SAS의 Jay Upchurch: SMB의 생존 및 번영을 위한 고유한 기회를 제공하기 위해 분석과 혁신이 함께 진행됩니다.

오늘날 우리가 하는 모든 일은 데이터를 생성합니다. 모든 클릭에서 모든 스와이프까지. 그리고 전염병이 우리를 제자리에 대피시켜야 했을 때 클릭과 스와이프... 그리고 Zooms... 그리고 Uber Eats 및 Door Dash 주문이 기하급수적으로 가속화되었습니다. 그리고 당신은 요점을 이해합니다. 우리가 매장에서 하는 현금 기반 대면 거래 중 많은 부분이 디지털 거래와 상호 작용으로 바뀌었습니다. 그리고 이 모든 데이터는 기업이 위기 상황에서 승패 결정에 대한 올바른 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 중요한 통찰력을 기업에 제공할 수 있습니다.

이러한 모든 디지털 상호 작용에서 나오는 모든 데이터가 작년과 같은 위기 상황에서 중소기업을 돕는 데 어떻게 사용될 수 있는지(그리고 사용되고 있는지)에 대한 실질적인 통찰력을 얻기 위해 최근에 유익한 LinkedIn 라이브 대화를 했습니다. Jay Upchurch와 함께; 최고의 분석 플랫폼 제공업체인 SAS의 CIO입니다. 우리는 팬데믹 기간 동안 데이터 및 분석의 역할이 어떻게 변했는지, SMB가 여전히 직면하고 있는 위기 상황에서 살아남을 뿐만 아니라 번창하도록 돕기 위해 AI가 제공한 기회를 포함하여 여러 문제에 대해 길게 이야기했습니다. 코비드-19로 1년, 그리고 그 이상.

아래는 우리 대화의 일부를 편집한 대본입니다. 내장된 SoundCloud 플레이어를 클릭하면 전체 대화를 들을 수 있습니다.

소규모 비즈니스 동향: 전염병이 시작된 한 해 동안 특히 고객 참여와 관련하여 비즈니스 조직에서 데이터 및 분석의 역할이 어떻게 바뀌었습니까?

Jay Upchurch: 신뢰에서 시작합니다. 당신은 시간이 지남에 따라 그 신뢰를 얻습니다. 그것은 당신에게 주어지는 것이 아니라 데이터에 대한 해석을 통해 얻을 수 있습니다. 요점까지 데이터에 액세스할 수 있습니까? 데이터를 해석할 수 있습니까? 데이터를 분석할 수 있습니까? 그리고 그 분석에 대해 의미 있는 조치를 취할 수 있습니까? 그리고 그 행동이 결과를 가져오는가? 그리고 그 연속적인 주기가 시작되고 진행됨에 따라 신뢰가 함께 오기 시작합니다. 그리고 다시, 불확실한 시대에, 그리고 확실히 불확실한 시대에 데이터를 해석하고 이에 대해 조치를 취하는 것보다 더 중요한 것은 없습니다.

수년 동안 기업들과 솔직히 말해서 세계 최고의 리더들 - 그것이 사업이든 아니든 상관 없이 - 사람들이 "글쎄, 그건 직관이야"라고 보았기 때문에 항상 영웅적인 존재로 여겨졌습니다. 그들은 직감이 있거나 더 똑똑하거나 그런 것입니다. 무언가가 그들을 더 좋게 만들었습니다. 그리고 오늘날 오늘날의 경기장에서 데이터는 우리 모두를 위해 그것을 정규화합니다. 그렇다면 그것은 문제입니다. 1분 전에 말했듯이 Brent는 데이터에 액세스하고, 정규화하고, 변환하고, 필요한 대로 만들고, 분석하고 그것으로 결정을 내리나요? 그것이 오늘날 이 산업의 어려운 부분입니다. 그리고 우리는 그것에 대해 많이 이야기합니다. 그것은 재능 기근입니다. 그래서 우리가 다루려고 하는 것 중 하나는 모든 사람을 데이터 과학자로 만들려면 어떻게 해야 합니까? 매년 진정한 데이터 과학자가 나오는 사람은 극소수에 불과하기 때문입니다. 그렇다면 모든 사람이 데이터를 사용할 수 있도록 하고 함께 작업할 수 있는 모든 사람에게 도구를 제공하려면 어떻게 해야 할까요? 그 부분이 우리에게 매력적입니다. 우리가 많이 생각하는 또 다른 부분은 모든 사람이 분석과 AI에 대해 생각할 때 거쳐야 하는 성숙도 곡선입니다.

예를 들어 데이터에 액세스하여 분석한 다음 대시보드나 보고서 카드에 표시하는 것이 1단계 기본 사항입니다. 그리고 사람들은 내가 그것을 통해 얻을 수 있는 더 많은 통찰력을 통해 점점 더 많은 데이터 스트림을 배우고 보기 시작합니다. 그리고 다음 마일은, 알겠습니다. 저는 이러한 통찰력을 가지고 있습니다. 이제 나는 무엇을 하러 가나요? 어떻게 조치를 취해야 하나요? 어떻게 자동화합니까? 그리고 우리 주변의 모든 데이터가 계속 변경되기 때문에 모델을 배치하고 해당 모델을 유지 관리하려면 어떻게 해야 합니까? 이번 전염병도 마찬가지다. 작년 3월, 4월에 데이터가 맞다고 생각했습니다. 지난 9개월, 10개월, 12개월 동안 그것이 어떻게 바뀌었고 현재 우리가 어디에 있는지 생각해 보십시오. 작년 3월에 COVID-19에 특정한 모델을 사용했을 수도 있는 동일한 모델입니다. 아마도 현재 사용하는 모델과 크게 다를 것입니다.

데이터의 변화는 비즈니스의 변화로 이어진다

소규모 비즈니스 동향: 내 친구 Alan Berkson이 가지고 있는 이 질문에 바로 적용됩니다. "당신이 보는 데이터는 전염병 이전부터 지금까지 어떻게 바뀌었습니까? 그리고 팬데믹 이후에 우리는 무엇을 볼 수 있을까요?” 우리가 하던 많은 일들이 식료품점에 가서 빵 한 덩어리를 사서 현금으로 지불하고 나올 수 있기 때문입니다. 그런 종류의 상호 작용이나 교환에 대한 데이터가 없었습니다. 이제 식료품을 온라인으로 구매해야 합니다. 즉, 상점에서 알고 있고, 배송 중인 경우 배달원도 알 수 있습니다. 그래서 더 많은 데이터가 있고 더 많은 것을 볼 수 있습니다. 그리고 지난 1년 동안 어떻게 바뀌었습니까?

Jay Upchurch: 네, 맞습니다. 지금 데이터가 폭발하고 있습니다. 많은 다른 영역에서 오는 것이 더 많으며 공유되거나 사람들이 기여하는 것은 빅 데이터 세트만이 아닙니다. 잠시 식료품 점으로 돌아가서 Brent, 제 말은 IoT가 크게 작용하는 좋은 사례입니다. 우리는 사람들이 이해하지 못하고 상호 작용하는 센서에서 데이터를 얻고 있습니다. 그것을 깨닫는 것. 그래서 우리가 가지고 있는 모든 다양한 데이터 세트에 대해 생각하고 그 데이터를 결합하고 다양한 소스의 데이터와 교차 절단합니다. 밖이 춥다고 말씀하셨는데, 제가 식당이라면 내가 알고 있는 날씨 예보와 관련된 데이터와 들어오는 사람들의 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까요? 실시간으로 업데이트할 수 있습니다. 모두가 뜨거운 음식과 차가운 음식을 주문하고 있습니까? 수익 최적화를 위해 어떻게 묶나요?

현재 출시되고 있는 다양한 데이터 세트가 있으며 사람들은 "이 모든 것을 이해하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있습니까?" 그리고 다시 말하지만 데이터와 소스, 특히 클라우드 세계에서 데이터를 소비하는 방법에 대해 생각하는 것만이 아닙니다. 데이터는 구조화, 구조화되지 않은 스트림, 사후에 스트림으로 제공되고 매우 다양한 방식으로 제공되기 때문입니다. 방법. 그러나 그 분석에 대해 어떻게 조치를 취합니까? 그리고 주변에 그것을 활용할 수 있는 재능이 있습니까? 소기업에 대한 우리의 대화를 다시 생각해보면 소기업 시장과 중견 기업에게도 큰 도전 과제입니다. 기업가들도 이에 어려움을 겪고 있습니다. 그럼 그 컨설팅은 어디서 받나요? 그러한 자문 서비스는 어디에서 받습니까? 그런 다음 비즈니스를 위해 실행하는 데 도움이 되는 어떤 종류의 도구를 사용합니까?

SMB는 혁신 없이 생존할 수 있습니까?

중소기업 동향: 중소기업의 경우, 전염병이 발생하기 전에 많은 기업이… SMB의 50% 정도가 여전히 웹사이트를 갖고 있지 않은 통계가 있다고 생각합니다. 전자 상거래를 하는 비율은 많지 않았습니다. 그렇다면 팬데믹은 클라우드 사용을 어떻게 변화시킬까요? 웹 사이트 및 IoT와 같은 것의 사용을 어떻게 변경합니까? 중소기업이 이러한 것들을 활용하기 시작하는 것이 얼마나 중요합니까? 아마도 그들은 이러한 도구를 사용하지 않고 전염병 이전에 어느 정도 일을 얻고 일을 할 수 있었지만 이러한 조치를 취하지 않고 이러한 도구를 보다 효율적이고 효과적으로 활용하기 시작하면 생존할 수 있습니까?

Jay Upchurch: 좋은 질문입니다. 당신이 그것 없이는 살아남을 수 있다는 것이 믿기지 않습니다. 나는 우리 모두가 직업의 미래는 어떤 모습일까?라는 질문에 직면해 있다고 생각합니다. 그리고 사람들이 언제 사무실로 돌아올 수 있는지, 언제 돌아올 수 있는지, 언제 정상적인 생활 수준으로 돌아갈 수 있는지에 대한 많은 의견이 있습니다. 그리고 제 생각에는 우리가 배운 것, 우리가 정상으로 받아들이기 시작한 것, 남을 것 또는 새로운 정상이 될 것, 당신이 원한다면 우리가 앞으로 나아가는 것에 대한 긴 이야기가 있을 것입니다. 그리고 제 생각에는 새로운 규범을 볼 때 모든 비즈니스가 디지털 방식으로 활성화되어야 한다고 생각합니다. 어떤 사람들은 디지털 혁신에 대해 이야기하고 모든 사람들은 Uber 운송의 순간을 원한다고 생각합니다. “오, 우리는 이 아이디어를 얻었습니다. 우리는 전체 산업을 완전히 변화시킬 것입니다.”라고 말하지만 반드시 그런 것은 아닙니다.

당신은 백만 명 중 하나를 보게 될 것입니다. 모든 사람에게 그런 순간이 있는 것은 아닙니다. 그렇다면 비즈니스의 혁신을 주도하는 방법은 무엇입니까? 저는 항상 사람들에게 이것이 여러분의 성숙도 모델, 디지털 성숙도 모델을 기반으로 하며 진행하고 파악하는 데 작은 단계를 거쳐야 한다고 말합니다. 제게 프로세스가 있습니까? 그것은 잘 이해되고 있습니까 아니면 여전히 소수의 사람들의 머리 속에 있습니까? 시스템에 투입되는가? 실제로 자동화하고 이해하고 사용할 수 있습니까? 그런 다음 최적화할 수 있습니까? 그리고 나중에는 결국 변형할 수 있는 권리를 얻었습니까? 그래서 자연스러운 단계가 있습니다. 그래서 나는 당신이 지역에 존재했을 수도 있는 소규모 사업주에게 돌아온다고 생각합니다. 그들은 비즈니스를 특정 규모로 성장시키는 데 도움이 된 훌륭한 현지 바이럴 경험을 가지고 있었습니다. 갑자기 180도 달라졌다. 사람들이 들어오는 것을 멈췄습니다. 모두가 원격으로 하고 있습니다. 그것은 당신이 디지털 기술을 채택하도록 강요합니다.

그래서 저는 실제로 팬데믹이 이러한 새로운 클라우드 네이티브 기술을 얼마나 빨리 채택할 수 있는지에 관해 주지사를 차에서 내려놓는 데 약간 도움이 되었다고 생각합니다. 그리고 SAS에서 말씀드리지만 이것은 SAS의 정보 광고가 아닙니다. 하지만 우리는 꽤 오랫동안 이 문제에 직면해 왔습니다. 내 말은, 우리가 우리 제품을 디지털 네이티브, 클라우드 네이티브로 전환하는 방법과 채택을 유도하는 방법을 알아내려는 것입니다. 1분 전에 데이터를 언급하셨습니다. 현재 우리 주변의 세계는 시장의 고객이 사용할 수 있도록 제공하는 도구인 플랫폼이 오픈 소스, 오픈 소스 커뮤니티, 다가올 새로운 기술을 수용해야 할 정도로 빠른 속도로 변화하고 있습니다. . 우리는 열린 상태를 유지해야 합니다. “여기 당신의 도구가 있습니다. 하지만 이 데이터 세트나 저 데이터 세트를 무시하십시오. 우리는 당신에게 무엇이든 액세스 권한을 주고 싶지 않습니다. 우리 도구는 그것을 허용하지 않습니다.”

우리의 도구와 플랫폼, 그리고 우리의 산업 솔루션은 그것을 공급하는 데이터와 당신 자신의 창의력, 그리고 그 결과를 해석하는 방법에 달려 있습니다. [들리지 않음 00:08:50] 풍경, 변경되었습니다. 내 말은, 오늘날 세상에는 너무나 많은 다른 도구들이 있다는 것입니다. 사용하기 쉽고 플러그 인 및 플러그를 시도한 후 플러그를 뺄 수 있는 작은 틈새 도구가 있습니다. 계속해서 매우 파괴적이며 우리에게 새로운 힘과 그 밖의 모든 것을 제공하는 큰 시스템이 있습니다. 누군가가 이 모든 것을 이해하도록 도와야 하며, 그런 다음 참여를 측정하는 방법 측면에서 의미 있는 방식으로 캠페인을 실행해야 합니다. 때로는 흥미롭게도 자발적으로 참여하게 된 생태계를 이해하는 것 자체가 도전입니다.

니드포 스피드

소규모 비즈니스 동향: 말씀하신 것처럼 이 모든 새로운 데이터를 얻고 있습니다. 다양한 곳에서 오고 있습니다. 작년에 누가 클럽하우스 같은 것에 대해 이야기했습니까? 아마 아무도 없을 것입니다. 하지만 이제는 채널이 되었고 아마도 흥미로운 데이터가 나올 것입니다. 우리 중 점점 더 많은 사람들이 라이브 스트리밍과 가상 이벤트에 참여하고 있습니다. 따라서 소비자와 기업 모두에게 이 모든 것이 제공되고 있으며 다양한 영역에서 이러한 가차 없는 속도로 다가오고 있습니다. 그러나 여전히 해당 정보로 신속하게 조치를 취하지 않으면 의미 있는 상호 작용을 만들 기회를 잃게 됩니다. 그렇다면 속도와 데이터 속도는 어떻습니까? 데이터에 반응하고 데이터를 의미 있는 것으로 변환할 수 있는 속도는 이 방정식에 적합합니까?

제이 업처치: 네. 무서운 것은 데이터가 말 그대로 소비할 수 없는 속도로 다가오고 있다는 것입니다. 우리는 이벤트 처리 기술에 대해 이야기합니다. 이 기술은 다시 한 번 놀라운 속도로 센서의 실시간 데이터를 소비할 수 있는 기술 유형입니다. 그래서 제 요점은 따라가기조차 어려울 것이라는 것입니다. 따라서 생성하는 모델에는 해당 데이터를 수집하고, 해당 데이터를 해석하고, 의미 있는 결과를 제공할 수 있는 기술이 있어야 합니다. 오늘날과 같은 시대의 모든 사람이 수동 방식으로 모든 데이터를 해석하고 상관 관계를 파악하고 통찰력을 얻을 수 있는 방법은 없습니다. 따라서 플랫폼, 도구, 사용 가능한 솔루션, SAS, 비SAS, 거기에 있는 모든 것이 비즈니스에 힘을 실어줍니다. 그리고 당신이 작든, 중간이든, 크든 그것은 중요하지 않습니다.

속도에 대한 또 다른 점은 우리는 인간답게 호기심이 많아야 하는 만큼 자연스럽게 주저하는 경향이 있다는 것입니다. 약 한 달 전에 게시한 기사에서 이에 대해 이야기했는데 호기심의 힘에 대해 이야기했고 실제로 SAS에서 우리가 정말로 강조하는 핵심 가치 중 하나입니다. 데이터에 대한 호기심이 있어야 합니다. 데이터는 당신이 그것을 허락한다면 당신을 위해 그림을 그릴 것이지만 당신은 당신의 팀, 당신 주변의 사람들, 당신 자신이 호기심을 가질 수 있도록 힘을 실어주어야 합니다. 그리고 재미있습니다. 왜냐하면 우리는 어렸을 때 자연스럽게 호기심이 많기 때문입니다. 그리고 제게는 세 명의 아들이 있습니다. 그들에게 질문하지 말라고 애원해야 했던 적이 많았습니다. 부끄럽습니다. 자연스러운 호기심을 억누르고 싶지 않기 때문입니다. 왜냐하면 나중에 인생에서 실제로 성공하는 데 도움이 되는 것이 사실이고 데이터와 분석으로 성공하는 데 도움이 되는 것은 개인적인 호기심이기 때문입니다.

그래서 저는 속도의 관점에서 과학 실험에 뛰어드는 것을 두려워하지 않는다고 생각합니다. 그것으로 재생하고 참조하십시오. 데이터를 안팎으로 이동할 때의 영향과 이것이 모델에 미치는 영향을 이해합니다. 속도의 또 다른 측면이 있다고 생각합니다. 바로 모델 관리입니다. 주변 데이터가 다시 변경되기 때문에 모델이 위축됩니다. 오늘날 우리가 실제로 이해할 수 없는 속도로. 그래서 어제 당신에게 효과가 있었던 것이 오늘 당신에게 반드시 효과가 있는 것은 아니라는 점을 명심해야 합니다. 따라서 SAS와 같은 많은 응용 프로그램이 그 중 하나입니다. 여기서 우리는 모델 관리, 해당 모델, 분석 수명 주기를 강조합니다. 그래서 당신은 단지 당신이 무언가를 세우고 그것을 가지고 일하고 있기 때문에 계속해서 그것을 돌보고 먹이고 확장하고 있다는 것을 확인해야 합니다.