Colin discusses how AI is changing analytics, arguing that dashboards are not disappearing but evolving to incorporate AI capabilities while maintaining their value for deterministic, recurring metrics. Natural language queries have costs like inference expenses and slowness, but AI can now build front ends for more customizable dashboards. The future likely involves a balance between dashboards and AI-driven analytics, not an either/or.
Colin thảo luận về cách AI đang thay đổi phân tích, lập luận rằng bảng điều khiển không biến mất mà đang phát triển để kết hợp các khả năng AI trong khi vẫn duy trì giá trị của chúng đối với các chỉ số xác định, định kỳ. Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên có chi phí như chi phí suy luận và độ chậm, nhưng AI giờ đây có thể xây dựng giao diện người dùng cho các bảng điều khiển có thể tùy chỉnh hơn. Tương lai có thể liên quan đến sự cân bằng giữa bảng điều khiển và phân tích do AI điều khiển, không phải là hoặc cái này hoặc cái kia.
Today, I'm welcoming Colin, co-founder and CEO of Omni, the business intelligence platform recently valued at - music - over $1.5 billion.
Hôm nay, tôi chào đón Colin, đồng sáng lập và CEO của Omni, nền tảng trí tuệ doanh nghiệp gần đây được định giá hơn 1,5 tỷ đô la.
Before launching Omni, Colin was VP of products music and chief analytics officer at Looker, the business intelligence tool which was acquired by Google for $2.6 billion.
Trước khi ra mắt Omni, Colin là Phó Chủ tịch sản phẩm và Giám đốc phân tích tại Looker, công cụ trí tuệ doanh nghiệp đã được Google mua lại với giá 2,6 tỷ đô la.
Hello Colin, how are you?
Xin chào Colin, bạn khỏe không?
- I'm doing great.
Tôi rất khỏe.
Thanks for having me.
Cảm ơn vì đã mời tôi.
- It's my pleasure.
Đó là niềm vinh hạnh của tôi.
This episode is made possible by Omni.
Tập này được thực hiện nhờ Omni.
Today, the objective is for you to share a few predictions about the future of analytics.
Hôm nay, mục tiêu là để bạn chia sẻ một vài dự đoán về tương lai của phân tích.
So, let's go.
Vậy, chúng ta bắt đầu.
The first one you told me about was the dashboard is changing, not going away.
Điều đầu tiên bạn nói với tôi là bảng điều khiển đang thay đổi, không biến mất.
Can you tell us more about that?
Bạn có thể cho chúng tôi biết thêm về điều đó không?
- Effectively, what's been happening is that AI has been eating a lot of the analytics sort of world.
Thực tế, điều đang diễn ra là AI đã và đang ăn mòn rất nhiều thế giới phân tích.
And so, historically, we were going into pivot tables, we were querying, we were writing SQL, and obviously dashboards were a huge component of all of that.
Và vì vậy, trong lịch sử, chúng ta đã đi vào bảng trục, chúng ta đã truy vấn, chúng ta đã viết SQL, và rõ ràng bảng điều khiển là một thành phần lớn của tất cả những điều đó.
They were sort of the end product.
Chúng là loại sản phẩm cuối cùng.
I think increasingly, people have said, "Great, AI's going to just replace everything.
Tôi nghĩ ngày càng nhiều người nói: "Tuyệt, AI sẽ thay thế mọi thứ.
We'll just use natural language for everything." And on the one hand, it does make things a lot easier for people.
Chúng ta sẽ chỉ sử dụng ngôn ngữ tự nhiên cho mọi thứ." Và một mặt, nó thực sự làm mọi thứ dễ dàng hơn cho mọi người.
We've talked about self-serve in business intelligence for 40 years.
Chúng ta đã nói về tự phục vụ trong trí tuệ doanh nghiệp trong 40 năm.
But now, you can actually show up to a tool and in natural language,
Nhưng bây giờ, bạn thực sự có thể xuất hiện với một công cụ và bằng ngôn ngữ tự nhiên,
you can ask for the thing that you want.
Bạn có thể yêu cầu thứ bạn muốn.
And I think the logical conclusion there is, "Great, these tools will just replace dashboards.
Và tôi nghĩ kết luận hợp lý ở đó là: "Tuyệt, những công cụ này sẽ chỉ thay thế bảng điều khiển.
There's no purpose to have a dashboard anymore.
Không còn mục đích để có một bảng điều khiển nữa.
You just ask for what you want." I think what people are coming around to has been kind of interesting, which is as natural language has taken off, we've actually realized that there are sort of costs associated with these things.
Bạn chỉ cần yêu cầu những gì bạn muốn." Tôi nghĩ điều mọi người đang dần nhận ra khá thú vị, đó là khi ngôn ngữ tự nhiên phát triển, chúng ta thực sự nhận ra rằng có những chi phí liên quan đến những thứ này.
And one of
Và một trong
the costs is just the direct cost.
Các chi phí chỉ là chi phí trực tiếp.
Like, we've got to start paying for inference now.
Giống như, chúng ta phải bắt đầu trả tiền cho suy luận bây giờ.
And this is a new thing that we were not paying for before.
Và đây là một điều mới mà chúng ta chưa từng trả tiền trước đây.
Like, someone has to go pay Nvidia money somewhere for these things.
Giống như, ai đó phải trả tiền cho Nvidia ở đâu đó cho những thứ này.
And so, that's one side of it.
Và vì vậy, đó là một mặt của nó.
They're also sort of slow, and you have to generate the idea that you actually want to express to go do these things.
Chúng cũng khá chậm, và bạn phải tạo ra ý tưởng mà bạn thực sự muốn diễn đạt để làm những điều này.
And so, on the
Và vì vậy, ở một
one hand, these things are amazing because you can just ask for what you want.
Mặt, những thứ này thật tuyệt vời vì bạn chỉ cần yêu cầu những gì bạn muốn.
On the other hand, the things that dashboards were doing before was they would pin a set of queries that would get you started and it would be the same thing that you could come back to forever and ever.
Mặt khác, những gì bảng điều khiển đã làm trước đây là chúng ghim một tập hợp các truy vấn để giúp bạn bắt đầu và đó sẽ là cùng một thứ mà bạn có thể quay lại mãi mãi.
In that sense, those problems have not gone away.
Theo nghĩa đó, những vấn đề đó vẫn chưa biến mất.
Like I have a bunch of financial metrics, I want the
Giống như tôi có một loạt các chỉ số tài chính, tôi muốn
table to look the same way, I want it to load deterministically.
Bảng trông giống nhau, tôi muốn nó tải một cách xác định.
Dashboards are great for things like that.
Bảng điều khiển rất tốt cho những thứ như vậy.
At the same time, there's been this development where historically as a BI tool builder, we had to go build the canvas for you.
Đồng thời, đã có sự phát triển này khi trong lịch sử với tư cách là người xây dựng công cụ BI, chúng tôi phải xây dựng canvas cho bạn.
We had to write all of the software for you to go build a dashboard.
Chúng tôi phải viết tất cả phần mềm để bạn có thể xây dựng một bảng điều khiển.
What's been interesting is that now, while the LLMs can serve the query inside of it, like we can go write a query and get results back, they're also extraordinary at building front ends.
Điều thú vị là bây giờ, trong khi các LLM có thể phục vụ truy vấn bên trong nó, như chúng ta có thể viết một truy vấn và nhận kết quả trả về, chúng cũng rất xuất sắc trong việc xây dựng giao diện người dùng.
And so we've seen this in things like lovable and you know, the base 44 and the sort of web builders, claw design, things like that.
Và vì vậy chúng tôi đã thấy điều này trong những thứ như lovable và bạn biết đấy, base 44 và các trình xây dựng web, claw design, những thứ tương tự.
What's been interesting is these tools are also incredible for building dashboards.
Điều thú vị là những công cụ này cũng rất tuyệt vời để xây dựng bảng điều khiển.
In some way, AI has increased our ability to go answer questions, to do the natural language experience, but now it's also giving us this tool to build front ends.
Theo một cách nào đó, AI đã tăng khả năng của chúng ta để trả lời câu hỏi, để trải nghiệm ngôn ngữ tự nhiên, nhưng bây giờ nó cũng cho chúng ta công cụ này để xây dựng giao diện người dùng.
And I think this sort of prediction is associated with it might be great to use AI to write lots of queries.
Và tôi nghĩ dự đoán này liên quan đến việc có thể tuyệt vời khi sử dụng AI để viết nhiều truy vấn.
I think we want deterministic queries.
Tôi nghĩ chúng ta muốn các truy vấn xác định.
What is going to happen on top of those is I think that rather than having existing dashboards where I need to go pin five tiles and go build in a BI tool, in the same way I can design in claw, I can just say like, "Hey,
Điều gì sẽ xảy ra trên đỉnh của những thứ đó là tôi nghĩ rằng thay vì có các bảng điều khiển hiện có nơi tôi cần ghim năm ô và xây dựng trong một công cụ BI, theo cách tương tự tôi có thể thiết kế trong claw, tôi có thể chỉ nói như: "Này,
build me a dashboard that looks like an airline cockpit.
Xây dựng cho tôi một bảng điều khiển trông giống như buồng lái máy bay."
Build me a dashboard that I was sort of jokingly was like giving them e-commerce brands.
Xây dựng cho tôi một bảng điều khiển mà tôi đã đùa rằng đưa cho họ các thương hiệu thương mại điện tử.
Like give me a dashboard that looks and feels like Nike or like Super Mario." And these are obviously like sort of joke use cases, but what has happened is now we can build dashboards that look and feel like web apps.
Giống như cho tôi một bảng điều khiển trông và cảm nhận như Nike hoặc như Super Mario." Và đây rõ ràng là những trường hợp sử dụng đùa, nhưng điều đã xảy ra là bây giờ chúng ta có thể xây dựng các bảng điều khiển trông và cảm nhận như các ứng dụng web.
And that has sort of now
Và điều đó giờ đây đã
closed the gap with the tangibility of touching feel things as a user.
Thu hẹp khoảng cách với tính hữu hình của việc chạm và cảm nhận mọi thứ với tư cách là người dùng.
So, I think the net is we're going to use AI to do more stuff, but a lot of these use cases have keyed on the back-end problems of AI, sort of this ability to write queries.
Vậy, tôi nghĩ điểm mấu chốt là chúng ta sẽ dùng AI để làm nhiều thứ hơn, nhưng nhiều trường hợp sử dụng trong số này tập trung vào các vấn đề back-end của AI, kiểu như khả năng viết truy vấn.
It's going to be just as important on the front end to build dashboards that are now a lot more unconstrained in terms of user experience.
Việc xây dựng dashboard ở front end cũng sẽ quan trọng không kém, giờ đây ít bị ràng buộc hơn nhiều về trải nghiệm người dùng.
- This raises two questions.
- Điều này đặt ra hai câu hỏi.
Yeah.
Ừ.
The first one is that I had on the podcast one data leader who is called Edward Florio from Sorare.
Câu hỏi đầu tiên là tôi đã có một nhà lãnh đạo dữ liệu trên podcast tên là Edward Florio từ Sorare.
I think I told you about that before, maybe.
Tôi nghĩ có thể tôi đã kể với bạn về điều đó trước đây rồi.
So, he did something quite radical.
Vậy, anh ấy đã làm một điều khá triệt để.
He stopped using Looker.
Anh ấy ngừng sử dụng Looker.
He switched to a more like a notebook style BI tool, which is Hex.
Anh ấy chuyển sang một công cụ BI kiểu notebook hơn, đó là Hex.
He told me that now his team no longer builds dashboards.
Anh ấy nói với tôi rằng giờ đây nhóm của anh ấy không còn xây dựng dashboard nữa.
But, at all.
Hoàn toàn không.
Like, he was quite a radical about it.
Kiểu như, anh ấy khá triệt để về điều đó.
And so, he has like the whole team who ask questions to the AI for the daily needs, let's say.
Và vậy là anh ấy có cả một nhóm đặt câu hỏi cho AI cho các nhu cầu hàng ngày, có thể nói vậy.
And the analysts are focused on more like complex analysis.
Còn các chuyên viên phân tích thì tập trung vào những phân tích phức tạp hơn.
What do you think about that?
Bạn nghĩ gì về điều đó?
Do you think that it's going to be really like a very niche type of companies?
Bạn có nghĩ rằng nó sẽ thực sự chỉ là kiểu công ty rất ngách không?
Or is it
Hay đó là
something that you see as well in some maybe like highly tech companies?
Điều mà bạn cũng thấy ở một số công ty có thể là công nghệ cao?
- Yeah.
- Ừ.
So, I think what it was dashboards were the only way to serve a finished product before.
Vậy, tôi nghĩ trước đây dashboard là cách duy nhất để cung cấp một sản phẩm hoàn chỉnh.
And so, too many use cases went into dashboards.
Và vì thế, quá nhiều trường hợp sử dụng đã đổ vào dashboard.
I think now we're seeing people pick up an AI, and too many things are going into AI.
Tôi nghĩ bây giờ chúng ta đang thấy mọi người chọn AI, và quá nhiều thứ đang đổ vào AI.
I think there's this noble idea that's just like ask for what you want.
Tôi nghĩ có một ý tưởng cao đẹp kiểu như chỉ cần hỏi thứ bạn muốn.
I think the reality is there's times when you want an AI to go generate you a new thing on the fly, and there's a time when you want the exact thing that you look at every single week.
Tôi nghĩ thực tế là có lúc bạn muốn AI tạo ra cho bạn một thứ mới ngay lập tức, và có lúc bạn muốn đúng thứ mà bạn xem mỗi tuần.
Like, the most important dashboard in our whole company is a pacing chart that shows our current quarter relative to plan, relative to every other previous quarter, relative to the plan in that
Kiểu như, dashboard quan trọng nhất trong toàn công ty chúng tôi là một biểu đồ pacing thể hiện quý hiện tại của chúng tôi so với kế hoạch, so với mọi quý trước đó, so với kế hoạch trong
quarter.
Quý đó.
And could AI generate it out on the fly?
Và liệu AI có thể tạo ra nó ngay lập tức không?
Possibly.
Có thể.
Like, it is a ridiculously complex like rebasing query.
Kiểu như, đó là một truy vấn rebasing phức tạp đến mức vô lý.
And AI could probably figure it out.
Và AI có lẽ có thể tìm ra.
Do I want to either wait 10 minutes for AI to go figure that out over and over again, and then validate that it's correct, plus pay the cost of inference to go do that?
Liệu tôi có muốn chờ 10 phút để AI tìm ra điều đó lặp đi lặp lại, rồi xác nhận rằng nó đúng, cộng thêm trả chi phí suy luận để làm điều đó không?
Like no, I don't need to do that at query time
Kiểu như không, tôi không cần làm điều đó vào lúc truy vấn
every single time.
Mỗi lần.
And so I think what's happened is that we've gotten this new tool in AI that is shiny and interesting and magical and it does a lot of interesting things.
Và vì thế tôi nghĩ điều đã xảy ra là chúng ta có công cụ mới này là AI, nó bóng bẩy, thú vị và kỳ diệu, và nó làm được nhiều điều thú vị.
And I think at some level it's made us forget the reasons that we did some other things in the past.
Và tôi nghĩ ở một mức độ nào đó nó khiến chúng ta quên lý do vì sao chúng ta đã làm một số thứ khác trong quá khứ.
And we see this in all sorts of BI.
Và chúng ta thấy điều này trong đủ loại BI.
It's like we throw away data models and we do everything ad hoc and then
Kiểu như chúng ta vứt bỏ data model và làm mọi thứ tùy hứng, rồi
when we do everything ad hoc we remember why data models are nice.
Khi chúng ta làm mọi thứ tùy hứng, chúng ta nhớ ra vì sao data model lại tốt.
We do too much data modeling and it gets too rigid and we flip to the other side.
Chúng ta làm quá nhiều data modeling và nó trở nên quá cứng nhắc, rồi chúng ta lật sang phía ngược lại.
I think we're doing that in front ends right now.
Tôi nghĩ hiện giờ chúng ta đang làm điều đó ở front end.
We're saying like dashboards are great, everything's a dashboard.
Chúng ta đang nói kiểu dashboard thật tuyệt, mọi thứ đều là dashboard.
No, dashboards are terrible, throw them away.
Không, dashboard thật tệ, hãy vứt bỏ chúng.
Nothing's a dashboard.
Không có gì là dashboard cả.
The reality is always somewhere in the middle.
Thực tế luôn nằm ở đâu đó ở giữa.
I want the comfort of the thing that I know and the lack of cost associated with that thing.
Tôi muốn sự thoải mái của thứ mà tôi biết và việc không tốn chi phí liên quan đến thứ đó.
Should everything be a dashboard?
Có phải mọi thứ nên là dashboard không?
Probably not.
Có lẽ không.
If I want to go look up an opportunity now, so I could deal for us, I generally am not going to a dashboard because it was a bad way of serving up a paragraph about that customer.
Nếu tôi muốn tra cứu một cơ hội bây giờ, để tôi có thể xử lý cho chúng ta, tôi thường không vào dashboard vì đó là cách tồi để cung cấp một đoạn văn về khách hàng đó.
I'm going to say write me a paragraph about that customer.
Tôi sẽ nói hãy viết cho tôi một đoạn văn về khách hàng đó.
So like I think that we need more nuance in the decision making that we have.
Vậy nên tôi nghĩ rằng chúng ta cần nhiều sắc thái hơn trong việc ra quyết định.
Like everything shouldn't be a dashboard, nothing shouldn't be a
Giống như mọi thứ không nên là một bảng điều khiển, không có gì nên là một
dashboard.
Bảng điều khiển.
There's a middle ground that actually makes sense.
Có một điểm trung gian thực sự hợp lý.