Conţinut
- Ce este datele de autoservire?
- Modul în care ajută analiza datelor de autoservire
- Modul în care BI este afectat de datele de autoservire
- Care sunt provocările?
- Motionsoft
- Hylant
- Concluzie
Sursa: Nexusplexus / Dreamstime.com
La pachet:
Cu ajutorul analizelor de autoservire, chiar și persoanele care nu se specializează în știința datelor pot interpreta date.
Autoservirea este o parte din viața noastră de zi cu zi. Oamenii sunt împuterniciți să își facă singuri sarcinile, cum ar fi tranzacțiile monetare la un bancomat, pomparea gazelor la benzinării, check-in-ul în aeroporturi și multe alte activități similare. Deci, pe o parte reduce costurile operaționale ale unei organizații, iar pe cealaltă parte, generează un volum imens de date (de obicei date mari). Aceste date au foarte mult potențial în lumea analiticii. Organizațiile extrag informații semnificative din astfel de date de autoservire și generează mai multe oportunități de afaceri din acestea.
Ce este datele de autoservire?
Analitica de autoservire a datelor este de fapt un tip de analiză avansată care poate permite întreprinderilor să folosească cantitatea mare de date / cloud pentru a găsi cele mai bune perspective și alegeri de afaceri. Acest lucru este, de asemenea, suficient de ușor pentru a fi utilizat de către cei fără un fond statistic sau tehnologic foarte clar.
Analiza de autoservire permite utilizatorului să scaneze depozitele de date mari, să vizualizeze datele și să le utilizeze pentru a obține informații utile pentru afacerea lor. Acest lucru permite, de asemenea, întreprinderilor să se asigure că cerințele lor zilnice sunt îndeplinite și să cunoască alte cerințe care pot apărea. Informațiile provin din mari rezerve de date deținute de afaceri, care la rândul lor provin din diverse date tranzacționale, jurnale web, date ale senzorilor și date de social media. Inteligența de afaceri self-service este un subset de date de autoservire, care ajută o întreprindere să ia decizii importante pe baza datelor.
Modul în care ajută analiza datelor de autoservire
În prezent, multe companii produc software care le permite utilizatorilor de afaceri să colecteze informații dintr-o varietate de surse. Un astfel de software poate fi dificil de utilizat. Are tablouri de bord, ceea ce permite analistului să interogheze datele și să le analizeze. Un astfel de software, datorită complexității sale și a curbei de învățare abrupte, poate fi folosit doar de analiști de date cu pregătire înaltă, numiți și oameni de știință de date. (Pentru a afla mai multe despre oamenii de știință de date, consultați Date de știință: Noile stele rock ale lumii tehnice.)
Dimpotrivă, au fost introduse analize de autoservire pentru a ajuta întreprinderile să continue analiza eficientă a datelor, fără a fi nevoie de profesioniști instruiți, deoarece oamenii de știință din date devin foarte greu de găsit în zilele noastre. Acest lucru va permite de asemenea utilizatorilor de afaceri să se ocupe direct de datele pe care le pot manipula cu ușurință în funcție de nevoile și preferințele lor. Deci, datele de autoservire permit utilizatorilor de afaceri să ia decizii bune pe baza unor analize puternice, dar ușor de făcut.
Modul în care BI este afectat de datele de autoservire
Nevoile întreprinderilor rămân întotdeauna aceleași, deși tehnologia necesară pentru atingerea acestor obiective se schimbă cu timpul și cu tehnologiile disponibile în prezent. În zilele noastre, cantitatea de date a crescut de multe ori. Astfel de date sunt foarte complexe, deoarece provin din multe surse diferite.
Cu toate acestea, odată cu apariția analizelor de date self-service, cantități mari de date pot fi ușor analizate. De asemenea, un „strat semantic” special permite utilizatorilor normali de afaceri să acceseze cu ușurință datele și să le utilizeze, deoarece rezolvă complexitatea datelor. Acest lucru a dus la decizii de afaceri mai ușoare, care se bazează pe o analiză exactă a datelor și dă un nou nume informațiilor de afaceri. (Pentru a afla elementele de bază ale BI, citiți o Introducere în Business Intelligence.)
Care sunt provocările?
Integrarea instrumentelor de autoservire a informațiilor de afaceri trebuie realizată foarte delicat, deoarece, în timp ce poate permite utilizatorilor de afaceri să efectueze cu ușurință sarcini legate de informațiile de afaceri, este necesar ca profesioniștii IT să își gestioneze datele. Cu toate acestea, integrarea datelor poate fi foarte dificilă, așa cum se întâmplă cu orice soluție BI.
Bibliotecile Universității Boston College sunt centre de resurse educaționale, care constau din trei biblioteci, cu peste 2,5 milioane de cărți. Cu toate acestea, sistemul a avut nevoie de raportare autoservire pentru alocarea corespunzătoare a bugetului său și asigurarea accesului mobil.
După implementarea soluției de autoservire, aproximativ 14.000 de studenți au fost adăugați la baza studenților săi. Ei puteau accesa resursele sale vaste de oriunde și oricând.
Motionsoft
Motionsoft este un furnizor de soluții financiare pentru întreprinderile din sectorul sănătății și sănătății. Vechiul său sistem de raportare Crystal nu a fost suficient de puternic pentru tablouri de bord interactive și raportare bazată pe web, așa că a ales soluții de autoservire precum Logi Ad Hoc și Logi Info. Soluțiile au fost foarte puternice și au permis multe funcții de autoservire.
Hylant
Hylant este un furnizor de brokeraj de asigurare extrem de rentabil. De asemenea, oferă soluții de gestionare a riscurilor pentru o varietate de afaceri. Ei au trebuit să elimine orice modificări ad-hoc prin îmbunătățirea procesului de solicitare a raportului. De asemenea, au avut nevoie pentru a ajuta utilizatorii să-și creeze propriile rapoarte.
Așadar, au folosit modulul de autoservire Logi, care le-a permis clienților să interogheze și să gestioneze rapoartele foarte ușor, ajutând la o mai bună luare a deciziilor.
Concluzie
Autoservirea este cu adevărat un moment de cotitură în domeniul analizei de afaceri. Auto-ajutor este cel mai bun ajutor, pe care îl știm cu toții și, cu ajutorul analiticilor de afaceri cu autoservire, putem realiza acest lucru. Au trecut zilele în care utilizatorii de afaceri au fost nevoiți să consulte oamenii de știință de date pentru orice întrebare sau pentru orice sarcină.Acum, utilizatorii își pot efectua cu ușurință propriile analize cu exactitate, ceea ce crește viteza activității. De asemenea, pe măsură ce oamenii de știință cu experiență devin din ce în ce mai greu de găsit, este nevoie de operațiuni mai ușoare, care pot fi efectuate chiar și de utilizatori neexperimentați printr-o instruire adecvată. Deși există anumite probleme, cum ar fi probleme de securitate, probleme de integritate a datelor etc., această soluție de autoservire va evolua și sperăm să le elimine automat. Deci, este sigur să concluzionăm că inteligența de afaceri self-service va fi inteligența de afaceri a viitorului.