Dove è Alteryx titolo nella trasformazione del cloud?

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Non sorprende che, rispetto alle offerte da fornitori di targeting hard-core di dati scienziati, che Alteryx sarebbe iniziare con le ruote di formazione. Tutto tira indietro per capire dove l’azienda sweet spot è: gli analisti e sviluppatori. Negli anni, l’attenzione si è spostata avanti e indietro dalla preparazione di dati per data science. Alteryx fornisce un drag and drop ambiente che consente di automatizzare il flusso di lavoro, dall’individuazione dei dati attraverso la preparazione, la modellazione e la presentazione, quindi qualsiasi e tutti i precedenti. Ma di gran lunga, la maggior parte dei clienti abbiamo parlato con la conferenza inizia con – e, in molti casi, singolarmente concentrarsi sulla preparazione dei dati.

Come tale, Alteryx sovrapposizioni con i dati prep fornitori, scienza di dati strumenti e la visualizzazione. Dati specializzate prep tool hanno goduto di un vantaggio di possedere ML capacità di assistere il processo, ma a differenza di Alteryx, sono autonomo. In confronto, Alteryx consente di automatizzare l’analisi del ciclo di vita con il drag and drop dei flussi di lavoro, sostenuta da una tavolozza di circa 250 strumenti per l’esecuzione di operazioni che vanno dalla preparazione di join, l’analisi, le trasformazioni, i dati di indagine, di analisi predittiva, e così via. L’associazione con i dati della scienza deriva dal sostegno di R e Python e la capacità di codice o di importazione i programmi da Jupyter notebook.

Così, mentre Alteryx offre la creazione di grafici di funzione, nessuno confonderebbe con Tableau, e così anche per il Tableau dati prep. Attraverso gli anni, Tableau è stato uno dei Alteryx più partner – e ‘ un luogo comune per gli analisti e sviluppatori di preparazione dei dati in Alteryx e di visualizzare e grafico, nel Tableau.

Come per i dati della scienza, è chiaro che le sessioni della conferenza, come i Dati della Scienza 101, che demografico punti in più ai dati studiosi, analisti e sviluppatori che vogliono rendere la loro riprende con i dati della scienza esperienza. Certo, dati gli scienziati possono lavorare con i loro Jupyter notebook, ma la loro interazione con il Alteryx mondo sarà probabilmente più per l’importazione di loro modelli in flussi di lavoro, o per controllare lo R o codice Python che Alteryx funzioni di generare. Non è sorprendente che Alteryx di messaggistica è stato diretto al cittadino dati scienziati.

Naturalmente, l’altra scarpa a goccia è Alteryx piani per ClearStory Dati. Con l’inchiostro ancora asciugando sull’acquisizione, Alteryx farà leva ClearStory in un paio di modi. Primo, si applica una necessaria l’infusione di machine learning per la valorizzazione del suo data rep capacità, soprattutto in corrispondenza di dati e di fusione. In secondo luogo, aggiungere un secondo Scintilla basato su motore di esecuzione per il mix per la gestione di grandi manipolazione dei dati viene eseguito. Come scalatura dei dati e di elaborazione del volume con capacità di memoria, che può solo migliorare Alteryx capacità di crunch ML di modelli. Andando avanti, Alteryx piani per espandere la tavolozza in tale esecuzione dei motori.

Gli eventi delle ultime settimane hanno cambiato il paesaggio che la società compete in. Per il breve termine, Salesforce annuncio di acquistare Tableau non dovrebbe cambiare le dinamiche del Alteryx rapporto notevolmente; il più grande impatto che potrebbe venire da clienti di grandi dimensioni che potrebbe esitare a firma impresa si occupa Tableau fino a salesforce formalmente annuncia i suoi piani. Ma come MuleSoft, Salesforce intende operare Tableau come una società separata. Di nuovo, teoricamente, non dovrebbero cambiare questioni per Alteryx, ma cosa succede se Salesforce erano a pompa più risorse a tirar fuori Tableau di preparazione e, a sua volta, incorporate il MuleSoft connettori? Teoricamente, in grado di competere direttamente in Alteryx cortile di casa. Allo stesso modo, Google acquisizione di gioia per gli occhi può si danno appuntamento sulla terra simile, soprattutto se Google integra la sua AutoML capacità.

E il 16 gorilla seduto in un angolo è il problema del cloud transformation: Alteryx è stato costruito per il desktop di Windows e di ottenere solo le ruote di rotolamento per aggiungere un server Linux e basato su browser Ui. Ma poi di nuovo, l’interfaccia utente anteriore, Tableau è nella stessa situazione. E questo prima ancora di iniziare a parlare di containerizzazione che potrebbe pronti questi strumenti per il cloud PaaS offerte. Stiamo andando troppo avanti di noi stessi qui, ma l’emergere del cloud-based AutoML servizi sarà la coda per scuotere questo cane.

Data la novità di Google e Salesforce acquisizioni, reale risultati saranno almeno 6 – 12 mesi di distanza al minimo. Mentre Alteryx comunità è oscurata da quella del Tableau, che self-service, comunità, sarà la sua risorsa più come il campo di gioco cambia.

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