Dengan Staf Techopedia, 1 November 2017
Takeaway: Host Eric Kavanagh membincangkan kerjasama antara perniagaan dan IT dengan Wayne Eckerson dari Eckerson Group dan Josh Howard dari Alteryx.
Anda tidak log masuk sekarang. Sila log masuk atau mendaftar untuk melihat video.
Eric Kavanagh: Baiklah, tuan-tuan dan puan-puan, Eric Kavanagh di sini dengan Teknologi Hot. Kami telah mendapat Josh Howard dan Wayne Eckerson pada baris. Kami hanya mempunyai masalah audio sedikit keseronokan dan terbakar di sana, tetapi kami didail semula dan segala-galanya bergoyang dan bergulir.
Oleh itu, Wayne Eckerson yang saya kenal selama bertahun-tahun. Beliau adalah perunding utama di Eckerson Group. Dan Josh Howard Saya juga dikenali untuk masa yang lama. Dia adalah pengarah produk baru di Alteryx. Orang-orang ini sama-sama sangat bagus dalam bidang mereka, dan mereka akan berkongsi dengan kami banyak idea tentang bagaimana perniagaan dan IT dapat memupuk hubungan yang lebih baik dan benar-benar bekerjasama dan mendapatkan beberapa perkara.
Jadi, saya akan menolak slaid seterusnya dan menyerahkannya kepada Wayne. Jadi, ceritakan sedikit tentang apa yang berlaku.
Wayne Eckerson: Ya, Eric. Ia senang berada di sini dan bercakap mengenai isu ini. Saya telah lama berada di Amerika Syarikat dan telah menyaksikan jurang antara perniagaan dan IT, dan banyak itu adalah kerana tumpuan dan matlamat mereka, apa yang mereka telah diupah untuk dilakukan. Oleh itu, ia adalah semacam jurang semulajadi, anda boleh mengatakan, atau jurang antara perniagaan dan IT, tetapi ia membawa kepada beberapa hasil yang berbahaya. Anda tahu, IT telah diupah untuk berfikir jangka panjang, untuk membina sistem dan aplikasi, penyelesaian yang kekal yang menawarkan ekonomi dengan skala, tahap penggunaan semula yang tinggi, dan skalabiliti, keselamatan, ketersediaan dan kebolehpercayaan. Pemikiran yang sangat konservatif, minda yang lebih perlahan. Sebaliknya, perniagaan memberi tumpuan kepada memenuhi keperluan pelanggan, titik interaksi, fokus jangka pendek, insentif - dan boleh dibuang secara bulanan atau suku tahunan. Fokus mereka adalah kelajuan, ketangkasan dan kesesuaian. Oleh itu, tidak hairanlah bahawa perlu ada atau boleh gesekan di antara dua kumpulan ini.
Slaid seterusnya. Oleh itu, ini adalah jenis dialog yang kadang-kadang saya dengar di organisasi yang saya pergi untuk berunding dan di mana saya rasa saya sedang memainkan peranan sebagai kaunselor perkahwinan, cuba untuk mendapatkan kedua-dua belah pihak, mengakui antara satu sama lain dan peranan mereka dalam menyampaikan penyelesaian teknologi perniagaan. Perniagaan cenderung untuk memikirkan IT sebagai terlalu lambat, mahal dan tidak pernah menyampaikan apa yang mereka mahu, apabila mereka menginginkannya, bagaimana mereka menginginkannya. IT cenderung melihat perniagaan itu berubah fikiran setiap saat, menambah ciri-ciri baru. Kemudian semua perkara ini bergerak jangka pendek, tidak pernah melihat gambar besar. Hasilnya seringkali dengan geseran ini adalah penggunaan kasual. Terdapat pengurus eksekutif yang akan berkata, "Anda tahu apa? Lupakan sahaja. Saya tahu saya tidak akan mendapatkan data yang saya perlukan, jadi saya hanya akan melakukan tanpa. "Itu agak menakutkan. Pengguna data kuasa akan berkata, "Cukup beri saya dump data dan jangan mengganggu saya." Dan pemimpin BU, jika mereka benar-benar menginginkan maklumat, mereka hanya akan mendapatkan belanjawan mereka sendiri, menambah orang mereka sendiri, dan membeli alat mereka sendiri. IT berkata, "Baiklah, baiklah. Tetapi anda tahu, semoga berjaya mempertahankannya sendiri, kerana akhirnya ia akan pecah. "Dan ia akan. Ia akan pecah sama ada kerana tiada siapa yang menggunakannya, kerana ia tidak direka dengan betul, atau ia akan pecah kerana semua orang menggunakannya, dan anda tidak mempunyai cukup pakar teknikal di atas tanah, tidak cukup sumber untuk skala itu. Atau pakar mereka daun, dan mereka keluar tinggi dan kering. Slaid seterusnya.
Eric Kavanagh: Ini pengundian, jadi pemanggil telefon sebenarnya boleh menolak untuk mengundi. Tahan satu saat. Jadi, saya membuka pengundian ini sekarang, mudah-mudahan anda akan melihat pada skrin anda pop timbul. Jika anda tidak, biasanya ia akan muncul di bahagian bawah. Dan teruskan. Kami ingin tahu jawapan anda tentang ini.
OK, saya mendapat beberapa orang yang menyeru sekarang memberi kami maklum balas. Jadi, kami bertanya: sejauh mana perniagaan sejajar dengan IT dalam organisasi anda? Jadi, kami ada banyak orang yang menjawabnya sekarang. Terima kasih banyak - banyak. Oleh itu, anda sudah sangat tinggi, sudah tentu, tinggi, sederhana, rendah, sangat rendah. Jujur, kami tidak akan berkongsi ini dengan ahli pasukan lain. Kami mahu anda memberi kami respons terang. Baiklah, izinkan saya memberi kami beberapa saat lagi, dan seperti yang kita lakukan, mungkin Josh, kami akan membawa anda dengan cepat untuk membantu orang menjawab soalan ini. Ya, saya suka proses kerjasama ini. Maksud saya, kami telah berbincang selama bertahun-tahun mengenai perniagaan / pembahagian IT. Saya rasa perubahan itu. Saya fikir ia sebahagiannya berubah kerana DevOps, pemaju yang bekerja lebih rapat dengan perniagaan. Itu seperti meletakkan haba dari sisi IT, tetapi saya fikir ia juga berubah kerana awan, secara terang-terangan, kerana mungkin orang hanya menjadi lebih bijak tentang apa yang mereka lakukan di tempat kerja mereka. Tetapi, apakah pemikiran anda mengenai jenis evolusi jurang IT / perniagaan?
Josh Howard: Ya, anda tahu, itu satu topik yang menarik, dan ini satu yang pasti akan masuk ke sini dalam masa yang kedua, tetapi, anda tahu, saya hanya berfikir bahawa perniagaan itu benar-benar dipaksa untuk tangan IT. Betul, jadi, anda tahu, selama bertahun-tahun segala-galanya diterajui oleh IT, dan kami telah melihat ini datang ke ayunan pendulum berulang-alik dari IT-membawa kepada segala-galanya, anda tahu, dibeli melalui perniagaan. Dan, saya fikir kita mula melihat beberapa sentralisasi. Saya fikir, anda tahu, anda mula melihat lebih banyak organisasi, pusat kecemerlangan berdiri, mula melihat lebih banyak perniagaan-syarikat pintar, melihat pusat ditubuhkan juga, dan tidak, anda tahu, IT atau perniagaan. Kami melihat perkahwinan yang lebih baik dari kedua-dua organisasi dan melihat pusat kecemerlangan ini ditubuhkan yang berada di kedua-dua organisasi itu, dan mereka mempunyai kedua-dua IT dan perniagaan yang mengambil tempat duduk di meja dan memesan makanan. Kita perlu memilih objektif perniagaan yang lain, jadi saya fikir itu salah satu trend yang saya rasa sangat positif sejak beberapa tahun kebelakangan ini atau lebih lama lagi. Dan saya rasa itu sebahagian daripada apa yang kita lihat.
Eric Kavanagh: Tidak boleh menyalahkan saya bahawa saya akan membuang anda, dan saya akan membaca hasilnya. Bergantung kepada penyemak imbas anda, anda mungkin melihat hasilnya, tetapi hanya untuk memberikannya kepada anda: Persoalannya, "Tahap apakah perniagaan sejajar dengan IT?" Sangat tinggi mendapat 7 peratus, tinggi mendapat 8 peratus, sederhana mendapat majoriti, 29 peratus, rendah 10 peratus, dan sangat rendah 0 peratus. Itu pada dasarnya jumlahnya, jadi apa yang anda lihat ialah kebanyakan orang berkata sederhana, 21 dari 73. Enam daripada 73 kata tinggi, lima kata sangat tinggi, dan sudah tentu kita mempunyai sekumpulan orang yang baru saja Jawabnya, tetapi kebanyakannya sebenarnya 43 daripada 73 orang tidak menjawab, tetapi saya menghargai masa anda. Dan dengan itu saya mahu menolak slaid seterusnya ini. Dan saya percaya, Josh, anda akan bercakap sedikit.
Josh Howard: Ya, dan begitu, anda tahu, jenis tempat saya pergi adalah kita telah melihat banyak perubahan dalam tempoh lima tahun yang lalu, atau bahkan kembali sepuluh tahun. Dan ia benar-benar digunakan untuk menjadi barat liar, dan kemudian saya meneka mungkin terdapat beberapa orang di sini pada baris yang masih fikir ia adalah barat liar dalam organisasi mereka, tetapi ia digunakan di mana segala-galanya telah dikunci sepenuhnya dan tegar, dan semuanya dipaksa melalui satu pasukan IT yang terpusat, dan itu adalah bagaimana BI disampaikan. Tetapi masalahnya adalah bahawa pengguna perniagaan tidak menggunakannya. Mereka tidak pernah mendapat hasil yang mereka perlukan. Mereka tidak boleh, anda tahu, data yang sama seperti yang mereka perlukan, dan oleh itu anda hanya melihat, anda tahu, organisasi yang meninggalkan amalan BI mereka dalam banyak kes. Mereka hanya tidak mendapat penggunaan yang mereka harapkan, dan, anda tahu, itu difahami kerana pengguna, mereka mahu alat yang mudah digunakan di mana mereka boleh mengambil, anda tahu, sumber data dan melakukan beberapa kerja integrasi mereka sendiri.
Tetapi mereka tidak mahu menunggu untuk IT untuk melakukan ini untuk mereka. Dan apa yang kami lihat adalah, anda mendapat semua pasukan perniagaan ini pergi dan membeli lesen mereka sendiri, alat visualisasi mereka sendiri, dan mempunyai bayang-bayang IT rakan-rakan mereka menubuhkan data mart, dan mereka pergi. Tetapi itu membawa kepada pelbagai masalah baru. Ya, perniagaan itu dapat mendapatkan kelenturan dan ketangkasan dan beberapa hasil yang mereka perlukan dengan lebih cepat, tetapi masih meninggalkan TI, anda tahu, cuba untuk memikirkan, "Bagaimana kita mengawal ini? Bagaimana kita menilai ini? "
Kerana juga apa yang berlaku, mereka membina data ini. Mereka mula beroperasi dengan banyak pelaporan dan visualisasi, maka mereka akan kembali kepada IT untuk mendapatkan perbaikan, dan itu hanya tidak boleh diukur. Ia bukan penyembuh, jadi itu adalah beberapa isu. Tetapi ia tidak perlu menjadi tugasan perang antara perniagaan, yang mahu memudahkan penggunaan, dan TI, yang mahu mentadbirnya. Ia benar-benar tentang mendapatkan semua orang di halaman yang sama dan menarik ke arah yang sama. Saya fikir ada benar-benar, anda tahu, pendekatan best-of-breed yang dapat memenuhi keperluan kedua-dua pengguna. Gelongsor.
Eric Kavanagh: Alrighty. Itupun dia.
Josh Howard: Ya, terima kasih. Dan dengan cara yang kita menghampiri Alteryx adalah kita benar-benar melihatnya dari sudut pandangan tadbir urus analitik. Oleh itu, anda tahu, saya tidak menggunakan perkataan "governance data" di sini kerana saya fikir tadbir urus data adalah lebih daripada satu rangka kerja yang merangkumi banyak perkara yang berbeza, tetapi sebenarnya hanya memberi tumpuan kepada ketiga-tiga bidang utama bagaimana data yang diurus, bagaimana ia diakses, dan cara kami mengamankannya.
Pertama sekali, pada sisi pengurusan data, apabila anda ingin mendayakan alat layan diri, anda ingin memastikan bahawa, anda tahu, pengguna tersebut mempunyai akses kepada semua sumber data yang berbeza yang mereka perlukan. Dan sekali lagi, ini adalah sebahagian daripada masalah yang kita lihat dengan alat BI tradisional seperti MicroStrategy dan Cognos dan OB adalah, anda tahu, ia hanya mengetik ke dalam gudang data terpusat, tetapi pengguna perniagaan itu benar-benar mahu mengambil data itu dan menggabungkannya dengan sumber data lain untuk mendapatkan hasil tambahan.
Maksud saya, jadi anda ingin memastikan bahawa terus kepada semua sumber data yang berbeza, tanpa mengira sama ada hubungannya atau bukan hubungannya, dan melakukannya dengan cara yang tidak akan membuat data berlebihan. Oleh itu, anda ingin memastikan bahawa anda menggunakan teknologi dalam memori supaya anda mengetuk sumber-sumber data bersekutu dan tidak menduplikasi data tersebut di tempat lain dalam organisasi, kerana itu hanya menyebabkan keseluruhan masalah.
Dan kemudian anda ingin memastikan bahawa anda sedang melihat perkara-perkara seperti akses data dan keselamatan data, memastikan data tersebut disulitkan, memastikan bahawa anda mendapat kebenaran dan kebenaran yang tepat. Dan apa yang kami cadangkan ialah menggunakan sistem yang telah ditetapkan oleh pasukan IT anda, jadi perkara seperti pengesahan Active Directory dan Windows. Mengetik ke dalam sistem yang boleh melalui pengesahan itu sepanjang jalan ke aplikasi, dan dengan cara itu anda dapat memastikan pengguna yang betul mendapat akses ke data yang betul.
Ia benar-benar bergerak dari keadaan kawalan ke keadaan yang memungkinkan, dan berbuat demikian dengan guardrails. Oleh itu, anda tahu, analisis dari guardrails, di mana IT memberikan semua alat untuk berjaya, tetapi mereka juga memantaunya, memastikan bahawa ia konsisten, ia boleh dipercayai, dan mereka melakukannya dengan kebenaran tepat di tempatnya, dan memastikan bahawa pengguna tersebut hanya mempunyai akses kepada data yang betul. Slaid seterusnya.
Eric Kavanagh: Baiklah, Dr. Wayne.
Wayne Eckerson: Ya, jadi inilah slaid saya. Ini hanya menunjukkan dimensi layan diri, yang dikatakan oleh Josh. Itulah permintaan perniagaan hari ini, tetapi mereka tidak mahu menunggu, seperti yang dikatakan Josh, untuk IT menyampaikan barang-barang, dan IT sudah biasa melakukannya. Mereka digunakan untuk membina seni bina dan menguruskan infrastruktur dan memilih alat dan membina aplikasi, laporan, papan pemuka, dan hanya tidak berfungsi untuk sebahagian besar pengguna di luar sana. Dan sekarang kita sudah dekat dengan layan diri. Kami mempunyai pelaporan layan diri, papan pemuka layan diri, yang saya panggil, penemuan visual layan diri. Kami mempunyai integrasi data layan diri, atau penyediaan data. Kami mempunyai analisis maju layan diri, di mana terdapat beberapa saintis data. Oleh itu, kita memikirkan semua keupayaan ini untuk orang-orang, kepada orang-orang perniagaan, yang cenderung melakukan perkara sendiri.
Slaid seterusnya. Kami mendapat maklum balas di sini, Eric, hanya untuk memberitahu anda. Jadi, anda tahu, layan diri di permukaan kelihatan seperti menang-menang untuk kedua-dua perniagaan dan jabatan IT. Pengguna mendapat apa yang mereka mahu apabila mereka mahu, bagaimana mereka mahu. Jabatan IT mendapat jenis pengguna, mereka dapat mengimbangi kerja, dan mereka dapat menyampaikan perkara secara tidak langsung, tetapi sama ada cara … Dalam banyak keadaan layan diri mempunyai beberapa kelemahan penting yang perlu anda berhati-hati. Dan Josh memberi anda beberapa remedi untuk beberapa kelemahan ini.
Pergi ke slaid seterusnya, Eric, dan kita akan melihat bahawa layan diri organisasi sebagai gelombang gelombang pasang, yang merupakan pendua, bertentangan. Dan ia sampai ke titik di mana tidak ada yang mempercayai laporan orang lain kecuali mereka sendiri, yang bukan keadaan yang baik. Anda juga boleh mengatakan ia lebih buruk daripada ketika mereka mula. Anda pada dasarnya mempunyai seni bina yang terdiri daripada sistem pelaporan bayangan, ekstrak data, yang akhirnya meningkatkan kos dan overhead dan redundansi dan pendua dan, akibatnya, meningkatkan risiko dalam organisasi. Oleh itu, layan diri adalah mengenai piawaian di mana tadbir urus sebenarnya adalah Menara Babel. Semua orang berkomunikasi, tetapi tidak ada yang mendengarnya. Slaid seterusnya.
Eric Kavanagh: Itu petikan yang hebat, saya suka itu. "Semua orang berkomunikasi, tetapi tiada siapa yang mendengarnya." Saya fikir tentang jumlah itu di beberapa tempat. Alert, di sini anda pergi.
Wayne Eckerson: Jadi, anda tahu, saya akan mendapat ubat-ubatan ini juga, tetapi banyak perniagaan berfikir bahawa tujuan layan diri adalah menyingkirkan IT. Nah, ada banyak perkara yang tidak sah dalam perniagaan, dan ini adalah salah satu daripada mereka. Tujuan swadaya bukan untuk membatasi IT dari persamaan tetapi memupuk kerjasama yang lebih besar dengannya. Satu lagi ironi untuk layan diri yang saya tidak katakan di sini ialah ia memerlukan banyak standardisasi untuk menyokong layan diri. Ia semacam, fikirkan memandu di jalan raya, bukan? Terdapat banyak peraturan yang perlu dipatuhi. Semua orang-
Suara Automatik: Rakaman persidangan telah dihentikan.
Eric Kavanagh: Jangan risau. Ia hanya sandaran. Teruskan.
Wayne Eckerson: OK. Jadi, dan IT benar-benar adalah kumpulan yang perlu menyatukan piawaian tersebut. Dan sekiranya piawaian itu di tempat dan diterima dan diterima pakai, hey, maka kita boleh melakukan layan diri 'sehingga bulan keluar. Slaid seterusnya.
Eric Kavanagh: Saya rasa kita kembali kepada Josh.
Josh Howard: Ya, ya, dan saya bersetuju dengan banyaknya, Wayne, yang anda katakan adalah. Tetapi perkara itu, jika anda mahu mendapatkan lebih banyak nilai daripada data, sekali lagi, kita harus keluar dari perniagaan yang mempunyai IT mengawal segala-galanya dan masuk ke dalam perniagaan yang membolehkan. Jadi ini bermakna memperkasakan pengguna dengan alat analisis sendiri dan bukan hanya IT. Ini tidak bermakna anda perlu memberi mereka kunci kepada kerajaan. Anda boleh berbuat demikian dengan orang-orang penjagaan yang ada sekarang. Leverage sistem yang sedia ada di tempatnya, memanfaatkan alat kuasa anda, Direktori Aktif, kebenaran anda, dan ini akan memastikan bahawa, anda tahu, seseorang tidak memberi data kepada seseorang yang tidak sepatutnya. Oleh itu, dengan melakukan semua perkara ini, anda memberi kuasa kepada para penganalisis untuk memberikan nilai yang lebih besar dan melakukannya dengan cara yang ditadbir.
Slaid seterusnya. Tetapi realitinya ialah IT tidak akan dapat menyesuaikan dengan pelbagai cara yang berbeza penganalisis ingin melihat data, memanipulasinya. Jadi, bukan sahaja itu, tetapi anda tidak mempunyai masa untuk bersaing dengan permintaan tersebut juga. Sistem warisan, proses air terjun. Jika anda hanya melihat proses ETL untuk menambah jadual, anda boleh mengambil, anda tahu, minggu jika tidak beberapa bulan dalam beberapa kes. Oleh itu, anda ingin dapat mengikuti perubahan perniagaan itu.
Jika anda mahu, sebenarnya, mewujudkan budaya analisis, anda perlu membolehkan pengguna tersebut melakukannya. Dan apabila anda melakukannya, faedah boleh menjadi sangat menakjubkan. Anda tahu, ketika pertama kali kita bercakap kira-kira lima / sepuluh tahun yang lalu, projek perisikan perniagaan, saya maksudkan ia sering dipetik 70-80 peratus dari semua projek BI akan gagal. Dan itu bukan lagi kes itu. Apabila anda membelikan pengguna perniagaan dengan alat yang betul, kami melihat beberapa hasil yang luar biasa dan nilai yang luar biasa, dan inilah sebab mengapa alat penyebaran diri menyebarkan seperti kebakaran melalui organisasi. Ini kerana kejayaan yang kita lihat.
Dan saya mempunyai kes penggunaan yang akan saya bicarakan di sini dalam satu minit juga, tetapi, anda tahu, kita benar-benar mempunyai puluhan ribu pengguna yang melakukan analisis diri dan skala. Dan pengguna-pengguna ini memberikan pandangan yang lebih cepat, mereka mencipta produk baru, dan mereka bertindak balas terhadap keadaan perniagaan yang berubah jauh lebih cepat untuk tetap berada di hadapan persaingan.
Anda tahu, perkara kedua ialah, anda tahu, mereka juga menghabiskan lebih sedikit masa mempersiapkan data dan lebih banyak masa melakukan analisis. Ia hanya satu lagi komponen untuknya, dan saya mendapat contoh di sini dari CNA di mana mereka mempunyai beberapa penganalisis yang mengambil pendekatan yang memakan masa, yang mengambil minggu atau bulan dan kini semakin kurang beberapa saat. Itulah tanpa keterlaluan. Kami benar-benar mempunyai banyak contoh pelanggan yang melakukan ini, dan ini benar-benar satu senario win-win. Penganalisis gembira kerana mereka tidak perlu, anda tahu, mereka akan mendapatkan data mereka dengan lebih cepat. IT gembira kerana, anda tahu, mereka boleh memberi tumpuan kepada inisiatif strategik mereka tanpa mengecewakan tentang tadbir urus, dan akhirnya pasukan eksekutif gembira kerana akhirnya mereka telah mendapat perniagaan dan pasukan TI bekerja sama untuk mewujudkan budaya analitik itu. Kembali kepada anda.
Eric Kavanagh: Baiklah. Kami mempunyai pengundian lain, jadi anda sepatutnya dapat melihat hasil yang terdapat di dalam penonton. Kita harus melihat bahawa sudah ada dalam panel pengundian anda, tetapi persoalannya ialah, "Adakah organisasi anda telah menerima janji layan diri?" Saya boleh memberitahu anda bahawa responden mempunyai suara yang tegas, "Tidak."
Saya fikir ia bercakap tentang di mana kita berada di industri ini, tetapi saya fikir anda telah membuat beberapa perkara yang benar-benar bagus di sini, Josh, iaitu membolehkan layan diri, walaupun dengan beberapa standard seperti Wayne sedang membincangkan, sebenarnya membolehkan anda membina tadbir urus. Itulah penjagaan yang kita telah bincangkan, bukan? Dasar tadbir urus boleh diturunkan ke dalam sistem penyampaian, dan ketika itu anda benar-benar mencapai tadbir urus sambil memberdayakan para penganalisis untuk bertindak sendiri. Adakah betul, Josh?
Josh Howard: Ya, betul betul.
Eric Kavanagh: Ya, jadi responden-
Wayne Eckerson: Jadi, Eric, hasilnya menarik, anda tahu. Saya akan mengatakan bahawa punca itu adalah sama ada IT masih dalam kawalan, pengguna tidak mendapat layan diri dan mendapat apa yang mereka mahu apabila mereka memerlukannya, atau, anda tahu, mereka mempunyai perkhidmatan diri yang dikawal. Dan keduanya buruk. Oleh itu, sukar untuk benar-benar melanda jarum dengan layan diri, untuk mempunyai persekitaran yang dikawal yang memberikan pengguna semua maklumat yang mereka perlukan dan fungsi yang mereka perlukan untuk mendapatkan wawasan yang mereka perlukan dan mengambil tindakan yang mereka perlu. Sukar, sukar, tetapi, anda tahu-
Wayne Eckerson: -Anda telah berhadapan dengan alat seperti ini, anda tahu, Alteryx, alat yang sangat berkuasa, sangat berkuasa. Oleh itu, kita mempunyai keupayaan sekarang bahawa kita boleh-
Eric Kavanagh: Dan anda mempunyai beberapa sebab kesepakatan mentah anda dengan Sonic berada di bawah sedikit, jadi hanya berhati-hati untuk audio asas. Saya agak terkejut, dan saya fikir ini sebenarnya adalah berita baik untuk Alteryx kerana mereka mempunyai penyelesaian untuk membolehkan layan diri. Kerana dengan cara lama melakukan perkara dengan banyak alat yang berbeza, contohnya, dengan banyak titik integrasi, orang semacam berkeliling, hanya cuba bersaing dengan status quo, dan saya rasa itu salah satu daripada cabaran sebenar.
Salah satu daripada pelanggan kami mempunyai komen beberapa minggu yang lalu yang telah berdering di telinga saya sejak dia merujuk kepada "kezaliman yang mendesak" dan bagaimana itu cenderung untuk menguasai beberapa organisasi dan mencegah perubahan. Anda selalu keadaan yang mendesak, anda selalu berlari hanya cuba untuk menyelesaikan sesuatu yang sudah perlu dilakukan. Dan itu pada dasarnya menghalang anda daripada melakukan perkara-perkara baru.
Pada satu ketika, anda perlu menghentikan muzik, mengakui satu kerusi akan hilang, tetapi seluruh kerusi perlu duduk di meja dan mula melemparkan beberapa kerjasama sehingga kami bekerja bersama. Tetapi itu seperti bagaimana saya melihat gambaran keseluruhan ini. Jadi ya, jawapannya biasanya 23 daripada 43 berkata, "Tidak, " 6 daripada 43 orang berkata, "Ya, " dan 6 daripada 43 orang berkata, "Tidak pasti, " tetapi 38 orang tidak menjawab. Tetapi itu cukup hebat, "Tidak." Dengan itu, saya mahu masuk ke dalam kajian kes.
Saya akan menyerahkannya kepada anda, Josh. Mengambilnya.
Josh Howard: Ya, dan lebih awal lagi saya bercakap, anda tahu, kerjasama ini antara perniagaan dan IT. Saya benar-benar berasa seperti kita melihat beberapa perubahan yang cukup besar, dan semakin banyak organisasi bergerak ke arah ini, membolehkan diri layan diri dan melihat hasil yang saya bicarakan. Dan Ford adalah contoh yang hebat. Sudah tentu, Ford menggunakan data dan analisis selama beberapa dekad, tetapi seperti banyak organisasi, ia sebenarnya hanya dilakukan dalam poket organisasi. Terdapat sedikit pengawasan terhadap konsistensi dan koordinasi, dan, anda tahu, mereka juga mempunyai amalan tadbir urus data yang tidak konsisten.
Dan jadi mereka mempunyai masalah besar; mereka mempunyai lebih daripada 4, 600 sumber data, jadi, anda boleh membayangkan cabaran melakukan ini pada saiz sebuah syarikat seperti Ford. Dan apa yang mereka lakukan adalah, hanya kembali dua tahun yang lalu, mereka membentuk Unit Data dan Analisa Data Global, yang merupakan pusat kecemerlangan pusat, yang terdiri daripada pasukan yang terdiri daripada, anda tahu, pekerja data, jadi penganalisis data, data saintis semacam itu.
Anda boleh memikirkan COE ini banyak seperti jabatan HR atau jabatan kewangan yang melayani seluruh organisasi. Itulah persediaan pasukan baru ini, dan dengan itu mereka dapat mengenalpasti dan mengejar cabaran utama mereka sendiri dan bekerja dengan unit perniagaan yang berbeza yang mengatasi, anda tahu, masalah yang berbeza. Tetapi idea keseluruhannya adalah bahawa mereka mahu menujukan dan mengubah perbualan itu untuk memberi tumpuan kepada cabaran perniagaan itu sendiri, betul, dan memenuhi keperluan perniagaan. Dan, anda tahu, mereka telah memulakan dengan satu penganalisis data untuk bermula dengan beberapa tahun lalu, dan satu lesen Alteryx, dan gabungan Tableau dan QlikView.
Kini, mereka kini telah melancarkan Alteryx kepada lebih daripada 1, 200 saintis data dalam tempoh dua tahun yang lalu, dan mereka menyewa lebih banyak. Oleh itu, sangatlah menakjubkan untuk melihat bahawa berlaku dalam organisasi mereka dan menggunakan kes-kes yang mereka selesaikan adalah sukar dipercayai. Mereka menggunakan Alteryx untuk menyelesaikan isu-isu garisan pengeluaran sehinggalah ke perlumbaan NASCAR mereka, jadi ia sangat menarik untuk melihat beberapa hasil yang mereka memandu. Dan, anda tahu, apa yang menarik adalah, anda tahu, beberapa kes penggunaan ini, kes penggunaan tunggal menjimatkan puluhan juta dolar, dan jadi sangat mudah untuk mewajarkannya. Dan itu hanya satu kes penggunaan, dan kini kini digunakan secara literal di seluruh beratus-ratus kes perniagaan yang berlainan dan merangkumi 1, 200 penganalisis data dan saintis data. Jadi, hasil yang fenomenal dan kami sangat gembira dengan perkongsian yang kami ada bersama Ford.
Wayne Eckerson: Baiklah, inilah slaid saya. Jadi, anda tahu, saya mengajar kelas mengenai analisis layan diri, dan ini adalah ringkasan, ringkasan tahap yang sangat tinggi, penyelesaian yang saya bawa ke meja untuk penonton. Dan saya akan cuba menjelaskan perkara ini dengan cepat. Anda tahu, saya melihat layan diri, baik sekali, tidak ada layan diri. Setiap orang mempunyai takrifan diri sendiri yang berbeza di dalam organisasi, jadi apa yang tersendiri untuk seorang CEO pastinya bukan layan diri kepada saintis data. Tetapi secara umum, terdapat dua golongan pengguna. Kelas pertama, anda tahu, lebih ramai pengguna kasual, pengurus eksekutif, pekerja barisan hadapan berada di dunia atas ke bawah dengan warna biru.
Dan, anda tahu, saya memanggil mereka "pengguna data" atau "penjelajah data, " dan mereka banyak berfikir tentang output, anda tahu, laporan dan papan pemuka, semoga interaktif yang dibina oleh orang untuk mereka, sama ada IT atau rakan sekerja mereka, bahawa begitu. Penjelajah cenderung untuk membuka perkara itu dan mengeditnya di tempat, tetapi mereka tidak semestinya mahu memulakan dengan kertas kosong. Tidak ada cara mereka dibayar untuk berbuat demikian. Tidak semestinya penganalisis. Inilah yang dilakukan oleh orang-orang di dunia bawah, para saintis data dan penganalisis data, yang mempunyai tambahan penganalisis data bekerja dengan spreadsheet, akses kepada pangkalan data. Dan para saintis data lebih menarik, anda tahu, data kerja lapangan lombong. Banyak alat layan diri yang keluar benar-benar memberi kuasa kepada anak kapal bawah tanah ini. Ia akan menjadi lebih produktif daripada yang pernah boleh dilakukan sebelum ini. Mereka bukan sahaja boleh, tahu, melakukan laporan dan papan pemuka mereka sendiri, mereka juga boleh mendapatkan data mereka sendiri, menggabungkannya, memadankannya bersama-sama, dan sebagainya. Saya sebenarnya melihat triumvirat alat ini keluar dan mengimport dunia bawah. Katalog data supaya mereka dapat mencari data sama ada alat persiapan supaya mereka dapat memadaninya bersama-sama, dan alat visualisasi data supaya mereka dapat menganalisis, memvisualisasikan, dan membagikannya. Saya fikir kita akan melihat set alat itu menjadi satu, dan saya fikir sebenarnya Alteryx hanya dalam perjalanan ke arah itu.
Jadi, saya panggil dunia ini "layan diri sebenar", sedangkan dunia yang paling atas saya memanggilnya "perak" kerana kita memberikan maklumat yang diberikan pada plat perak. Ia telah pra-dibungkus sedikit sebanyak. Masih interaktif, masih boleh diedit, tetapi seseorang terpaksa memikirkan siapa orang yang akan menggunakannya dan menyesuaikannya untuk memenuhi keperluan khusus mereka. Anda dapat melihat di dunia atas-bawah yang anda dapat, anda tahu, kumpulan yang lebih berpusatkan tugas berat, jawatankuasa tadbir urus data, yang, anda tahu, meletakkannya di tapak dan laporan data. Dan pasukan pergudangan data yang cuba mengintegrasikan data untuk membuat keputusan. Itulah proses tadbir urus top-down terpusat yang berorientasikan IT yang lebih tradisional. Manakala di dunia bawah, yang lebih menyerupai 10 peratus, 20 peratus daripada organisasi, mereka mendapat tadbir urus dari peringkat akar umbi dengan benar-benar membuka set data, melihat mereka, mengulas mereka, menandakan set data tersebut - pada asasnya membina min berkongsi data dari bawah ke atas. Anda mendapat katalog dan pasaran data, dan organisasi memerlukan kedua-dua dunia ini. Sebenarnya, mereka saling memberi makan, sangat sinergistik, mereka dua sisi duit syiling yang sama. Jika anda tidak mempunyai penganalisis di luar sana di setiap jabatan, operasi gagal, pemasaran, kewangan. Anda kehilangan semua jenis pandangan yang anda perlukan untuk memacu perniagaan kerana mereka menjana jawapan kepada soalan yang tidak dapat dijelaskan orang pada hari sebelumnya. Dan tentunya IT tidak boleh atau pemaju tidak dapat membina laporan atau papan pemuka itu. Jadi mereka membuktikan gelombang seterusnya keperluan dan gelombang pandangan seterusnya yang perlu dikemas dan dimasukkan ke dalam dunia atas-bawah.
Sekarang masalahnya ialah apabila dunia bawah dunia menerbitkan laporan ke dunia atas-bawah yang belum diperakui atau ditadbir, dan anda mendapat laporan yang bertentangan, pendua, dan perkara-perkara seperti itu. Oleh itu, di dunia saya, ia membantu untuk mempunyai gerbang tadbir urus data antara kedua-dua dunia ini, dan itu baik-baik saja, jika penganalisis data mula mencipta dan menghasilkan wawasan baru dan membina laporan. Orang-orang seperti itu, dan kemudian, anda tahu, mereka mahu terus menerbitkan laporan itu dan membaginya, mungkin lebih luas kepada keseluruhan perusahaan, ia perlu dikaji semula oleh tadbir urus data, dan diharapkan sangat cepat, untuk memastikan ia sesuai piawaian. Ia mungkin perlu ditulis dalam platform standard, data baru mungkin perlu ditambah ke repositori perusahaan standard. Dan apa yang kita lihat sekarang adalah alat seperti Alteryx sebenarnya menyusun aliran kerja yang diperlukan untuk menyokong proses promosi ini di mana kita mempromosikan dalam laporan yang menjadi popular untuk mendapatkan watermark atau skala sebagai laporan bersertifikat perusahaan berskala atau set data . Oleh itu, itulah sebahagian daripada keadaan tadbir urus data yang ditimbang secara ringkas sebagai proses kajian semula. Mungkin terdapat handoff pengeluaran dengan pasukan pembangunan, dan mungkin terdapat kebenaran dan tadbir yang dibina di dalam alat BI, alat analisis, atau alur kerja. Slaid seterusnya.
Eric Kavanagh: Baiklah, saya fikir kami kembali kepada Josh.
Josh Howard: Ya, dan begitu, anda tahu, apabila anda bercakap tentang bergerak dari beberapa alat yang berbeza ini, dan apa yang saya dapati dengan saya sendiri, anda tahu, penyelidikan adalah bahawa kebanyakan penganalisis menggunakan 10 hingga 12 alat yang berbeza untuk mendapatkan pekerjaan analisis mereka. Dan, anda tahu, mereka mungkin menggunakan penyelesaian pengkatalogan data untuk mencari data, mereka mungkin menggunakan penyelesaian persediaan data, mereka mungkin menggunakan alat visualisasi data, sesuatu untuk analisis lanjutan, analisis ramalan, dan alat sains data untuk menggerakkan dan mengurusnya. Dan kita benar-benar berfikir bahawa ini harus disampaikan melalui satu platform, dan kita fikir itu adalah di mana industri akan berlaku. Dan sebagainya, kebanyakan orang tahu segala cara ke arah persediaan data dan keupayaan campuran dan integrasi ketat dengan alat seperti Tableau dan Power BI.
Tetapi, anda tahu, kami lebih daripada sekadar alat persediaan data. Kami benar-benar satu platform end-to-end untuk penganalisis data dan saintis data warganegara, yang menyediakan keupayaan untuk mengetahui data itu, menyediakannya, menggabungkannya, menganalisisnya, dan melakukannya dengan cara yang boleh diulang dan alur kerja yang boleh dipulihkan. Dan kemudian gunakan dan kongsi aset tersebut ke skala, dan itu benar-benar Alisterx semua. Dan kami mempunyai komuniti yang luar biasa yang kami disokong oleh yang mana, anda tahu, lebih daripada sekadar komuniti biasa anda. Ia mempunyai bidang latihan layan diri, ia mempunyai forum dan amalan terbaik, dan kami benar-benar mempunyai komuniti evangelis pengguna di sana menyokong satu sama lain. Dan perkara yang hebat tentang ini adalah seperti yang anda pakai alat seperti Alteryx, jenis komuniti ini benar-benar mengurangkan keluk pembelajaran, jadi anda dapat bangun untuk mempercepatkan lebih cepat pada set alat baru ini. Walaupun mereka benar-benar mudah digunakan, mereka tidak memerlukan banyak pengekodan, dan mereka mudah digunakan dan bangun dan berjalan lebih cepat, tetapi masih mempunyai komuniti itu untuk mengurangkan keluk pembelajaran itu sangat tidak ternilai.
Dan begitu cara kami telah memecahkannya ialah empat bidang. Pertama, ia benar-benar di sekitar penemuan dan berkongsi, jadi sebelum anda boleh menyiapkan dan menggabungkan data anda, anda perlu dapat mencarinya. Itulah sebabnya mengapa bahagian pertama platform kami ialah penemuan dan perkongsian komponen yang kami gunakan untuk menangkap pengetahuan puak organisasi anda. Oleh itu, ini pada dasarnya merupakan penyelesaian pengkatalogan data yang digunakan untuk berkongsi set data yang dikawal dan dikawal. Ia membolehkan pengguna mencari data yang mereka cari dalam ciri carian Google yang mudah digunakan dan juga menyediakan ciri-ciri sosial untuk bekerjasama pada set data dan bahkan membolehkan anda mengeberang ke dalam keturunan data aset, mengesahkan mereka aset dan watermark mereka. Dan ini benar-benar penting untuk analisis layan diri kerana ada, kebanyakan orang menghabiskan terlalu banyak masa untuk mencari data - mereka tidak tahu ke mana hendak pergi mencarinya. Dan kemudian jika mereka mendapati laporan, anda tahu, bagaimana mereka tahu bahawa ia disahkan, ia dipercayai? Oleh itu, apabila anda membincangkannya, mempunyai gerbang tadbir urus data, saya benar-benar melihat alat-alat seperti Alteryx menjadi pintu gerbang di mana, apabila anda melakukan carian anda, anda boleh secara automatik dan visual melihat siapa yang memiliki data itu, apa garis keturunan data itu, bagaimana telah dicipta, jika ia disahkan, dan bagaimana untuk mendapatkan akses kepadanya, dan jika anda tidak mempunyai akses kepada itu, anda boleh menggunakan ciri sembang itu, anda tahu, meminta akses itu. Ia menghantar e-mel kepada orang itu, dan ini benar-benar cara yang baik untuk menghasilkan banyak unsur-unsur ini. Slaid seterusnya.
Sekeping seterusnya adalah persiapan dan campuran ini, sekali lagi, yang kami terkenal, dan oleh itu, kita benar-benar melihat persiapan dan campuran sebagai jalan di atas untuk analisis yang lebih maju. Tanpa menulis SQL atau apa-apa jenis kod, anda dapat mengakses semua data anda yang berbeza, menanyakannya - anda tahu, sama ada itu data berstruktur, data tidak terstruktur, data awan - dan dengan mudah mengintegrasikan semua yang ada dalam ingatan, membentuknya, membersihkannya, profilnya, untuk mendapatkan data anda bersedia untuk analisis. Anda juga boleh memperkayakannya dengan set data pihak ketiga. Oleh itu, kami mempunyai perkongsian yang sangat baik dengan syarikat-syarikat seperti TomTom jika anda berminat dalam analisis memandu masa, melakukan analisis spasial. Kami juga bekerja rapat dengan Experian untuk data isi rumah atau untuk data perniagaan. Jadi, secara tiba-tiba, anda bukan sahaja boleh mengambil data yang anda ada di premis atau mungkin di awan, anda juga boleh memperkayakannya dengan sumber-sumber pihak ketiga ini dan benar-benar datang dengan beberapa analisis menarik. Slaid seterusnya.
Sekeping ketiga adalah komponen analisis dan model ini. Jadi saya nyatakan Alteryx adalah bebas kod. Nah, ia juga mesra kod. Oleh itu, kami menawarkan lebih daripada 60 alat analisis ramalan yang berbeza, jadi apabila anda sudah bersedia melakukan analitik yang lebih maju, anda boleh menggunakan alat R dan Python dan berasaskan Spark tanpa pengekodan, atau anda sebenarnya boleh menggunakan dan membuat adat anda sendiri pakej. Jadi, jika anda mempunyai pasukan sains data yang menulis R dan Python atau Scala atau apa sahaja, anda boleh menggunakan kod itu, membina pakej anda sendiri, dan memanfaatkannya di dalam alat itu. Dan sekali lagi, inilah yang saya anggap sebagai nilai sebenar analisis layan diri, dan ini benar-benar di mana kita mahu membantu mengubah industri dari, anda tahu, penganalisis data tradisional dan pekerja data ke dalam ini, anda tahu, saintis data warganegara dan melakukan kerja sains data dengan alat yang sangat mudah digunakan. Gelongsor.
Baiklah, dalam, dan akhirnya kita mempunyai suis terakhir yang terakhir, iaitu analitik lanjutan terakhir. Oleh itu, jika anda berada di tempat anda melakukan kerja sains data, dan anda sedang membina model anda, cabaran berikutnya yang anda temui adalah, "Baiklah, bagaimana cara saya mendapatkan model-model tersebut? Bagaimanakah saya menguruskannya? Bagaimanakah saya menyimpannya terkini? "Dan inilah keupayaan penyebaran kami. Oleh itu, menurut penyelidikan kami pada pelanggan yang kami telah bincang, kurang daripada 50 peratus model pernah membuatnya menjadi pengeluaran . Oleh itu, anda telah menggunakan data saintis ini untuk membina semua model ini, tetapi mereka benar-benar tidak pernah membuatnya menjadi pengeluaran. Oleh itu, kami telah membina penyelesaian yang akan membantu anda membina model anda, dan kemudian menggunakannya secara real time menggunakan API RESTful.
Dan anda boleh mendapatkan model-model tersebut dan meletakkannya terus ke aplikasi web dan aplikasi mudah alih dengan lebih cepat dan lebih mudah, kerana kaedah tradisional hanya tidak berfungsi. Ia adalah proses yang panjang, ditarik keluar. Ia boleh mengambil masa mana saja dari 12 hingga 20 minggu untuk menggunakan model, dan seringkali kos lebih daripada $ 250, 000 untuk dilakukan. Dan kemudian anda perlu bimbang tentang bagaimana anda membuat mereka dikemas kini. Jadi sekali lagi, kami sedang mencari cara untuk mengautomasikan keseluruhan proses ini dan mengambil banyak langkah perantaraan. Oleh itu, tanpa benar-benar membuang kod itu, kerana proses tradisional apa yang berlaku sekarang adalah anda mempunyai seorang saintis data yang membina modelnya, dan mereka menggunakannya, dan mereka membuangnya ke pagar ke pemaju web yang mempunyai mengambil semua kod R dan Python, menulis semula ke dalam beberapa jenis aplikasi web atau aplikasi mudah alih, dan sekali lagi, ia hanya mengambil masa yang terlalu lama.
Jadi, tidak ada lagi kod yang melemparkan di atas pagar untuk orang lain lakukan. Kami telah mengautomasikan proses itu dan mempunyai cara untuk mengurusnya secara berskala. Dan sebagainya, mereka benar-benar menjadi empat bidang yang kita lihat ketika datang ke platform self-service end-to-end untuk analitik data. Dan, anda tahu, mengetahui dan berkongsi data dengan mudah, mempersiapkan dan menggabungkannya, melakukan analitik lanjutan, dan kemudian mempunyai cara untuk menggunakan dan mengurusnya secara berskala. Teruskan. Jadi dengan Alteryx, anda dapat, anda tahu, bercakap tentang tadbir analitik dan dapat membuka kunci data anda dengan cara yang selamat dan menawarkan cara bebas kod dan cara yang mesra kod untuk melakukan semua analisis anda, jadi jika anda mempunyai penganalisis data yang mungkin tidak mengetahui semantik, anda tahu, bahasa SQL untuk menanyakan pangkalan data, anda boleh menggunakan alat drag-and-drop yang menarik semua data ini dalam ingatan untuk melakukan analisis mereka.
Kemudian pada token yang sama, jika anda mempunyai saintis data yang menggunakan R dan Python, mereka masih boleh menggunakan alat seperti Alteryx dalam cara yang mesra kod - dan hasil yang kami lihat dengan pelanggan kami sangat besar kerana kami mampu memberikan aliran kerja yang boleh diulangi, tugas yang anda ambil, anda tahu, minggu atau bulan dan secara harfiah dapat menurunkannya hingga beberapa minit, tanpa membesar-besarkan. Kami mempunyai beberapa kajian kes di laman web kami di mana anda boleh mengetahui lebih lanjut mengenai itu dan beberapa penjimatan masa yang kami lihat. Tetapi, anda tahu, akhirnya, ia akan berfungsi dengan organisasi IT anda kerana ia boleh skala dan memecahkan silo yang saya bicarakan dan melakukannya dengan cara yang ditadbir. Dan itu benar-benar apa platform end-to-end Alteryx semua tentang dan mengapa kita berbeza.
Eric Kavanagh: Baiklah. Itulah semua barangan yang baik. Saya perlu mengatakan, Wayne, saya fikir anda benar-benar sesuatu dengan gateway pemerintahan data ini, saya fikir, bagaimana anda menerangkannya. Kerana kita berada di dunia yang sangat menarik sekarang ini di mana gudang data, yang telah menjadi sumber yang dipercayai selama empat dekad sekarang, tidak benar-benar dapat bersaing dengan masa dan bersaing dengan semua sumber data dan variasi data yang berbeza. Ia adalah sistem yang agak tegar gudang data cenderung untuk menjadi, dan apa yang saya lihat Alteryx menyampaikan di sini adalah benar-benar apa yang anda boleh panggil fasa seterusnya dalam kematangan analitik, kerana mereka membenarkan anda menggunakan semua sumber yang berbeza ini, tetapi kerana mereka mempunyai kawasan bela diri ini dengan dasar tadbir urus data yang dibakar, sekarang anda benar-benar mendapatkan yang terbaik dari kedua-dua dunia di mana anda boleh mempunyai banyak set data yang berbeza, tetapi anda mempunyai pemerintahan, dan anda juga boleh menggunakan semua jenis maklumat dan perkhidmatan semua jenis penganalisis yang berbeza mendapatkan perspektif yang berbeza mengenai apa yang berlaku di dunia perniagaan. Tetapi saya melihat ini sebagai langkah yang agak ketara dalam evolusi analisis untuk perusahaan, tetapi apa pendapat anda?
Wayne Eckerson: Tidak, sememangnya. Gudang data, repositori satu versi kebenaran seperti yang mereka ada, dan saya fikir ia hanya diabaikan, anda tahu, dinamik organisasi dan peranan yang dimainkan oleh orang ramai. Dan saya melihat kedua-dua dunia BI atau analitik, seperti yang anda panggil. Dan dalam kebanyakan syarikat, mereka pergi ke arah yang bertentangan, dan mereka tidak bercakap antara satu sama lain, mereka tidak mempercayai satu sama lain, tetapi sebenarnya mereka sangat sinergi, dan kita hanya perlu membuat mereka saling mengakui dan jenis kerja bersama. Dan alat seperti Alteryx yang menggabungkan tadbir urus melalui keupayaan pengkatalogan data, di mana pelayan boleh menguruskan set data dan mengesahkan dan mengiringi mereka, yang merupakan sesuatu yang saya telah bicarakan selama beberapa tahun sekarang dalam kelas saya. Sangat sedikit syarikat telah melakukannya, tetapi ia mendapat banyak daya tarikan dan sekarang saya mendengarnya di mana-mana.
Jadi, cara untuk menggabungkan kedua dunia bersama kerana, anda tahu, anda mempunyai kek anda dan anda juga makannya. Anda boleh membiarkan pengguna kuasa melakukan apa yang perlu dilakukan. Pergi mencari pandangan baru atas permintaan, dan kemudian, anda tahu, tetapi anda menyimpannya daripada keluar dari kawalan. Anda menyimpannya daripada mencipta Menara Babel dengan beberapa piawaian yang memerlukan beberapa tadbir urus. Dan matlamatnya adalah untuk mewujudkan budaya tadbir urus di mana orang mahu melalui proses tadbir urus. Mereka mahu laporan / set data mereka disemak supaya mereka dimakan secara lebih luas. Itu matlamat, dan itulah peranan baru IT di dunia baru ini. Saya selalu mengatakan peranan mereka adalah untuk memudahkan, tidak menentukan. Dan itulah pergeseran minda yang besar untuk kebanyakan profesional IT yang telah digunakan untuk berada dalam perkhidmatan bersama yang melakukan segala-galanya untuk perniagaan. Sekarang perniagaan itu dilakukan untuk diri mereka sendiri, dan IT benar-benar hanya perlu menjadi rakyat, seperti yang dikatakan Josh, meletakkan orang-orang penjaga itu.
Eric Kavanagh: Ya, saya fikir pintu pagar adalah kunci kerana mereka membenarkan permainan percuma, jika anda akan, penganalisis melakukan perkara yang berbeza, tetapi tidak dapat mengesan. Dan jika saya faham-
Wayne Eckerson: Tepat.
Eric Kavanagh: Anda betul, Josh-
Josh Howard: Tepat sekali.
Eric Kavanagh: Ya, anda sememangnya bercakap tentang bagaimana, saya sebenarnya telah menjejaki Alteryx sekarang sejak sebelum itu dipanggil Alteryx bertahun-tahun yang lalu - saya fikir ia dipanggil SRC atau sesuatu di sepanjang garis itu - dan Wal-Mart adalah pelanggan pertama. Dan salah satu perkara yang benar-benar keren yang anda ceritakan tentang cara kembali keupayaan untuk benar-benar memahami proses perniagaan dan aliran kerja. Dan jika anda mempunyai pemahaman yang kuat tentang aliran kerja dan proses perniagaan, maka anda boleh melakukan beberapa perkara yang berbeza. Pertama sekali, anda boleh menyampaikan antara muka pengguna yang sangat sempurna jika anda tidak menggunakan pilihan yang tersedia kepada pengguna dengan maklumat luaran. Dua, anda juga boleh menyelaraskan proses untuk lebih memahami di mana terdapat titik tercekik atau titik kawalan. Dan saya fikir itu mungkin sebahagian daripada keajaiban mengapa Alteryx telah dapat menyampaikan persekitaran jenis mesra-ramah, tetapi mesra pengguna yang membolehkan semua jenis maklumat yang berbeza dan kes-kes penggunaan analisis. Adakah anda bersetuju dengan itu?
Josh Howard: Ya, saya maksudkan, anda tahu, saya, Eric, dan banyak ini hanya meletakkan alat-alat ini ke tangan pengguna perniagaan dan memberi mereka cara untuk melakukan kerja mereka dengan cara yang mesra perniagaan itu mudah digunakan dan mesra. Maksud saya, jika anda berfikir tentang sesuatu seperti tadbir urus data, kami telah bercakap tentang tadbir urus data selama dua dekad, dan sebagai penyimpanan IP, kami telah cuba menolak ini ke perniagaan, dan ia tidak pernah mendapat pakai, tidak pernah mendapat apa-apa jenis daya tarikan, kerana ia tidak dibina untuk pengguna perniagaan, bukan? Ia diterajui oleh IT, didorong oleh IT, dan ia berfungsi untuk IT, tetapi ia tidak berfungsi untuk pengguna perniagaan tersebut. Oleh itu, kami ingin mengambil kaedah yang sama tetapi menerapkannya kepada toolset mesra perniagaan, dan itulah pendekatan kami dengan, anda tahu, penyelesaian pengkatalogan data dan pengurusan metadata.
Anda tahu, apabila saya bercakap dengan pengguna perniagaan, saya tidak pernah bercakap tentang lapisan data semantik, dan bagaimana kami membantu mengurus, anda tahu, metadata. Tetapi, anda tahu, di hujung belakang, itu pada dasarnya apa yang dilakukannya, jenis perkara yang telah berada di dalam IT untuk masa yang lama, tetapi untuk pengguna perniagaan, semuanya mengenai cara mencari data lebih cepat, bagaimana untuk mendapatkan pekerjaan anda selesai lebih pantas, dan menyediakan maklumat itu dalam antara muka yang mudah digunakan yang mereka biasa gunakan, sama seperti dalam kehidupan pengguna mereka, bukan? Mereka mahukan antara muka carian seperti Google, mereka mahu elemen kolaborasi sosial di mana mereka boleh rangkaian dengan pengguna lain dalam organisasi itu untuk memecah silo data tersebut dan menangkap pengetahuan puak itu. Oleh itu, kami hanya mengambil pendekatan yang berbeza tentang bagaimana kami bekerja dengan perniagaan, tetapi melakukannya dengan cara yang mesra IT juga.
Eric Kavanagh: Ya, dan saya mendapat soalan yang hebat-
Wayne Eckerson: Anda tahu perkara yang lain - Josh, yang menyerang saya dalam persembahan anda adalah, kita berada di peringkat platform sekarang. Saya fikir kita telah bergerak melewati umur alat, dan ia baik-baik saja, tetapi platform, kan? Oleh itu, saya telah menutup BI selama 20 tahun, dan dalam ruang BI, kami telah pergi dari alat ke platform analisis di mana, anda tahu, satu produk pada asasnya melepaskan setiap mode analitik untuk setiap jenis pengguna betul kan? Dari laporan kepada ramalan mengenai seni bina dan perkhidmatan diri yang biasa. Kami juga melihat perkara yang sama di sisi pemasangan data, atau bahagian integrasi data di mana seseorang meletakkan bersama-sama platform ini yang menelan data, menambahkannya, mengecilkannya, membaikinya, mengubahnya dan menjadikannya tersedia untuk pengguna memuat turun dan menganalisis. Dan sekarang, apa yang kamu buat, sedang mengambil langkah seterusnya dengan banyak cara dan menggabungkan kedua-dua platform itu menjadi satu, jadi itu gabungan analisis dan platform data, yang, anda tahu, masuk akal. Itulah masa depan: penumpuan. Satu-satunya perkara yang saya tidak lihat di platform anda adalah alat dan kemampuan pelaporan dan papan pemuka asas anda, tetapi mungkin itu tertanam dalam modul analisis anda.
Josh Howard: Ya, kami membuat laporan kumpulan dengan baik. Kami mempunyai penyelesaian yang sangat kuat di sana, tetapi anda telah melanda titik di sekeliling papan pemuka, dan kami melihat ini sebagai peluang bagi kami untuk berkembang. Kami sentiasa mempunyai perkongsian yang sangat baik dengan Tableau, Power BI dan Qlik, tetapi kami akan terus berbuat demikian. Tetapi apa yang kami cari ialah para penganalisis kami, pelanggan kami, mereka tidak mahu menunggu sehingga hujung alur kerja dan kitaran itu untuk melihat keputusan mereka, baiklah? Mereka mahu melihat keputusan seperti yang mereka lakukan dalam masa nyata, dan itu benar-benar arah yang kita jalankan, dan dengan kita tahu apa yang kita pelabelan sebagai visualit dalam talian supaya anda melihat data anda semasa anda bekerja, dan anda boleh mengulanginya dan melihatnya dalam masa nyata daripada menunggu 'hingga akhir dan menerbitkannya ke alat visualisasi atau papan pemuka untuk melihat hasil tersebut. Dan sebagainya, ia hanya menghilangkan keperluan untuk mengimbangi bolak-balik untuk mendapatkan pandangan anda.
Wayne Eckerson: Ya, itu yang membuat banyak rasa. Dan anda sudah dikenali sekarang untuk kemudahan penggunaan. Anda tahu, anda menggunakan Tableau syarikat pada peningkatan mereka untuk kemasyhuran dan kekayaan. Anda berada di sana dengan mereka, dan siapa yang lebih baik untuk memimpin di ruang platform yang bersatu ini kerana anda mempunyai kaki anda dalam kedua-dua analisis dan pengurusan data. Oleh itu, kami sedang menguji beta untuk melihat bagaimana anda membuat tambang dalam beberapa tahun akan datang.
Josh Howard: Ya, dan anda tahu, saya fikir ia menarik, dan saya gembira menjadi sebahagian daripada ruang ini, dan ia benar-benar menarik untuk dilihat, lihat, anda tahu, ruang integrasi data, ruang perisikan perniagaan, dan ruang analisis lanjutan dan benar-benar melihat mereka yang berkumpul. Dan, anda tahu, saya fikir platform seperti Alteryx akan benar-benar membantu banyak pengguna perniagaan yang cemerlang dan membolehkan pengguna untuk mendapatkan akses kepada data mereka dan melakukan analisis itu, anda tahu, dan mendapatkan pandangan itu lebih pantas dan lebih mudah.
Eric Kavanagh: Ya. Semua yang ada di sini, dan saya bersetuju dengan anda, Wayne, betapa ia benar-benar masuk akal, dan saya fikir, ya, ada soalan daripada seorang penonton yang akan saya bawa di sini. Ia sangat berani untuk perbualan. Ia mengenai DataOp. Bagi anda yang tidak biasa dengan istilah-
Josh Howard: Slide seterusnya.
Eric Kavanagh: - ini benar-benar kuat pada sembilan bulan terakhir. Ia bermula dengan satu atau dua vendor, kemudian tiga dan empat, kemudian lima dan enam, dan sekarang banyak orang bercakap mengenai DataOp. Itulah pada dasarnya pengurusan data sisi DevOp. Jadi apa yang kita lihat adalah banyak tumpuan untuk benar-benar cuba memahami apa alat yang berbeza dan teknologi yang berbeza menyentuh data kerana ia bergerak melalui kitaran hayatnya dan bagaimana ia mempengaruhi pandangan analitik anda. Dan seolah-olah saya Aliserx sebenarnya menyelesaikan masalah DataOps dengan memberi tumpuan kepada pendekatan platform ini sebelum DataOp menjadi istilah. Tetapi saya akan membuangnya kepada anda, Josh, pertama, dan kemudian anda, Wayne, untuk memberi ulasan. Josh, apa pendapat anda?
Josh Howard: Ya, saya fikir ia adalah ruang yang berkembang. Anda tahu, kami cuba menjadi data agnostik, dan dengan itu dapat mengakses data - sama ada di dalam firewall anda, di awan, data tidak terstruktur, data berstruktur - jadi kerana kami tahu ini akan terus berubah, anda tahu, dan saya pasti Wayne akan bersetuju dengan ini, dan begitu pula anda, Eric. Jika anda kembali, anda tahu 10, 15 tahun di ruang ini, saya maksudkan, hanya ada segelintir pangkalan data. Kami kini mempunyai lebih daripada 400 jenis pangkalan data yang berbeza. Dan sebagainya, kita tidak akan pernah mengikuti perkembangan itu. Dan sebagainya, selalu ada sesuatu yang baru dan berkilat untuk sebuah organisasi untuk mengadopsi. Oleh itu, kami hanya mahu menjadi agnostik dan menggunakan teknologi terbuka dan API kami untuk dapat mengintegrasikan sepenuhnya dengan apa sahaja yang anda miliki dalam organisasi anda. Dan juga melihat bahagian kedua untuk itu di sebelah DataOp adalah benar-benar dengan lebih banyak beban kerja yang ditolak ke awan dan teknologi awan baru dan teknologi pembelajaran mesin benar-benar mendorong kita ke paradigma baru ini, dan saya benar-benar berfikir di sinilah, anda tahu, DataOps akan pergi. Dan kita akan melihat banyak perkara menarik yang berlaku di ruang itu.
Wayne Eckerson: Ya, saya fikir satu lagi istilah yang kita gunakan untuk DataOps ialah "talian paip data" atau "rantaian bekalan data", dan kita melihat banyak syarikat yang keluar terutamanya dalam dunia data besar. Anda boleh menguruskan beban kerja dan menyimpan tasik data daripada menjadi paya data. Ya, dan saya akan bersetuju bahawa banyak yang kini bergerak ke awan juga.
Eric Kavanagh: Nah, dan anda tahu, jadi Alteryx membuat beberapa pengambilalihan. Saya tidak tahu sama ada anda mahu bercakap mengenai itu sejak dua tahun lalu, saya rasa, Josh, dan ia benar-benar menyebarkan platform ini, dari segi meminum data dan dari segi beberapa benda semantik itu. Dan sekarang anda benar-benar mempunyai penyelesaian hujung ke hujung ini yang membolehkan analisis menguruskannya. Saya tidak tahu orang lain yang telah mengambil fokus dan pendekatan itu, dan saya fikir ia sangat pandai pada separuh anda. Tetapi adakah anda mahu bercakap tentang itu sedikit demi sedikit?
Josh Howard: Ya, pasti. Oleh itu, tahun itu menjadi tahun besar untuk Alteryx. Anda tahu, kami pergi ke umum pada awal tahun ini, dan kami membuat dua pengambilalihan utama yang membantu kami, anda tahu, semacam mengakhiri platform kami. Dan sebagainya, yang pertama, benar-benar sekeping pengkatalogan data. Sekali lagi, anda tahu, apa yang kami dapati ialah apa yang kami mahu membantu organisasi tersebut mentadbir data itu. Oleh itu, kami sebenarnya memperoleh syarikat tadbir urus data yang dipanggil Semanta, dan itu telah menjadi penyelesaian pengkatalogan data kami dan apa yang telah kami bina ke dalam platform keseluruhan. Kerana kita lakukan, sekali lagi, kita melihat tadbir urus menjadi komponen penting untuk layan diri dan untuk membolehkan layan diri. Dan sebagainya, sekali lagi, yang memberikan kita semua, anda tahu, pengurusan metadata, keupayaan pengkatalogan data. Dan apa yang telah kami lakukan ialah kami telah membina antara muka untuk itu untuk memudahkan penggunaan dan sangat mesra, bersepadu dengan platform keseluruhan kami.
Yang kedua yang kami buat adalah sebuah syarikat sains data yang berpusat di Brooklyn, New York, dan yang telah dilakukan untuk membina keupayaan mesin pembelajaran kami serta sekeping pengurusan model. Dan sebagainya, apa yang saya sebutkan tadi adalah kami mempunyai banyak saintis data menggunakan platform kami dan melakukan kerja sains data yang sangat penting. Walau bagaimanapun, mendapatkan model-model itu, anda tahu, hingga batu terakhir adalah sangat mencabar. Jadi, saya katakan, anda tahu, 12 hingga 20 minggu yang sering diperlukan, $ 250, 000 yang diperlukan untuk membina beberapa model ini. Dan kemudian, bagaimana anda mengendalikan dan menyimpan semua model ini sehingga kini? Bagaimana model belajar? Dan bagaimana anda melatih model-model ini? Dan begitu, itu masalah besar juga, betul, keupayaan penempatan. Oleh itu, kedua-dua teknologi dengan bahagian sains data dan tadbir urus data benar-benar membongkok platform kami dan apa yang kami cuba lakukan, cuba membawanya ke organisasi, untuk menyelesaikan cabaran ini.
Eric Kavanagh: Ya, dan saya gembira anda melemparkan bahawa di sana kerana kami mempunyai soalan dari penonton hanya mengenai pembelajaran mesin dan AI. Dan, Wayne, mungkin saya akan membuangnya kepada anda dengan cepat. Kepada saya, terdapat begitu banyak potensi untuk belajar mesin untuk mengoptimumkan banyak masalah yang kami telah perjuangkan selama bertahun-tahun - perkara seperti kualiti data, contohnya, perkara seperti kesesakan pada analisis dan membantu sisi penemuan Persamaan, kan? Kerana beberapa algoritma ini yang terus belajar khususnya boleh pergi sendiri dan mencari beberapa perkara menarik yang boleh muncul untuk pengguna. Kerana salah satu daripada cabaran, tentu saja, dengan penganalisis secara umum adalah bahawa setiap penganalisis membawa sendiri prasangka sendiri, pandangan mereka sendiri terhadap dunia. Itu agak sukar untuk berubah kadang-kadang, dan jadi saya melihat banyak potensi untuk pembelajaran mesin dan AI di masa depan. Apa pendapat kamu?
Wayne Eckerson: Tidak, sama sekali dan peraturan asas sahaja. Perkara-perkara tersebut bersama-sama akan mempermudah alat-alat layan diri ini, menjadikannya lebih mudah digunakan. Anda tahu, seperti yang anda katakan, segala-galanya daripada membuat cadangan untuk laporan lain, untuk set data untuk melihat, untuk menyesuaikan model, anda tahu, perhubungan yang tenang dalam alat persediaan data. Anda tahu, kami sudah mempunyai seperti Tableau mencadangkan visualisasi yang tepat untuk set data yang anda mahu paparkan. Jadi semua itu menjadikan alat ini jauh lebih berkuasa, menjadikan perkhidmatan layan diri lebih masuk akal, dan membantu pengguna menggunakan data untuk memacu pemahaman dan nilai lebih cepat.
Eric Kavanagh: Ya, dan anda tahu, dalam dunia perisian perusahaan, jelas ada begitu banyak perkara yang keren berlaku, tetapi dasarnya adalah selalu mengambil masa untuk membina teknologi. Oleh itu jelaslah anda boleh pergi dan memperoleh barangan, seperti Alteryx. Tetapi apabila anda mempunyai pengalaman dalam ruang, anda tahu, ada ungkapan lama: Tidak ada pengganti pengalaman. Anda hanya tahu bagaimana untuk melakukan perkara yang lebih baik, dan saya fikir salah satu kunci kejayaan jangka panjang Alteryx di sini adalah bahawa Alteryx benar-benar ke seluruh proses menggunakan data pihak ketiga bertahun-tahun yang lalu. Saya tidak dapat ingat berapa lama, tetapi saya ingin mengatakan enam atau tujuh tahun yang lalu, Alteryx telah dibakar dalam keupayaan untuk keluar dan mengambil data dari syarikat seperti syarikat kredit, contohnya, atau data geolokasi atau apa-apa bilangan mana-mana sistem data pihak ketiga. Dan saya fikir ia adalah permulaan dari apa yang kita lihat sekarang matang dari segi data yang kami sebut data menggabungkan hari ini, kerana kami tidak mempunyai istilah itu pada masa itu.
Tetapi, Josh, saya akan membalikkannya kembali kepada kamu lagi. Dan, saya fikir itu banyak tepu dan pengalaman yang dibakar ke dalam platform Alteryx mengenai konsep pencampuran data yang kini baru ditambah dengan pengingesan, melalui pembelajaran mesin, oleh pengkatalogan data dan sebagainya. Saya fikir sebab itulah kita melihat Alteryx di mana ia hari ini. Apa pendapat kamu?
Josh Howard: Ya, saya maksudkan, keperluan adalah ibu kepada semua rekaan, bukan? Oleh itu, anda tahu, pelanggan kami, anda tahu, kami tahu, asalnya melakukan analisa spatial, dan itu benar-benar bagaimana kami mula, sedang melakukan analisis spasial. Dan anda tahu, mengambil data seperti TomTom dan melakukan analisis memandu masa, anda dapat melihat, anda tahu, memuat naik data itu dengan, anda tahu, data rumah dari Experian. Jadi itu benar-benar di mana kami bermula, dan apa yang kami dapati adalah, anda tahu, pelanggan kami memerlukan platform untuk menggabungkan semua data itu bersama-sama. Dan tidak akan menjadi sejuk jika kami memberi mereka alat untuk melakukannya. Dan, itu benar-benar dorongan Alteryx.
Dan anda tahu, apa yang kami dapati ialah, anda tahu, selama bertahun-tahun, persediaan data adalah benar-benar langkah pertama dalam perjalanan analitik anda. Jadi anda tahu, diperlukan 80 peratus daripada data saintis data, anda tahu, melakukan analitik ramalan dan kerja sains data sebenarnya dibelanjakan melakukan kerja persediaan data, dan kurang daripada 20 peratus sebenarnya melakukan analisis, dan begitulah yang kami cuba diatasi. Jadi, persediaan data adalah langkah pertama dalam perjalanan analitik anda. Jadi, sebelum anda memulakan apa-apa jenis pelaporan, pelaporan lanjutan, analisis ramalan, sehingga sampai dengan analisis kognitif, anda masih perlu mengakses data, anda masih perlu membuat persiapan dan menggabungkannya dan menariknya bersama. Dan itulah yang kami selesaikan dengan platform ini. Dan membolehkan pengguna untuk melakukan semua perkara dalam kedua-dua kod bebas dan cara yang mesra kod.
Eric Kavanagh: Ya, dan saya juga suka dengan konsep itu: bebas kod dan mesra kod. Kerana sebenarnya anda mempunyai banyak joki kod, yang boleh menambah nilai yang luar biasa, tetapi terdapat banyak pengguna perniagaan yang secara terang-terangan dimatikan oleh kod. Mereka terintimidasi olehnya, dan siapa yang boleh menyalahkan mereka? Jadi, Wayne, saya rasa itu juga merupakan ciri yang baik, pendekatan yang bagus. Terdapat kod percuma dan mesra kod, bukan?
Wayne Eckerson: Oh, betul-betul. Ya, itulah cara anda mendapatkan lebih banyak orang ke layan diri.
Eric Kavanagh: Ya, dan layan diri, saya fikir, langkah besar yang akan datang, dan saya sangat menyukai apa yang telah kita bincangkan hari ini, jadi ini tentang bagaimana benar-benar memikirkan proses anda, aliran kerja anda, kitaran hayat data anda, dan sebagainya. Dan membakar dasar-dasar tersebut ke platform, ke arah Wayne anda, terdapat beberapa isu di sekitar penyeragaman, anda kehilangan sedikit kelonggaran, tetapi apabila orang memahami kaedah kegilaan, anda akan benar-benar menggembala proses ke hadapan sedemikian rupa sehingga -orang memahami mereka sekarang boleh mendapatkan apa yang mereka mahu. Mereka tidak perlu menunggu IT, dan ia mengubah sifat bagaimana orang IT dan orang-orang perniagaan bekerjasama, saya fikir dengan cara yang sangat positif, kerana sekarang IT boleh berfungsi sebagai pemboleh ubah, mereka tidak perlu menjadi pengawal pada teknologi seperti yang mereka gunakan. Tidak banyak sokongan, jika anda mempunyai beberapa piawaian. Oleh itu, anda akan dapat meningkatkan kerjasama kerana itu matlamat keseluruhan, bukan?
Jadi untuk menutup komen dari Josh pertama dan mungkin Wayne.
Josh Howard: Tidak, saya maksudkan, anda tahu, saya bersetuju dengan semua yang anda katakan. Anda tahu, penting untuk kami memberi kedua-dua IT dan pengguna perniagaan alat yang mereka perlukan untuk berjaya. Oleh itu, kita fikir IT tidak sepatutnya dalam perniagaan membuat laporan. Ini harus ditinggalkan kepada pengguna perniagaan yang mempunyai konteks perniagaan dan data yang mereka gunakan, tetapi melakukannya dengan cara yang diatur, dan sesuatu yang akan berfungsi untuk IT juga.
Eric Kavanagh: Baiklah, tutup komen dari Wayne.
Wayne Eckerson: Ya, peranan IT telah berubah dari salah satu yang melakukan semuanya untuk memudahkan layan diri dan benar-benar menjadi juara budaya tadbir urus dan mendapatkan pengguna mahu mengawal keluaran mereka sendiri, untuk faedah dan manfaat mereka dalam organisasi . Maksud saya, peranan IT adalah- Saya merasa kasihan kepada IT, anda tahu, kerana kadang-kadang mereka perlu masuk dan membinanya, bahagian-bahagian dalam perniagaan antik seperti undang-undang dan HR biasanya, saya tidak akan melakukan apa-apa. Dan tentunya jika anda mahukan sesuatu yang bersifat fungsian, siapa yang akan membinanya tetapi IT? Tetapi secara umum, ya, IT perlu berubah untuk berkembang dalam dunia layan diri ini. Mereka perlu berada dalam peranan yang lebih menyokong dan bukannya.
Josh Howard: Ya, dan saya fikir dengan evolusi seterusnya dengan pusat kecemerlangan dan di mana projek-projek ini tidak dipimpin oleh IT atau perniagaan, tetapi organisasi yang berpusat. Anda tahu, kita mula melihat kebangkitan ketua pegawai data dan jenis projek yang jatuh di dalam bidang itu di mana kedua-duanya mempunyai perspektif tadbir urus serta perspektif perniagaan. Saya fikir ini adalah senario terbaik untuk menghasilkan data dan budaya analisis, dan saya teruja untuk melihat apa yang timbul daripadanya.
Eric Kavanagh: Ya, kami mempunyai beberapa komen minit terakhir dari peserta yang datang ke bilik sembang dan juga Q & A. Saya suka komen ini: Mengurus output, tidak ada keraguan tentang siapa laporan layan diri yang betul.
Josh Howard: Ya.
Eric Kavanagh: Ya, itu perkara yang baik. Ini semua mengenai kerjasama, itu semua tentang kerja sama, dan, anda tahu, Josh, anda juga menyebut, pentingnya mempunyai pengguna bercakap antara satu sama lain, dan itu sesuatu yang Alteryx memberi tumpuan juga.
Jadi, orang-orang, kami agak lama di sini, tetapi kami mula sedikit terlambat, jadi saya ingin mengucapkan terima kasih banyak untuk semua masa dan perhatian anda hari ini. Kami mengarkibkan semua webcast ini, jadi jangan ragu untuk berkongsi dengan rakan-rakan anda.
Dan dengan itu, kami akan membida anda perpisahan. Terima kasih sekali lagi kepada Wayne dan, tentu saja, kepada Josh dari Alteryx. Kami akan bercakap dengan anda pada masa akan datang, orang. Jaga diri. Selamat tinggal.
