À emporter: L'animateur Eric Kavanagh discute de la collaboration entre les entreprises et l'informatique avec Wayne Eckerson du groupe Eckerson et Josh Howard d'Alteryx.
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Eric Kavanagh: Très bien, Mesdames et Messieurs, Eric Kavanagh, présent chez Hot Technologies. Josh Howard et Wayne Eckerson sont en ligne. Nous venons tout juste de nous amuser dans une petite panne de son et de graver, mais nous y sommes parvenus et tout bascule.
Donc, Wayne Eckerson que je connais depuis de nombreuses années. Il est le principal consultant du groupe Eckerson. Et Josh Howard, je le connais aussi depuis longtemps. Il est le directeur des nouveaux produits chez Alteryx. Ces deux types sont vraiment, vraiment excellents dans leur domaine, et ils vont partager avec nous beaucoup d’idées sur la façon dont les entreprises et les technologies de l’information peuvent favoriser de meilleures relations et réellement collaborer et faire avancer les choses.
Je vais donc pousser la diapositive suivante et la donner à Wayne. Alors, parlez-moi un peu de ce qui se passe.
Wayne Eckerson: Bien sûr, Eric. C’est un plaisir d’être ici et de parler de cette question. Je suis aux États-Unis depuis longtemps et j’ai assisté à un fossé entre les entreprises et les TI, en grande partie à cause de leur concentration et de leurs objectifs, ce pour quoi ils ont été embauchés. On pourrait dire qu’il s’agit d’un gouffre naturel, c’est-à-dire un fossé entre les entreprises et les technologies de l’information, mais il en résulte des conséquences néfastes.Vous savez, le service informatique a été engagé pour concevoir des systèmes et des applications, solutions permanentes offrant des économies d'échelle, de hauts niveaux de réutilisation, l'évolutivité, la sécurité, la disponibilité et la fiabilité. Etat d'esprit très conservateur et lent. Les entreprises, quant à elles, cherchent avant tout à répondre aux besoins du client, au point d’interaction, aux mesures d’incitation davantage axées sur le court terme - et pourraient être distribuées tous les mois ou tous les trimestres. Leur objectif est la rapidité, l'agilité et l'adaptabilité. Il n’est donc pas surprenant qu’il y ait des frictions entre ces deux groupes.
Diapositive suivante. C’est donc un peu le dialogue que j’entends parfois dans les organisations où je vais consulter et où j’ai l’impression de jouer le rôle de conseillère conjugale, en essayant de faire se rencontrer ces deux côtés, de se reconnaître et de reconnaître leur rôle. dans la fourniture de solutions technologiques d’entreprise. Les entreprises ont tendance à penser que l’informatique est trop lente, trop chère et ne livrent jamais ce qu’elles veulent, quand elles le souhaitent et comme elles le souhaitent. Le département informatique a tendance à considérer que l'entreprise change constamment d'avis, en ajoutant de nouvelles fonctionnalités. Ensuite, toutes ces choses bougent à court terme, ne voyant jamais la grande image. Le résultat souvent avec ce frottement est que l'utilisation occasionnelle. Le directeur exécutif dira: «Vous savez quoi? Oublie ça. Je sais que je ne vais pas obtenir les données dont j'ai besoin, alors je vais simplement m'en passer. "C'est assez effrayant. L’utilisateur expérimenté des données dira: «Donne-moi juste un tas de données et ne me dérange pas. Et les responsables d’UB, s’ils veulent vraiment de l’information, obtiendront simplement leur propre budget, y ajouteront leur propre personnel et achèteront leurs propres outils. IT dit: «D'accord, d'accord. Mais vous savez, bonne chance pour essayer de le maintenir vous-même, parce que ça finira par casser. »Et ça ira. Il va casser soit parce que personne ne l’utilise, parce qu’il n’a pas été conçu correctement, soit parce que tout le monde l’utilise, et que vous n’avez pas assez d’experts techniques sur le terrain, pas assez de ressources pour le faire évoluer. Ou leur expert part, et ils sont dehors et secs. Diapositive suivante.
Eric Kavanagh: Il s’agit d’un sondage, de sorte que l’appelant peut en réalité pousser l’enquête. Attends une seconde. J'ouvre ce sondage en ce moment, j'espère que vous verrez apparaître une fenêtre contextuelle à l'écran. Si vous ne le faites pas, il apparaîtra généralement quelque part en bas. Et allez-y. Nous sommes curieux d’entendre votre réponse à ce sujet.
D'accord, quelques personnes nous ont téléphoné pour nous faire part de leurs commentaires. Nous nous demandons donc: dans quelle mesure votre entreprise est-elle alignée sur l'informatique? Nous avons donc beaucoup de gens qui répondent maintenant. Merci beaucoup. Donc, vous êtes très élevé, bien sûr, haut, modéré, bas, très bas. Soyez honnête, nous ne le partagerons pas avec les autres membres de votre équipe. Nous voulons que vous nous donniez votre réponse franche. Très bien, laissez-moi nous laisser quelques secondes de plus, et pendant que nous faisons cela, peut-être Josh, eh bien, je vous prie de bien vouloir vous aider à répondre rapidement à cette question. Oui, j'adore ce processus de collaboration. Je veux dire, nous parlons depuis des années d’une fracture entre le business et les technologies de l’information. Je pense que cela change. Je pense que cela est en partie en train de changer à cause de DevOps, les développeurs travaillant plus étroitement avec le business. Cela met un peu de chaleur du côté informatique, mais je pense que cela change aussi à cause du cloud, très franchement, parce que peut-être les gens deviennent-ils juste plus avertis de ce qu’ils font sur leur lieu de travail. Mais quelle est votre opinion sur l’évolution de la fracture informatique / entreprise?
Josh Howard: Ouais, vous savez, c’est un sujet intéressant, et c’est un sujet dans lequel nous entrerons certainement dans un instant, mais, vous savez, je pense simplement que le secteur est vraiment contraint de passer à l’informatique. C’est vrai, alors, vous savez, pendant des années, tout était axé sur l’informatique, et nous avons constaté que le pendule venait à disparaître, après avoir été acheminé par l’informatique. Et je pense que nous commençons à voir une certaine centralisation. Je pense, vous savez, que vous commencez à voir de plus en plus d'organisations, des centres d'excellence stand-up, de plus en plus d'entreprises intelligentes, en voyant la mise en place de centres, et que ce n'est donc pas, vous savez, IT ou l'entreprise. Nous assistons à un bien meilleur mariage des deux organisations et à la création de ces centres d’excellence, qui résident dans ces deux organisations. L’informatique et les entreprises y prennent place à la table et commandent de la nourriture. Nous devons choisir d’autres objectifs commerciaux. C’est donc l’une des tendances très positives des dernières années, voire plus. Et je pense que cela fait partie de ce que nous voyons.
Eric Kavanagh: Je ne peux pas m'en vouloir que je vous jette à la porte et que je lise les résultats. En fonction de votre navigateur, vous pouvez déjà voir les résultats, mais juste pour vous les donner: La question bien sûr: «Dans quelle mesure les affaires sont-elles alignées sur l'informatique?» Très élevé: 7%, élevé 8%, modéré la grande majorité, elle est de 29%, la plus faible est de 10% et la plus faible est de 0%. C’est en gros le total; c’est donc vraiment ce que vous voyez, c’est que la plupart des gens disent modérés, 21 sur 73. Six sur 73 ont dit haut, cinq très, et bien sûr, nous avons tout un tas de personnes qui ne répondez pas, mais la plupart des gens, en fait 43 sur 73, n'ont pas répondu, mais j'apprécie votre temps. Et avec cela, je veux pousser cette diapositive suivante. Et je crois, Josh, tu allais parler un peu.
Josh Howard: Oui, et donc, vous savez, en quelque sorte, où nous allions, nous avons été témoins de nombreux changements au cours des cinq dernières années, voire de ces dix dernières années. Et jadis, c’était vraiment l’Ouest sauvage, et j’imagine qu’il ya probablement des gens sur cette ligne qui pensent toujours que c’est l’Ouest sauvage dans leur organisation, mais c’était là où tout était complètement verrouillé et rigide, et tout a été forcé par une équipe informatique centralisée, et c'est ainsi que la BI a été livrée. Mais le problème était que les utilisateurs professionnels ne l’utilisaient pas. Ils n'ont jamais obtenu les résultats dont ils avaient besoin. Vous ne pouviez pas, vous savez, rassembler les données ensemble comme ils en avaient besoin, et vous venez donc de voir, vous savez, des organisations qui abandonnent leur pratique de la BI dans de nombreux cas. Ils n’obtenaient tout simplement pas l’usage auquel ils s’attendaient, ce qui est compréhensible car les utilisateurs voulaient des outils faciles à utiliser, où ils pourraient utiliser, des sources de données et effectuer une partie de leur propre travail d’intégration.
Mais ils ne voulaient pas attendre que le service informatique le fasse à leur place. Ce que nous avons vu, c’est que toutes ces équipes commerciales ont acheté leur propre licence, leurs propres outils de visualisation, et que leurs copains du système d’information parallèle ont mis en place un magasin de données, puis ils sont partis. Mais cela a conduit à une nouvelle série de problèmes. Oui, l'entreprise a pu obtenir la flexibilité, l'agilité et certains des résultats dont elle avait besoin beaucoup plus rapidement, mais elle a néanmoins quitté l'informatique, vous savez, en essayant de comprendre: «Comment gérons-nous cela? Comment pouvons-nous mettre cela à l'échelle? "
Parce que ce qui se passait aussi, ils construisaient ces dépôts de données. Ils commençaient à opérationnaliser une grande partie des rapports et des visualisations, puis ils retournaient simplement chez le service informatique pour obtenir la solution, ce qui signifie qu’elle n’est tout simplement pas évolutive. Ce n’était pas le remède, et c’était là certains des problèmes. Mais cela ne doit pas forcément être un bras de fer entre l’entreprise, qui veut la facilité d’utilisation, et l’IT, qui veut la gouverner. Il s’agit vraiment de mettre tout le monde sur la même page et dans la même direction. Je pense qu’il existe vraiment une approche «best-of-breed» qui peut satisfaire les besoins des deux utilisateurs. Faire glisser.
Eric Kavanagh: Très bien. Voilà.
Josh Howard: Oui merci. Ainsi, la façon dont nous abordons Alteryx consiste à considérer la question sous l’angle de la gouvernance analytique. Et donc, vous savez, je n’utilise pas le mot «gouvernance des données» ici parce que je pense que la gouvernance des données est bien plus un cadre qui englobe beaucoup de choses différentes, mais se concentre uniquement sur ces trois domaines clés de la les données sont gérées, comment elles sont consultées et comment nous les sécurisons.
Tout d’abord, en ce qui concerne la gestion des données, lorsque vous souhaitez activer les outils de libre-service, vous voulez vous assurer que ces utilisateurs ont accès à toutes les sources de données dont ils peuvent avoir besoin. C’est donc une partie du problème que nous avons constaté avec les outils de BI traditionnels tels que MicroStrategy et Cognos. OB était, vous savez, qu’il s’agissait simplement de puiser dans un entrepôt de données centralisé, mais ces utilisateurs métiers voulaient vraiment exploiter ces données et fusionnez-le avec d'autres sources de données pour obtenir des résultats supplémentaires.
Je veux dire, donc vous voulez vous assurer que cela concerne directement toutes ces sources de données différentes, qu’elles soient relationnelles ou non, et le faites d’une manière qui ne rende pas les données redondantes. Ainsi, vous voulez vous assurer que vous utilisez des technologies en mémoire afin de pouvoir exploiter ces sources de données fédérées et de ne pas dupliquer ces données ailleurs dans l'organisation, car cela ne crée que de nombreux problèmes.
Ensuite, vous voulez vous assurer que vous regardez des choses comme l’accessibilité et la sécurité des données, en vous assurant que les données sont chiffrées, en vous assurant que vous disposez des autorisations et autorisations appropriées. Nous vous recommandons également d'utiliser les systèmes que vos équipes informatiques ont déjà configurés, par exemple pour l'authentification Active Directory et Windows. En exploitant les systèmes capables de transmettre cette authentification jusqu’à l’application, vous pouvez ainsi vous assurer que les bons utilisateurs ont accès aux bonnes données.
Il s’agit vraiment de passer d’un état de contrôle à un état d’activation, et ce, avec des glissières de sécurité. Donc, vous savez, l'analyse des garde-corps, où le service informatique donne tous les outils pour réussir, mais ils le surveillent également, s'assurant de sa cohérence, de sa fiabilité et du respect des autorisations adéquates. et en veillant à ce que ces utilisateurs aient uniquement accès aux bonnes données. Diapositive suivante.
Eric Kavanagh: Très bien, Dr. Wayne.
Wayne Eckerson: Oui, alors voici ma diapositive. Cela montre simplement les dimensions du libre-service, dont Josh parlait. C’est la demande de nos jours, mais ils ne veulent pas attendre, comme Josh l’a dit, que les TI livrent des produits, et c’est tout. Ils avaient l'habitude de construire l'architecture, de gérer l'infrastructure, de choisir les outils et de créer les applications, les rapports, le tableau de bord, et cela ne fonctionnait tout simplement pas pour la grande majorité des utilisateurs. Et maintenant, nous sommes près du libre-service. Nous avons des rapports en libre service, des tableaux de bord en libre service, que j'appelle, une découverte visuelle en libre service. Nous avons une intégration de données en libre-service ou une préparation de données. Nous disposons d’analyses avancées en libre-service, où il existe des scientifiques de données. Nous pensons donc que toutes ces fonctionnalités sont disponibles pour les personnes, les hommes d’affaires, qui sont enclins à faire les choses seuls.
Diapositive suivante. Eric, nous souhaitons vous informer. Ainsi, vous savez, le libre-service en surface semble être une solution gagnante pour l’entreprise et le service informatique. Les utilisateurs obtiennent ce qu'ils veulent quand ils le veulent, comme ils le veulent. Le service informatique obtient des types d'utilisateurs, il peut décharger le travail et livrer indirectement, mais dans les deux cas ... Dans de nombreuses situations, le libre-service présente des inconvénients importants sur lesquels il faut être prudent. Et Josh vous donnait des remèdes à certains de ces inconvénients.
Allez à la diapositive suivante, Eric. Nous verrons simplement que le libre-service des organisations est comme une sorte de raz-de-marée de force, qui sont des doublons et des conflits. Et nous en arrivons au point où personne ne fait confiance au rapport de qui que ce soit d’autre que le sien, ce qui n’est pas un bon état de choses. On pourrait même dire que c’est pire que quand ils ont commencé. Vous disposez d’une architecture composée de systèmes de rapports alternatifs, d’extraits de données, qui augmente en fin de compte les coûts, les frais généraux, la redondance et la duplication et, par conséquent, augmente les risques pour l’organisation. Ainsi, le libre-service concerne les normes où la gouvernance n’est en réalité que la tour de Babel. Tout le monde communique, mais personne n’écoute. Diapositive suivante.
Eric Kavanagh: C’est une excellente citation, j’aime ça. "Tout le monde communique, mais personne n'écoute." Je pense que cela résume à peu près tout. Allumez, ici vous allez.
Wayne Eckerson: Donc, vous savez, je vais aussi aborder les solutions, mais de nombreuses entreprises pensent que le libre-service a pour objectif de supprimer l’informatique. Eh bien, il y a beaucoup de choses contre-intuitives dans les affaires, et c’est l’une d’elles. Le libre-service ne visait pas à limiter l'informatique à l'équation, mais à favoriser une plus grande collaboration avec celle-ci. Une autre ironie du libre-service que je n’ai pas mentionnée ici est qu’il faut beaucoup de normalisation pour prendre en charge le libre-service. C’est un peu comme, pense à conduire sur une route, non? Il y a beaucoup de règles que nous devons respecter. Toutes les personnes-
Voix automatisée: L'enregistrement de la conférence s'est arrêté.
Eric Kavanagh: Ne vous inquiétez pas pour ça. C'est juste la sauvegarde. Continue.
Wayne Eckerson: D'ACCORD. Donc, et c'est vraiment le groupe qui doit mettre en place ces normes. Et une fois que ces normes sont en place, acceptées et adoptées, hé, alors nous pouvons faire du self-service jusqu’à ce que la lune apparaisse. Diapositive suivante.
Eric Kavanagh: Je pense que nous revenons à Josh.
Josh Howard: Oui, et je suis d'accord avec ça, Wayne, c'est ce que vous disiez. Cependant, si vous souhaitez tirer davantage parti des données, nous devons nous écarter du métier qui consiste à laisser tout le contrôle informatique au lieu d’activer. Cela signifie donc de donner aux utilisateurs les moyens d'utiliser leurs propres outils d'analyse, et pas seulement informatiques. Cela ne signifie pas que vous devez leur donner les clés du royaume. Vous pouvez le faire avec ces glissières de sécurité existantes. Exploitez les systèmes en place, vos outils d’autorisation, Active Directory, vos autorisations, et cela garantira que, vous savez, une personne ne communique pas de données à une personne qu’elle ne devrait pas. En faisant tout ce que vous faites, vous donnez à ces analystes les moyens de fournir une plus grande valeur et vous le faites d’une manière qui soit gouvernée.
Diapositive suivante. Mais la réalité est que le service informatique ne pourra jamais suivre la diversité des façons dont un analyste voudra visualiser les données, les manipuler. Et donc, non seulement cela, mais vous n’avez pas le temps de suivre ces demandes également. Les systèmes hérités, les processus en cascade. Si vous examinez simplement un processus ETL pour ajouter un tableau, cela peut prendre, vous savez, des semaines, voire des mois dans certains cas. Et ainsi, vous voulez pouvoir suivre le rythme de ce changement d'activité.
En fait, si vous voulez créer une culture de l’analyse, vous devez permettre à ces utilisateurs de le faire. Et puis, une fois que vous faites cela, les avantages peuvent être vraiment incroyables. Vous savez, lorsque nous avons commencé à parler de projets d’intelligence d’affaires il ya cinq ou dix ans, je veux dire que 70 à 80% de tous les projets d’informatique décisionnelle échouaient. Et ce n’est plus le cas. Lorsque vous équipez les utilisateurs professionnels avec les bons outils, nous constatons d’énormes résultats et une grande valeur. C’est la raison pour laquelle les outils de libre-service se répandent comme une traînée de poudre dans une organisation. C’est à cause du succès que nous constatons.
Et j’aurai un cas d’utilisation dont je parlerai ici dans une minute également, mais, vous savez, nous avons littéralement des dizaines de milliers d’utilisateurs effectuant des analyses et une évolution en libre-service. Et ces utilisateurs fournissent des informations plus rapidement, ils créent de nouveaux produits et réagissent beaucoup plus rapidement à l'évolution de la conjoncture économique pour rester en avance sur la concurrence.
Vous savez, la deuxième chose est que, vous savez, ils passent également moins de temps à préparer les données et plus de temps à l’analyse. C’est un exemple supplémentaire. L’AIIC m’a donné un exemple. Plusieurs analystes utilisaient des approches qui prenaient beaucoup de temps, prenaient des semaines ou des mois et les réduisaient maintenant à quelques minutes. C’est sans exagération. Nous avons littéralement beaucoup d'exemples de clients qui le font, et c'est vraiment un scénario gagnant-gagnant. Les analystes sont heureux de ne pas avoir à le faire, vous savez, ils accèdent plus rapidement à leurs données. Les équipes informatiques sont heureuses car, vous le savez, elles peuvent se concentrer sur leurs initiatives stratégiques sans se soucier de la gouvernance. Enfin, les équipes de direction le sont aussi, car elles réunissent enfin des équipes métiers et informatiques pour créer cette culture analytique. De retour à toi.
Eric Kavanagh: Bien. Nous avons eu un autre sondage, vous devriez donc pouvoir voir ces résultats parmi le public. Nous devrions déjà voir cela dans votre tableau de vote, mais la question était: «Votre organisation a-t-elle reçu la promesse du libre-service?». Je peux vous dire que les répondants ont un son retentissant, «Non».
Je pense que cela en dit long sur notre position dans l’industrie, mais je pense que vous avez fait ressortir deux très très bons arguments, Josh, à savoir que le libre-service, bien que respectant certaines normes comme Wayne en a parlé, ne vous permettent d'intégrer la gouvernance. C’est le garde-corps dont nous avons parlé, non? La stratégie de gouvernance peut être introduite progressivement dans le système de diffusion, et c’est à ce moment-là que vous réalisez une gouvernance tout en permettant aux analystes de disposer de services autonomes. Est-ce vrai, Josh?
Josh Howard: Ouais, c’est tout à fait ça.
Eric Kavanagh: Oui, alors les répondants ...
Wayne Eckerson: Alors, Eric, ces résultats sont intéressants, tu sais. Je dirais que cela est dû soit au contrôle informatique, soit au fait que les utilisateurs ne bénéficient pas du libre-service et ne reçoivent pas ce qu’ils veulent quand ils en ont besoin, ou, vous savez, ils ont un libre-service sous-gouverné. Et les deux sont mauvais. Il est donc difficile de se débrouiller avec le libre-service, de disposer d’un environnement gouverné qui donne aux utilisateurs toutes les informations et fonctionnalités dont ils ont besoin pour obtenir les informations dont ils ont besoin et prendre les mesures qui s’imposent. C’est difficile, difficile, mais vous savez ...
Wayne Eckerson: «Vous devez maintenant faire face à des outils tels que, vous le savez, Alteryx, des outils très puissants, très puissants. Nous avons donc la capacité maintenant que nous pouvons ...
Eric Kavanagh: Et vous avez plusieurs raisons pour lesquelles votre accord brut avec Sonic a été légèrement sous-traité, alors soyez juste attentif aux données audio de base. Je suis un peu surpris et je pense qu’il s’agit probablement d’une bonne nouvelle pour Alteryx, car elle dispose d’une solution permettant le libre-service. Parce que dans l’ancienne façon de faire les choses avec beaucoup d’outils différents, par exemple, avec beaucoup de points d’intégration, les gens couraient un peu partout, essayant juste de suivre le statu quo, et je pense que c’est l’un des vrais défis.
Il y a quelques semaines, un de nos clients me disait quelque chose qui résonnait dans mes oreilles depuis qu’il avait parlé de la «tyrannie de l’urgence» et de la manière dont elle tendait à dominer plusieurs organisations et à empêcher le changement. Vous êtes toujours dans un état urgent, vous êtes toujours en train d'essayer de faire des choses qui doivent déjà être faites. Et cela vous empêche fondamentalement de faire de nouvelles choses.
À un moment donné, vous devez arrêter la musique, reconnaître qu'une chaise va disparaître, mais le reste des chaises doit s'asseoir à la table et commencer à lancer une collaboration jusqu'à ce que nous travaillions ensemble. Mais c’est comme ça que je vois toute cette image. Donc, oui, 23 personnes sur 43 ont répondu «non», 6 sur 43 ont répondu «Oui» et 6 sur 43 ont répondu «pas sûr», mais 38 personnes environ n’ont pas répondu. Mais c’est plutôt beau. «Non». Cela dit, je veux aborder une étude de cas.
Je vais te le rendre, Josh. Emportez-le.
Josh Howard: Oui, et j'ai parlé plus tôt de cette collaboration entre les entreprises et l'informatique. Je sens vraiment que nous avons assisté à d’énormes changements et que de plus en plus d’organisations s’engagent dans cette direction, permettant le libre-service et obtenant les résultats dont je parlais. Et Ford en est un excellent exemple. Bien entendu, Ford utilise les données et l’analyse depuis des décennies, mais comme beaucoup d’entreprises, cela n’a été fait que dans des parties de l’organisation. La cohérence et la coordination étaient peu surveillées et, vous le savez, leurs pratiques en matière de gouvernance des données étaient incohérentes.
Et donc ils ont eu un énorme problème; Ils disposaient de plus de 4 600 sources de données. Vous pouvez donc imaginer le défi que représente une telle entreprise dans une entreprise comme Ford. Et ce qu’ils ont fait, c’est-à-dire, il ya deux ans à peine, ils ont créé l’unité Global Data Insights and Analytics, qui est un centre d’excellence centralisé, composée d’équipes composées de, vous le savez, de travailleurs de l’information. scientifiques de la sorte.
Ce centre d'excellence ressemble beaucoup à un département des ressources humaines ou à un département des finances qui dessert l'ensemble de l'organisation. C’est exactement ce pour quoi cette nouvelle équipe a été créée. Elle a donc été en mesure d’identifier et de relever ses propres défis prioritaires et de travailler avec différentes unités commerciales qui s’attaquent, vous le savez, à différents problèmes. Mais toute l’idée était qu’ils voulaient orienter et changer cette conversation pour se concentrer sur le défi commercial lui-même, et répondre à ces besoins. Et vous savez, ils ont commencé avec un analyste de données pour commencer, une licence Alteryx et une combinaison de Tableau et de QlikView.
Au cours des deux dernières années, ils ont maintenant lancé Alteryx auprès de 1 200 scientifiques spécialisés dans les données et en ont embauché davantage. C’est vraiment incroyable de voir que cela se produit au sein de leur organisation et que les cas d’utilisation qu’ils résolvent sont incroyables. Ils utilisent Alteryx pour résoudre leurs problèmes de lignes de fabrication jusqu’à leurs courses NASCAR. C’est donc vraiment fascinant de voir les résultats obtenus. Et, vous savez, ce qui est intéressant, c’est que certains de ces cas d’utilisation, les cas d’utilisation unique, permettent d’économiser des dizaines de millions de dollars, et il est donc très facile de les justifier. Et ce n’est qu’un cas d’utilisation, et il est maintenant littéralement utilisé dans des centaines de cas d’affaires différents, ainsi que dans les 1 200 analystes et scientifiques du traitement des données. Donc, des résultats phénoménaux et nous sommes vraiment ravis du partenariat que nous avons avec Ford.
Wayne Eckerson: Bon, c'est ma diapositive. Donc, vous savez, j'enseigne un cours sur l'analyse en libre-service, et il s'agit en quelque sorte d'un résumé, d'un résumé de très haut niveau, des solutions que je propose au public. Et je vais essayer d’expliquer cela assez rapidement. Vous savez, je vois le libre-service, bon, il n'y a pas de libre-service. Tout le monde a une définition différente du libre-service au sein d’une organisation. Par conséquent, le libre-service d’un PDG n’est certainement pas un libre-service pour un informaticien. Mais en général, il existe deux classes d'utilisateurs. La première classe, vous savez, plus d'utilisateurs occasionnels, de cadres supérieurs, de travailleurs de première ligne sont dans le monde descendant en bleu.
Et, vous savez, je les appelle des «consommateurs de données» ou des «explorateurs de données», et ils sont plutôt en train de penser à des résultats, des rapports et des tableaux de bord, avec un espoir interactif que les utilisateurs ont créé pour eux, qu'ils soient informatiques ou leurs collègues, et qui consomment que tel quel. Les explorateurs ont tendance à ouvrir ces pages et à les modifier sur place, mais ils ne veulent pas nécessairement commencer avec une feuille de papier vierge. Aucun moyen ne sont payés pour le faire. Pas payé nécessairement les analystes. C’est ce que font les gens de la base, les scientifiques et les analystes de données, qui ont également accès à des bases de données et à des tableurs. Et les scientifiques de données ont plus d’attraction avec, vous savez, les ateliers de travail de la mine de données. Un grand nombre des outils de libre-service qui ont été mis au point ont réellement renforcé le pouvoir de cette équipe ascendante. C’est beaucoup plus productif que jamais. Ils ne peuvent pas seulement, vous savez, créer leurs propres rapports et tableaux de bord, ils peuvent également aller chercher leurs propres données, les mélanger, les faire correspondre, et ainsi de suite. En fait, j’ai vu ce triumvirat d’outils sortir et importer le monde de la base au sommet. Les catalogues de données permettent aux utilisateurs de rechercher les données, soit des outils de préparation, afin de les faire correspondre, ainsi que des outils de visualisation des données, afin de les analyser, les visualiser et les partager. Je pense que cet ensemble d'outils deviendra un, et je pense qu'Alteryx est sur le point de le faire.
C’est ce que j’appelle ce monde de bas en haut «véritable libre-service», alors que le monde de haut en bas, j’appelle plutôt «service d’argent», parce que nous donnons en quelque sorte des informations données sur un plateau d’argent. Il a été pré-emballé dans une certaine mesure. Toujours interactif, toujours éditable, mais quelqu'un devait réfléchir aux personnes qui allaient le consommer et l'adapter à ses besoins spécifiques. Vous pouvez voir dans le monde descendant que vous avez, vous le savez, les groupes centralisés les plus lourds, le comité de gouvernance des données, qui, vous le savez, la place sur des sites de données et des rapports. Et l'équipe d'entreposage de données qui tente d'intégrer les données pour la prise de décision. C’est un processus de gouvernance centralisé descendant plus traditionnel, orienté informatique. Alors que dans le monde ascendant, qui représente plus de 10%, 20% de l’organisation, la gouvernance est mise en place à partir du niveau local en ouvrant les ensembles de données, en les examinant, en les commentant, en les étiquetant - construire essentiellement la moyenne partagée des données à partir de la base. Vous obtenez des catalogues et des marchés de données, et une organisation a besoin de ces deux mondes. En fait, ils se nourrissent les uns les autres, très synergiques, ils sont les deux faces d’une même pièce. Si vous n’avez pas d’analystes dans chaque département, les opérations échouent, le marketing, les finances. Toutes les informations dont vous avez besoin pour diriger votre entreprise sont manquantes, car elles génèrent des réponses à des questions auxquelles les gens n'auraient pas pu trouver ce qu'ils étaient la veille. Et, bien entendu, ni les développeurs ni les développeurs ne pouvaient créer ces rapports ou ces tableaux de bord. Donc, ils sont en quelque sorte en train de justifier la prochaine vague d’exigences et la prochaine vague d’idées qui devraient être présentées et placées dans un monde descendant.
Le problème, c’est que le monde de la base au sommet publie des rapports qui n’ont pas été certifiés ou régis par le monde, et que vous obtenez des rapports contradictoires, des doublons, etc. Ainsi, dans mon monde, il est utile d’avoir une passerelle de gouvernance des données entre ces deux mondes. C’est très bien si un analyste de données a commencé à créer et à proposer une nouvelle vision et à créer un rapport. Les gens l'aiment et puis, vous savez, ils veulent continuer à publier ce rapport et à le partager, peut-être plus largement à l'ensemble de l'entreprise, il doit être revu par la gouvernance des données et, espérons-le, très rapidement, afin de garantir sa conformité. normes. Il peut être nécessaire de l'écrire sur une plate-forme standard et d'ajouter de nouvelles données au référentiel d'entreprise standard. Et ce que nous constatons à présent, c’est que des outils comme Alteryx intègrent en fait les flux de travail nécessaires à la prise en charge de ce processus de promotion, dans lequel nous faisons la promotion dans un rapport devenu populaire pour obtenir un filigrane ou une échelle en tant que rapport ou ensemble de données de calibre entreprise. . Voilà donc une partie de l’état de la gouvernance des données qui fait l’objet d’un processus de révision. Il pourrait y avoir un transfert de production avec les équipes de développement et des autorisations et une gouvernance intégrées aux outils de BI, aux outils analytiques ou à ces flux de travail. Diapositive suivante.
Eric Kavanagh: Très bien, je pense que nous en revenons à Josh.
Josh Howard: Oui, et donc, vous savez, lorsque vous avez parlé du passage de plusieurs de ces différents outils, et de ce que j’ai découvert dans la mienne, vous savez, la recherche indique que la plupart des analystes utilisent 10 à 12 outils différents pour: faire leur travail d'analyse fait. Et vous savez, ils peuvent utiliser une solution de catalogage de données pour trouver les données, une solution de préparation des données, un outil de visualisation des données, des outils d'analyse avancée, d'analyse prédictive et des outils de science des données pour le déploiement. et gérer cela. Et nous pensons vraiment que cela devrait être servi via une plate-forme unique, et nous pensons que c’est là où le secteur va. Et ainsi, la plupart des gens connaissent toutes les astuces concernant les capacités de préparation et de fusion des données et son intégration étroite à des outils tels que Tableau et Power BI.
Mais, vous savez, nous sommes bien plus qu’un outil de préparation de données. Nous sommes une plate-forme de bout en bout pour les analystes de données et les spécialistes des données citoyennes. Nous avons la possibilité de découvrir ces données, de les préparer, de les mélanger, de les analyser, de les reproduire et de les appliquer à un flux de travail reproductible. Ensuite, déployez et partagez ces actifs à grande échelle. C’est donc tout ce que Alteryx représente. Et nous avons une communauté incroyable avec laquelle nous sommes soutenus, qui est, vous savez, plus que juste votre communauté typique. Il dispose de zones de formation en libre-service, de forums et de meilleures pratiques, et nous avons vraiment une communauté évangélique d'utilisateurs se soutenant mutuellement. Et l’avantage de cela, c’est que lorsque vous utilisez des outils tels que Alteryx, ces types de communautés réduisent considérablement la courbe d’apprentissage. Vous pouvez ainsi vous mettre à jour plus rapidement avec ces nouveaux outils. Bien qu’ils soient très faciles à utiliser, ils ne nécessitent pas beaucoup de codage, ils sont faciles à utiliser et fonctionnent plus rapidement, mais le fait de pouvoir encore cette communauté pour réduire cette courbe d’apprentissage est vraiment inestimable.
Nous avons donc divisé quatre domaines. Tout d’abord, c’est vraiment autour de la découverte et du partage. Par conséquent, avant de pouvoir préparer et mélanger vos données, vous devez être en mesure de les retrouver. C’est la raison pour laquelle la première partie de notre plate-forme est ce composant de découverte et de partage que nous utilisons pour capturer les connaissances tribales de votre organisation. Il s’agit donc d’une solution de catalogage de données utilisée pour partager des ensembles de données organisées et régies. Il permet aux utilisateurs de trouver les données qu'ils recherchent dans la fonctionnalité de recherche conviviale de type Google. Il fournit également des fonctionnalités sociales permettant de collaborer sur des ensembles de données. Il vous permet même de rechercher dans le lignage des données des actifs, de certifier ceux-ci. actifs et les filigrane. Et c’est vraiment important pour l’analyse en libre-service car la plupart des gens passent trop de temps à chercher les données - ils ne savent pas où aller pour les trouver. Et puis, s’ils trouvent un rapport, vous savez, comment savent-ils qu’il est certifié, fiable? Ainsi, lorsque vous avez parlé de cela, avec une passerelle de gouvernance des données, je vois vraiment des outils comme Alteryx devenir cette passerelle où, lorsque vous effectuez votre recherche, vous pouvez automatiquement et visuellement déterminer à qui appartiennent ces données, quelle est leur lignée, comment a été créé, s’il était certifié, et comment y accéder, et si vous n’y avez pas accès, vous pouvez utiliser les fonctions de chat pour, vous savez, demander cet accès. C’est pour cette personne en particulier, c’est donc un bon moyen de produire beaucoup de ces éléments. Diapositive suivante.
La pièce suivante est celle de la préparation et de la fusion, pour laquelle nous sommes bien connus. Nous considérons donc que la préparation et la fusion sont la rampe d'accès pour des analyses plus avancées. Sans écrire du code SQL ou n'importe quel type de code, vous pouvez accéder à toutes vos données différentes, les interroger - vous savez, qu'il s'agisse de données structurées, de données non structurées, de données en nuage - et facilement intégrer tout cela en mémoire, le façonner, le nettoyer , profilez-le afin de préparer votre ensemble de données pour l'analyse. Vous pouvez également l'enrichir avec des ensembles de données tiers. Nous avons donc de très bons partenariats avec des entreprises telles que TomTom si vous êtes intéressé par l’analyse des temps de conduite, l’analyse spatiale. Nous travaillons également en étroite collaboration avec Experian pour les données sur les ménages ou pour les données sur les entreprises. Donc, tout à coup, vous pouvez non seulement prendre les données que vous avez obtenues sur site ou peut-être dans le nuage, mais vous pouvez aussi les enrichir avec ces sources tierces et en arriver à une analyse fascinante. Diapositive suivante.
La troisième pièce est ce composant d'analyse et de modélisation. J'ai donc mentionné qu'Alteryx était sans code. Eh bien, il est également compatible avec le code. Ainsi, nous proposons plus de 60 outils d'analyse prédictive différents. Ainsi, lorsque vous êtes prêt à effectuer des analyses plus avancées, vous pouvez utiliser les outils R et Python et Spark sans codage, ou bien vous pouvez réellement utiliser vos propres fonctions personnalisées. paquets. Ainsi, si vous avez une équipe informatique qui écrit R et Python ou Scala, vous pouvez utiliser ce code, créer vos propres packages et exploiter ce droit dans l'outil. Et encore une fois, c’est là que je pense que la véritable valeur de l’analyse en libre-service réside et que c’est vraiment là où nous souhaitons aider à transformer le secteur, des analystes de données et des travailleurs traditionnels, en des scientifiques de données citoyens. et faire de la science des données avec des outils vraiment faciles à utiliser. Faire glisser.
D'accord, et enfin, nous avons les derniers commutateurs, le dernier kilomètre d'analyse avancée. Ainsi, si vous êtes sur le point de travailler sur la science des données et de construire vos modèles, le prochain défi que vous devez relever est le suivant: «Comment puis-je mettre ces modèles en production? Comment est-ce que je les gère? Comment puis-je les tenir à jour? »Et c'est là que notre capacité de déploiement entre en jeu. Ainsi, selon nos recherches auprès des clients avec lesquels nous avons parlé, moins de 50% des modèles sont jamais parvenus à la production. . Vous avez donc utilisé ces scientifiques de données pour construire tous ces modèles, mais ils ne sont jamais vraiment en production. Nous avons donc créé une solution qui vous aidera à créer vos modèles, puis à les déployer en temps réel à l’aide d’API RESTful.
Ainsi, vous pouvez obtenir ces modèles et les insérer directement dans les applications Web et les applications mobiles plus rapidement et plus facilement, car les méthodes traditionnelles ne fonctionnent tout simplement pas. C’est un processus long et laborieux. Le déploiement d'un modèle peut prendre entre 12 et 20 semaines et coûte souvent plus de 250 000 $. Et ensuite, vous devez vous demander comment les garder à jour. Encore une fois, nous cherchons des moyens d’automatiser tout ce processus et de supprimer un grand nombre d’étapes intermédiaires. Et donc, sans vraiment jeter le code, parce que le processus traditionnel de ce qui se passe maintenant est qu'un informaticien construit ses modèles, les déploie et les jette par-dessus la barrière à un développeur Web qui doit prenez tout ce code R et Python, réécrivez-le dans une sorte d’application Web ou mobile, et encore une fois, cela prend trop de temps.
Et ainsi, il n’ya plus de code à jeter par-dessus la barrière pour que quelqu'un d'autre le fasse. Nous avons automatisé ce processus et nous avons un moyen de le gérer à grande échelle. Voilà donc les quatre domaines sur lesquels nous nous penchons en ce qui concerne la plateforme de libre-service de bout en bout pour l'analyse de données. Vous savez, découvrir et partager facilement les données, les préparer et les mélanger, effectuer des analyses avancées, puis trouver un moyen de les déployer et de les gérer à grande échelle. Aller de l'avant. Donc, avec Alteryx, vous savez, vous savez, parler de gouvernance analytique et d’être en mesure de déverrouiller vos données de manière sécurisée et offre à la fois des méthodes sans code et des méthodes conviviales pour effectuer toutes vos analyses. Si des analystes de données ne connaissent peut-être pas la sémantique, vous savez, les langages SQL pour interroger une base de données, vous pouvez utiliser un outil de glisser-déposer qui extrait toutes ces données en mémoire pour effectuer leur analyse.
De même, si vous avez des informaticiens qui utilisent R et Python, ils peuvent toujours utiliser un outil comme Alteryx dans le respect du code - et les résultats que nous avons constatés avec nos clients sont extraordinaires, car nous sommes capable de fournir ces flux de travail reproductibles que vous pouvez prendre, tâches qui prennent, vous savez, des semaines ou des mois et les réduisent littéralement à quelques minutes, sans exagération. Sur notre site Web, vous trouverez un certain nombre d’études de cas où vous pourrez en apprendre davantage à ce sujet et gagner du temps. Enfin, vous savez, cela fonctionnera avec votre service informatique, car il est évolutif et permet de briser les silos dont j'ai parlé et de le faire de manière réglementée. Et c’est vraiment ce qu’est la plate-forme de bout en bout d’Alteryx et pourquoi nous sommes différents.
Eric Kavanagh: Bien. C’est très bien. Je dois dire, Wayne, je pense que vous êtes vraiment intéressé par quelque chose avec cette passerelle de gouvernance de données, je pense, comment vous la décrivez. Parce que nous sommes dans ce monde très intéressant en ce moment, les entrepôts de données, qui sont la source de confiance depuis maintenant quarante ans, ne sont pas vraiment en mesure de suivre l’époque et de suivre toutes les différentes sources et variétés de données. C'est un système assez rigide qu'un entrepôt de données a tendance à être, et donc ce que je vois ici, c'est ce que l'on pourrait appeler la phase suivante de la maturité analytique, car elle vous permet d'utiliser toutes ces sources différentes, mais parce qu'elles ont Avec ce domaine martial avec des politiques de gouvernance des données intégrées, vous obtenez maintenant le meilleur des deux mondes, où vous pouvez avoir de nombreux jeux de données différents, mais vous avez la gouvernance, et vous pouvez également utiliser toutes sortes d'informations et de services avec différents types d'analystes. obtenir leurs points de vue différents sur ce qui se passe dans le monde des affaires. Mais je considère cela comme une étape assez importante dans l'évolution de l'analyse pour l'entreprise, mais qu'en pensez-vous?
Wayne Eckerson: Non, absolument. Les entrepôts de données, les référentiels d'une version unique de la vérité telle qu'elle était, et je pense que cela a simplement ignoré, vous savez, la dynamique organisationnelle et les rôles que les gens jouent. Et je vois ces deux mondes de BI ou d'analyse, comme vous les appelez.Et dans la plupart des entreprises, elles vont dans des directions opposées et ne se parlent pas, ne se font pas confiance, mais en réalité, elles sont très synergiques et nous devons simplement les amener à se reconnaître. et genre de travail ensemble. Et des outils comme Alteryx, qui intègrent la gouvernance via la fonctionnalité de catalogage de données, permettant aux gestionnaires de gérer le jeu de données, de le certifier et de le filigraner, ce dont je parle depuis quelques années déjà dans mes cours. Très peu d’entreprises l’ont fait, mais cela suscite tant d’attention que maintenant, j’entends dire que c’est partout.
Et donc, la façon de mélanger ces deux mondes parce que, vous savez, vous avez votre gâteau et vous le mangez aussi. Vous pouvez laisser les utilisateurs avec pouvoir faire ce qu'ils doivent faire. Allez chercher les nouvelles idées à la demande, et ensuite, vous savez, mais vous l'empêchez de devenir incontrôlable. Vous l'empêchez de créer la tour de Babel avec certaines normes qui nécessitent une certaine gouvernance. Et le but est vraiment de créer une culture de gouvernance où les gens veulent suivre le processus de gouvernance. Ils veulent que leurs rapports / ensembles de données soient examinés afin qu’ils soient consommés plus largement. C’est là l’objectif, et c’est vraiment le nouveau rôle de l’informatique dans ce nouveau monde. Je dis toujours que leur rôle est de faciliter, pas de dicter. Et c’est un grand changement de mentalité pour la plupart des professionnels de l’informatique qui étaient habitués à être dans un service partagé qui faisait tout pour l’entreprise. Maintenant, comme le dit Josh, les entreprises se débrouillent bien, et l'informatique doit vraiment être constituée de personnes, installant ces garde-fous.
Eric Kavanagh: Oui, je pense que les glissières de sécurité sont essentielles car elles permettent aux analystes de jouer librement, mais si vous le voulez bien, faites des choses différentes, mais ne vous écartez pas. Et si je comprends ...
Wayne Eckerson: Exactement.
Eric Kavanagh: —Vous correctement, Josh—
Josh Howard: Exactement.
Eric Kavanagh: Ouais, vous parliez un peu de la façon dont, j’ai suivi Alteryx depuis, alors qu’avant de s'appeler Alteryx il y a de nombreuses années (je crois que cela s'appelait SRC ou quelque chose du genre), et qu'un Wal-Mart en était le premier client. Et l'une des choses vraiment intéressantes dont vous avez parlé il y a longtemps était la capacité de vraiment comprendre les processus et les flux de travail. Et si vous comprenez très bien le flux de travail et les processus métier, vous pouvez faire un certain nombre de choses différentes. Tout d’abord, vous pouvez fournir une interface utilisateur très perfectionnée si vous ne masquez pas les options disponibles pour l’utilisateur avec des informations superflues. Deuxièmement, vous pouvez également rationaliser les processus pour mieux comprendre où se trouvent des points d’étranglement ou des points de contrôle. Et je pense que cela fait probablement partie de la magie qui explique pourquoi Alteryx a été en mesure de fournir cet environnement de type très convivial, mais convivial, qui permet une grande variété d’informations et de cas d’utilisation analytique. Serais-tu d'accord avec ça?
Josh Howard: Oui, je veux dire, c’est, vous savez, je le ferais, Eric, et cela consiste en grande partie à mettre ces types d’outils entre les mains des utilisateurs professionnels et à leur donner un moyen de faire leur travail de manière conviviale et facile à utiliser. utiliser et c'est sympa. Je veux dire, si vous pensez à quelque chose comme la gouvernance des données, nous parlons de gouvernance des données depuis deux décennies, et en tant que stockage IP, nous avons essayé de faire en sorte que cela se répande sur le marché, et que cela ne soit jamais adopté, ni obtenu. tout type de traction, car il n'est pas conçu pour les utilisateurs professionnels, non? C’est une technologie dirigée par l’informatique et qui fonctionne pour l’informatique, mais pas pour les utilisateurs professionnels. Nous souhaitons donc utiliser ces mêmes méthodologies, mais les appliquer à un ensemble d’outils conviviaux, et c’est notre approche avec, vous le savez, la solution de catalogage de données et la gestion des métadonnées.
Vous savez, lorsque je parle à un utilisateur professionnel, je ne parle jamais d'une couche de données sémantique et de la façon dont nous aidons à gérer, vous savez, les métadonnées. Mais, vous savez, au fond, c’est essentiellement ce que l’on fait, ce genre de choses au sein de l’informatique depuis longtemps, mais pour les utilisateurs professionnels, il s’agit de trouver des données plus rapidement, de faire votre travail correctement. plus rapidement et en fournissant ces informations dans une interface facile à utiliser qu'ils sont habitués à utiliser, comme dans leur vie de consommateur, non? Ils veulent une interface de recherche de type Google, un élément de collaboration sociale leur permettant de nouer des contacts avec d’autres utilisateurs de cette organisation afin de décomposer ces silos de données et de capturer ces connaissances tribales. Nous adoptons donc une approche différente de la façon dont nous travaillons avec l’entreprise, mais d’une manière également conviviale pour l’informatique.
Eric Kavanagh: Oui, et j'ai une excellente question ...
Wayne Eckerson: Vous connaissez l’autre chose - Josh, ce qui m’a frappé dans votre exposé, c’est que nous sommes à l’ère des plates-formes. Je pense que nous avons dépassé l’ère des outils, et c’est bien, mais les plateformes, non? Et ainsi, je couvre la BI depuis une vingtaine d'années, et dans le domaine de la BI, nous sommes passés d'outils à des plates-formes analytiques où, vous savez, un produit déporte essentiellement chaque mode d'analyse pour chaque type d'utilisateur. , droite? Des rapports aux prévisions sur une architecture commune et des self-services. Nous voyons également la même chose du côté de l’assemblage de données, ou de l’intégration de données, où quelqu'un assemble ces plates-formes qui ingèrent des données, les ajoutent, les cataloguent, les réparent, les transforment et les mettent à la disposition des utilisateurs pour les télécharger et les analyser. Et maintenant, ce que vous faites, vous êtes en train de franchir la prochaine étape à bien des égards et de combiner ces deux plates-formes en une seule. Il s’agit donc d’une plate-forme combinée d’analyse et de données, ce qui est logique. C’est l’avenir: la convergence. La seule chose que je ne vois pas dans votre plate-forme, ce sont vos outils ou fonctionnalités de base de création de rapports et de tableau de bord, mais peut-être que cela est intégré dans votre module d'analyse.
Josh Howard: Oui, nous communiquons très bien par lots. Nous avons là une solution très robuste, mais vous avez bien parlé des tableaux de bord et nous y voyons une opportunité de croissance. Nous avons toujours eu de très bons partenariats avec Tableau, Power BI et Qlik, mais nous continuerons de le faire. Mais ce que nous constatons, c’est que nos analystes, nos clients, ne veulent pas attendre jusqu’à la fin du flux de travail et de ce cycle pour voir leurs résultats, d’accord? Ils veulent voir les résultats car ils travaillent en temps réel, et c'est vraiment la direction que nous prenons, et nous savons ce que nous appelons les éléments visuels intégrés pour que vous puissiez voir vos données pendant que vous travaillez, et vous pouvez le parcourir et le voir en temps réel plutôt que d'attendre la fin et de le publier dans un outil de visualisation ou un tableau de bord pour voir les résultats. Et ainsi, cela élimine simplement le besoin d'équilibre dans les deux sens afin d'obtenir vos idées.
Wayne Eckerson: Ouais, ça a beaucoup de sens. Et vous êtes maintenant connus pour leur facilité d'utilisation. Vous savez, vous utilisez la société Tableau pour son ascension vers la gloire et la fortune. Vous êtes bien avec eux et qui est le mieux à même de prendre les devants dans cet espace de plates-formes convergentes, car vous avez un pied dans l'analyse et la gestion des données. Nous effectuons donc des tests bêta pour voir comment vous vous en tirerez au cours des deux prochaines années.
Josh Howard: Oui, et vous savez, je pense que c'est intéressant, et je suis heureux de faire partie de cet espace, et c'est vraiment intéressant de voir, jeter un coup d'œil sur, vous savez, l'espace d'intégration de données, l'espace d'aide à la décision , et l’espace analytique avancé et vraiment voir ceux qui convergent. Et vous savez, je pense que des plates-formes comme Alteryx vont vraiment aider beaucoup de ces utilisateurs professionnels à exceller et à permettre à ces utilisateurs d’avoir accès à leurs données et de faire cette analyse, vous le savez, et d’obtenir ces informations plus rapidement et plus facilement.
Eric Kavanagh: Ouais. Tout le monde ici, et je suis d’accord avec vous, Wayne, que cela a vraiment du sens, et je pense, oui, il ya une question d’un membre du public que je vais aborder ici. C’est très important pour la conversation. C’est à propos de DataOp. Pour ceux d’entre vous qui ne connaissent pas le terme -
Josh Howard: Diapositive suivante.
Eric Kavanagh: —Il s’est vraiment mis en branle au cours des neuf derniers mois. Cela a commencé avec un ou deux fournisseurs, puis trois et quatre, puis cinq et six, et maintenant beaucoup de gens parlent de DataOp. C’est essentiellement l’aspect gestion de données de DevOp. Nous constatons donc que nous essayons beaucoup de vraiment comprendre quels sont les différents outils et les différentes technologies qui affectent les données tout au long de leur cycle de vie et en quoi cela affecte votre vue analytique. Et il me semble qu'Alteryx résout en quelque sorte le problème de DataOps en se concentrant sur cette approche de plate-forme avant que DataOp ne soit même devenu un terme. Mais je vais vous en parler, Josh, puis vous, Wayne, pour commentaires. Josh, qu'en penses-tu?
Josh Howard: Oui, je pense que c’est un espace en évolution. Vous savez, nous essayons d'être agnostiques aux données, et donc pouvoir accéder aux données - que ce soit à l'intérieur de votre pare-feu, dans le cloud, des données non structurées, des données structurées - donc parce que nous savons que cela va continuer à changer, vous savez, et je suis sûr que Wayne serait d'accord avec cela, et vous aussi, Eric. Si vous revenez en arrière, vous savez que 10 ou 15 ans dans cet espace, je veux dire, il n'y avait qu'une poignée de bases de données. Nous avons maintenant plus de 400 types de bases de données différents. Et donc, nous ne pourrons jamais suivre le rythme. Et ainsi, il y aura toujours quelque chose de nouveau et de brillant à adopter pour une organisation. Nous souhaitons simplement rester agnostiques et utiliser notre technologie ouverte et nos API pour pouvoir s'intégrer de manière transparente à tout ce que vous avez déjà dans votre organisation. Et aussi, voir le deuxième article à ce sujet du côté de DataOp, c'est que de plus en plus de charges de travail sont poussées vers le cloud et que les nouvelles technologies de cloud et les technologies d'apprentissage automatique nous poussent vraiment dans ce nouveau paradigme, et je pense vraiment que c'est là où, vous savez, DataOps va s'en aller. Et nous allons voir beaucoup de choses intéressantes se passer dans cet espace.
Wayne Eckerson: Ouais, je pense qu'un autre terme que nous utilisons pour DataOps est «pipelines de données» ou «chaînes d'approvisionnement de données», et nous voyons beaucoup d'entreprises émerger, en particulier dans le monde du Big Data. Vous pouvez gérer cette charge de travail et empêcher les lacs de données de devenir des marécages de données. Oui, et je suis d'accord pour dire qu'une grande partie de cela passe maintenant dans le nuage également.
Eric Kavanagh: Eh bien, et vous savez, Alteryx a fait quelques acquisitions. Je ne sais pas si vous voulez en parler depuis un an ou deux, je suppose, Josh, et cela a vraiment étoffé cette plate-forme, en termes d’absorption de données et de certaines de ces données sémantiques. Et vous disposez désormais de ce type de solution de bout en bout qui permet à l’analyse de la gérer. Je ne connais personne d’autre qui ait adopté cette approche et cette approche, et je pense que votre moitié a été très intelligente. Mais voulez-vous en parler un peu?
Josh Howard: Oui bien sûr. C’est donc une année importante pour Alteryx. Vous savez, nous sommes entrés en bourse plus tôt cette année et nous avons effectué deux acquisitions clés qui nous aident, vous savez, à mettre un terme à notre plate-forme. Et donc, le premier, c’était vraiment ce morceau de catalogage de données. Encore une fois, vous savez, nous constatons que nous voulons aider ces organisations à gérer ces données. Nous avons donc acquis une société de gestion de données appelée Semanta, qui est devenue notre solution de catalogage de données et ce que nous avons intégré à la plate-forme globale. Comme nous le faisons encore, nous considérons que la gouvernance est un élément clé du libre-service et du libre-service. Et donc, encore une fois, cela nous a donné toutes ces capacités, vous savez, de gestion de métadonnées et de catalogage de données. Et ce que nous avons fait, c’est que nous avons construit une interface sur celle-ci pour la rendre facile à utiliser et très conviviale, intégrée à notre plate-forme globale.
La deuxième entreprise que nous avons créée était une société spécialisée dans les données informatiques, basée à Brooklyn, à New York, dans le but de renforcer nos capacités d’apprentissage automatique ainsi que la gestion des modèles. Et donc, ce que j’ai mentionné plus tôt, c’est que de nombreux chercheurs en données utilisent nos plates-formes et effectuent un travail très important en science des données. Cependant, vous savez, obtenir ces modèles jusqu'au dernier kilomètre était très difficile. Ainsi, j'ai mentionné, vous savez, les 12 à 20 semaines qu'il faut souvent, les 250 000 $ nécessaires pour construire certains de ces modèles. Et ensuite, comment opérationnaliser et maintenir tous ces modèles à jour? Comment ces modèles apprennent-ils? Et comment formez-vous ces modèles? Et donc, c’est aussi un gros problème, à savoir les capacités de déploiement. Ainsi, ces deux technologies liées à la science des données et à la gouvernance des données ont vraiment complété notre plate-forme et ce que nous essayons de faire, nous essayons de l’apporter aux organisations, pour résoudre ce défi.
Eric Kavanagh: Oui, et je suis heureux que vous ayez ajouté cela à cette question car le public nous a posé une question concernant l’apprentissage automatique et l’IA. Et Wayne, je vais peut-être vous en parler très vite. Pour moi, l'apprentissage automatique a tout le potentiel nécessaire pour vraiment optimiser de nombreux problèmes auxquels nous avons été confrontés au fil des ans - des problèmes tels que la qualité des données, par exemple, des problèmes tels que les congestions liées à l'analyse et l'aide à la découverte du produit. l'équation, non? Parce que certains de ces algorithmes qui continuent à apprendre en particulier peuvent vraiment aller de l'avant et trouver des choses intéressantes qui pourraient être révélées à l'utilisateur. Parce qu’un des défis, bien sûr, avec les analystes en général est que chaque analyste apporte son propre ensemble de préjugés, sa propre vision du monde. Cela peut être assez difficile à changer parfois, et je vois donc beaucoup de potentiel pour l'apprentissage automatique et l'IA à l'avenir. Qu'est-ce que tu penses?
Wayne Eckerson: Non, absolument et juste des règles de base. Ces éléments combinés simplifieront davantage ces outils de libre-service, en les rendant plus faciles à utiliser. Comme vous l'avez dit, vous savez tout, qu'il s'agisse de faire des recommandations pour d'autres rapports, d'examiner des ensembles de données, d'ajuster des modèles, vous savez, des corrélations calmes dans l'outil de préparation de données. Vous savez, nous avons déjà eu ceci, comme Tableau qui a innové en matière de visualisation pour le jeu de données que vous souhaitez afficher. Tout cela rend donc ces outils beaucoup plus puissants, rend le libre-service plus plausible et aide les utilisateurs à utiliser les données pour générer plus rapidement des informations pertinentes.
Eric Kavanagh: Ouais, et vous savez, dans le monde des logiciels d’entreprise, il y a tellement de choses intéressantes, mais le résultat final est qu’il faut toujours du temps pour développer la technologie. Alors, évidemment, vous pouvez aller acheter des choses, comme Alteryx. Mais quand vous avez de l’expérience dans un espace, vous savez, c’est une vieille expression: il n’ya pas de substitut à l’expérience. Vous savez simplement comment améliorer les choses, et je pense que l’une des clés du succès à long terme d’Alteryx a été qu’Alteryx était réellement sur le processus d’utilisation des données tierces il ya de nombreuses années. Je ne me souviens plus combien de temps exactement, mais je tiens à dire qu’il ya six ou sept ans, Alteryx était déjà capable de sortir et de récupérer des données d’entreprises telles que des sociétés de crédit, par exemple, ou des données de géolocalisation. systèmes de données tiers. Et je pense que c’était le début de ce que nous voyons maintenant mûrir en termes de ce que nous appelons la fusion de données ces temps-ci, car nous n’avions même pas ce terme à l’époque.
Mais, Josh, je vais te le remettre à nouveau. Et moi, je pense que la plate-forme Alteryx repose sur une saturation et une expérience considérables autour de ce concept de fusion de données, qui vient maintenant d’être enrichi par une ingestion, un apprentissage automatique, un catalogage de données, etc. Je pense que c’est la raison pour laquelle nous voyons Alteryx où il se trouve aujourd’hui. Qu'est-ce que tu penses?
Josh Howard: Oui, je veux dire, la nécessité est la mère de toute invention, non? Vous savez, c’est donc nos clients qui effectuaient l’analyse spatiale à l’origine, et c’est comme cela que nous avons commencé l’analyse spatiale. Et vous savez, en prenant des données comme TomTom et en effectuant une analyse du temps de conduite, vous pouvez voir, vous savez, télécharger ces données avec, vous savez, des données personnelles d'Experian. C’est donc vraiment là que nous avons commencé et nous avons constaté que nos clients avaient besoin d’une plate-forme permettant de mélanger toutes ces données. Et ce ne serait pas cool si nous leur donnions les outils pour le faire. Et oui, c’était vraiment l’élan d’Alteryx.
Et vous savez, ce que nous avons constaté, c’est, au fil des ans, que la préparation des données est vraiment la première étape de votre parcours analytique. Ainsi, vous savez, cela prend 80% du temps d'un scientifique, vous savez, faire de l'analyse prédictive et le travail en science des données, c'est en fait passer du temps à préparer des données, et moins de 20% à faire de l'analyse, et c'est ce que nous essayons de faire. surmonter. Et ainsi, la préparation des données est la première étape de votre parcours analytique. Ainsi, avant de commencer à rédiger des rapports, des rapports avancés, des analyses prédictives, jusqu’à l’analyse cognitive, vous devez toujours accéder aux données, vous devez tout de même les préparer, les mélanger et les rassembler. Et c’est ce que nous résolvons avec cette plate-forme. Et permettre à ces utilisateurs de faire toutes ces choses de manière conviviale et sans code.
Eric Kavanagh: Oui, et j'aime aussi ce concept: sans code et convivial. Car le fait est que vous avez beaucoup de jockeys de code, ce qui peut apporter une valeur ajoutée considérable, mais de nombreux utilisateurs professionnels sont franchement désactivés par le code. Ils en sont intimidés et qui peut les en blâmer? Donc, Wayne, je pense que c’est aussi une fonctionnalité intéressante, une approche intéressante. Il n'y a pas de code et code-friendly, non?
Wayne Eckerson: Oh absolument. Ouais, c’est comme ça que de plus en plus de gens se mettent au libre-service.
Eric Kavanagh: Oui, et le libre-service, je pense, est la prochaine étape importante, et j’aime vraiment ce que nous avons discuté aujourd’hui. Il s’agit donc de réfléchir réellement à vos processus, vos flux de travail, votre cycle de vie des données, etc. Et en intégrant ces politiques dans la plate-forme, selon votre point de vue, Wayne, il y a des problèmes de normalisation, vous perdez un peu de flexibilité, mais une fois que les gens ont compris les méthodes de la folie, vous vous retrouvez vraiment à guider le processus de manière à ce que Les utilisateurs comprennent qu'ils peuvent maintenant obtenir ce qu'ils veulent. Ils n'ont pas à attendre en informatique, et cela change la nature de la manière dont l'informatique et les hommes d'affaires travaillent ensemble, je pense de manière très positive, car à présent, l'informatique peut servir de catalyseur, ils n'ont pas besoin d'être un gardien. sur la technologie autant qu'avant. Il n’ya pas autant de soutien, idéalement, si vous avez des normes. Vous finissez donc par favoriser une plus grande collaboration car c’est là l’objectif général, non?
Donc, pour terminer les commentaires de Josh puis de Wayne.
Josh Howard: Non, je veux dire, vous savez, je suis d'accord avec tout ce que vous avez dit. Vous savez, il est important de donner aux utilisateurs informatiques et professionnels les outils dont ils ont besoin pour réussir.Nous pensons donc que l’informatique ne devrait pas être utilisée pour créer des rapports. Cela devrait être laissé à l'utilisateur professionnel qui a le même problème que l'entreprise et les données qu'il utilise, mais le fait de manière réglementée, ce qui fonctionnera également pour l'informatique.
Eric Kavanagh: D'accord, commentaires de clôture de Wayne.
Wayne Eckerson: Oui, le rôle de l’informatique n’a plus été de faciliter le libre-service, mais plutôt d’être le champion de la culture de la gouvernance et de faire en sorte que les utilisateurs veuillent gouverner leur propre production, pour leur bénéfice et celui de l’organisation. Je veux dire, le rôle de l’informatique est - je suis désolé pour l’informatique, vous savez, car parfois, ils doivent y aller et le construire, des divisions dans les bouleversements commerciaux comme le juridique et les ressources humaines, en général, je ne le ferai pas. Et certainement, si vous voulez quelque chose qui est une entreprise interfonctionnelle, qui d’autre va la construire, sinon l’IT? Mais en général, oui, l'informatique doit évoluer pour s'épanouir dans ce monde du libre-service. Ils doivent jouer un rôle de soutien plus important que.
Josh Howard: Oui, et je pense que lors de la prochaine évolution, avec les centres d’excellence et où ces projets ne sont pas dirigés par les TI ou les entreprises, mais plutôt par une organisation centralisée. Vous savez, nous commençons à assister à la montée en puissance du responsable des données et à ce type de projets qui tombent dans ce domaine où ils ont tous deux une perspective de gouvernance et une perspective commerciale. Je pense que c’est le meilleur scénario pour créer cette culture de données et d’analyse, et j’ai hâte de voir ce qui va en découler.
Eric Kavanagh: Oui, nous avons entendu quelques commentaires de dernière minute de la part des participants à venir dans la salle de discussion, ainsi que les questions et réponses. J'aime ce commentaire: réglez la sortie, il n’ya aucune ambiguïté sur le choix du rapport de libre-service qui est correct.
Josh Howard: Ouais.
Eric Kavanagh: Oui, c’est bien. C’est une question de collaboration, de collaboration, et vous savez, Josh, vous avez également mentionné l’importance de faire en sorte que les utilisateurs se parlent, et c’est un aspect sur lequel Alteryx se concentre également.
Alors, chers amis, nous sommes restés un peu longs, mais nous avons commencé un peu tard, alors je tiens à vous remercier infiniment pour votre temps et votre attention aujourd'hui. Nous archivons toutes ces webémissions, alors n'hésitez pas à les partager avec vos collègues.
Et avec ça, nous allons vous dire au revoir. Merci encore à Wayne et, bien sûr, à Josh d’Alteryx. Nous vous parlerons la prochaine fois, chers amis. Prends soin de toi. Bye Bye.