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Dentro de la ciencia de datos detrás de Workday Insight Applications

SAN FRANCISCO – Workday Inc. planea ofrecer el próximo año Aplicaciones Insight, que estarán destinadas a ayudar a los gerentes …

predecir las tendencias comerciales y tomar mejores decisiones financieras y de recursos humanos.

Las aplicaciones hacen predicciones en parte al examinar datos como las habilidades de los empleados que son muy buscados por los competidores. Un motor «inteligente» llamado SYMAN mapea y clasifica los datos de Workday y utiliza análisis predictivos para hacer recomendaciones. El software, por ejemplo, ayudaría a identificar a los empleados que están en riesgo de irse y recomendaría formas de retenerlos.

Workday, con sede en Pleasanton, California, obtuvo la experiencia técnica para Aplicaciones de Insight en febrero, cuando compró Identified, con sede en San Francisco. Dos ejecutivos de Identified, Mohammad Sabah y Adeyemi «Ade» Ajao son ahora director de ciencia de datos de Workday y vicepresidente de estrategia de productos tecnológicos, respectivamente.

Los editores de SearchFinancialApplications se sentaron con ellos en la conferencia Workday Rising.

¿Cuánto va a tener el usuario científicos de datos en Workday prestando servicios y ayudándolos a diseñar o incluso a realizar parte del análisis? ¿Hasta qué punto está eso automatizado?

Adeyemi Ajao: El producto está completamente automatizado. Es realmente un software y debería funcionar independientemente de los datos. [and] independientemente del cliente. Sin embargo, es en el diseño del producto, antes de que realmente creemos cualquier software, donde queremos asegurarnos de que realmente tenemos un gran impacto en el cliente. Entonces, la forma en que hemos estado obteniendo los productos es sentando a Mohammad y al equipo de ciencia de datos junto con los clientes en lo que se denomina acuerdos de socios de diseño, en los que haremos nuestra consultoría. [and] construir una versión del producto. Una vez que hagamos esto para dos o tres clientes, ahora estamos produciendo y, literalmente, puede activarlo.

¿Está produciendo cosas que tiene una idea bastante clara de que otros clientes pueden usar?

Ajao: Sí. Por ejemplo, con el modelo de riesgo de retención, en realidad tenemos datos con números … [for] un cliente particular de empleados [who] predijimos que íbamos a irnos y de hecho hemos dejado la empresa. Queremos asegurarnos antes de decir: ‘Está bien, algo está listo’ [that] de hecho, tenemos una idea bastante clara de que está funcionando.

Mohammad Sabah: Solo para ampliar un poco eso, no esperamos que los científicos de datos en este sitio, o en el sitio del cliente, se involucren en absoluto. El software será perfecto. Espera algunos datos. Para que sea muy simple, esperamos tener una hoja de cálculo de 100 columnas. Usted lo llena por nosotros, o puede indicarnos dónde están los datos. Separamos eso, ya sea a través de Workday o mediante algún otro sistema externo. Tenemos una herramienta … que hace eso por nosotros.

Aquí está el beneficio de esto: Amy [Gannaway, senior director of worldwide HRIS at VMware, in an analytics session at the conference] Mencionó que una de las cosas que realmente la impresionó … fue la precisión con la que pudimos predecir, con los datos que tenemos, el riesgo de retención de empleados. Y de hecho lo validamos, utilizando datos del pasado, viendo lo que [would happen] durante los próximos tres años. Pudimos predecir con bastante precisión qué estaban haciendo estos empleados.

Ajao: Este no es un cambio que ocurrirá de la noche a la mañana. Pensamos en esto como el comienzo de una conversación; el comienzo de ayudar a que los datos estén más presentes en las decisiones. Tenemos un largo, muy largo camino por recorrer.

¿Puede hablar sobre otras direcciones en la aplicación de la ciencia de datos al aspecto financiero del conjunto de datos de Workday?

Sabah: Financials es realmente un espacio muy rico, incluso más rico que RRHH, no solo en el volumen de transacciones, sino también en los casos de uso que puede derivar de él y los problemas que puede resolver. En el caso de los gastos, imagina una gran empresa. Tiene cientos de informes de gastos que se asignan a los gerentes para su aprobación. ¿Qué tal si averiguamos automáticamente si hay una transacción anómala aquí o no? Basado en eso, realmente puede agilizar el proceso. Y también, eso puede llevarlo a señalar de manera proactiva, ¿cuál es el gasto en el que voy a incurrir durante el próximo año, durante el próximo trimestre y así sucesivamente? Puede predecir eso con un alto grado de precisión.

Logotipo de Workday Rising

Para la recolección, el caso de uso es … si usted es una empresa B2B, ¿este cliente pagará a tiempo? En lugar de tomar medidas después del hecho, en realidad puede predecir … mirando los factores sociales … si no va a llegar a tiempo, puede comenzar el proceso seis meses antes de la fecha límite. Es como mirar hacia el futuro y realmente dar recomendaciones.

Estos son dos ejemplos o dos prototipos. Yo diría que esto es como la punta del iceberg, al igual que el riesgo de retención … es la punta del iceberg. Descubrirás que hay más capas y desafíos más interesantes, problemas que puedes resolver en finanzas. La pérdida de clientes es otro ejemplo.

Ajao: Otra cosa a destacar sobre finanzas es que vas a ver, en general, las Aplicaciones Insight… respondiendo cada vez más preguntas estratégicas. Una de las coincidencias clave e interesantes entre RR.HH. y finanzas es la gente generadora de ingresos y lo que sucede cuando comienza a analizar el impacto de la retención de personas generadoras de ingresos en sus finanzas, y cómo eso puede ayudarlo con decisiones estratégicas, decisiones de productos, decisiones de clientes. o incluso la gestión del flujo de caja.

Ade, en el discurso de apertura hablaste de que el problema de clasificación es la fuente del trabajo más difícil. ¿Por qué es tan dificil?

Ajao: lenguaje natural. Realmente nos enfrentamos al mismo problema que las personas que trabajan en [Apple’s] Siri se enfrenta cuando intentan que entiendan mi acento y por qué mi acento en inglés es realmente tan difícil de entender, porque para nuestras computadoras mi leve pronunciación incorrecta de la «R» es realmente difícil. Digamos que conozco a alguien en Workday [who] me dice [he’s] un analista. Sé que es un ingeniero, probablemente un analista de sistemas. Conocí a alguien en goldman sachs [who] me dice que es analista y luego miro [The Bourne Identity] película, donde es analista de la CIA. Tengo contexto y, como ser humano, sé aproximadamente lo que estoy viendo. Las computadoras no tienen esa conciencia. Para que tengan esa conciencia, estaríamos hablando de inteligencia artificial.

Sabah: esto generalmente se incluye en una categoría de algoritmos y reducción de aprendizaje automático. La razón por la que es tan importante es [because] Existe un término llamado «maldición de la dimensionalidad» en el aprendizaje automático. Lo que sucede es que, si tiene tantos factores de los que aprender y no hay suficientes datos, en realidad estará aprendiendo a hacer ruido. Les doy un ejemplo: en el primer caso de uso, Ade y yo nos comprometimos con este cliente, un gran fabricante de dispositivos médicos, la primera semana de nuestra adquisición, donde tomamos 25 años de historia. Esa empresa en particular tenía más de 10,000 puestos de trabajo. Si observa las transiciones que están sucediendo entre un título de trabajo y otro título de trabajo, es como uno o dos o cinco o 10. En el momento en que solicita SYMAN, reduce esos 10,000 o 5,000 a Me gusta, el 10% de esos 400 o 500. Ahora tienes mucha más densidad. Conduce a una mejor calidad … [and] todo el aprendizaje que haces además de eso … es mucho mejor y mucho más sólido.

¿Hay otras formas en que SYMAN emplea el aprendizaje automático para mejorar con el tiempo?

Sabah: Supongamos que utiliza Workday y es un reclutador. Pregunta por este desarrollador de Java, utilizando SYMAN. A medida que toma medidas sobre esos resultados, si le gusta un candidato o si no le gusta un candidato, el sistema está aprendiendo todo el tiempo … Al igual que en Netflix, si reproduce una película cinco minutos en lugar de 60 minutos, hay es una gran diferencia. Aprende eso y te ofrece mejores recomendaciones. Aquí igual.

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