Vsebina
- Kaj so samopostrežni podatki?
- Kako pomagajo podatki samopostrežne storitve Analytics
- Kako na podatke BI vplivajo samopostrežni podatki
- Kaj so izzivi?
- Motionsoft
- Hylant
- Zaključek
Vir: Nexusplexus / Dreamstime.com
Odvzem:
S pomočjo samopostrežne analitike lahko razlagajo podatke tudi ljudje, ki se ne specializirajo za znanost podatkov.
Samopostrežna dejavnost je del našega vsakdana. Ljudje so pooblaščeni, da sami opravljajo svoje naloge, kot so denarne transakcije na bankomatu, črpanje plina na bencinskih črpalkah, prijava na letališča in številne druge podobne dejavnosti. Tako na eni strani zmanjšuje operativne stroške organizacije, na drugi strani pa ustvarja ogromno količino podatkov (običajno velike podatke). Ti podatki imajo v svetu analitike veliko potenciala. Organizacije črpajo pomembne vpoglede iz takih podatkov o samopostrežnih storitvah in iz njih ustvarjajo več poslovnih priložnosti.
Kaj so samopostrežni podatki?
Analitika podatkov o samopostrežnih storitvah je pravzaprav vrsta napredne analitike, ki lahko podjetjem omogoči uporabo velike količine podatkov / podatkov v oblaku za iskanje najboljših poslovnih možnosti in možnosti. To je tudi dovolj enostavno, da ga lahko uporabljajo tudi tisti, ki nimajo zelo jasnega statističnega ali tehnološkega ozadja.
Samopostrežna analitika uporabniku omogoča pregledovanje velikih odlagališč podatkov, vizualizacijo podatkov in njihovo uporabo za pridobitev koristnih spoznanj za njihovo poslovanje. To tudi podjetjem omogoča, da zagotovijo izpolnjevanje svojih dnevnih zahtev in da se seznanijo z drugimi zahtevami, ki se lahko pojavijo. Spoznanja izvirajo iz velikih poslovnih podatkovnih rezerv, ki izvirajo iz različnih transakcijskih podatkov, spletnih dnevnikov, senzorskih podatkov in podatkov družbenih medijev. Poslovna inteligenca za samopostrežne storitve je podmnožica samopostrežnih podatkov, ki podjetju pomaga pri sprejemanju pomembnih odločitev na podlagi podatkov.
Kako pomagajo podatki samopostrežne storitve Analytics
Dandanes veliko podjetij izdeluje programsko opremo, ki poslovnim uporabnikom omogoča zbiranje informacij iz različnih virov. Takšna programska oprema je težko uporabljati. Ima nadzorne plošče, ki omogočajo analitiku, da poizveduje podatke in jih analizira. Takšno programsko opremo zaradi svoje zapletenosti in strme krivulje učenja lahko uporabljajo le visoko usposobljeni analitiki podatkov, ki jih imenujemo tudi znanstveniki podatkov. (Če želite izvedeti več o podatkovnih znanstvenikih, glejte Podatki znanstveniki: Nove rock zvezde sveta tehnologij.)
Nasprotno, analitika samopostrežnih storitev je bila uvedena, da bi podjetjem pomagala nadaljevati učinkovito analizo podatkov, ne da bi pri tem potrebovali usposobljene strokovnjake, saj je danes znanstvenikov podatkov zelo težko najti. To bo tudi omogočilo poslovnim uporabnikom, da neposredno obdelujejo podatke, s katerimi lahko enostavno manipulirajo glede na svoje potrebe in želje. Podatki o samopostrežnih storitvah omogočajo poslovnim uporabnikom dobre odločitve na podlagi močne, a enostavne analitike.
Kako na podatke BI vplivajo samopostrežni podatki
Potrebe podjetij vedno ostajajo enake, čeprav se tehnologija, ki je potrebna za dosego teh ciljev, spreminja s časom in trenutno razpoložljivimi tehnologijami. Dandanes se je količina podatkov tudi mnogokrat povečala. Tudi takšni podatki so zelo zapleteni, saj prihajajo iz različnih virov.
Vendar pa je s pojavom samopostrežne analitike podatkov mogoče enostavno analizirati velike količine podatkov. Prav tako posebna „pomenska plast“ omogoča običajnim poslovnim uporabnikom enostaven dostop do podatkov in njihovo uporabo, saj reši kompleksnost podatkov. To je omogočilo lažje poslovne odločitve, ki temeljijo na natančni analizi podatkov in dajejo novo ime poslovnemu obveščanju. (Če se želite naučiti osnov BI, preberite uvod v poslovno inteligenco.)
Kaj so izzivi?
Vključevanje orodij za samopostrežno poslovno inteligenco mora biti zelo občutljivo opravljeno, saj lahko poslovnim uporabnikom omogoči enostavno izvajanje nalog, povezanih s poslovno inteligenco, vendar morajo IT strokovnjaki za upravljanje svojih podatkov. Integriranje podatkov pa je lahko zelo težko, tako kot pri vsaki BI rešitvi.
Knjižnice univerze v Bostonu so izobraževalni viri, ki jih sestavljajo tri knjižnice z več kot 2,5 milijona knjig. Vendar je sistem potreboval samopostrežno poročanje za pravilno razporejanje svojega proračuna in zagotavljanje mobilnega dostopa.
Po uvedbi samopostrežne rešitve je bilo v njeno študentsko bazo dodanih približno 14.000 študentov. Do svojih obsežnih virov so lahko dostopali od kjer koli in kadar koli.
Motionsoft
Motionsoft je ponudnik finančnih rešitev za podjetja v zdravstvu in wellnessu. Njen stari sistem poročanja Crystal ni bil dovolj močan za interaktivne nadzorne plošče in spletno poročanje, zato je izbral samopostrežne rešitve, kot sta Logi Ad Hoc in Logi Info. Rešitve so bile zelo močne in so omogočale številne zmogljivosti za samooskrbo.
Hylant
Hylant je ponudnik zavarovalnih posrednikov, ki so izjemno stroškovno učinkoviti. Ponujajo tudi rešitve za obvladovanje tveganja za različna podjetja. Morebitne ad hoc spremembe so morali odpraviti z izboljšanjem postopka zahteve po poročilu. Uporabnikom so morali pomagati tudi pri ustvarjanju lastnih poročil.
Tako so uporabili Logijev samopostrežni modul, ki je svojim strankam omogočil, da zelo enostavno poizvedujejo in upravljajo svoja poročila, kar pomaga pri boljšem odločanju.
Zaključek
Samopostrežna storitev je resnično prelomnica na področju poslovne analitike. Samopomoč je najboljša pomoč, ki jo vsi poznamo in s pomočjo samopostrežne poslovne analitike lahko to uresničimo. Gotovi so dnevi, ko so se poslovni uporabniki morali posvetovati s podatki o znanstvenikih za kakršno koli vprašanje ali katero koli nalogo.Zdaj lahko uporabniki enostavno natančno izvedejo lastno analizo, kar poveča tudi hitrost poslovanja. Ker je izkušenih znanstvenikov podatkov vse težje najti, obstaja potreba po lažjih operacijah, ki jih lahko s pomočjo ustreznega usposabljanja opravijo celo neizkušeni uporabniki. Čeprav obstajajo določeni problemi, kot so varnostni problemi, težave z integriteto podatkov itd., Se bo ta rešitev samooskrbe razvila in upajmo, da jih bo samodejno odpravila. Torej je zanesljivo sklepati, da bo poslovna inteligenca s samopostrežnimi storitvami poslovna inteligenca prihodnosti.