Saturs
- Kas ir pašapkalpošanās dati?
- Cik pašapkalpošanās dati palīdz Analytics
- Kā BI ietekmē pašapkalpošanās dati
- Kādi ir izaicinājumi?
- Motionsoft
- Hylant
- Secinājums
Avots: Nexusplexus / Dreamstime.com
Izņemšana:
Izmantojot pašapkalpošanās analītiku, datus var interpretēt pat cilvēki, kas nav specializējušies datu zinātnē.
Pašapkalpošanās ir mūsu ikdienas sastāvdaļa. Cilvēki ir pilnvaroti paši veikt savus uzdevumus, piemēram, veikt naudas darījumus bankomātā, sūknēt degvielu degvielas uzpildes stacijās, reģistrēties lidostās un veikt daudzas citas līdzīgas darbības. Tātad, no vienas puses, tas samazina organizācijas darbības izmaksas, bet, no otras puses, tas rada milzīgu datu apjomu (parasti lielos datus). Šiem datiem ir daudz potenciālu analītikas pasaulē. Organizācijas iegūst jēgpilnu ieskatu no šādiem pašapkalpošanās datiem un rada no tiem vairāk biznesa iespēju.
Kas ir pašapkalpošanās dati?
Pašapkalpošanās datu analītika faktiski ir uzlabotas analīzes veids, kas uzņēmumiem var ļaut izmantot lielu datu / mākoņa datu daudzumu, lai atrastu labākās biznesa iespējas un izvēli. To ir pietiekami viegli izmantot arī tiem, kuriem nav ļoti skaidra statistiskā vai tehnoloģiskā pamata.
Pašapkalpošanās analītika ļauj lietotājam skenēt lielus datu izmešus, vizualizēt datus un izmantot tos, lai iegūtu noderīgu ieskatu par viņu biznesu. Tas ļauj uzņēmumiem arī nodrošināt, ka tiek ievērotas viņu ikdienas prasības, un uzzināt par citām prasībām, kas varētu rasties. Ieskats nāk no lielām uzņēmumam piederošām datu rezervēm, kuras savukārt nāk no dažādiem darījumu datiem, tīmekļa žurnāliem, sensoru datiem un sociālo mediju datiem. Pašapkalpošanās biznesa informācija ir pašapkalpošanās datu apakškopa, kas palīdz uzņēmumam pieņemt svarīgus lēmumus, pamatojoties uz datiem.
Cik pašapkalpošanās dati palīdz Analytics
Mūsdienās daudzi uzņēmumi izstrādā programmatūru, kas ļauj biznesa lietotājiem vākt informāciju no dažādiem avotiem. Šādu programmatūru var būt grūti izmantot. Tam ir informācijas paneļi, kas ļauj analītiķim meklēt datus un tos analizēt. Šādu programmatūru tās sarežģītības un stāvās mācīšanās līknes dēļ var izmantot tikai augsti apmācīti datu analītiķi, saukti arī par datu zinātniekiem. (Lai uzzinātu vairāk par datu zinātniekiem, skatiet Datu zinātnieki: Tehnoloģiju pasaules jaunās klinšu zvaigznes.)
Tieši pretēji, ir ieviesta pašapkalpošanās analītika, lai palīdzētu uzņēmumiem turpināt efektīvu datu analīzi, neprasot apmācītus speciālistus, jo mūsdienās datu zinātniekus ir ļoti grūti atrast. Tas arī ļaus biznesa lietotājiem tieši apstrādāt datus, ar kuriem viņi var viegli manipulēt atbilstoši savām vajadzībām un vēlmēm. Tātad, pašapkalpošanās dati ļauj biznesa lietotājiem pieņemt labus lēmumus, pamatojoties uz jaudīgu, bet viegli veicamu analīzi.
Kā BI ietekmē pašapkalpošanās dati
Uzņēmēju vajadzības vienmēr paliek tās pašas, lai gan šo mērķu sasniegšanai nepieciešamā tehnoloģija mainās laika gaitā un pašlaik pieejamās tehnoloģijas. Mūsdienās daudzkārt ir pieaudzis arī datu apjoms. Arī šādi dati ir ļoti sarežģīti, jo tie nāk no daudziem dažādiem avotiem.
Tomēr, parādoties pašapkalpošanās datu analītikai, lielu datu daudzumu var viegli analizēt. Arī īpašs “semantiskais slānis” pat normāliem biznesa lietotājiem ļauj viegli piekļūt datiem un tos izmantot, jo tas atrisina datu sarežģītību. Tā rezultātā ir pieņemti vieglāk pieņemt lēmumus uzņēmējdarbībā, kas balstās uz precīzu datu analīzi un piešķir biznesa nosaukumam jaunu vārdu. (Lai uzzinātu BI pamatus, izlasiet Ievads biznesa izlūkošanā.)
Kādi ir izaicinājumi?
Uzņēmējdarbības izlūkošanas pašapkalpošanās rīku integrēšana jāveic ļoti smalki, jo, lai arī tas biznesa lietotājiem var ļaut viegli veikt ar biznesa izlūkošanu saistītus uzdevumus, tas prasa IT speciālistiem pārvaldīt savus datus. Tomēr datu integrācija var būt ļoti sarežģīta, tāpat kā ar jebkuru BI risinājumu.
Bostonas koledžas universitātes bibliotēkas ir izglītības resursu centri, kas sastāv no trim bibliotēkām, kurās ir vairāk nekā 2,5 miljoni grāmatu. Tomēr sistēmai bija nepieciešami pašapkalpošanās pārskati, lai pareizi sadalītu budžetu un nodrošinātu mobilo piekļuvi.
Pēc pašapkalpošanās risinājuma ieviešanas tā studentu bāzei tika pievienoti vēl aptuveni 14 000 studentu. Viņi varēja piekļūt tās plašajiem resursiem no jebkuras vietas un jebkurā laikā.
Motionsoft
Motionsoft ir finanšu risinājumu piegādātājs veselības un labsajūtas nozares uzņēmumiem. Vecā Crystal ziņošanas sistēma nebija pietiekami jaudīga interaktīviem informācijas paneļiem un tīmeklī balstītai atskaitei, tāpēc tā izvēlējās pašapkalpošanās risinājumus, piemēram, Logi Ad Hoc un Logi Info. Risinājumi bija ļoti jaudīgi un ļāva daudzām pašapkalpošanās iespējām.
Hylant
Hylant ir apdrošināšanas starpniecības pakalpojumu sniedzējs, kas ir ļoti rentabls. Tie piedāvā arī riska pārvaldības risinājumus dažādiem uzņēmumiem. Viņiem vajadzēja novērst jebkādas ad hoc izmaiņas, uzlabojot ziņojuma pieprasījuma procesu. Viņiem arī bija jāpalīdz lietotājiem izveidot savus pārskatus.
Viņi izmantoja Logi pašapkalpošanās moduli, kas ļāva klientiem ļoti viegli meklēt un pārvaldīt savus pārskatus, palīdzot labāk pieņemt lēmumus.
Secinājums
Pašapkalpošanās patiešām ir pagrieziena punkts biznesa analītikas jomā. Pašpalīdzība ir vislabākā palīdzība, ko mēs visi zinām, un, izmantojot pašapkalpošanās biznesa analīzi, mēs to varam realizēt. Ir pagājuši laiki, kad biznesa lietotājiem bija jāapspriežas ar datu zinātniekiem par jebkuru jautājumu vai jebkuru uzdevumu.Tagad lietotāji var viegli precīzi veikt savu analīzi, kas arī palielina uzņēmējdarbības ātrumu. Turklāt, tā kā pieredzējušus datu zinātniekus kļūst grūtāk atrast, ir vajadzīgas vienkāršākas operācijas, kuras pienācīgi apmācot var veikt pat nepieredzējuši lietotāji. Lai arī pastāv zināmas problēmas, piemēram, drošības problēmas, datu integritātes problēmas utt., Šis pašapkalpošanās risinājums attīstīsies un, cerams, tos automātiski novērsīs. Tāpēc var droši secināt, ka pašapkalpošanās biznesa informācija būs nākotnes biznesa inteliģence.