SAS'tan Jay Upchurch: Analitik ve Dönüşüm, KOBİ'lerin Hayatta Kalmaları ve Gelişmeleri İçin Eşsiz Fırsatlar Sunmak İçin El Ele Gidiyor

Bugün yaptığımız her şey veri oluşturuyor. Her tıklamadan her kaydırmaya. Ve pandemi bizi bir yere sığınmaya zorladığında, aynı zamanda bu tıklamaları ve kaydırmaları… ve Yakınlaştırmaları… ve Uber Eats ve Door Dash siparişlerini… katlanarak hızlandırdı. Ve konuyu anladın. Mağazalara girerken yapacağımız nakit bazlı yüz yüze işlemlerin çoğu, dijital işlemlere ve etkileşimlere dönüştü. Ve tüm bu veriler, şirketlere kriz zamanlarında, ya yap ya da bırak kararlarında doğru çağrıları yapma konusunda rehberlik etmeye yardımcı olabilecek önemli içgörüler sağlayabilir.

Tüm bu dijital etkileşimlerden gelen tüm verilerin, geçen yıl karşılaştığımız gibi kriz zamanlarında küçük ve orta ölçekli işletmelere yardımcı olmak için nasıl kullanılabileceğine (ve kullanıldığına) dair gerçek bir fikir edinmek için, kısa süre önce bilgilendirici bir LinkedIn Canlı sohbeti yaptım. Jay Upchurch ile; Lider bir analitik platformu sağlayıcısı olan SAS'ın CIO'su. Pandemi sırasında veri ve analitiğin rolünün nasıl değiştiği, yapay zekanın KOBİ'lerin yalnızca hayatta kalmasına değil, aynı zamanda hala karşı karşıya olduğumuz kriz zamanlarında gelişmesine yardımcı olma fırsatı da dahil olmak üzere bir dizi konuda uzun uzun konuştuk. yılı Covid-19'a ve daha fazlasına.

Aşağıda, konuşmamızın bir bölümünün düzenlenmiş bir dökümü bulunmaktadır. Konuşmanın tamamını dinlemek için yerleşik SoundCloud oynatıcısına tıklayın.

Küçük İşletme Eğilimleri: Pandeminin başlamasından bu yana, özellikle müşteri katılımı açısından işletme kuruluşlarında veri ve analitiğin rolü nasıl değişti?

Jay Upchurch: Güvenle başlarsınız. Bu güveni zamanla kazanırsın. Sadece size verilmez ve bunu verileri yorumlamanız yoluyla kazanırsınız. Yani sizin açınızdan, verilere erişiminiz var mı? Verileri yorumlayabilir misiniz? Verileri analiz edebilir misiniz? Ve bu analiz üzerinde anlamlı bir eylemde bulunabilir misiniz? Ve bu eylemler sonuç veriyor mu? Ve sonra bu sürekli döngü kalkıp devam ederken, güven de onunla birlikte gelmeye başlar. Ve yine, belirsiz zamanlarda ve bunlar kesinlikle belirsiz zamanlar, hiçbir şey o verileri nasıl yorumladığınızdan ve buna karşı nasıl önlem aldığınızdan daha önemli değildir.

Uzun yıllar boyunca, işletmeler ve açıkçası dünyanın en iyi liderlerinden bazıları – iş olsun ya da olmasın – her zaman kahraman olarak görüldüler çünkü insanların gördüğü şey, “Pekala, bu sezgidir.” İçgüdüleri vardı ya da daha akıllıydılar ya da başka bir şey. Bir şey onları iyileştirdi. Ve bugün, günümüz koşullarında veriler bunu hepimiz için normalleştiriyor. O zaman mesele şu ki, bir dakika önce söylediğin gibi Brent, çevrende verilere erişmek, normalleştirmek, dönüştürmek, olması gerektiği gibi yapmak ve sonra analiz etmek için yeteneğin var mı? bunun dışında kararlar? Bugün bu endüstrinin zor kısmı bu. Ve size söyleyeyim, bunun hakkında çok konuşuyoruz, bu bir yetenek kıtlığı. Yani uğraşmaya çalıştığımız şeylerden biri, herkesi nasıl veri bilimcisi yaparız? Çünkü her yıl gerçekten veri bilimci olan sadece birkaç kişi çıkıyor. Peki, verileri herkesin kullanımına nasıl sunacağız ve gelip üzerinde çalışabilecek herkese araçları nasıl sağlayacağız? Bizim için büyüleyici olan kısım bu. Bunun üzerinde çokça düşündüğümüz bir diğer kısmı, analitik ve yapay zeka hakkında düşünürken herkesin geçmesi gereken olgunluk eğrisidir.

Örnek olarak, verilere erişim sağlamak, analiz etmek ve ardından sadece bir gösterge panosunda veya bir rapor kartında göstermek, birinci adım temel ilkelerdir. Ve insanlar öğreniyor ve bundan elde edebildiğim daha fazla içgörüyle gelen daha fazla veri akışını görmeye başlıyor. Ve bir sonraki mil, tamam, bu içgörülere sahibim. Şimdi, ne yapacağım? Bununla nasıl önlem alırım? Ve bunu nasıl otomatikleştiririm? Ve etrafımızdaki veriler değişmeye devam ettiği için modelleri nasıl yerleştiririm ve bu modelleri nasıl korurum? Bu pandemi ile aynı şey. Geçen yılın Mart, Nisan aylarında doğru verilere sahip olduğumuzu düşündük. Bunun son dokuz, 10, 12 ayda nasıl değiştiğini ve şu anda nerede olduğumuzu bir düşünün. Aynı şey, geçen yıl Mart ayında COVID-19'a özel sahip olabileceğiniz model, muhtemelen bugün sahip olduğunuzdan önemli ölçüde farklı.

Verilerdeki Değişiklikler İş Hayatında Değişikliklere Yol Açar

Küçük İşletme Eğilimleri: Arkadaşım Alan Berkson'ın sahip olduğu bu soruya doğru gidiyor. “Göründüğünüz veriler pandemi öncesinden bugüne nasıl değişti? Peki pandemiden sonra neler görebiliriz?” Çünkü eskiden yaptığımız pek çok şey, markete gidip bir somun ekmek alıp nakit ödeyip çıkıp gidebiliyorduk. Bu tür bir etkileşim veya değiş tokuş hakkında veri yoktu. Şimdi, yiyeceklerinizi çevrimiçi satın almanız gerekiyor, bu mağazanın bildiği anlamına gelir ve eğer teslim ediliyorsa, teslimat görevlileri bunu bilir. Yani çok daha fazla veri var, bakabileceğiniz çok daha fazla şey var. Peki bu son bir yılda nasıl değişti?

Jay Upchurch: Evet, kesinlikle haklısın. Veriler şimdi patlıyor. Pek çok farklı alandan gelen daha fazlası var ve paylaşılan veya insanların katkıda bulunduğu yalnızca büyük veri kümeleri değil. Bir saniyeliğine bakkal örneğine geri dönersek, Brent, yani, IoT'nin yoğun bir şekilde devreye girdiği harika bir durum ve insanların anlamadan veya anlamadan etkileşime girdiği sensörlerden veri alıyoruz. farkına varmak. Ve böylece, sahip olduğumuz tüm farklı veri kümelerini düşünmek ve bu verileri birleştirmek, çeşitli kaynaklardan gelen verilerle çapraz kesmek. Dışarısı soğuk olduğundan bahsettiniz, bu yüzden eğer bir restoransam, hava durumu tahminleri hakkında bildiğim verilerden gelen verilerle sağladığım verilerden nasıl yararlanabilirim? Belki de gerçek zamanlı olarak güncelleniyor, herkes sıcak mı yoksa soğuk mu sipariş ediyor? Karımı optimize etmek için nasıl paketleyebilirim?

Şimdi gelmekte olan bir sürü farklı veri seti var ve insanlar SAS gibi şirketlere “Peki, tüm bunları anlamama nasıl yardım edebilirsin?” sorusuyla geliyorlar. Ve sadece, yine, veriler ve kaynaklar hakkında düşünmek değil, özellikle şimdi bir bulut dünyasında, nasıl tüketileceğini düşünmekle kalmıyor, çünkü veriler yapılandırılmış, yapılandırılmamış, bir akış halinde, olaydan sonra geliyor ve birçok farklı şekilde geliyor. yollar. Ancak bu analiz üzerinde nasıl harekete geçiyorsunuz? Ve çevrenizde bundan yararlanmak için yetenek var mı? Küçük işletmelerle ilgili konuşmalarımıza geri dönersek, bu küçük işletme pazarı ve gerçekten de orta ölçekli pazar için büyük bir zorluktur. Size söyleyeyim, kurumsal adamlar da bununla ilgili zorluklar yaşıyor. Peki bu konsültasyonu nereden alıyorsunuz? Bu danışmanlık hizmetlerini nereden alıyorsunuz? Ve sonra, bunu işletmeniz için eyleme geçirmeye yardımcı olmak için ne tür araçlar kullanıyorsunuz?

KOBİ'ler Dönüşüm Yapmadan Hayatta Kalabilir mi?

Küçük İşletme Eğilimleri: Küçük ve orta ölçekli işletmeler açısından, birçoğu pandemiden önce… bulutu olabildiğince etkili bir şekilde kullanmayan veya kullanmayan oldukça önemli miktarda küçük işletme vardı. Sanırım KOBİ'lerin %50'sinin hala bir web sitesine sahip olmadığı bir istatistik var. Yüzde olarak e-ticaret yapan çok fazla kişi yoktu. Peki pandemi bulut kullanımını nasıl değiştiriyor? Web siteleri ve IoT gibi şeylerin kullanımlarını nasıl değiştirir? Küçük, orta ölçekli işletmelerin bu şeyleri kullanmaya başlaması ne kadar önemli? Belki de pandemi öncesinde bu araçları kullanmadan bir şeyler alıp bir yere kadar yapabildiler ama bu hamleleri yapmazlarsa, bu araçları daha verimli ve etkin kullanmaya başlamazlarsa hayatta kalabilirler mi?

Jay Upchurch: Bu harika bir soru. Onsuz hayatta kalabileceğine inanmakta güçlük çekiyorum. Sanırım hepimiz şu soruyla karşı karşıyayız, işin geleceği nasıl görünüyor? Ve insanların ne zaman ofislerine geri dönebilecekleri, ne zaman gelmeyebilecekleri, ne zaman normal yaşam seviyelerine dönebilecekleri konusunda pek çok görüş var. Ve bence hala öğrendiğimiz, normal olarak kabul etmeye başladığımız, biz ilerledikçe yeni normal olarak kalacak veya yeni normal olacak şeylere dair uzun bir hikaye olacak. Ve bence bu durumda, yeni norma baktığınızda, tüm işletmeleri dijital olarak etkinleştirilmeye zorladığını düşünüyorum. Sanırım bazı insanlar dijital dönüşümden bahsediyor ve herkes şu Uber ulaşım anını yaşamak istiyor, "Ah, elimizde bir fikir var. Bütün bir endüstriyi tamamen dönüştüreceğiz” ve bu mutlaka böyle değil.

Milyonda bir bunlardan birini göreceksiniz. Demek istediğim, herkes o anı yaşamayacak. Peki işinizde dönüşümü nasıl sağlıyorsunuz? İnsanlara her zaman söylüyorum, olgunluk modelinize, dijital olgunluk modelinize göre değişiyor ve küçük adımlar atmanız gerekiyor ve bunu çözmeniz gerekiyor, benim bir sürecim var mı? İyi anlaşıldı mı yoksa hala birkaç kişinin kafasında mı? Bir sisteme mi konuldu? Gerçekten otomatikleştirebilir, anlayabilir ve kullanabilir misiniz? Ve sonra optimize edebilir misin? Ve sonra, sonunda onu dönüştürme hakkını kazandınız mı? Ve bir de o doğal adımlar var. Bu yüzden, yerel bir varlığı olabilecek küçük işletme sahibine geri döndüğünüzü düşünüyorum. İşletmelerini belirli bir ölçekte büyütmeye yardımcı olan harika bir yerel viral deneyim yaşadılar. Aniden, 180 derecelik bir değişim. İnsanlar içeri girmeyi bıraktı. Herkes bunu uzaktan yapıyor. Sizi dijital teknolojileri benimsemeye zorlar.

Bu nedenle, iş bu yeni bulut yerel teknolojilerinden bazılarını benimsemek için ne kadar hızlı gidebileceğinize gelince, salgının valiyi arabadan biraz indirmesine yardımcı olduğunu düşünüyorum. Ve size SAS'ta söyleyeceğim ve bu SAS için bir bilgilendirme reklamı değil, ama bir süredir bununla karşı karşıyayız. Demek istediğim, kendi ürünlerimizi nasıl daha dijital olarak yerel, daha bulutta yerel hale getirdiğimizi ve benimsemeyi nasıl yönlendireceğimizi anlamaya çalışmak. Bir dakika önce verilerden bahsettiniz. Şu anda etrafımızdaki dünya o kadar hızlı değişiyor ki, platformlarımız, pazardaki müşterilerimize kullanabilmeleri için verdiğimiz araçlar, açık kaynağı, açık kaynak topluluğunu, gelmekte olan yeni teknolojileri benimsemek zorunda. . Açık kalmalıyız, çünkü “İşte aracınız burada, ama bu veri setini ya da şu veri setini görmezden gelin” dememiz korkunç olurdu. Size herhangi bir şeye erişim vermek istemiyoruz, aracımız buna izin vermiyor.”

Aracımız ve platformlarımız ve sektör çözümlerimiz, yalnızca onu besleyen veriler ve kendi zihninizin yaratıcılığı ve bu sonuçları nasıl yorumlayacağınız kadar iyidir. [duyulmuyor 00:08:50] manzara, değişti. Demek istediğim, bugün orada çok farklı araçlar var. Girmesi kolay, denedikten sonra takıp çıkarmayı benimseyen küçük niş araçlar vardır. Açıkça son derece yıkıcı olmaya devam eden ve bize yeni güç ve diğer her şeyi veren büyük sistemler var. Birinin tüm bunları anlamlandırmaya yardım etmesi ve ardından kampanyalarınızı etkileşiminizi nasıl ölçtüğünüz açısından anlamlı bir şekilde bu konuda yürütmesi gerekiyor. Ve bazen bu başlı başına bir zorluktur, yeteri kadar ilginç, gönüllü olduğunuz ekosistemi anlamlandırmak yeterlidir.

Hız İhtiyacı

Küçük İşletme Eğilimleri: Bahsettiğiniz gibi tüm bu yeni verileri alıyoruz. Çeşitli yerlerden geliyor. Geçen sene Clubhouse gibi şeylerden bahseden kimdi? Muhtemelen kimse, ama şimdi bu bir kanal ve muhtemelen bundan bazı ilginç veriler çıkacak. Gittikçe daha fazla insan canlı akışla ve sanal etkinliklerle ilgileniyoruz, bu yüzden hem tüketicilere hem de şirketlere gelen tüm bu şeyler var ve çeşitli alanlardan geliyor ve bu amansız bir hızla geliyor. Yine de, bu bilgiyle hızlı bir şekilde bir şeyler yapmazsanız, anlamlı bir etkileşim yaratma fırsatını kaybedersiniz gibi geliyor. Peki ya hız ve veri hızı, ama aynı zamanda verilere tepki verebilme ve onu anlamlı bir şeye dönüştürebilme hızı bu denkleme sığar mı?

Jay Upchurch: Evet. Korkunç olan şey, verilerin tam anlamıyla tüketemeyeceğiniz bir hızda size gelmesidir. Yine sensörlerden gerçek zamanlı verileri inanılmaz hızlarda tüketmenizi sağlayan bir teknoloji türü olan olay işleme teknolojimizden bahsediyoruz. Demek istediğim, buna ayak uydurmanın bile zor olacağı ve yarattığınız modellerin bu verileri alabilecek, bu verileri yorumlayabilecek ve anlamlı bir sonuç verebilecek bir teknolojiye sahip olması gerektiği yer burası. Günümüz çağında hiç kimsenin tüm bu verileri yorumlaması, ilişkilendirmesi ve manuel olarak bir içgörü ile geri gelmesi mümkün değil. Dolayısıyla platformlar, araçlar, mevcut çözümler, SAS, SAS dışı, orada bulunan her şey işi güçlendirir. Ve küçük, orta veya büyük olmanız önemli değil.

Bence hızla ilgili diğer bir şey de, insanlar olarak olması gerektiği kadar meraklı olmamak konusunda doğal bir tereddütümüz var. Bundan yaklaşık bir ay önce yayınladığım bir makalede bahsettim ve merakın gücünden bahsetti ve aslında SAS'ta gerçekten vurguladığımız temel değerlerimizden biri. Verileri merak etmelisiniz. İzin verirseniz, veriler resmi sizin için boyayacaktır, ancak ekibinizi, çevrenizdeki insanları, kendinizi, meraklı olmaları için güçlendirmelisiniz. Ve bu komik çünkü çocuklar olarak doğal olarak meraklıyız. Ve üç oğlum var, soru sormayı bırakmaları için onlara yalvarmak zorunda kaldığım çok zaman oldu. Bunun için bana yazıklar olsun, çünkü bu doğal merakı bastırmak istemiyorum çünkü daha sonraki yaşamda, aslında başarılı olmanıza yardımcı olan şey budur ve veri ve analitik konusunda başarılı olmanıza yardımcı olan şey, kendi kişisel merakınızdır.

Bu yüzden hız açısından düşünüyorum, atlamaktan ve o bilimsel deneyleri yapmaktan korkmayın. Onunla oynayın ve görün. Verileri içeri ve dışarı taşımanın etkisini ve bunun modellerinize ne yaptığını anlayın. Bence hızın başka bir yönü daha var, o da model yönetimi. Modelleriniz körelir çünkü etrafınızdaki veriler tekrar değişir. Bugün gerçekten kavrayamayacağımız bir hızda. Bu nedenle, dün sizin için işe yarayan şeyin bugün sizin için mutlaka işe yaramayabileceğine dikkat etmelisiniz. Ve yine bunlardan biri olan SAS gibi birçok uygulama var, burada model yönetimini, bu modeli, o analitik yaşam döngüsünü vurguluyoruz, eğer isterseniz. Bu yüzden, sırf bir şeyi ayağa kaldırdığınız ve onunla çalıştığınız için onu önemsemeye, beslemeye ve genişletmeye devam ettiğinizden emin olmalısınız.