Perspectiva del CEO: ¿Está listo para la nube?

Rob Woolen, CEO y cofundador de Sigma Computing, explica por qué no hay duda de que la nube está en su futuro.

¿Se está preparando para un mundo de almacenes de datos en la nube? ¿Tendrás las habilidades adecuadas para aprovecharlas? Rob Woolen, director ejecutivo y cofundador de Sigma Computing, explica por qué su empresa debería centrarse en migrar a la nube.

Ventaja: ¿Qué tecnología o metodología debe ser parte de la estrategia de análisis o datos de una empresa si quiere ser competitiva hoy? ¿Por qué?

Rob Woolen: Puede ser obvio, pero tengo que decir que la nube, particularmente una pila de análisis de datos en la nube. Es la única forma en que las empresas pueden combinar de manera eficiente y efectiva datos de todas las innumerables fuentes y analizarlos juntos. Los almacenes de datos en la nube (CDW) están experimentando una tracción increíble, y creo que continuaremos viendo una trayectoria clara para ellos y las diversas tecnologías asociadas con ellos, desde la canalización que canaliza todos los datos hacia el CDW hasta el análisis de la nube y la inteligencia empresarial ( BI) software que le permite acceder y analizar los datos en tiempo real (como Sigma, la empresa que dirijo).

Los CDW han despegado por varias razones: escalabilidad, flexibilidad, menores costos y conectividad, que son los beneficios que presentan la mayoría de las tecnologías en la nube. Además, al almacenar todos los datos en un solo lugar, las organizaciones no tienen que lidiar con la complejidad de buscar varios sistemas comerciales y almacenes de datos discretos para ubicar los datos relevantes.

La capacidad de unir conjuntos de datos de sistemas discretos y analizar esos datos en tiempo real es imperativa para convertirse en datos controlados. Las empresas necesitan poder tomar decisiones mucho más rápidamente y necesitan tomar decisiones basadas en datos de toda su empresa. Casi todo hoy es urgente porque el mundo se mueve a un ritmo tan rápido y siempre activo. Estamos entrando en la era post-digital en la que los clientes B2C y B2B esperan productos, servicios y experiencias personalizados, y los quieren a pedido.

¿Qué tecnología emergente le entusiasma más y cree que tiene el mayor potencial? ¿Qué tiene de especial esta tecnología?

Hasta que Fivetran entró en escena, todos estaban adoptando un enfoque de extracción, transformación, carga (ETL) para obtener datos de su fuente en un almacén, transformando los datos mientras estaban en ruta. Fivetran vio desde el principio que había un deseo creciente de transformar los datos lo más tarde posible en el juego porque no tenía suerte si la transformación eliminaba o cambiaba algo necesario para el análisis porque los datos sin procesar nunca llegaban al almacén.

La aparición de CDW hizo posible la carga de todos los datos de origen en su forma original. Fivetran ha dado la vuelta al proceso, cambiando la L y la T (ELT) y esperando transformar los datos hasta que estén en el almacén. Retrasar la transformación garantiza que no se pierdan datos durante la transformación. Esto es extraordinario y estoy seguro de que se pueden realizar más avances en la tecnología ELT y el espacio de la canalización de datos.

¿Cuál es el mayor desafío relacionado con los datos que enfrentan las empresas en la actualidad? ¿Cómo responden la mayoría de las empresas (y está funcionando)?

No sé si es el mayor desafío al que se enfrentan las empresas en general, pero la alfabetización en datos (la capacidad de leer, escribir y comunicar datos en contexto) es un desafío tremendo cuando se trata de convertirse en una empresa impulsada por datos, y muchos quieren desesperadamente, y la necesidad de basarse en datos para seguir siendo competitivos. El Informe de empleos emergentes de LinkedIn de EE.UU. 2020 muestra que el papel del científico de datos se está volviendo cada vez más frecuente: experimentó la tercera tasa de crecimiento más alta con un 37 por ciento desde el año anterior. Las empresas están contratando científicos de datos para ayudar a lograr el Santo Grial basado en datos, pero esta no es una solución escalable a largo plazo.

Gran parte de nuestro mundo actual se centra en los datos. Nos estamos acercando rápidamente al punto en el que la alfabetización en datos será una habilidad necesaria, independientemente de la industria o la función laboral, para poder estar realmente impulsados ​​por los datos.

¿Existe una nueva tecnología en datos o análisis que esté creando más desafíos de los que la mayoría de la gente cree? ¿Cómo deberían las empresas ajustar su enfoque?

Gartner predice que el 50 por ciento de las consultas de análisis se producirán o generarán automáticamente a través de la búsqueda o el procesamiento del lenguaje natural (NLP) este año, pero eso todavía deja el 50 por ciento generando a través de otros medios. Aunque la comunidad de BI está empeñada en descifrar el código NLP para ahorrar tiempo, dinero y recursos, la tecnología (tal como está actualmente) no es lo suficientemente madura para resolver todos estos problemas.

Aparte de la implementación inicial masiva, el mantenimiento continuo y los gastos necesarios para implementar con éxito la PNL, el principal déficit sigue siendo la capacidad de la tecnología para manejar cuestiones complejas. No importa cuán madura se vuelva la tecnología, siempre dependerá del tipo de preguntas que el equipo de datos pensó que el equipo de negocios haría y capacitó al sistema para responder.

¿En qué iniciativa está invirtiendo su organización más tiempo / recursos hoy?

Estamos bien metidos en nuestra iniciativa “Sigma sobre Sigma” y estamos logrando que cada departamento, cada equipo y cada empleado use Sigma como está previsto. Ya ha demostrado ser fructífero en términos de identificar nuevas eficiencias y crear un enfoque más holístico de la estrategia, así como ideas para mejorar el producto para que se adapte mejor a las necesidades de equipos específicos.

Nuestro equipo interno es nuestra cocina de prueba y nuestros críticos más ruidosos en algunos casos. Sin embargo, nos encantan los comentarios y siempre los agradecemos de nuestros empleados y clientes. Prosperamos con la retroalimentación: lo bueno, lo malo y lo feo. Es la mejor manera para que entendamos a nuestros clientes y sus necesidades para que podamos hacer que Sigma sea lo mejor posible.

¿Hacia dónde ve el análisis y la gestión de datos en 2020 y más allá? ¿Qué hay en el horizonte del que no hemos escuchado mucho todavía?

La nube lo ha cambiado todo. No se puede negar eso. La primera generación de cambios introdujo productos tradicionales en centros de datos en la nube o enfoques híbridos. Ahora, estamos comenzando a ver surgir la segunda generación de productos. Estos productos están diseñados exclusivamente para la nube, no solo para ejecutarse en la nube, y están diseñados específicamente para el escalamiento horizontal elástico, que se está convirtiendo rápidamente en algo esperado por todo tipo de organizaciones. Creo que en 2020 y más allá veremos que todas las industrias no solo incluirán la nube en su estrategia, sino que comenzarán a tener en cuenta cómo la nube seguirá impactando en la forma en que trabajamos y abriendo la puerta a nuevas tecnologías.

Describa su producto / solución y el problema que resuelve para las empresas.

Sigma es un software de BI y análisis en la nube con una interfaz sin código, similar a una hoja de cálculo, que permite a cualquiera hacer cualquier pregunta sobre los datos en su CDW en tiempo real. El creciente hambre de datos en todas las organizaciones tiene analistas en consultas ad hoc e informes de fábrica infierno. Ayudamos a las organizaciones a acelerar el tiempo de obtención de información al eliminar los cuellos de botella causados ​​por soluciones complicadas que solo alguien que pueda escribir código puede usar mientras el equipo de datos mantiene la seguridad y el control de los datos. Es el equilibrio perfecto de control y libertad para explorar. En pocas palabras: Sigma cumple la promesa de análisis de autoservicio y BI.

Fuente: Por James E. Powell (Upside)