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快三模拟器

2020-05-26 05:29:37來(lai)源︰

希(xi)望與“信息超載”作(zuo)斗爭(zheng)並做出更明智,更明智的決策,企業已(yi)迅速被商務智能解決方案所吸引。如今,各種規模和(he)規模的企業都將(jiang)商業智能視為(wei)“必(bi)需”。將(jiang)近一半(48%)的人(ren)認為(wei)商業智能對(dui)其(qi)運營至關重要。難(nan)怪(guai)全球商業智能市(shi)場規模將(jiang)從2016年的約170億激增至2025年的超過1470億,復合年增長率為(wei)27%。

對(dui)于領先的商業智能公司ThoughtSpot的首席執行官Sudheesh Nair而(er)言,商業智能的增長不足為(wei)奇。像許多其(qi)他人(ren)一樣,他認為(wei)商業智能是(shi)當今商業環境中成(cheng)功的前(qian)提。最(zui)近,我有機會與Nair坐下(xia)來(lai)討論了song)桃抵悄芰 虻墓? 衷諍he)未來(lai)。

專為(wei)不同時bei)蛟/p>

“商業智能”流程具(ju)有“老大(da)哥”式的含義(yi)。對(dui)于Nair而(er)言,它們讓人(ren)想(xiang)起“軍事lv)楸ㄖ 嗟拇潞rdquo;。這些(xie)秘(mi)密的含義(yi)不是(shi)巧合-它們深深植根于商業智能的起源。傳統cheng)希(xi) 桃抵悄芙jin)限于公司中少數幾(ji)個人(ren)的權(quan)限。一支敬(jing)業的高管團隊(dui)決定了所需的見解,並委(wei)托一組數據科學家來(lai)產(chan)生結果。該過程通常(chang)需要數周或(huo)數月的時間,並產(chan)生了一系列(lie)(通常(chang)是(shi)不透明的)圖表。眾所周知,該過程充滿了保密性。“組織中很少有人(ren)真(zhen)正知道這個團隊(dui)在做什麼,盡管他們知道這很有價值,” Nair解釋道。

早(zao)期的商業智能軟(ruan)件構建(jian)于一個不同的,更史前(qian)的時bei)V匾 氖shi),遺留軟(ruan)件是(shi)在最(zui)近的數據爆炸(zha)之前(qian)構建(jian)的,該數據在兩年的時間內看到了全球90%的數據。數據爆炸(zha)導致公司需要(並且要求)以有意義(yi)的方式與數據交huan)?男路椒 =裉斕墓?ren)根本不具(ju)備(bei)分析可用數據量的必(bi)要技能。

ThoughtSpot的誕生

Nair很快(kuai)意識到了數據爆炸(zha)的影(ying)響(xiang)和(he)潛力。由于Nair具(ju)有管理大(da)量數據的能力,以及使(shi)公司中的每個人(ren)都能夠利用洞察(cha)力和(he)做出更明智的決策的能力,他立即受到了邀(yao)請.Nair在2018年8月加入ThoughtSpot擔任CEO時,就知道公司需要從根本上改變他們的商業智能運營方式jian)>ju)體而(er)言,他們qie)枰 ldquo;自上而(er)下(xia)”的方法(該決策僅(jin)由行政院管理)轉(zhuan)變為(wei)“中間到”的方法(由所有員工來(lai)決策)。

從“自上而(er)下(xia)”到“中間”的轉(zhuan)變不僅(jin)僅(jin)需要技術上的改變。這也(ye)can) 蟾謀涔 疚幕 4 車(che)淖櫓 quan)力結構是(shi)“中出”方法下(xia)的障礙。當組織中的商業智能民(min)主(zhu)化時,決策將(jiang)越來(lai)越遠離行政院。Nair堅決要求公司領導者必(bi)須適應新的現實-“您不是(shi)最(zui)重要的,您的數據才是(shi)”。隨著業務發展的步伐,自上而(er)下(xia)的決策過程不切(qie)實際。較低級(ji)別的員工將(jiang)需要更加自主(zhu)地(di)執行決策。發生這種情況時,制定數據驅動決策所需的時間從幾(ji)天縮短到幾(ji)分鐘yin)/p>

對(dui)民(min)主(zhu)化的關注(zhu)是(shi)ThoughtSpot的核(he)心特色(se)。與許多競爭(zheng)對(dui)手不同,ThoughtSpot強調自助服務。Nair解釋說︰“我們希(xi)望每個用戶(hu)都可以輕松(song)地(di)使(shi)用mi)勻揮(hui)鋂岳lai)檢索相關數據,並通過簡單的搜索來(lai)查找隱(yin)藏的見解。” ThoughtSpot與其(qi)他商業智能參與者明顯不同,大(da)多數商業智能參與者都是(shi)根據“沒huan)hellip;…”心態。

隨著Google以26億美元收購(gou)Looker以及Salesforce以157億美元的驚人(ren)價格收購(gou)Tableau,商業智能領域經歷了巨大(da)的nan)櫓?K淙houghtSpot在同一市(shi)場中運營,但其(qi)方法卻(que)截然不同。與Tableau不同,ThoughtSpot並不依賴于預先構建(jian)的儀(yi)表板或(huo)可視化文件,這些(xie)儀(yi)表板或(huo)可視化文件限制了可用數據的範圍。與Looker不同,ThoughtSpot的使(shi)用並非基于學習新的編(bian)程語言。結果是(shi)ThoughtSpot提供(gong)的實現價值的時間減少了,而(er)采用率卻(que)增加了。該方法已(yi)得到投(tou)資者和(he)客戶(hu)的認可,最(zui)近一次wen)shi)該公司完成(cheng)了巨額的2.48億美元E輪(lun)融資。

Nair對(dui)收購(gou)Looker和(he)Tableau並不感到害怕。相反,他看到了機會。他預計,這些(xie)公司將(jiang)迅速將(jiang)精力投(tou)向其(qi)母公司的平台產(chan)品。例如,Tableau將(jiang)與Mulesoft吵架,以整合Salesforce工作(zuo)流。另一方面,Looker將(jiang)專注(zhu)于與Google Suite和(he)Google Cloud Platform集成(cheng)。與母公司的聯(lian)姻(yin)以及由此產(chan)生的關注(zhu)點轉(zhuan)移為(wei)Thoughtspot等獨立參與者提供(gong)了巨大(da)的機會,使(shi)其(qi)可以擴展當前(qian)產(chan)品並創建(jian)與平台無關的產(chan)品,從而(er)提供(gong)真(zhen)正的創新分析。

隱(yin)私辯論

商業智能和(he)人(ren)工智能是(shi)互補的技術。隨著時間的流逝,商業智能將(jiang)采用由人(ren)工智能驅動的更多功能。結果,我們在人(ren)工智能的背景下(xia)看到的倫理含義(yi)很可能會對(dui)商業智能生態系統產(chan)生直接影(ying)響(xiang)。

根據Nair的說法,商業智能公司面臨的最(zui)緊迫(po)挑戰(zhan)之一將(jiang)包括(kuo)制定針對(dui)濫(lan)用人(ren)工智能的行業保護(hu)措施,以免因(yin)外部(bu)法規而(er)阻(zu)礙創新。Nair認為(wei),該解決方案涉(she)及一組行業領導者的形(xing)成(cheng),他們可以回顧行業中不同人(ren)工智能創新的倫理。這種同行評審是(shi)在科學進(jin)步的背景下(xia)建(jian)立的。為(wei)什麼軟(ruan)件創新應該與眾不同?Google計ping)hua)與其(qi)高級(ji)技術外部(bu)咨詢委(wei)員會一起成(cheng)立這樣一個小(xiao)組,旨在辯論各種人(ren)工智能用例的道德(de)規範,例如面部(bu)識別和(he)機器學習中的偏見,但其(qi)職能是(shi)進(jin)行哲學思(si)考和(he)提出建(jian)議(yi),不要團結一個行業的成(cheng)員以確(que)保長期成(cheng)功。該小(xiao)組成(cheng)立後僅(jin)兩個星期即被解散。

從Nair的角度來(lai)看,至關重要的是(shi),商業智能領導者必(bi)須齊心協力,以找到速度與自我調節之間的平衡(heng)。否(fu)則,將(jiang)威(wei)脅到商務智能行業的發展。Nair建(jian)議(yi)商業智能領導者跟(gen)隨自動駕駛汽車(che)行業的先驅者。這些(xie)領導者成(cheng)功制定了清晰明確(que)的功能清單,包括(kuo)針對(dui)不同自治級(ji)別的定義(yi)。該框架在幫(bang)助行業以外的個人(ren)了解差(cha)異(yi)並制定適當且高度定制的法律(lv)方面發揮(hui)了巨大(da)作(zuo)用,這些(xie)法律(lv)規範了si)承xie)級(ji)別的自治權(quan)的某些(xie)應用。它還大(da)大(da)提高了消費(fei)者的信任度。一套類似的商業智能框架可能被證明是(shi)無價的。

展望未來(lai)

ThoughtSpot有一個大(da)膽的使(shi)命-創建(jian)一個更加以事實為(wei)導向的世界(jie)。這意味著每個員工都可以得到數據科學家的盟友,以幫(bang)助他們提出有意義(yi)的,可衡(heng)量的業務問(wen)題並根據結果做出決策。隨著越來(lai)越多的工人(ren)開始與數據工具(ju)進(jin)行交huan)?air期望這些(xie)工具(ju)將(jiang)越來(lai)越受到消費(fei)者心態的影(ying)響(xiang)。他預計,工人(ren)對(dui)非工作(zuo)技術的高度批判將(jiang)滲入工作(zuo)場所。Nair懷疑,消費(fei)者技術固有的可用性和(he)直觀(guan)性將(jiang)成(cheng)為(wei)推動企業分析工具(ju)采用的關鍵因(yin)素。

Nair預測(ce),將(jiang)來(lai),組織內的每個團隊(dui)(包括(kuo)DevOps,Sales Ops和(he)Marketing Ops)都將(jiang)擁有商業智能或(huo)數據分析主(zhu)管。他還預計首席數據官(CDO)的角色(se)將(jiang)開始發生變化。隨著越來(lai)越多的員工和(he)團隊(dui)陷入工作(zuo)中的數據環境中,數據分析的角色(se)可能會從集中的工作(zuo)轉(zhuan)移到整個組織所參與的工作(zuo)。不可sha) 獾di),數據團隊(dui)的領導者將(jiang)需要發揮(hui)更大(da)的運營能力。Nair期望在幾(ji)年內,CDO將(jiang)具(ju)有新的含義(yi)-“數據運營總(zong)監”。

ThoughtSpot從根本上試圖ji)謀瀋桃抵悄艿南腫zhuang)。它旨在創建(jian)市(shi)場上最(zui)民(min)主(zhu),透明,用戶(hu)友好的數據分析體驗(yan)。完成(cheng)這項任務需要出色(se)的技術。但這也(ye)需要一種偉大(da)的nai)幕 houghtSpot的nai)幕 康魑匏降淖吭獎硐即自我的消除),因(yin)為(wei)它在成(cheng)為(wei)世界(jie)頂級(ji)數據分析公司的道路上共同追求完美。Nair清楚地(di)意識到,隨著組織的發展,有一種采用“大(da)頭顱(lu)和(he)權(quan)利感”的趨(qu)勢。奈(nai)爾(Nair)在ThoughtSpot制定了文化政策,以防止這種殘酷的趨(qu)勢。例如,作(zuo)為(wei)其(qi)招聘(pin)過程的一部(bu)分,throughtspot允shi)磣zhun)員工的家庭成(cheng)員采訪公司。對(dui)于Nair,實踐證明,該策略可有效(xiao)消除自私傾向。“讓我告訴(su)你,受到孩子的nan)段wen)確(que)實可以使(shi)你的自我陷入困境!”

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