Rippling artıq sizin bütün data yığınınız olmaq istəyir

Rippling artıq sizin bütün data yığınınız olmaq istəyir

Parker Conrad sizi inandırmaq istəyir ki, data analitikasının böyük bir hissəsi insan kapitalının idarə edilməsi sistemlərinə aid olmalıdır. Bu iddia, HR proqram təminatı şirkəti kimi başlayan Rippling-i birbaşa olaraq biznes kəşfiyyatı alətləri ilə rəqabətə çıxarır. Şirkətin təklifi sadədir: müasir data yığını adlanan və çoxlu sayda müxtəlif satıcılardan yığılan alətlər qalaktikası tək bir sistemə endirilə bilər.

Hazırda şirkətlər məlumatlarını müxtəlif biznes sistemlərindən anbara köçürmək üçün ayrıca alətlərdən istifadə edirlər. Məsələn, Fivetran və Airbyte məlumatların daşınması, Snowflake onların saxlanması və sorğulanması, dbt Labs təmizlənməsi və transformasiyası, Tableau isə vizuallaşdırılması üçün işlədilir. Conrad-ın əsas arqumenti budur ki, Rippling bütün bunları bir sistemdə birləşdirir və üstəlik, digər alətlərdə olmayan bir xüsusiyyət əlavə edir: təşkilatın özünü, onun daim dəyişən hesabat strukturunu və hər hansı bir metrik dəyişəndə nələrin təsirləndiyini avtomatik anlamaq bacarığı.

Rippling Data Cloud adlanan bu yeni məhsul rəsmi olaraq cümə axşamı səhər təqdim edildi. Onun iş prinsipini nümayiş etdirmək üçün Conrad San-Fransisko ofisindən ekranını bölüşür və Rippling-in öz işçi qüvvəsində məhsulu işə saldıqda nə tapdığını göstərir. "Elə işçilər var idi ki, 'Claude mənə çox kömək edir - o mənim təqvimimi və e-poçtumu analiz edir və mənim üçün bir plan hazırlayır' deyirdilər," deyə Conrad bildirir. "Həmin şəxs bu xidmətə ildə 30.000 dollar xərcləyirdi." O tez əlavə edir ki, heç kim səhv bir iş görmürdü, sadəcə olaraq investisiya qaytarımı (ROI) gözlənilən səviyyədə deyildi. Bu, əksər şirkətlərin hazırda aşkar etmək üçün heç bir yolunun olmadığı bir tapıntıdır.

Conrad daha sonra canlı bir idarə paneli göstərir. O, sadəcə Rippling AI-dən şirkətinin ən son kompensasiya qiymətləndirmə dövrünü analiz etməsini istəməklə bu paneli qurub. Panel performans reytinqlərinin bölgüsü, şöbələr üzrə yüksəlmə dərəcələri, maaş nisbətləri kimi məlumatları göstərir və bunların hamısı fərdi səviyyəyə qədər dərinləşdirilə bilər. Sonra o, başqa bir panel açır - bu dəfə Salesforce-dan dəstək sorğularının həcmini işçi cədvəli məlumatları ilə çarpaz istinad edir. Bu, bir baxışda hansı komandaların iş yükü altında əzildiyini və hansıların rahat olduğunu göstərir. Conrad qeyd edir ki, qeydiyyat komandası ciddi şəkildə az işçi heyətinə malikdir. Səyahət komandasında isə platforma komandasından iki dəfə çox həll olunmamış sorğu var.

Lakin Conrad-ın ən çox həyəcanlandığı nümunə, bir çox rəhbərin hazırda əsas narahatlığı olan mövzuya aiddir: AI token xərcləri. O, Anthropic-in istifadə jurnallarından, GitHub pull request məlumatlarından və Rippling-in öz performans reytinqlərindən məlumatları birləşdirən bir idarə paneli göstərir. Panel, hansı mühəndislərin AI alətlərindən həqiqətən dəyər əldə etdiyini və hansıların çox xərc çəkib az nəticə göstərdiyini müəyyən etməyə kömək edir. "Yüksək performans göstərənlər ən çox xərcləyir, bu da gözləniləndir," deyə Conrad bildirir. Lakin panel həmçinin yüksək xərc çəkən, lakin kod təhlillərində yüksək rədd nisbətinə malik mühəndisləri də qeyd edir - bunlar həmkarlarının tez-tez işlərini təkrar etmələrini istədiyi şəxslərdir.

Rippling-in bu yanaşması, xüsusilə orta və böyük şirkətlər üçün çox cəlbedici görünür. Çünki əksər təşkilatlarda məlumatlar müxtəlif sistemlərdə səpələnmiş vəziyyətdədir. HR məlumatları ayrı, satış məlumatları ayrı, maliyyə məlumatları ayrı sistemlərdə saxlanılır. Bunları bir araya gətirib mənalı analiz aparmaq üçün ya bahalı məlumat mühəndisləri işə götürmək, ya da bir neçə fərqli aləti bir-birinə bağlamaq lazımdır. Rippling isə iddia edir ki, bütün bunları tək bir platformada təklif edir.

Bununla belə, Rippling-in bu qədər geniş funksionallığı tək bir məhsulda təklif etməsi bəzi suallar doğurur. Məsələn, məlumat təhlükəsizliyi və məxfilik necə təmin ediləcək? Bir platformada həm HR məlumatları, həm də AI istifadə jurnalları kimi həssas məlumatların saxlanması ciddi təhlükəsizlik tədbirləri tələb edir. Həmçinin, Rippling-in bu qədər geniş funksionallığı nə dərəcədə dərin və effektiv şəkildə təmin edə biləcəyi də sual altındadır.

Rippling Data Cloud-un ən böyük üstünlüyü, Conrad-ın da vurğuladığı kimi, təşkilatın daxili strukturunu başa düşməsidir. Yəni, sistem avtomatik olaraq bilir ki, kim kimə hesabat verir, hansı şöbənin neçə işçisi var, hansı komandalar yeni yaradılıb və s. Bu məlumat olmadan, bir çox data analizi səthi qalır və ya səhv nəticələr verə bilər. Məsələn, bir şöbənin xərclərinin artması, həmin şöbənin işçi sayının artması ilə əlaqəli ola bilər və bunu bilmədən sadəcə xərc artımına baxmaq yanlış nəticələrə gətirib çıxara bilər.

Nəticə olaraq, Rippling-in bu yeni məhsulu, xüsusilə data mühəndisliyi ilə məşğul olmaq istəməyən, lakin məlumat əsaslı qərarlar qəbul etmək istəyən şirkətlər üçün maraqlı bir alternativdir. Lakin bu məhsulun nə dərəcədə uğurlu olacağı, onun təklif etdiyi inteqrasiyanın dərinliyindən, təhlükəsizlik tədbirlərindən və istifadəçi təcrübəsindən asılı olacaq. Azərbaycandakı şirkətlər üçün də bu cür həllər maraqlı ola bilər, çünki yerli bazar da getdikcə daha çox data analitikasına və avtomatlaşdırmaya ehtiyac duyur.