商業智能的過去現在和未來-根據ThoughtSpot首席執行官Sudheesh Nair的說法

希望與“信息超載”作斗爭并做出更明智，更明智的決策，企業已迅速被商務智能解決方案所吸引。如今，各種規模和規模的企業都將商業智能視為“必需”。將近一半(48%)的人認為商業智能對其運營至關重要。難怪全球商業智能市場規模將從2016年的約170億激增至2025年的超過1470億，復合年增長率為27%。

對于領先的商業智能公司ThoughtSpot的首席執行官Sudheesh Nair而言，商業智能的增長不足為奇。像許多其他人一樣，他認為商業智能是當今商業環境中成功的前提。最近，我有機會與Nair坐下來討論了商業智能領域的過去，現在和未來。

專為不同時代打造

“商業智能”流程具有“老大哥”式的含義。對于Nair而言，它們讓人想起“軍事情報之類的綽號”。這些秘密的含義不是巧合-它們深深植根于商業智能的起源。傳統上，商業智能僅限于公司中少數幾個人的權限。一支敬業的高管團隊決定了所需的見解，并委托一組數據科學家來產生結果。該過程通常需要數周或數月的時間，并產生了一系列(通常是不透明的)圖表。眾所周知，該過程充滿了保密性。“組織中很少有人真正知道這個團隊在做什么，盡管他們知道這很有價值，” Nair解釋道。

早期的商業智能軟件構建于一個不同的，更史前的時代。重要的是，遺留軟件是在最近的數據爆炸之前構建的，該數據在兩年的時間內看到了全球90%的數據。數據爆炸導致公司需要(并且要求)以有意義的方式與數據交互的新方法。今天的工人根本不具備分析可用數據量的必要技能。

ThoughtSpot的誕生

Nair很快意識到了數據爆炸的影響和潛力。由于Nair具有管理大量數據的能力，以及使公司中的每個人都能夠利用洞察力和做出更明智的決策的能力，他立即受到了邀請.Nair在2018年8月加入ThoughtSpot擔任CEO時，就知道公司需要從根本上改變他們的商業智能運營方式。具體而言，他們需要從“自上而下”的方法(該決策僅由行政院管理)轉變為“中間到”的方法(由所有員工來決策)。

從“自上而下”到“中間”的轉變不僅僅需要技術上的改變。這也要求改變公司文化。傳統的組織權力結構是“中出”方法下的障礙。當組織中的商業智能民主化時，決策將越來越遠離行政院。Nair堅決要求公司領導者必須適應新的現實-“您不是最重要的，您的數據才是”。隨著業務發展的步伐，自上而下的決策過程不切實際。較低級別的員工將需要更加自主地執行決策。發生這種情況時，制定數據驅動決策所需的時間從幾天縮短到幾分鐘。

對民主化的關注是ThoughtSpot的核心特色。與許多競爭對手不同，ThoughtSpot強調自助服務。Nair解釋說：“我們希望每個用戶都可以輕松地使用自然語言來檢索相關數據，并通過簡單的搜索來查找隱藏的見解。” ThoughtSpot與其他商業智能參與者明顯不同，大多數商業智能參與者都是根據“沒壞……”心態。

隨著Google以26億美元收購Looker以及Salesforce以157億美元的驚人價格收購Tableau，商業智能領域經歷了巨大的驗證。雖然ThoughtSpot在同一市場中運營，但其方法卻截然不同。與Tableau不同，ThoughtSpot并不依賴于預先構建的儀表板或可視化文件，這些儀表板或可視化文件限制了可用數據的范圍。與Looker不同，ThoughtSpot的使用并非基于學習新的編程語言。結果是ThoughtSpot提供的實現價值的時間減少了，而采用率卻增加了。該方法已得到投資者和客戶的認可，最近一次是該公司完成了巨額的2.48億美元E輪融資。

Nair對收購Looker和Tableau并不感到害怕。相反，他看到了機會。他預計，這些公司將迅速將精力投向其母公司的平臺產品。例如，Tableau將與Mulesoft吵架，以整合Salesforce工作流。另一方面，Looker將專注于與Google Suite和Google Cloud Platform集成。與母公司的聯姻以及由此產生的關注點轉移為Thoughtspot等獨立參與者提供了巨大的機會，使其可以擴展當前產品并創建與平臺無關的產品，從而提供真正的創新分析。

隱私辯論

商業智能和人工智能是互補的技術。隨著時間的流逝，商業智能將采用由人工智能驅動的更多功能。結果，我們在人工智能的背景下看到的倫理含義很可能會對商業智能生態系統產生直接影響。

根據Nair的說法，商業智能公司面臨的最緊迫挑戰之一將包括制定針對濫用人工智能的行業保護措施，以免因外部法規而阻礙創新。Nair認為，該解決方案涉及一組行業領導者的形成，他們可以回顧行業中不同人工智能創新的倫理。這種同行評審是在科學進步的背景下建立的。為什么軟件創新應該與眾不同?Google計劃與其高級技術外部咨詢委員會一起成立這樣一個小組，旨在辯論各種人工智能用例的道德規范，例如面部識別和機器學習中的偏見，但其職能是進行哲學思考和提出建議，不要團結一個行業的成員以確保長期成功。該小組成立后僅兩個星期即被解散。

從Nair的角度來看，至關重要的是，商業智能領導者必須齊心協力，以找到速度與自我調節之間的平衡。否則，將威脅到商務智能行業的發展。Nair建議商業智能領導者跟隨自動駕駛汽車行業的先驅者。這些領導者成功制定了清晰明確的功能清單，包括針對不同自治級別的定義。該框架在幫助行業以外的個人了解差異并制定適當且高度定制的法律方面發揮了巨大作用，這些法律規范了某些級別的自治權的某些應用。它還大大提高了消費者的信任度。一套類似的商業智能框架可能被證明是無價的。

展望未來

ThoughtSpot有一個大膽的使命-創建一個更加以事實為導向的世界。這意味著每個員工都可以得到數據科學家的盟友，以幫助他們提出有意義的，可衡量的業務問題并根據結果做出決策。隨著越來越多的工人開始與數據工具進行交互，Nair期望這些工具將越來越受到消費者心態的影響。他預計，工人對非工作技術的高度批判將滲入工作場所。Nair懷疑，消費者技術固有的可用性和直觀性將成為推動企業分析工具采用的關鍵因素。

Nair預測，將來，組織內的每個團隊(包括DevOps，Sales Ops和Marketing Ops)都將擁有商業智能或數據分析主管。他還預計首席數據官(CDO)的角色將開始發生變化。隨著越來越多的員工和團隊陷入工作中的數據環境中，數據分析的角色可能會從集中的工作轉移到整個組織所參與的工作。不可避免地，數據團隊的領導者將需要發揮更大的運營能力。Nair期望在幾年內，CDO將具有新的含義-“數據運營總監”。

ThoughtSpot從根本上試圖改變商業智能的現狀。它旨在創建市場上最民主，透明，用戶友好的數據分析體驗。完成這項任務需要出色的技術。但這也需要一種偉大的文化。ThoughtSpot的文化強調無私的卓越表現(即自我的消除)，因為它在成為世界頂級數據分析公司的道路上共同追求完美。Nair清楚地意識到，隨著組織的發展，有一種采用“大頭顱和權利感”的趨勢。奈爾(Nair)在ThoughtSpot制定了文化政策，以防止這種殘酷的趨勢。例如，作為其招聘過程的一部分，throughtspot允許準員工的家庭成員采訪公司。對于Nair，實踐證明，該策略可有效消除自私傾向。“讓我告訴你，受到孩子的訊問確實可以使你的自我陷入困境!”