SAS 的 Jay Upchurch：分析和转型齐头并进，为中小企业提供独特的生存和发展机会

我们今天所做的一切都会创建数据。 从每次点击到每次滑动。 当大流行迫使我们就地避难时，它也成倍地加速了那些点击和滑动……和缩放……以及 Uber Eats 和 Door Dash 订单……。 你明白了。 我们进入商店进行的许多基于现金的面对面交易已经变成了数字交易和互动。 所有这些数据都可以为公司提供重要的见解，帮助指导公司在危机时期做出正确的决定，做出决定成败的决定。

为了真正了解来自所有这些数字交互的所有数据如何（并且正在）用于在我们去年面临的危机时期帮助中小型企业，我最近进行了一次内容丰富​​的 LinkedIn Live 对话与杰伊·厄普彻奇； 领先的分析平台提供商 SAS 的首席信息官。 我们详细讨论了许多问题，包括在大流行期间数据和分析的作用发生了怎样的变化，人工智能提供的机会帮助中小企业不仅在危机时期生存下来，而且在我们仍然面临的危机时期也能茁壮成长。进入 Covid-19 的一年，等等。

以下是我们部分对话的编辑记录。 单击嵌入式 SoundCloud 播放器以收听完整的对话。

小型企业趋势：自大流行开始以来的一年中，数据和分析在商业组织中的作用发生了哪些变化，尤其是在客户参与方面？

Jay Upchurch：从信任开始。 随着时间的推移，你会赢得这种信任。 它不只是给你的，你通过对数据的解释来获得它。 所以就您而言，您可以访问数据吗？ 你能解释一下数据吗？ 你能分析数据吗？ 你能对那个分析采取有意义的行动吗？ 这些行动会产生结果吗？ 然后随着这个连续循环的开始和发展，信任开始随之而来。 因此，再一次，在不确定的时期，这些肯定是不确定的时期，没有什么比你如何解释这些数据并采取行动更重要的了。

多年来，企业，坦率地说，世界上一些最优秀的领导者——不管是不是企业——他们总是被视为英雄，因为人们看到的是，“嗯，这就是直觉。” 他们有直觉，或者他们更聪明或其他什么。 有些东西让他们变得更好。 而今天，在今天的竞争环境中，数据使我们所有人都正常化了。 那么问题来了，你周围有没有人才，就像你一分钟前所说的那样，布伦特，可以访问数据，对其进行规范化，转换，使其成为你需要的样子，然后分析它并做出决定？ 这是当今这个行业最困难的部分。 我会告诉你，我们经常谈论它，这是一场人才荒。 所以我们试图处理的一件事是，我们如何让每个人都成为数据科学家？ 因为每年只有少数人是真正的数据科学家。 那么，我们如何让所有人都可以使用数据，并为任何可以参与并从事相关工作的人提供工具呢？ 这部分对我们来说很有吸引力。 我们经常考虑的另一部分是每个人在考虑分析和人工智能时必须经历的成熟度曲线。

因此，例如，访问数据、分析数据，然后将其显示在仪表板或报告卡上，这是第一步的基础。 人们学习并开始看到越来越多的数据流，我可以从中获得越来越多的见解。 然后下一英里，好吧，我有这些见解。 现在，我去做什么？ 我该如何采取行动？ 我该如何自动化呢？ 由于我们周围的数据不断变化，我如何放置模型并维护这些模型？ 这次疫情也是一样。 我们认为我们在去年 3 月、4 月获得了正确的数据。 想想过去 9 个月、10 个月、12 个月的变化以及我们现在所处的位置。 这是同一件事，您可能在去年 3 月针对 COVID-19 使用的模型，可能与您今天拥有的模型大不相同。

数据变化导致业务变化

小型企业趋势：我的好友艾伦·伯克森 (Alan Berkson) 提出了这个问题。 “从大流行之前到现在，您所看到的数据有何变化？ 大流行之后我们可能会看到什么？” 因为我们以前做的很多事情，可以去杂货店，进去买一条面包，然后用现金支付，然后走出去。 没有关于这种互动或交流的数据。 现在，你必须在网上购买你的杂货，这意味着商店知道它，如果它正在交付，送货人员也知道它。 所以有更多的数据，还有更多可以查看的内容。 那么在过去一年左右的时间里，情况发生了怎样的变化？

Jay Upchurch：是的，你完全正确。 现在数据正在爆炸式增长。 更多的数据来自许多不同的领域，而不仅仅是共享或人们贡献的大数据集。 它出来了，回到杂货店的例子，布伦特，我的意思是，这是物联网正在发挥重要作用的一个很好的例子，我们正在从人们正在与之交互的传感器中获取数据，甚至不了解或意识到它。 因此，只需考虑我们拥有的所有不同数据集并将这些数据结合起来，将其与来自各种来源的数据交叉。 你提到外面很冷，所以如果我是一家餐馆，我如何利用我所知道的关于天气预测的数据以及我提供的数据和我拥有的人们进来的数据？ 也许实时更新，每个人都在订购冷热食品吗？ 我如何捆绑以优化我的利润？

现在有很多不同的数据集出现，人们来到像 SAS 这样的公司时会问：“你如何帮助我理解这一切？” 再说一遍，这不仅仅是考虑数据和来源，如何使用它，尤其是在现在的云世界中，因为数据是结构化的，非结构化的，在流中，事后，它有很多不同的方法。 但是您如何对该分析采取行动？ 你周围有才能利用它吗？ 我回想一下我们围绕小企业的对话，这对小企业市场和中型市场来说都是一个巨大的挑战。 我会告诉你，企业人员也面临着挑战。 那么你从哪里得到咨询呢？ 您从哪里获得这些咨询服务？ 然后，您会使用什么样的工具来帮助您将其付诸实践？

中小型企业可以在不转型的情况下生存吗？

小型企业趋势：就中小型企业而言，其中很多是在大流行之前……仍然有相当多的小型企业没有尽可能有效地使用或利用云。 我认为有一个统计数据表明，大约 50% 左右的 SMB 仍然没有网站。 从事电子商务的百分比并不多。 那么大流行如何改变云的使用呢？ 它如何改变网站和物联网等事物的用途？ 对于中小型企业开始使用这些东西有多重要？ 也许他们在大流行之前没有使用这些工具就能够在一定程度上得到并做一些事情，但是如果他们不采取这些措施，开始更有效地使用这些工具，他们还能生存吗？

Jay Upchurch：这是一个很好的问题。 我很难相信没有它你还能活下去。 我想我们都面临着这样一个问题，未来的工作会是什么样子？ 关于人们什么时候可以回到办公室，什么时候不可以，什么时候可以恢复到正常的生活水平，有很多意见。 而且我认为，我们所学到的东西，我们已经开始接受为正常的事情，如果你愿意的话，随着我们的前进，这些事情将继续存在或将成为新的常态。 而且我认为在这种情况下，当您查看新规范时，我认为它会迫使所有企业实现数字化。 我认为有些人谈论数字化转型，每个人都希望拥有 Uber 交通时刻，“哦，我们有这个想法。 我们将彻底改变整个行业”，但情况并非如此。

你会在一百万中看到其中一个。 我的意思是，不是每个人都会有那个时刻。 那么，您如何推动业务转型呢？ 我一直告诉人们，它基于你的成熟度模型，你的数字成熟度模型，你必须采取一些小步骤来完成和弄清楚，我有一个流程吗？ 它是否很好理解，还是仍然存在于少数人的脑海中？ 是否放入系统？ 你真的可以自动化它并理解它并使用它吗？ 然后你能优化它吗？ 再后来，你是否赢得了最终改造它的权利？ 所以有那些自然的步骤。 所以我认为你会回到可能在当地有业务的小企业主。 他们拥有丰富的本地病毒式体验，帮助他们将业务发展到一定规模。 突然，180度的变化。 人们不再进来了。每个人都在远程进行。 它迫使您采用数字技术。

所以我实际上认为，当谈到采用这些新的云原生技术的速度时，这种流行病有助于让州长离开汽车。 我会告诉你，在 SAS，这不是 SAS 的电视广告，但我们已经面对这个问题已经有一段时间了。 我的意思是，试图弄清楚我们如何将我们自己的产品转变为更加数字化、更加云原生，以及如何推动采用。 您在一分钟前提到了数据。 我们周围的世界现在正在以如此快速的速度变化，我们的平台，我们为市场上的客户提供的工具，必须拥抱开源，开源社区，即将到来的新技术. 我们必须保持开放，因为对我们来说，说“好吧，这是你的工具，但忽略这个数据集或那个数据集，会很糟糕。 我们不想让你访问任何东西，我们的工具不允许这样做。”

我们的工具和平台以及我们的行业解决方案与提供数据的数据和您自己的创造力以及如何解释这些结果一样好。 [听不清 00:08:50] 风景，它变了。 我的意思是，今天有很多不同的工具。 有一些小众工具很容易进来，在你尝试后采用插件和插件。 有些大型系统显然继续具有高度破坏性，并赋予我们新的力量和其他一切。 必须有人帮助理解所有这些，然后以对衡量参与度的方式有意义的方式运行您的广告系列。 有时这本身就是一个挑战，只是要理解你已经足够有趣、自愿承担的生态系统。

极品飞车

小型企业趋势：正如您所说，我们正在获取所有这些新数据。 它来自不同的地方。 去年谁在谈论 Clubhouse 之类的事情？ 可能没有人，但现在这是一个渠道，可能会从中产生一些有趣的数据。 我们中越来越多的人参与到直播和虚拟活动中，所以所有这些东西都来自消费者和公司，它们来自各个领域，并且以这种无情的速度出现。 然而，如果你不快速处理这些信息，你仍然会觉得失去了创造有意义的互动的机会。 那么速度和数据的速度，以及能够对数据做出反应并将其转化为有意义的东西的速度，适合这个等式呢？

杰伊·厄普彻奇：是的。 可怕的是，数据以您无法消费的速度向您涌来。 我们谈论我们的事件处理技术，这又是一种技术，可以让您以令人难以置信的速度使用来自传感器的实时数据。 所以我的观点是，即使跟上步伐也会很困难，这就是你创建的模型必须拥有能够摄取数据、解释数据并返回有意义的结果的技术。 在当今时代，任何人都无法解释所有这些数据，将其关联起来，然后以手动方式返回洞察力。 因此，可用的平台、工具、解决方案、SAS、非 SAS 以及现有的一切都为业务提供支持。 不管你是小、中还是大。

我认为关于速度的另一件事是，作为人类，我们有一种天生的犹豫，不想像我们应该的那样好奇。 我在大约一个月前发表的一篇文章中谈到了这一点，它只是谈到了好奇心的力量，这实际上是我们在 SAS 真正强调的核心价值观之一。 你必须对数据感到好奇。 如果您允许，数据将为您描绘画面，但您必须让您的团队、您周围的人、您自己保持好奇。 这很有趣，因为作为孩子，我们天生好奇。 我有三个儿子，有很多次我不得不乞求他们不要再问问题了。 我为此感到羞耻，因为我不想压抑那种天生的好奇心，因为在以后的生活中，它实际上是帮助你成功的东西，也是帮助你在数据和分析方面取得成功的东西，是你自己的个人好奇心。

所以我认为从速度的角度来看，不要害怕加入这些科学实验。 玩它看看。 了解将数据移入和移出的影响以及它对模型的影响。 我认为速度还有另一个方面，那就是模型管理。 你的模型萎缩了，因为你周围的数据再次发生了变化。 以我们今天无法真正理解的速度。 所以你必须注意，昨天对你有用的东西今天不一定对你有用。 所以有很多应用程序，同样，SAS，作为其中之一，我们强调模型管理，模型，分析生命周期，如果你愿意的话。 所以你必须确保仅仅因为你已经站起来并且你正在使用它，你就会继续关心、喂养和扩展它。