Alation의 데이터 카탈로그 소프트웨어로 분석가 생산성을 높이고 조직 전체에 정보를 배포 할 수 있으며 혁신을 촉진

TL; DR : Alation은 기업이 관련 데이터 세트를 쉽게 찾고 정보에 입각 한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 데이터 카탈로그 소프트웨어를 제공합니다. 이 솔루션은 기계 학습을 사용하여 이해도를 높이고 팀은 협업하고 생산성을 향상시킵니다. Alation은 지속적으로 새로운 기능을 시장에 출시하는 연구 개발 투자로 빅 데이터의 미래를 만들고 있습니다..


빅 데이터가 더 큰 통찰력을 얻을 수있는 잠재력을 가지고 있다는 것은 의심 할 여지가 없습니다. 비즈니스가 현재 수집하고있는 방대한 양의 정보를 사용하여 위험을 완화하고 워크 플로를 최적화하며 고객 경험을 향상시키고 궁극적으로 ROI를 높일 수 있습니다..

그러나 빅 데이터의 약속을 실현하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

6 년 전, Satyen Sangani와 Aaron Kalb가 Alation을 설립했을 때, 그들은 골치 아픈 경향을 느끼기 시작했습니다. 업계 선두 주자들이 원시 데이터 스토리지 및 셀프 서비스 분석에 투자하는 동안 데이터를 통찰력과 연결하기 위해 사람이 직접 처리해야하는 수동 처리에는 거의 초점이 없었습니다..

이러한 격차를 해소하기 위해이 회사는 기업을 위해 설계된 최초의 협업 솔루션 인 Alation Data Catalog를 소개했습니다..

알 레이션 로고

Alation 데이터 카탈로그는 기계 학습으로 구동됩니다.

Alation의 마케팅 SVP 인 Stephanie McReynolds는“4 년 전에이 제품을 출시하기 전에는 개인이보다 생산적인 정보를 얻을 수있는 문제를 해결할 수 있도록 설계된 소프트웨어가 없었습니다. “100 명 이상의 기업 고객이 평균적으로 20 %에서 40 % 사이의 분석가 생산성을 향상시킬 수 있도록 지원했습니다.”

스테파니에 따르면, 이는 일주일에 각 데이터 분석가에게 하루 정도의 시간을 보상하는 것과 같습니다. “우리는 또한 조직이 조직 내에서 데이터를 문서화하고 데이터에 대한 지식을보다 쉽게 ​​배포 할 수있는 속도를 높이는 데 도움을 줄 수있었습니다.”.

Alation의 성공 비결은 머신 러닝과 협업이 만나는 데이터 문화를 육성하여 데이터를 비즈니스 가치에 연결하는 능력에 있습니다. 데이터 추천 엔진과 같은이 소프트웨어는 생산성을 향상시키고 리더가 데이터 중심 의사 결정을 내릴 수 있도록합니다. Alation이 R에 계속 투자함에 따라&D는 새로운 기능을 시장에 출시하기 위해 사람들이 데이터를 찾고, 이해하고 사용하는 방식을 바꾸는 목표를 추구하고 있습니다..

정보와 통찰력 사이의 격차 해소

Alation은 시장에서 6 년 후 현재 회사의 주요 제품인 Alation Data Catalog를 100 회 이상 배포 한 후 중간 규모 조직의 순위에 합류했습니다. 6 월,이 회사는 3 년 연속 Dresner Advisory Services Wisdom of the Crowds® 데이터 카탈로그 시장 조사에서 최상위 데이터 카탈로그로 선정되었습니다..

실리콘 밸리 기반 회사가 GoDaddy, Munich Reinsurance Company 및 Pfizer와 같은 엔터프라이즈 조직에 데이터 카탈로그 솔루션을 계속 제공함에 따라 몇 가지 인상적인 결과가 관찰되었습니다. 스테파니는 많은 고객들이 이제 분석가 생산성 향상으로 시작하고 정보 관리에 대한 투자 (조직을 통해 데이터 지식을 배포하는 데 도움이 됨)로 계속되는 채택 곡선을 통해 조직을 이동할 수 있다고 말했습니다..

알 레이션 데이터 카탈로그

데이터 관리 솔루션에는 Google과 유사한 추천 엔진이 포함되어 있습니다..

“그런데, 초기 고객 중 일부가보고있는 개발의 세 번째 단계는 데이터 카탈로그가보다 빠르게 혁신하는 데 도움이된다는 것입니다.” “그들은 시장에 출시하고 수익을 창출 할 수있는 새로운 비즈니스, 데이터 제품 및 혁신에 투자하기위한 건전한 기반 인 데이터 문화를 만들고 있습니다.”

기업 수준에서 분석가는 특정 비즈니스 질문에 답변하고 해당 데이터의 컨텍스트를 이해하고이를 신뢰할 수있는 통찰력으로 적절히 변환하는 데 적합한 데이터를 찾는 것이 특히 어려운 일이라는 것을 알게되었습니다. 바로 Alation이 빛을 발하는 곳으로 기업 전체의 데이터를 참조, 이해 및 협업 할 수 있습니다..

머신 러닝과 협업이 만나는 데이터 문화

스테파니는 머신 러닝 알고리즘에 대한 Alation의 투자는 발견 노력에 깊이 관여하는 분석가들에게 독특한 차별화 요소로 작용한다고 말했다..

“그들은 비즈니스를 지원하는 통찰력을 찾기 위해 데이터를 탐색하고 있으며, 다음에 조사 할 위치와 데이터 쿼리를 구성하는 방법을 이해하는 데 약간의 도움이 필요합니다.” “해당 데이터 세트와 관련이있는 항목을 더 빨리 발견하는 방법에 대한 권장 사항을 제공하는 데 기계 학습이 매우 중요해졌습니다.”

이 기술은 매우 쉽게 구현할 수 있습니다. 엔터프라이즈 소프트웨어 분야에서 경력의 일부를 보냈으며 온 프레미스 소프트웨어의 비교적 긴 구현주기에 익숙한 Stephanie는 조직이 며칠, 때로는 몇 시간 내에 Alation을 시작할 수 있다고 자랑스럽게 생각합니다..

그녀는“Alation을 소스 시스템에 연결하기 만하면됩니다. “Google이 자동으로 웹 사이트를 크롤링하고 검색에서 추천을 시작하는 것과 마찬가지로, 우리는 유사한 알고리즘을 사용하여 자동으로 데이터 소스를 크롤링하고 구현 즉시 Alation에서 추천을 시작합니다.”

Stephanie는 Alation에서 개념 증명 데모를 실행하는 분석 팀이 거의 즉각적으로 생산성을 최대 20 % 향상시킬 수 있다고 말했습니다. 그러나 제품의 가치 또한 시간이 지남에 따라 커집니다. “데이터 권장 사항을 작성하는 기반 외에도 데이터 집합을 관리하는 데 더 많은 노력을 기울일수록 Alation이 조직에 더 많은 가치를 가져다 줄 것입니다.”.

예를 들어, 분석가는 자산을 올리거나 내리거나, 필터에 주석을 달거나, 데이터 정의에 추가 뉘앙스를 추가하여 조직의 데이터를 관리 할 수 ​​있습니다..

모든 애널리스트를 최고의 애널리스트처럼 똑똑하게 만드십시오

기술 측면에서 Alation은 권장 사항에 맞는 메타 데이터의 정확성을 지속적으로 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 측면에서 앞서 나 가면서 회사는 Behavior I / O라는 개념을 사용하여 사용자 행동을 제안으로 자동 활용하는 데 도움이되었습니다..

“행동 I / O의 개념은 데이터의 기술적 구조를 이해하는 것 외에도 최종 사용자가 추가 지식을 유추하는 방법으로 조직의 데이터를 활용하는 방법을 관찰하고 있다는 것입니다.” “이러한 패턴을 사전 권장 사항으로 패키지화하는 기계 학습 알고리즘을 사용하여이를 자동화 할 수 있습니다.”

이 접근 방식을 통해 조직은 일반적인 워크 플로의 디지털 흔적을 제공하는 SQL 로그 파일에 액세스하여 최고의 데이터 과학자에 대한 지식을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 이러한 패턴을 데이터 중심 모범 사례 또는 정책 준수의 기반으로 사용하여 경쟁 우위를 확보 할 수 있습니다..

“또한 통찰력을 찾기 위해 조직에서 소비하는 모든 노력이 아니라 그 통찰력에 대해 취하고 자하는 조치와 관련하여 다른 관점을 가질 수 있기 때문에 협업을 보장합니다”라고 Stephanie는 말했습니다..

Alation의 사용자 인터페이스는 효율성을 높입니다. 회사의 추천 엔진 인터페이스는 아마존 쇼핑 경험만큼이나 간단합니다. 한 가지 유형의 데이터에 관심이있는 경우 인터페이스에서 관심있는 다른 데이터를 제안합니다..

“Google 추천은 장바구니에 넣은 제품이 아니라 쿼리 권장 사항으로 표시됩니다. 해당 데이터에 대해 실행하려는 SQL 또는 쿼리 언어 스 니펫입니다.”Stephanie는.

이 회사는 검색 및 쿼리 권장 사항 인터페이스를 카탈로그 페이지 라이브러리 내에 패키지하여 찾아 보려는 데이터에 대한 풍부한 설명을 제공합니다. 궁극적으로 사용자 인터페이스는 지난 10 년 동안 고객 경험 개선 측면에서 Alation이 배운 것을 나타냅니다..

R에 대한 투자&D 시장에 새로운 기능 제공

Alation은 고객 지향적 조직으로서의 명성을 더욱 높이기 위해 노력하고 있습니다. 이를 위해 고객과의 상호 작용은 회사의 제품 개발 및 관리 프로세스에 크게 영향을 미칩니다. 스테파니는“대기업 계정 내에서 수요가 증가함에 따라 지속적으로 서비스를 제공하고 있습니다..

이 회사는 또한 향후 배포에서 기술을 채택하는 방법에 대한 모범 사례를 활용하기 위해 고객 성공 및 전문 서비스 조직을 구축하고 있습니다. 이것은 Alation이 부서 단위에서 전사적 구현으로 이동할 때 특히 유용합니다..

스테파니는“데이터 카탈로그 시장이 성장함에 따라 대규모 구축을보다 효과적으로 지원하는 방법을 결정하기 위해 개발 조직과 직접적인 고객 상호 작용에 대한 피드백 루프가 될 것”이라고 말했다..

Alation은 최근 R쪽에 배치 될 벤처 캐피탈 자금을 인수했습니다.&회사가 새로운 진화하는 공간에서 계속 혁신 할 수 있도록 노력.

“3 ~ 4 개월마다 새로운 기능을 지속적으로 시장에 출시하면서 매우 흥미로운 단계입니다.”.

Jeffrey Wilson Administrator
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