Содержание
- Что такое данные самообслуживания?
- Как данные самообслуживания помогают аналитикам
- Как BI влияет на данные самообслуживания
- Каковы проблемы?
- Motionsoft
- Hylant
- Заключение
Источник: Nexusplexus / Dreamstime.com
вынос:
С помощью аналитики самообслуживания даже люди, которые не специализируются в науке о данных, могут интерпретировать данные.
Самообслуживание является частью нашей повседневной жизни. Люди имеют право самостоятельно выполнять свои задачи, такие как денежные операции в банкомате, закачка газа на заправочных станциях, регистрация в аэропортах и многие другие подобные действия. Таким образом, с одной стороны, это снижает эксплуатационные расходы организации, а с другой - генерирует огромный объем данных (как правило, большие данные). Эти данные имеют большой потенциал в мире аналитики. Организации извлекают полезную информацию из таких данных самообслуживания и создают из них больше возможностей для бизнеса.
Что такое данные самообслуживания?
На самом деле аналитика данных самообслуживания - это тип расширенной аналитики, которая позволяет предприятиям использовать большой объем данных / облачных данных для поиска наилучших бизнес-перспектив и вариантов. Это также достаточно просто для использования теми, кто не имеет четкого статистического или технологического фона.
Аналитика самообслуживания позволяет пользователю сканировать большие дампы данных, визуализировать данные и использовать их, чтобы получить полезную информацию для своего бизнеса. Это также позволяет предприятиям обеспечить выполнение своих ежедневных требований и знать о других требованиях, которые могут возникнуть. Понимание приходит из больших резервов данных, принадлежащих бизнесу, которые, в свою очередь, поступают из различных транзакционных данных, веб-журналов, данных датчиков и данных социальных сетей. Бизнес-аналитика самообслуживания представляет собой подмножество данных самообслуживания, которые помогают бизнесу принимать важные решения на основе этих данных.
Как данные самообслуживания помогают аналитикам
В настоящее время многие компании создают программное обеспечение, которое позволяет бизнес-пользователям собирать информацию из различных источников. Такое программное обеспечение может быть сложным в использовании. Он имеет панели мониторинга, которые позволяют аналитику запрашивать данные и анализировать их. Такое программное обеспечение, из-за его сложности и крутой кривой обучения, может использоваться только высококвалифицированными аналитиками данных, также называемыми специалистами по данным. (Чтобы узнать больше об исследователях данных, см. Data Scientists: The New Rock Stars of Tech World.)
Напротив, была введена аналитика самообслуживания, чтобы помочь предприятиям продолжать эффективный анализ данных без необходимости в каких-либо подготовленных специалистах, поскольку в настоящее время ученых, работающих с данными, становится очень трудно найти. Это также позволит бизнес-пользователям напрямую обрабатывать данные, которыми они могут легко манипулировать в соответствии со своими потребностями и предпочтениями. Таким образом, данные самообслуживания позволяют бизнес-пользователям принимать правильные решения на основе мощной, но простой в использовании аналитики.
Как BI влияет на данные самообслуживания
Потребности предприятий всегда остаются неизменными, хотя технологии, необходимые для достижения этих целей, со временем меняются, и доступные в настоящее время технологии. В настоящее время объем данных также увеличился во много раз. Такие данные тоже очень сложны, так как они поступают из разных источников.
Однако с появлением метода анализа данных самообслуживания большие объемы данных могут быть легко проанализированы. Кроме того, специальный «семантический уровень» позволяет даже обычным бизнес-пользователям легко получать доступ к данным и использовать их, поскольку это разрешает сложность данных. Это привело к принятию более простых бизнес-решений, которые основаны на точном анализе данных и дают новое название бизнес-аналитике. (Чтобы узнать основы BI, прочитайте Введение в бизнес-аналитику.)
Каковы проблемы?
Интеграция инструментов бизнес-аналитики самообслуживания должна быть очень деликатной, поскольку, хотя она позволяет бизнес-пользователям легко выполнять задачи, связанные с бизнес-аналитикой, она требует от ИТ-специалистов управления своими данными. Однако интеграция данных может быть очень сложной, как и в любом решении BI.
Библиотеки Бостонского университета - это образовательные ресурсные центры, состоящие из трех библиотек, в которых хранится более 2,5 миллионов книг. Однако система нуждалась в отчетности самообслуживания для правильного распределения своего бюджета и обеспечения мобильного доступа.
После внедрения решения самообслуживания к его базе добавилось еще около 14 000 студентов. Они могут получить доступ к его огромным ресурсам из любого места и в любое время.
Motionsoft
Motionsoft является поставщиком финансовых решений для бизнеса в сфере здравоохранения и хорошего самочувствия. Его старая система отчетов Crystal не была достаточно мощной для интерактивных панелей мониторинга и веб-отчетов, поэтому она выбрала решения для самообслуживания, такие как Logi Ad Hoc и Logi Info. Решения были очень мощными и позволили много возможностей самообслуживания.
Hylant
Hylant является поставщиком страховых брокеров, которые чрезвычайно рентабельны. Они также предоставляют решения по управлению рисками для различных предприятий. Они должны были устранить любые специальные изменения, улучшив процесс запроса отчета. Они также должны были помочь пользователям создавать свои собственные отчеты.
Таким образом, они использовали модуль самообслуживания Logi, который позволял их клиентам очень легко запрашивать и управлять своими собственными отчетами, помогая принимать правильные решения.
Заключение
Самообслуживание действительно является поворотным моментом в сфере бизнес-аналитики. Самопомощь - лучшая помощь, которую мы все знаем, и с помощью бизнес-аналитики самообслуживания мы можем реализовать это. Прошли те времена, когда бизнес-пользователям приходилось консультироваться с учеными-данными по любому вопросу или по любой задаче.Теперь пользователи могут легко проводить точный собственный анализ, что также увеличивает скорость бизнеса. Кроме того, поскольку опытных ученых-данных становится все труднее находить, возникает необходимость в более простых операциях, которые могут быть выполнены даже неопытными пользователями посредством надлежащего обучения. Хотя существуют определенные проблемы, такие как проблемы безопасности, целостности данных и т. Д., Это решение самообслуживания будет развиваться и, будем надеяться, автоматически их устранять. Таким образом, можно с уверенностью заключить, что бизнес-аналитика самообслуживания будет бизнес-аналитикой будущего.