanlamak ve iç kaynaklarınızla zenginleştirmek, bu süreçte daha fazla değer yaratmak ve bunlardan kazanç sağlamaktır. İç ve dış verilerle eşit olarak çalışmak kesinlikle önemlidir.
Eric Kavanagh: Evet, bu iyi bir nokta. Bence bu bütün melez bulut dünyası burada kalacak. Jen, belki de kapanış yorumları için sana bunu atacağım. Bana göre, bu stratejik görüşe sahip olmak ve yeni terim olarak birleşebilmek, kaynaklar arasındaki verileri tanımlamak, ileriye dönük kritik bir başarı faktörü olacak, değil mi?
Jen Underwood: Hayır, kesinlikle ve komik, bu melez, melez, melezi duyuyordum. Bunu duydunuz ve dört yıl önce Hadoop, Hadoop ve büyük veriler hakkında düşündünüz ve sonra melez, melez duymaya başladınız, bu yüzden kesinlikle oradaydık, zorunlu değiliz, bu makine öğrenim yılıdır, hiç yok. Yapay zeka, makine öğrenmesi bu yıl sahne aldı, ancak bugün bir bulutta yolda olan veya tüm bu farklı bulut veri kaynaklarıyla başa çıkmak zorunda olan bir organizasyonda gerçekten çalışmak için belki de Salesforce veya İş günü, bulutta yaşayan tüm bu farklı kaynak türleri, bununla başa çıkmanın tek yolu melez olmaktır. Her yere veri kopyalayamazsınız, bu nedenle doğrudan bağlanabilmeniz gerekir ve her yerde bulunan verilerle çalışmanın, her yerde veri bulmanın bir yolunu bulmanız gerekir, çünkü haklı olduğumuz yerin gerçekliği budur. şimdi.
Eric Kavanagh: Sanırım makine öğrenmesini sohbete geri getirmeseydim, hatırlanmayacağım, bu yüzden Nick, sadece size atacağım. İnsanların şu an buna odaklandığını biliyorum - makine öğrenimini analitikle ve işimizi ve verilerimizi anlamak için kullandığımız sistemlerle uyum içinde nerede öğrendiğinizi gördüğünüz hakkında konuşabilir misiniz?
Nick Jewell: Evet tabi. Öyleyse, kısaca, öyleyse, hemen hızlı bir şekilde beceri boşluğumuza dönelim. Kuruluşlara sahip olduğumuz fikri, kesinlikle Excel kullanıcıları ile boğuşuyor. Veri bilimcilerimiz geliyor ama aynı oranda büyümüyorlar. İkisi arasında büyük bir boşluk var. Makine öğrenmenin bugün nerede olduğunu düşünün. Telefonumuzda veya makine öğrenme tekniklerini içeren saatimizde kaç algoritma var? Bu bir emtia, heryerde. Makinenin şirket genelinde başarıyla uygulandığından emin olmak için bu uzman kullanıcıları mümkün olan en basit şekilde etkinleştirmemiz gerekir.
Eric Kavanagh: Belki sana son bir tane atacağım. Burada geç saatlerde birkaç sorumuz olacak. Jen, sana bunu soracağım. Bir katılımcı, denetlenmeyen öğrenmenin tüm bu konsepti üzerine yorum yapıyor ve gerçek şu ki, bu şeyleri yapmak için eğitim verilerine ihtiyacınız var ve genellikle eğitim verilerinin şirkete özel olması gerekir. Sanayilerde çok fazla korelasyon olmasına rağmen, kuruluşların benzer olduğu pek çok yol vardır. Bununla birlikte, her şirket benzersizdir, ister iş modeli, ister pazarlama veya satış yaklaşımı, ne olursa olsun ürün geliştirme.
Soru şu, bu algoritmalar eğitim için üçüncü taraf verilerini kullanabilecek mi? Bana öyle geliyor ki, bu algoritmaları geliştirmek için her zaman kendi verilerinizi kullanmanız gerekecek, bu döngü süresi altı aydan düştüğünde - ki bu bazı durumlarda olduğu gibi - 40 gün veya 20 gün ne olursa olsun durum olabilir. Gerçekten kendi verilerinizi kullanmanız ve verilerin oldukça temiz olduğundan emin olmalısınız, değil mi?
Jen Underwood: Bu gerçekten bir karışım. Harici bir telefon istemcisi olmak isteyeceksiniz. Aslında, bugün arka arkaya rezervasyon yaptım ve bir sonraki web seminerim makine öğrenimi için, ironik bir şekilde veri hazırlama ve temizleme hakkında konuşuyor. Asıl kilit nokta şudur: kuruluşunuzla dış aleyhte bir araya getiriyorsunuz ve veri hazırlığı ve temizliği hakkında sorduğunuza sevindim, çünkü dürüst olmak gerekirse, bazı araçlar çok, çok iyi oluyor - bazı yönleriyle başa çıkabiliyorlar, ama İnsan zihni, ya da problemi deşifre edip ihmal etmediklerinden emin olup olmadıklarına bakma - bir tür ihmal önyargımız olduğunu söyleyin.Probleme bakış açınıza ve otomatikleştireceğiniz problemi tasarlamayı seçtiğiniz şekilde veya otomatikleştireceğiniz kararlara göre, bunun için bir iş var ve bu iş sürecini doğru şekilde yansıttığından emin olun.
Sigorta şirketi ile örneğime geri dönersek, karmaşayı modellerken ve bu sponsorluk eğitiminden geçmek için kimler kiralayacağız; Modelin kendisi yasal iklim değildi, farklı devletler için farklı yasalar. Bu dış verilere, iç verilerinizle ve yine insan zihninde sahip olmanız gereken her zaman bir yönü olacak. Orada farklı bileşenler olacak.
Eric Kavanagh: Bence burada gerçekten iyi bir noktaya değindin. Robotlar, makineler ve makine öğrenmeyi devralmayı öğreniyoruz. Bana göre bu çok yıkıcı bir eğilim - bu konuda hiçbir şüphe yok - ama karışımdaki insanların, özellikle de veriler üzerindeki analiz verilerinin, kurumsal veriler üzerindeki analizinden asla vazgeçmediğini görmüyorum.
Nick, sana son bir soru. Bana göre, algoritmalar ne kadar iyi olursa olsun, insanların neler olduğunu izlemelerine, belirlenmiş zamanlarda kendilerini enjekte etmelerine ve orada olanların büyük resmini gerçekten sentezlemelerine ihtiyaç duyacaksınız. Herhangi bir algoritmanın bir Fortune 2000 şirketi için büyük resmi sentezleyebileceğini sanmıyorum, ama siz ne düşünüyorsunuz?
Nick Jewell: Tamamen Alteryx olmayan bir örnek ele alalım, geçen yıldan itibaren Uber hakkında konuşalım. Uber, Avustralya’daki terörist olay sırasında, bölgeden kaçmaya çalışan insanlar aniden dalgalanma fiyatlarına maruz kaldılar, çünkü algoritmanın yapması gereken şey büyük itibar hasarına neden oldu. Bundan hemen sonra birlikte çalışan insanlar ve algoritmalar uyguladılar. Bu ne zaman gerçekleşecekti, bir insan bu süreci denetlemiş olmalıydı. İnsan ve algoritmanın bu ortaklığı, bu ileriye dönük yoldur.
Eric Kavanagh: Vay, bu harika bir örnek, çok teşekkür ederim. Millet, burada bir saatten fazla bir süredir web yayınımızda yandık. Jen Underwood of Impact Analytics'e çok teşekkürler. Tabii ki Nick Jewell ve Alteryx Takımı'na zamanları ve ilgileri için ve hepinize zamanınız ve ilginiz için teşekkürler. Bu harika soruları takdir ediyoruz. Tüm bu web yayınlarını daha sonra görüntülemek üzere arşivler, arkadaşlarınız ve meslektaşlarınızla paylaşmaktan çekinmeyin. Bununla, size veda edeceğiz. Bugün mükemmel web yayını. Tekrar çok teşekkür ederim, bir dahaki sefere sizi yakalayacağız millet. Kendine iyi bak. Güle güle.