不断变化的 IT 世界的创新。

不断变化的IT世界的创新。 不断变化的IT世界的创新。 工作世界正在快速变化。为了取得成功，每个公司-每个行业- 都必须像技术公司一样思考。 在Workday，我们相信我们的客户可以通过单一的系统来规划、执行、分析和扩展——所有这些都由机器学习提供支持。 了解Workday如何帮助组织比以往更智能、更快、更灵活地工作。 创新的基础。 在Workday上，我们谈论了很多关于我们的技术与竞争对手的根本不同。一个很大的原因是我们从头开始，能够基于我们所谓的“一个人的力量”来构建我们的技术 。正是这种哲学-以及我们基于对象的内存技术-允许我们解决了多年来困扰传统企业软件系统的挑战。它还使我们能够发展和编织新技术。 在Workday之前，人们使用二维事务数据。它是平坦的-行和列。而且很难使用-您必须从一个系统中提取数据并将其插入另一个系统，然后可以对其进行分析。但是后来您的决定基于过时的陈旧数据。 因此，我们通过将交易和分析的整个概念嵌入到一个系统中来缩小了差距。数据都在一个地方。而且因为它基于面向对象的技术，所以您可以运行报告，深入了解细节并采取行动。 如今，我们的客户希望在Workday上做得更多。他们希望引入运营数据-销售点数据，索赔保险数据，帐单数据等-并将其连接到已经存在的交易和人员数据 在Workday。这是其他供应商无法做到的。所以我们收购了一家现在称为WorkdayPrismAnalytics的大数据公司。 WorkdayPrismAnalytics是一个强大的数据中心，可收集大量外部数据并将其连接到交易数据。它可以快速执行摘要以进行详细说明，反过来，我们的客户可以大规模分析这些数据。 WorkdayPrismAnalytics将所有运营数据连接到 Workday中的财务和人员数据。这使得 发现关键见解并识别机会。正是这种人、财务和运营数据的联系导致了强大的分析。请记住，竞争对手无法做到这一点，因为他们的数据存在于孤岛上。数据在这些岛屿之间来回传递。这些岛上的人们拿着电子表格到处跑，操纵和移动数据。整件事是一个糟糕的时间。 使用WorkdayPrismAnalytics，您可以获得业务的完整视图。对于财务来说，这是一个改变游戏规则的人 ，因为块已经被删除，数据是及时的。当您需要做出决定时，它就在那里。您可以点击并挖掘并了解事情发生的原因，获取 进入取证并进行根分析，发现异常和机会。 现在，通过Workday收购AdaptiveInsights，我们可以为客户提供其他供应商无法提供的东西：在单个系统中进行计划，执行，分析和扩展的能力。计划的优点在于它赋予 你是你公司的一个缩影，与它相邻的细节数据。这都是在一个系统中完成的，一个数据源，一个 用户体验，一个安全模型和一个社区。 想象一下，你是一名金融分析师，而你的首席执行官要求评估开设一个新的地点。这带来了关键问题。你目前的收入和现金状况能支持这种增长吗？ 是否已经存在一个成功的组织结构，您可以从中对这个新地点的人员配备进行建模？ 还记得竞争对手使用的那些孤立的岛屿吗？其中一个岛屿是传统的规划系统——它是与金钱和成本相关的HCM数据所在的地方。另一个岛屿是传统的交易系统。它是所有其他丰富数据和洞察力所在的地方。 这是非常低效的。找到这些问题的答案需要几天甚至几周的时间。 但是使用Workday，您可以使用一个连接所有相关业务数据的系统。这意味着您可以对各种不同的场景进行建模，从而快速找到所需的答案。 这就像使用三个强大的引擎-交易，分析和计划引擎-并创建一个在一个数据结构上运行精美的超级引擎。只有当我们的机器学习提出见解并建议潜在的行动时，这种情况才会变得更好。 我们将继续发展和创新，因为这是我们客户的期望。我们可以快速轻松地做到这一点，因为我们将技术建立在One的Power之上。这将保持 鉴于收购，新兴技术以及未来的一切，这是正确的。因为当您始终在发展时，您可以拥抱一个不断变化的世界。 续 创新的基础。 机器学习都是从数据开始的——大量数据，丰富且质量最高的数据。 我们在Workday拥有的数据具有明显的优势，因为它来自单一来源。 我们的机器学习可以应用于3700万Workday用户的数据和8.3 每个月有10亿笔交易。这些交易中的每一笔都是一个决策 。这些决策是机器学习的重要燃料。 我们的竞争对手的做法完全不同。他们在孤岛中进行，每个客户都在单独的实施中。Workday可以在我们的所有客户中扩展解决方案，并从他们在每笔交易中做出的决策中全面学习。因此，我们的系统学得更快。 机器学习得越快，它产生的预测就越好。 Workday机器学习的一个例子就是我们用技能做的事情 。我们开始使用机器学习语言模型 阅读和分析无数文档，以理解和绘制超过20万种技能的相互关联性。 他们可以将合适的候选人与合适的工作联系起来,将合适的员工与合适的工作联系起来,或者将合适的学习内容或导师联系到合适的员工。 无论我们是在推进HCM以预测需求技能，通过异常检测为金融提供更快接近，还是通过个性化来发展用户体验，在Workday，我们都在使用机器学习来为用户增压，而不是取代他们。 就像我们在Workday所做的一切一样，它建立在透明度 、客户选择和高度信任的基础上。而这一切仅仅是开始。 的崛起 机器学习。 我们推出WorkdayCloudPlatform（一种扩展Workday应用程序以满足客户独特业务需求的产品）的原因是对能够满足不断变化的世界需求的灵活解决方案的需求。 有人问：“为什么不使用独立的平台即服务选项来扩展您的应用程序呢？” 这里有一些需要三思而后行的理由。它们既昂贵又耗时 ，它们不属于安全的SaaS环境，它们需要庞大的集成 ，数据同步是费力的，它们经常因升级而中断，坦率地说，它通常不会很好地结束。 与Workday形成对比，在Workday中，应用程序是基于PowerofOne构建的。您的开发人员可以使用我们强大的集成开发 在Workday云平台上构建的环境，能够扩展UI和对象模型以满足您的需求。 借助appcreator，业务分析师还拥有直观的界面，可以为各种行业构建应用程序，而无需编写代码。WorkdayCloudPlatform能够解决各种行业的各种业务挑战。 最近，我们的一个客户创建了一个应用程序，供员工捐赠给受自然灾害影响的同事。另一个创建了一个应用程序，为他们的供应商提供自助采购订单创建。另一个构建了一个流程 提名同事晋升，根据14项自定义标准引入和分析绩效数据。 这些只是我们的客户通过WorkdayCloudPlatform解决的一些需求。 工作日云平台。 在Workday，我们将创造一种与工作之外的消费者体验一样令人愉悦的员工体验。为此，我们正在使用最新的预测技术。 想想今天，消费者技术预测你需要什么，什么时候需要。 这就是Workday对员工体验的思考。 我们正在重新定义了解人们的意义-他们的兴趣，行为和倾向-因此我们可以快速提供个性化的建议和通知，以及 提供难忘的体验。 我们从一个直观和相关的主页开始，用一个熟悉的卡式界面和相关内容迎接用户。我们正在介绍旅程——一组完全定制的任务，在需要额外指导时显示。例如 ，我们可以帮助新经理更好地理解他们的任务 在入职的时候应该意识到，从右脚开始，为他们在新的角色中取得成功做好准备。 随着我们投资于机器学习、自然语言处理和企业搜索等变革性技术，Workday将变得更加智能。我们正在创建一项新的搜索服务，让员工更容易找到他们想要的东西。 我们还构建了一个本地知识库来查看HR和工资单文章 。这些文章可以通过嵌入式和可搜索来丰富 视频，并通过指向相关Workday任务和报告的链接为用户提供立即采取行动的机会。 我们的目标是建立一个工作日，帮助所有员工过上更有生产力和有意义的工作生活。 没有更多的企业与消费者。只是人们需要什么，当他们需要它。 全新的体验。 我们都知道分析始于IT部门运行和分发报告。然后是业务分析师可以自己使用的自助服务工具的时代。在Workday ，我们的自助服务工具包括仪表板和记分卡，可以监控 KPI并以最安全的方式帮助满足报告要求。 现在，我们将引入发现板，以高度互动的方式快速分析您的所有数据并揭示关键见解。 但图表和记分卡只是你手边的许多工具中的一对夫妇。 假设您对图表和图表的热情并不自然。没问题，我们都自然而然地通过数百万年的进化来理解故事。 这就是为什么增强分析将改变游戏规则的原因——它讲述了一个故事。它以难以想象的速度观察数百万个场景并发现见解。增强分析使用模式检测来寻找一个人可能发生的变化 看不到，图形处理可以在大量数据集之间找到联系，机器学习可以预测和解决最关键的问题，自然语言生成可以在一个简单的故事中解释正在发生的事情。 所有这些都将有助于压缩寻找意想不到的见解所需的时间。它还将有助于提高我们客户的数据素养水平。数据素养世界是一件美好的事情。 我们目前正在与设计合作伙伴合作，开发我们的第一个增强分析 名为WorkdayPeopleAnalytics的应用程序，我们迫不及待地想与您分享更多信息。 的未来 报告和分析。 欢迎来到不断变化的IT世界。 我们希望你和我们一样对此感到兴奋。