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Workday一直致力于数据驱动业务。在我们早期的几年里，大部分投资都用于开发系统，从我们的技术基础设施收集警报，捕获性能数据，并出于安全目的跟踪应用程序访问。在那些年里，我们可能更善于收集数据，而不是用它来优化我们的运营。我们在数据分析方面提高了成熟度，这要归功于开发领导人的努力，他们明白，为了不断改进我们的服务，我们需要梳理数据。我认为分享我们的分析工作的几个例子，物联网专用卡，强调数据驱动方法如何帮助我们提供服务，中移物联网，并描述我们继续从数据中获得更多见解的想法是很有趣的。

我将从我们的技术架构小组负责人Jim Stratton发起的一项工作开始。三年前加入Workday后，Jim通过广泛查看存储在我们称为Stats Warehouse（SWH）的系统中的应用程序日志数据，大大提高了我们对客户体验到的性能的理解。

具体而言，Jim分析了我们所有客户数千个Workday事务类型的性能为期两个月。他将交易分为50%和90%两类。Jim能够使用这些结果来指导应用程序开发人员了解每种产品中性能改进最有帮助的领域。他开始召开应用程序服务所有者会议，定期审查和改进表现不佳的事务。

这些集中的开发工作帮助Workday提高了我们的响应时间，即使请求量不断增加。Jim告诉我，他每天都使用SWH，但仍然对数据如何引导他找到潜在改进领域感到惊讶。

Lynn Christensen在Workday管理所有应用程序开发。几年前，我们为扩展Workday财务管理设定了一些积极的目标，物联网专用卡，为了实现这些目标，Lynn和团队转向SWH分析，以增强我们从客户那里听到的信息。

该分析强调了调整财务管理应用程序中不在最初路线图上的关键领域的意外机会。数据显示，一些我们认为对性能影响相对较小的任务，由于对某些客户处理这些任务的频率，其影响要大得多。数据还突出了我们的对象模型中的类，这些类的实例数量随着时间的推移意外地高增长。

解决这些和其他发现帮助我们成功地实现了我们的性能基准目标，更重要的是，使我们能够通过Workday财务管理让一些大型企业客户投入生产，而不会遇到他们本应遇到的性能问题。

Lynn的开发团队还实施了一个程序，以监控客户在预览新功能版本时测试的事务，并寻找任何可用的解决方案运行缓慢的事务。这个程序使我们在最近的一次更新中发现并修复了性能显著下降的问题，之后才投入生产。

我们对数据分析这一重点在未来的发展方向感到兴奋。我们的数据科学团队正在使用机器学习来了解我们何时加载了客户运行新更新所需的最少数据量，因此我们可以尽快恢复他们对租户的访问。应用程序开发正在研究将关键的开发人员指标（如测试覆盖率百分比和延迟签入次数）与实际性能结果关联起来的方法，淘客，以了解这些指标如何预测未来的性能问题。我们的客户将继续受益于Workday开发过程中越来越多的数据驱动方法。

我对试图鼓励数据驱动方法的高管们的建议是，尽管您必须投资于收集和存储重要数据以供分析的系统，大数据和数据库，但投资本身并不是目的。您应该确定一些需要改进的具体事项，并使用数据指导如何解决这些问题。您还需要找到数据驱动的业务主管，并为他们提供所需的访问、工具和鼓励，以真正实现投资回报。你会发现，创造一些成功案例会很有感染力，会帮助你从感觉自己沉浸在数据中而不是变得更聪明，过渡到感觉自己在真正使用数据来指导如何优化运营。

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