Kāpēc automatizācija ir jaunā realitāte lielo datu iniciatīvās

Saturs

• Pašapkalpošanās lielo datu un biznesa informācijas (BI) kontekstā
• Pašapkalpošanās priekšrocības
• Izaicinājumi ar pašapkalpošanos
• Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
• Gadījumu izpēte
• Kā vislabāk izmantot pašapkalpošanos un automatizāciju
• Secinājums

Avots: Lightspectrum / Dreamstime.com

Izņemšana:

Pateicoties pašapkalpošanās un automatizācijai, lieli dati kļūst pieejami daudz plašākam lietotāju lokam.

Pašapkalpošanās analītiskā programmatūra jau kādu laiku ir programmatūras attīstības tendence. Konceptuāli tajā nav daudz jaunumu - pašapkalpošanās kā koncepcija jau ir piemērota ātrās ēdināšanas apvienībām, finanšu pakalpojumiem un citām nozarēm, un programmatūras joma to vienkārši pielāgo atbilstoši savām unikālajām vajadzībām.

Pašapkalpošanās analītika ir īpaši paredzēta biznesa lietotājiem, kuriem ir nepieciešams viegli manipulēt ar datiem un izveidot analītiku, bez atkarības no tehniski kvalificēta personāla, piemēram, datu zinātniekiem. Pastāv uzskats, ka pašapkalpošanās analītika mazinās atkarību no datu zinātniekiem. Ir arī ekspertu grupa, kas uzskata, ka absolūta analīzes nodošana biznesa lietotājiem var apdraudēt pārvaldību un biznesa lietotājiem nepieciešama kvalitatīva apmācība. Abiem uzskatiem ir būtība. Lai gan prognozes pašapkalpošanās analītikas tirgū ir pozitīvas, ir svarīgi apmācīt lietotājus pareizi lietot programmatūru. Biznesa lietotājiem ir daudz iespēju apgūt šādus programmatūras rīkus. (Lai uzzinātu vairāk par biznesa izlūkošanu un analītiku, skatiet sadaļu Vai lielo datu analīze var aizkavēt biznesa izlūkošanas plaisu?)

Pašapkalpošanās lielo datu un biznesa informācijas (BI) kontekstā

Padomājiet par šo lietošanas gadījumu: organizācijā klients vai tirgus personāls, kas pieņem lēmumu, ir ļoti atkarīgs no datiem. Tagad iegūt pielāgotu analītiku nav viegli, jo datu apjoms ir milzīgs un nāk no vairākiem avotiem; tas prasa īpašas prasmes manipulēt ar datiem un ģenerēt analītiku saprotamā formātā. Tātad jāiesaista datu zinātnieki un citi tehniski cilvēki. Tas rada daudz problēmu. Piemēram, tehniskā personāla un datu zinātnieku joslas platums ir sadalīts, un pārāk liela atkarība no tehniskā personāla var aizkavēt analītikas iegūšanu, kas var kavēt lēmumu pieņemšanu.

Šo problēmu varētu atrisināt, dodot iespēju biznesa lietotājiem. Biznesa lietotājus var aprīkot ar manipulācijām ar datiem un ģenerēt pielāgotus pārskatus. Tagad mēs runājam par pašapkalpošanos. Pašapkalpošanās lielo datu un BI kontekstā ir biznesa lietotāju spēja manipulēt un ģenerēt analītiku atbilstoši vajadzībām. Biznesa lietotāji patstāvīgi ģenerē pārskatus tāpat kā pašapkalpošanās koncepcija ātrās ēdināšanas restorānā. Protams, pirms lietotāji var ģenerēt pārskatus, dati ir jāapkopo, jāapstrādā un jāpārveido noteiktā formātā, kas nav biznesa lietotāju atbildība.

Pašapkalpošanās ir daudz priekšrocību, kā arī trūkumu. Bet tagad tirgū ir pieejams daudz pašapkalpošanās produktu, kas vērsti uz biznesa lietotājiem. Šiem produktiem ir noteiktas kopīgas iezīmes: intuitīva un draudzīga lietotāja saskarne, pielāgota atskaišu ģenerēšana un biznesa terminoloģija. Tiek pieņemts, ka šādiem produktiem ir iebūvētas iespējas pieņemt, apstrādāt un apstrādāt lielus datus, neprasot biznesa lietotāja līdzdalību. Tātad, jūs varat teikt, ka pašapkalpošanās programmatūra ir pievērsusies biznesa lietotāju iespēju palielināšanai, samazinot (bet nenovēršot) atkarību no tehniskā personāla. Saskaņā ar Forrester Research, Inc., tikai 20 procenti pieprasījumu ģenerēt pārskatus un vaicājumus jānosūta BI komandai vai IT nodaļai.

Pašapkalpošanās priekšrocības

Kā jau var šķist, pašapkalpošanās programmatūras galvenā priekšrocība ir neatkarība, ko tā piedāvā biznesa lietotājiem. Lietotājiem nav jābūt atkarīgiem no BI komandas vai IT nodaļas, lai veiktu vaicājumus vai ģenerētu pārskatus. Tas arī atbrīvo tehnisko personālu pievērsties citiem svarīgiem uzdevumiem. Tā kā biznesa lietotāji var patstāvīgi izveidot pielāgotus pārskatus un analītiku, viņi spēj ātrāk gūt ieskatu un pieņemt svarīgus lēmumus. Kā sacīja Džeimss Fosters, SAS Dienvidaustrumu Āzijas ģenerālmenedžeris risinājumiem pēc pieprasījuma un augstas veiktspējas skaitļošanas, "Kā tāds var būt tikai laba lieta, ja biznesa līnijās ir iestrādāta lielāka lēmumu pieņemšanas spēja," viņš sacīja "Turklāt pāreja uz pašapkalpošanos pozitīvi ietekmē arī IT, ļaujot viņiem domāt stratēģiskāk un koncentrēties uz uzņēmuma pievienotās vērtības darbībām, nevis tikai turēt gaismu."

Izaicinājumi ar pašapkalpošanos

Pašapkalpošanās modeļa pamatā ir biznesa lietotāju pilnvarošana pieprasīt un ģenerēt analītiku, savukārt BI komanda un IT departaments rūpējas par back-end sistēmām un datu integrāciju. Tomēr šis modelis rada izaicinājumus. Tehniski datu integrēšana ar BI sistēmām ir sarežģīts uzdevums. BI komandas cīnās, lai sniegtu vienotu un vienotu viedokli par uzņēmuma sistēmu. (Lai iegūtu vairāk par analītiku, skatiet Reāllaika lielo datu analīzes plusu un mīnusu svēršana.)

Otrais izaicinājums ir saistīts ar datu pārvaldību. Tas, ka biznesa lietotājiem tiek piešķirta pilnīga brīvība lietotnes, ir pilns ar riskiem. Piemēram, tas var izraisīt datu un pārskatu dublēšanos, vaicājumu un pieprasījumu pieaugumu, kas noved pie servera sabrukuma, un pārskatus ar novecojušiem datiem vai struktūru. Acīmredzami ir jābūt līdzsvaram starp datu pārvaldības politiku un lietotāju piekļuvi.

Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi

Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, kad nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.

Gadījumu izpēte

Vairākas organizācijas, gan lielas, gan mazas, ir guvušas labumu, pieņemot automatizācijas vai pašapkalpošanās programmatūru. Šie uzņēmumi ir samazinājuši izmaksas, uzlabojuši produktivitāti un reģistrējuši augstāku klientu apmierinātību. Pirmais gadījums bija Microsoft zvanu centri. Microsoft iekšējais palīdzības dienests atbalsta vairāk nekā 105 000 darbinieku, pārdevējus, darbuzņēmējus un klientus. Tā vēlējās samazināt sarunu skaitu, tāpēc izvietoja vairākus pašapkalpošanās rīkus, tiešsaistes atbalsta portālu un nodrošināja piekļuvi zināšanu bāzes rakstiem. Tā rezultātā Microsoft spēja samazināt zvanus par 15,4 procentiem ar likmi aptuveni 30 USD par zvanu.

Pētījums, ko veica pārvaldības konsultāciju uzņēmums eVergance Partners, LLC, parāda, ka, ja uzņēmums atbild uz klienta jautājumu tiešsaistē, tad izmaksas ir 4 līdz 40 reizes mazākas nekā izmaksas, kas saistītas ar atbildi uz zvanu centru.

Kā vislabāk izmantot pašapkalpošanos un automatizāciju

Pirmkārt, no nozares viedokļa vairs nevar atgriezties no pašapkalpošanās un automatizācijas. Šīs iespējas ir rūpīgi jāizvērtē. Šeit ir daži padomi:

• Nodrošiniet klientiem labu automatizācijas pieredzi. Piemēram, ja jūsu klienti zvanu centra vietā izmanto tiešsaistes tērzēšanu vai vietnes resursus, pārliecinieties, ka process norit bez problēmām, ātri un vienmērīgi. Ja klientiem ir slikta pieredze, iespējams, viņi nekad neatgriezīsies.
• Apmāciet biznesa lietotājus lietot programmas atbilstoši labākajai praksei. Būtu jāveic plašas apmācības par lietojumprogrammu apstrādi, un skaidri jādalās atbildība starp BI komandām un biznesa lietotājiem.
• Pakāpeniski izveidojiet automatizācijas rīkus un izmantojiet to uzlabošanas pieredzi. Kā saka Allens Bonde, eVergance vecākais viceprezidents stratēģijas un mārketinga jautājumos, “Izmantojiet santehnikas priekšrocības, ko esat uzcēlis pēdējās desmitgades laikā.” Ir daudzas lietas, kuras varat veikt, piemēram, algas biznesa procesi, automatizētas saskarnes. cilvēkresursiem un zvanu nosūtīšanas pieprasījumiem mobilajām lauka pakalpojumu grupām. Tomēr tas negarantē klientu iegūšanu vai saglabāšanu. Bonde piebilst: "Neuzņemieties, ka viņi tikai nāks tāpēc, ka jūs to uzbūvējat."

Secinājums

Pašapkalpošanās un automatizācija nozarēs, kas nodarbojas ar lieliem datiem, tiek uzskatītas par milzīgām iespējām. Tomēr uzņēmumiem ir jābūt uzmanīgiem, izmantojot šīs iespējas, jo neuzmanīga izpilde var izraisīt reputācijas un klientu zaudēšanu. Pareiza apmācība un inteliģenta politika ir veids, kā virzīties uz priekšu.