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商业智能的过去现在和未来-根据ThoughtSpot首席执行官Sudheesh Nair的说法

2019-09-30 09:13:37来源:

希望与“信息超载”作斗争并做出更明智,更明智的决策,企业已迅速被商务智能解决方案所吸引。如今,各种规模和规模的企业都将商业智能视为“必需”。将近一半(48%)的人认为商业智能对其运营至关重要。难怪全球商业智能市场规模将从2016年的约170亿激增至2025年的超过1470亿,复合年增长率为27%。

对于领先的商业智能公司ThoughtSpot的首席执行官Sudheesh Nair而言,商业智能的增长不足为奇。像许多其他人一样,他认为商业智能是当今商业环境中成功的前提。最近,我有机会与Nair坐下来讨论了商业智能领域的过去,现在和未来。

专为不同时代打造

“商业智能”流程具有“老大哥”式的含义。对于Nair而言,它们让人想起“军事情报之类的绰号”。这些秘密的含义不是巧合-它们深深植根于商业智能的起源。传统上,商业智能仅限于公司中少数几个人的权限。一支敬业的高管团队决定了所需的见解,并委托一组数据科学家来产生结果。该过程通常需要数周或数月的时间,并产生了一系列(通常是不透明的)图表。众所周知,该过程充满了保密性。“组织中很少有人真正知道这个团队在做什么,尽管他们知道这很有价值,” Nair解释道。

早期的商业智能软件构建于一个不同的,更史前的时代。重要的是,遗留软件是在最近的数据爆炸之前构建的,该数据在两年的时间内看到了全球90%的数据。数据爆炸导致公司需要(并且要求)以有意义的方式与数据交互的新方法。今天的工人根本不具备分析可用数据量的必要技能。

ThoughtSpot的诞生

Nair很快意识到了数据爆炸的影响和潜力。由于Nair具有管理大量数据的能力,以及使公司中的每个人都能够利用洞察力和做出更明智的决策的能力,他立即受到了邀请.Nair在2018年8月加入ThoughtSpot担任CEO时,就知道公司需要从根本上改变他们的商业智能运营方式。具体而言,他们需要从“自上而下”的方法(该决策仅由行政院管理)转变为“中间到”的方法(由所有员工来决策)。

从“自上而下”到“中间”的转变不仅仅需要技术上的改变。这也要求改变公司文化。传统的组织权力结构是“中出”方法下的障碍。当组织中的商业智能民主化时,决策将越来越远离行政院。Nair坚决要求公司领导者必须适应新的现实-“您不是最重要的,您的数据才是”。随着业务发展的步伐,自上而下的决策过程不切实际。较低级别的员工将需要更加自主地执行决策。发生这种情况时,制定数据驱动决策所需的时间从几天缩短到几分钟。

对民主化的关注是ThoughtSpot的核心特色。与许多竞争对手不同,ThoughtSpot强调自助服务。Nair解释说:“我们希望每个用户都可以轻松地使用自然语言来检索相关数据,并通过简单的搜索来查找隐藏的见解。” ThoughtSpot与其他商业智能参与者明显不同,大多数商业智能参与者都是根据“没坏……”心态。

随着Google以26亿美元收购Looker以及Salesforce以157亿美元的惊人价格收购Tableau,商业智能领域经历了巨大的验证。虽然ThoughtSpot在同一市场中运营,但其方法却截然不同。与Tableau不同,ThoughtSpot并不依赖于预先构建的仪表板或可视化文件,这些仪表板或可视化文件限制了可用数据的范围。与Looker不同,ThoughtSpot的使用并非基于学习新的编程语言。结果是ThoughtSpot提供的实现价值的时间减少了,而采用率却增加了。该方法已得到投资者和客户的认可,最近一次是该公司完成了巨额的2.48亿美元E轮融资。

Nair对收购Looker和Tableau并不感到害怕。相反,他看到了机会。他预计,这些公司将迅速将精力投向其母公司的平台产品。例如,Tableau将与Mulesoft吵架,以整合Salesforce工作流。另一方面,Looker将专注于与Google Suite和Google Cloud Platform集成。与母公司的联姻以及由此产生的关注点转移为Thoughtspot等独立参与者提供了巨大的机会,使其可以扩展当前产品并创建与平台无关的产品,从而提供真正的创新分析。

隐私辩论

商业智能和人工智能是互补的技术。随着时间的流逝,商业智能将采用由人工智能驱动的更多功能。结果,我们在人工智能的背景下看到的伦理含义很可能会对商业智能生态系统产生直接影响。

根据Nair的说法,商业智能公司面临的最紧迫挑战之一将包括制定针对滥用人工智能的行业保护措施,以免因外部法规而阻碍创新。Nair认为,该解决方案涉及一组行业领导者的形成,他们可以回顾行业中不同人工智能创新的伦理。这种同行评审是在科学进步的背景下建立的。为什么软件创新应该与众不同?Google计划与其高级技术外部咨询委员会一起成立这样一个小组,旨在辩论各种人工智能用例的道德规范,例如面部识别和机器学习中的偏见,但其职能是进行哲学思考和提出建议,不要团结一个行业的成员以确保长期成功。该小组成立后仅两个星期即被解散。

从Nair的角度来看,至关重要的是,商业智能领导者必须齐心协力,以找到速度与自我调节之间的平衡。否则,将威胁到商务智能行业的发展。Nair建议商业智能领导者跟随自动驾驶汽车行业的先驱者。这些领导者成功制定了清晰明确的功能清单,包括针对不同自治级别的定义。该框架在帮助行业以外的个人了解差异并制定适当且高度定制的法律方面发挥了巨大作用,这些法律规范了某些级别的自治权的某些应用。它还大大提高了消费者的信任度。一套类似的商业智能框架可能被证明是无价的。

展望未来

ThoughtSpot有一个大胆的使命-创建一个更加以事实为导向的世界。这意味着每个员工都可以得到数据科学家的盟友,以帮助他们提出有意义的,可衡量的业务问题并根据结果做出决策。随着越来越多的工人开始与数据工具进行交互,Nair期望这些工具将越来越受到消费者心态的影响。他预计,工人对非工作技术的高度批判将渗入工作场所。Nair怀疑,消费者技术固有的可用性和直观性将成为推动企业分析工具采用的关键因素。

Nair预测,将来,组织内的每个团队(包括DevOps,Sales Ops和Marketing Ops)都将拥有商业智能或数据分析主管。他还预计首席数据官(CDO)的角色将开始发生变化。随着越来越多的员工和团队陷入工作中的数据环境中,数据分析的角色可能会从集中的工作转移到整个组织所参与的工作。不可避免地,数据团队的领导者将需要发挥更大的运营能力。Nair期望在几年内,CDO将具有新的含义-“数据运营总监”。

ThoughtSpot从根本上试图改变商业智能的现状。它旨在创建市场上最民主,透明,用户友好的数据分析体验。完成这项任务需要出色的技术。但这也需要一种伟大的文化。ThoughtSpot的文化强调无私的卓越表现(即自我的消除),因为它在成为世界顶级数据分析公司的道路上共同追求完美。Nair清楚地意识到,随着组织的发展,有一种采用“大头颅和权利感”的趋势。奈尔(Nair)在ThoughtSpot制定了文化政策,以防止这种残酷的趋势。例如,作为其招聘过程的一部分,throughtspot允许准员工的家庭成员采访公司。对于Nair,实践证明,该策略可有效消除自私倾向。“让我告诉你,受到孩子的讯问确实可以使你的自我陷入困境!”