SAS 的 Jay Upchurch：分析和轉型齊頭並進，為中小企業提供獨特的生存和發展機會

我們今天所做的一切都會創建數據。 從每次點擊到每次滑動。 當大流行迫使我們就地避難時，它也成倍地加速了那些點擊和滑動……和縮放……以及 Uber Eats 和 Door Dash 訂單……。 你明白了。 我們進入商店進行的許多基於現金的面對面交易已經變成了數字交易和互動。 所有這些數據都可以為公司提供重要的見解，幫助指導公司在危機時期做出正確的決定，做出決定成敗的決定。

為了真正了解來自所有這些數字交互的所有數據如何（並且正在）用於在我們去年面臨的危機時期幫助中小型企業，我最近進行了一次內容豐富的 LinkedIn Live 對話與傑伊·厄普徹奇； 領先的分析平台提供商 SAS 的首席信息官。 我們詳細討論了許多問題，包括在大流行期間數據和分析的作用發生了怎樣的變化，人工智能提供了機會，幫助中小企業不僅在危機時期生存下來，而且在我們仍然面臨的危機時期茁壯成長。進入 Covid-19 的一年，等等。

以下是我們部分對話的編輯記錄。 單擊嵌入式 SoundCloud 播放器以收聽完整的對話。

小型企業趨勢：自大流行開始以來的一年中，數據和分析在商業組織中的作用發生了哪些變化，尤其是在客戶參與方面？

Jay Upchurch：從信任開始。 隨著時間的推移，你會贏得這種信任。 它不只是給你的，你通過對數據的解釋來獲得它。 所以就您而言，您可以訪問數據嗎？ 你能解釋一下數據嗎？ 你能分析數據嗎？ 你能對那個分析採取有意義的行動嗎？ 這些行動會產生結果嗎？ 然後隨著這個連續循環的開始和發展，信任開始隨之而來。 因此，再一次，在不確定的時期，這些肯定是不確定的時期，沒有什麼比你如何解釋這些數據並採取行動更重要的了。

這麼多年來，企業，坦率地說，世界上一些最優秀的領導者——不管是不是企業——他們總是被視為英雄，因為人們看到的是，“嗯，這就是直覺。” 他們有直覺，或者他們更聰明或其他什麼。 有些東西讓他們變得更好。 而今天，在今天的競爭環境中，數據使我們所有人都正常化了。 那麼問題來了，你周圍有沒有人才，就像你一分鐘前所說的那樣，布倫特，可以訪問數據，對其進行規範化，對其進行轉換，使其成為你需要的樣子，然後分析它並做出決定？ 這是當今這個行業最困難的部分。 我會告訴你，我們經常談論它，這是一場人才荒。 所以我們試圖處理的一件事是，我們如何讓每個人都成為數據科學家？ 因為每年只有少數人是真正的數據科學家。 那麼，我們如何讓所有人都可以使用數據，並為任何可以參與並從事相關工作的人提供工具呢？ 這部分對我們來說很有吸引力。 我們經常考慮的另一部分是每個人在考慮分析和人工智能時必須經歷的成熟度曲線。

因此，例如，訪問數據、分析數據，然後將其顯示在儀表板或報告卡上，這是第一步的基礎。 人們學習並開始看到越來越多的數據流，我可以從中獲得越來越多的見解。 然後下一英里，好吧，我有這些見解。 現在，我去做什麼？ 我該如何採取行動？ 我該如何自動化呢？ 由於我們周圍的數據不斷變化，我如何放置模型並維護這些模型？ 這次疫情也是一樣。 我們認為我們在去年 3 月、4 月獲得了正確的數據。 想想過去 9 個月、10 個月、12 個月的變化以及我們現在所處的位置。 這是同一件事，您可能在去年 3 月針對 COVID-19 使用的模型，可能與您今天擁有的模型大不相同。

數據變化導致業務變化

小型企業趨勢：我的好友艾倫·伯克森 (Alan Berkson) 提出了這個問題。 “從大流行之前到現在，您所看到的數據有何變化？ 大流行之後我們可能會看到什麼？” 因為我們以前做的很多事情，可以去雜貨店，進去買一條麵包，然後用現金支付，然後走出去。 沒有關於這種互動或交流的數據。 現在，你必須在網上購買你的雜貨，這意味著商店知道它，如果它正在交付，送貨人員也知道它。 所以有更多的數據，還有更多可以查看的內容。 那麼在過去一年左右的時間裡，情況發生了怎樣的變化？

Jay Upchurch：是的，你完全正確。 現在數據正在爆炸式增長。 更多的數據來自許多不同的領域，而不僅僅是共享或人們貢獻的大數據集。 它出來了，回到雜貨店的例子，布倫特，我的意思是，這是物聯網正在發揮重要作用的一個很好的例子，我們正在從人們正在與之交互的傳感器中獲取數據，甚至不了解或意識到它。 因此，只需考慮我們擁有的所有不同數據集並將這些數據結合起來，將其與來自各種來源的數據交叉。 你提到外面很冷，所以如果我是一家餐館，我如何利用我所知道的關於天氣預測的數據以及我提供的數據和我擁有的人們進來的數據？ 也許實時更新，每個人都在訂購冷熱食品嗎？ 我如何捆綁以優化我的利潤？

現在有很多不同的數據集出現，人們來到像 SAS 這樣的公司時會問：“你如何幫助我理解這一切？” 再說一遍，這不僅僅是考慮數據和來源，如何使用它，尤其是在現在的雲世界中，因為數據是結構化的，非結構化的，在流中，事後，它有很多不同的方法。 但是您如何對該分析採取行動？ 你周圍有才能利用它嗎？ 我回想一下我們圍繞小企業的對話，這對小企業市場和中型市場來說都是一個巨大的挑戰。 我會告訴你，企業人員也面臨著挑戰​​。 那麼你從哪裡得到諮詢呢？ 您從哪裡獲得這些諮詢服務？ 然後，您會使用什麼樣的工具來幫助您將其付諸實踐？

中小型企業可以在不轉型的情況下生存嗎？

小型企業趨勢：就中小型企業而言，其中很多是在大流行之前……仍然有相當多的小型企業沒有盡可能有效地使用或利用雲。 我認為有一個統計數據表明，大約 50% 左右的 SMB 仍然沒有網站。 從事電子商務的百分比並不多。 那麼大流行如何改變雲的使用呢？ 它如何改變網站和物聯網等事物的用途？ 對於中小型企業開始使用這些東西有多重要？ 也許他們在大流行之前沒有使用這些工具就能夠在一定程度上得到並做一些事情，但是如果他們不採取這些措施，開始更有效地使用這些工具，他們還能生存嗎？

Jay Upchurch：這是一個很好的問題。 我很難相信沒有它你還能活下去。 我想我們都面臨著這樣一個問題，未來的工作會是什麼樣子？ 關於人們什麼時候可以回到辦公室，什麼時候不可以，什麼時候可以恢復到正常的生活水平，有很多意見。 而且我認為，我們所學到的東西，我們已經開始接受為正常的事情，如果你願意的話，隨著我們的前進，這些事情將繼續存在或將成為新的常態。 而且我認為在這種情況下，當您查看新規範時，我認為它會迫使所有企業實現數字化。 我認為有些人談論數字化轉型，每個人都希望擁有 Uber 交通時刻，“哦，我們有這個想法。 我們將徹底改變整個行業”，但情況並非如此。

你會在一百萬中看到其中一個。 我的意思是，不是每個人都會有那個時刻。 那麼，您如何推動業務轉型呢？ 我一直告訴人們，它基於你的成熟度模型，你的數字成熟度模型，你必須採取一些小步驟來完成和弄清楚，我有一個流程嗎？ 它是否很好理解，還是仍然存在於少數人的腦海中？ 是否放入系統？ 你真的可以自動化它並理解它並使用它嗎？ 然後你能優化它嗎？ 再後來，你是否贏得了最終改造它的權利？ 所以有那些自然的步驟。 所以我認為你會回到可能在當地有業務的小企業主。 他們擁有豐富的本地病毒式體驗，幫助他們將業務發展到一定規模。 突然，180度的變化。 人們不再進來了。每個人都在遠程進行。 它迫使您採用數字技術。

所以我實際上認為，當談到採用這些新的雲原生技術的速度時，這種流行病有助於讓州長離開汽車。 我會告訴你，在 SAS，這不是 SAS 的電視廣告，但我們已經面對這個問題已經有一段時間了。 我的意思是，試圖弄清楚我們如何將我們自己的產品轉變為更加數字化、更加雲原生，以及如何推動採用。 您在一分鐘前提到了數據。 我們周圍的世界現在正在以如此快速的速度變化，我們的平台，我們為市場上的客戶提供的工具，必須擁抱開源，開源社區，即將到來的新技術. 我們必須保持開放，因為對我們來說，說“好吧，這是你的工具，但忽略這個數據集或那個數據集，會很糟糕。 我們不想讓你訪問任何東西，我們的工具不允許這樣做。”

我們的工具和平台以及我們的行業解決方案與提供數據的數據和您自己的創造力以及如何解釋這些結果一樣好。 [聽不清 00:08:50] 風景，它變了。 我的意思是，今天有很多不同的工具。 有一些小眾工具很容易進來，在你嘗試後採用插件和插件。 有些大型系統顯然繼續具有高度破壞性，並賦予我們新的力量和其他一切。 必須有人幫助理解所有這些，然後以對衡量參與度的方式有意義的方式運行您的廣告系列。 有時這本身就是一個挑戰，只是要理解你已經足夠有趣、自願承擔的生態系統。

極品飛車

小型企業趨勢：正如您所說，我們正在獲取所有這些新數據。 它來自不同的地方。 去年誰在談論 Clubhouse 之類的事情？ 可能沒有人，但現在這是一個渠道，可能會從中產生一些有趣的數據。 我們中越來越多的人參與到直播和虛擬活動中，所以所有這些東西都來自消費者和公司，它們來自各個領域，並且以這種無情的速度出現。 然而，如果你不快速處理這些信息，你仍然會覺得失去了創造有意義的互動的機會。 那麼速度和數據的速度，以及能夠對數據做出反應並將其轉化為有意義的東西的速度，適合這個等式呢？

傑伊·厄普徹奇：是的。 可怕的是，數據以您無法消費的速度向您湧來。 我們談論我們的事件處理技術，這又是一種技術，可以讓您以令人難以置信的速度使用來自傳感器的實時數據。 所以我的觀點是，即使跟上步伐也會很困難，這就是你創建的模型必須擁有能夠攝取數據、解釋數據並返回有意義的結果的技術。 在當今時代，任何人都無法解釋所有這些數據，將其關聯起來，然後以手動方式返回洞察力。 因此，可用的平台、工具、解決方案、SAS、非 SAS 以及現有的一切都為業務提供支持。 不管你是小、中還是大。

我認為關於速度的另一件事是，作為人類，我們有一種天生的猶豫，不想像我們應該的那樣好奇。 我在大約一個月前發表的一篇文章中談到了這一點，它只是談到了好奇心的力量，這實際上是我們在 SAS 真正強調的核心價值觀之一。 你必須對數據感到好奇。 如果您允許，數據將為您描繪畫面，但您必須讓您的團隊、您周圍的人、您自己保持好奇。 這很有趣，因為作為孩子，我們天生好奇。 我有三個兒子，有很多次我不得不乞求他們不要再問問題了。 我為此感到羞恥，因為我不想壓抑那種天生的好奇心，因為在以後的生活中，它實際上是幫助你成功的東西，也是幫助你在數據和分析方面取得成功的東西，是你自己的個人好奇心。

所以我認為從速度的角度來看，不要害怕加入這些科學實驗。 玩它看看。 了解將數據移入和移出的影響以及它對模型的影響。 我認為速度還有另一個方面，那就是模型管理。 你的模型萎縮了，因為你周圍的數據再次發生了變化。 以我們今天無法真正理解的速度。 所以你必須注意，昨天對你有用的東西今天不一定對你有​​用。 所以有很多應用程序，同樣，SAS，作為其中之一，我們強調模型管理，模型，分析生命週期，如果你願意的話。 所以你必須確保僅僅因為你已經站起來並且你正在使用它，你就會繼續關心、餵養和擴展它。