Salut Aaron, veuillez nous parler de votre rôle et de l'équipe/de la technologie que vous gérez chez Alation ?
Une partie de mon travail en tant que directeur des données et de l'analyse (CDAO) consiste à créer et à diriger notre équipe interne de données et d'analyse, où nous affinons les données brutes en actifs d'information à valeur ajoutée (par exemple, vues, tableaux de bord,
apprentissage automatique
des modèles); fournir des mesures et des informations aux collègues afin qu'ils puissent optimiser les décisions quotidiennes et les choix stratégiques ; et donnez à nos équipes des ressources pédagogiques et en libre-service afin qu'elles puissent interpréter et analyser les données de manière efficace et autonome.
Et puisque nous sommes une entreprise de données, j'ai également une opportunité incroyable de réseauter et d'établir des relations avec des CD/AO à travers notre clientèle, dans des secteurs allant de l'assurance aux produits pharmaceutiques, en passant par les services financiers, les biens de consommation, les services publics, les fabricants, et plus encore, servant en quelque sorte de centre d'échange pour les meilleures pratiques alors que nous nous efforçons tous d'inculquer des cultures de données dans nos organisations respectives.
Quelle est la partie la plus excitante de travailler dans l'industrie du Big Data en tant que service ? Qu'est-ce que vous aimez le plus dans les technologies utilisées pour créer et fournir la meilleure CX dans l'industrie du Big Data ?
Vous ne vous attendez peut-être pas à entendre cela de ma part, mais je pense en fait que les « données » sont ennuyeuses. Je pense que le monde, cependant, est infiniment intéressant et les données sont le moyen de vraiment comprendre ce qui se passe dans le monde. d'Alation
renseignement sur les données
La solution aide les êtres humains de nos clients à tirer réellement parti de leurs données, à comprendre leurs entreprises, leurs employés, leurs clients, etc. et à mieux faire leur travail. C'est ce que je trouve passionnant.
D'un point de vue technologique, j'ai étudié l'IA à l'école supérieure et j'ai travaillé sur Siri (l'assistant vocal d'Apple). Mais la technologie est un moyen d'atteindre une fin, et elle n'aura un impact positif que si elle est associée à une compréhension de la psychologie humaine et à une grande réflexion sur le design. C'est là que j'aime jouer.
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Entretien d'AiThority avec Bob Parr, Chief Data Officer chez KPMG
Qu'est-ce qu'Alation et quelles sont vos principales offres/solutions ?
Alation est le leader des solutions d'intelligence de données d'entreprise. Alation permet aux organisations de trouver les bonnes données à utiliser au bon moment, en toute confiance. Grâce à sa solution collaborative et conviviale, Alation aide les organisations à devenir davantage axées sur les données en permettant la recherche et la découverte de données, la littératie des données et la gouvernance des données au point de consommation des données. Alation permet aux organisations de prendre des décisions basées sur des données fiables qui ont un impact sur la croissance, l'innovation, l'efficacité opérationnelle et
satisfaction du client
.
Comment comparez-vous les tendances Big Data et AI Ops dans les jours pré-covid avec ce qui se passe maintenant ?
La pandémie a considérablement perturbé pratiquement toutes les organisations, bien que de différentes manières. Que vous soyez une entreprise de divertissement en streaming connaissant une augmentation de la demande de personnes coincées à la maison, un hôpital débordé de patients dans le besoin, ou un fabricant d'appareils électroménagers connaissant simultanément des perturbations de la chaîne d'approvisionnement et des tonnes de commandes supplémentaires, votre entreprise est aujourd'hui très différente de ce qu'elle est. fait il y a 14 mois.
Et ces changements soudains ont eu quelques implications importantes pour les données :
L'analytique est devenue indispensable. Quand ce mois-ci ressemble au mois dernier, vous savez ce qui se passe sans regarder un tableau de bord. Lorsque le monde est à l'envers, vous avez besoin de données pour avoir la moindre idée de ce qui se passe.
Les modèles d'IA et de ML entraînés sur des données historiques peuvent ne pas faire de classifications ou de prédictions précises pour cette nouvelle norme.
Cependant, les organisations ont plus que jamais besoin d'automatisation algorithmique compte tenu de tous les changements dans l'économie.
C'est une période très intéressante, c'est le moins qu'on puisse dire.
Quelles industries ont été en tête ou en retard dans l'adoption des capacités d'IA ML ? Comment permettez-vous à ces entreprises de s'adapter aux tendances modernes de la science des données ?
Le jeu constitue une étude de cas intéressante à la pointe de
IA/ML
. Parce qu'ils essaient de comprendre les clients (c'est-à-dire les joueurs) et de prédire le comportement dans un monde virtuel qu'ils ont construit, les développeurs de jeux n'ont pas à terminer un "
Transformation numérique
” pour avoir des données sur chaque étape/action/mouvement que les gens font. Et lorsque vous monétisez en vendant des biens virtuels, une parfaite compréhension de la demande peut être directement convertie en revenus puisque vous disposez d'une offre infinie et infiniment flexible.
Il est intéressant de voir des personnes intelligentes dans des secteurs verticaux plus contraints par la réalité essayer de faire des choses similaires dans des contextes plus difficiles, par exemple, comment les détaillants essaient d'utiliser les reçus et les pings de point d'accès Wi-Fi pour modéliser des acheteurs réels comme des avatars VR.
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Entretien d'AiThority avec Matthew Sappern, PDG de PeriGen
Dites-nous en plus sur votre récent rapport sur les biais de l'IA et comment cela influence-t-il la capacité d'une organisation à mieux utiliser la science des données / la gestion des données ?
En guise d'aperçu, notre troisième volet du rapport trimestriel Alation sur l'état de la culture des données a mis en évidence les
défis des données
les entreprises sont confrontées alors qu'elles continuent d'investir dans l'IA. Le rapport va au-delà de l'évaluation des organisations sur l'état de leur culture des données et des principaux moteurs commerciaux pour les données et l'analyse, en incluant un examen approfondi de la façon dont les organisations déploient l'IA et les défis qui empêchent les résultats optimaux de ces initiatives.
Des données de formation biaisées ou non représentatives conduisent à des résultats biaisés. C'est un fait, et le monde découvre rapidement l'impact que le biais des données a eu dans un large éventail d'applications d'apprentissage automatique, de la justice pénale aux soins de santé en passant par les entreprises. En ce qui concerne les biais, l'enquête a révélé que près de neuf répondants sur dix sont quelque peu ou plus préoccupés par les biais inhérents utilisés dans l'IA pour produire des résultats discriminatoires.
Les entreprises qui ont déployé avec succès l'IA sont plus susceptibles d'être très ou extrêmement préoccupées par la qualité des données (50 %) que celles qui n'ont pas encore déployé l'IA (34 %). Les data leaders qui ont déployé l'IA citent également les données incomplètes comme le principal problème qui conduit aux échecs de l'IA. En effet, lorsque vous recherchez des données pour créer les modèles, que ce soit pour l'innovation de produits, l'efficacité opérationnelle ou l'expérience client, vous découvrez des questions sur l'exactitude, la qualité, la redondance et l'exhaustivité des données. Ceux qui ont déployé l'IA le comprennent évidemment, c'est pourquoi ils citent le catalogage des données pour la visibilité et l'accès aux données disponibles (38%) et la capacité de crowdsourcing d'informations (38%) comme deux des trois meilleurs moyens de lutter contre les biais, juste derrière de meilleures compétences en modélisation (44%).
Écoutez le pro : à qui/quelle équipe est responsable du succès et de l'échec des parcours d'IA dans les opérations de transformation numérique ?
Les plus grands succès que j'ai vus ont émergé de partenariats vraiment collaboratifs et productifs entre des technologues et des experts en la matière proches des véritables problèmes et opportunités commerciaux. Une unité commerciale donnée ne sera jamais en mesure d'embaucher et de conserver le même type de talent d'IA qu'une équipe centralisée d'uber-nerds (comme moi et mon équipe, je l'admets avec fierté), mais une telle équipe produira de la haute technologie. -sortie encore inutile sans liaison avec le monde réel.
Un conseil à chaque CIO/CISO en 2021 :
Ignorez mes conseils et faites confiance aux données
Votre entreprise est si différente de la mienne et de la vôtre l'année dernière, et elle va changer si vite que l'économie se dégelera de manière asymétrique dans le monde entier - rien de ce que je pourrais dire ne sera applicable de manière stable. La clé sera d'écouter les données au fur et à mesure que l'histoire change et de réagir avec agilité.
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Entretien d'AiThority avec le Dr Jans Aasman, PDG de Franz
Identifiez une personne de l'industrie dont vous aimeriez lire les réponses ici :
Minna Kärhä a brillamment appliqué
intelligence artificielle
à un ensemble de données habilement consolidé pour faire des prévisions précises et améliorer l'expérience client chez Finnair. Vous devriez certainement discuter avec elle !
Merci Aaron ! C'était amusant et nous espérons vous revoir bientôt sur AiThority.com
À propos d'Aaron
À propos d'Alation
À propos d'Aaron
Aaron est co-fondateur et CDAO chez Alation. Il a passé sa carrière à travailler à l'intersection de l'humain et de la technologie pour aider les gens à satisfaire leur curiosité et à prendre des décisions plus rationnelles. En tant que CDAO, son mandat est de promouvoir la culture des données et la prise de décision fondée sur les données au sein de l'entreprise et dans le monde. Avant Alation, il a travaillé sur Siri chez Apple dans le groupe de développement avancé. Il est titulaire d'une licence et d'une maîtrise en systèmes symboliques de l'université de Stanford.
À propos d'Alation
Alation a été le pionnier du marché des catalogues de données et dirige son évolution vers une plate-forme pour une large gamme de solutions d'intelligence de données, notamment la recherche et la découverte de données, la gouvernance des données et la transformation numérique. Près de 200 entreprises stimulent la culture des données, améliorent la prise de décision et obtiennent des résultats commerciaux avec Alation. Plus de 100 organisations, dont eBay, Munich Re et Pfizer, exploitent le catalogue de données Alation. Basée dans la Silicon Valley, Alation est financée par Costanoa Ventures, Data Collective, Harmony Partners et Icon Ventures.
