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Workday今天发布了Workday Insight应用程序，这是一种全新的商业分析方法。Workday负责技术产品的副总裁丹•贝克和负责技术战略的副总裁阿德耶米•阿贾奥回答了五个有关应用程序如何工作以及其背后的人才和技术的问题Workday Insight应用程序？

艾德：假设你是一名人力资源主管，悠哉返利机器人，你想知道，"我的优秀员工是否面临离职的风险，我该怎么做才能留住他们？"应用程序如何提供这个答案，大数据说，首先要揭示Workday中已经存在的关于您的员工的模式，例如员工任期、晋升间隔时间和绩效考核数据。我们提取的外部数据增强了这些见解，例如突出显示您所在行业或地区高需求职位的公共职位招聘索引。然后，Workday做繁重的工作和复杂的数学来说明哪些优秀员工最有可能离职。从那个里，你们就可以根据对留任风险的影响来为每个人推荐工作变动。在工作日内，你就可以开始改变工作了。我们认为这对我们的客户来说是非常令人兴奋的事情。

是什么让Workday Insight应用程序不同于其他类型的分析应用程序？

丹：我这么说吧；图表或图表通常是必要的，但最有价值的分析是那些在幕后进行艰苦工作的分析。因此，系统可以了解您独特的组织，甚至您作为用户的行为，为您的下一步行动提供建议。这才是Workday Insight应用程序真正与众不同的地方——在一个系统中提供建议和对建议采取行动的能力。我们相信，如果不了解用户的上下文（每个用户的角色、安全权限，甚至他或她面临的决策），就无法获得建议。Workday已经具备了所有这些用户环境。

如果Workday Insight应用程序如此不同，客户的学习曲线会很长吗？

丹：其实恰恰相反。我们认为，手机免费建站，这是企业技术公司首次以消费者应用程序提供的简单程度为您的下一步业务行动提供建议。想一些简单的事情，比如在智能手机上查看地图应用程序，找出回家的最快方式。应用程序描述路由，并根据数据的历史模式预测每条路由需要多长时间。然后，如果正常路线上交通繁忙，它会提出新的、更快的路线建议。破解企业的代码很困难，但我们正在这么做。

为什么到目前为止这么难做到？

丹：众所周知，大型组织有大量的财务和人力数据，这些数据很有价值。问题是试图弄清楚这一切。在疯狂中找到一种方法需要专门的人才和技术来理解数据，对数据进行分类，并应用算法不断地将最相关和有用的见解推到顶端。我们在2月份收购了Identified，大大增强了我们的能力。我们在数据科学和机器学习（字面意思是教机器学习的科学）领域获得了一支令人难以置信的专家团队，他们开发了一种称为SYMAN的技术。我们已经在Workday的墙壁内进化出SYMAN，以发现模式，并根据每个人的行为和模式提供随着时间推移变得更加准确和相关的预测和建议。

您是否正在发展这个数据科学和机器学习专家团队？

艾德：当然。我们不仅要解决一些智力上最困难、最有趣的问题，而且这些问题的解决方案也有可能对人们的生活产生真正的影响。Workday拥有一个引人入胜的数据集，我们计划继续招募高级数据科学、机器学习和数据工程领域的专家以及后起之秀加入Workday。消费科技界在吸引这一领域最杰出的人才方面一直做得更好，但我们在发展中有更多的想法，不断吸引最优秀和最聪明的人才。它有助于Workday以其奇妙的文化而闻名，并在职场调查中始终排名第一。

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