Преглед:
пролиферация Data направи всеки бизнес данни задвижвани. Въздействието е, всички бизнес се задвижва Анализ и всички бизнес потребители са потребители на Google Анализ. Така че най-голямото предизвикателство на съвременния бизнес е как да се балансира подкрепа за анализи на самообслужване като същевременно се гарантира сигурността и целостта. Целта на анализи на самообслужване е да се даде възможност на бизнес потребителите да работят с техните съответни данни независимо с малко помощ от ИТ или екип BI. Процесът на самообслужване може да се направи само успешно с помощта на най-новите инструменти за BI на самообслужване и инфраструктура, защото традиционните BI инструменти не са годни за подкрепа на самообслужване.
In this article, ние ще се опитаме да се проучи и двете страни на анализи за самообслужване и нейното влияние върху бизнеса. Ние също ще се погледнем в бъдещето на тази тенденция.
Възходът на анализи на самообслужване
Анализ на самообслужване могат да бъдат определени като проста форма на бизнес разузнаване (BI), където бизнес потребителите са оправомощени за достъп до съответните данни, изпълнява заявки и да се генерира отчети с помощта на лесен за използване на самообслужване BI инструменти. Целият процес на самообслужване е опростена или да бъдат сведени за по-добра ползваемост.
Целта на анализи на самообслужване е да се даде възможност на бизнес потребителите да изпълняват сами ден за ден Анализ задачи им и освобождава между двата отбора (като правилното обратно на земята в статистическия анализ и данни науката) да се включат в по-критичен процес за анализ на данни.
Според прогнози на Gartner, by 2017, повечето от бизнес потребителите ще имат достъп до BI инструменти за самообслужване. Но в същото време, един от всеки десет инициативи ще бъде добре уредена с положително влияние върху бизнеса. And, останалите ще имат проблеми с несъответствие на данните.
Как можем да управляват хаоса на данни?
В съвременната епоха на бизнеса, организации трябва да бъдат по-гъвкави в случай на нови източници на данни и бизнес изисквания. Самообслужване Analytics е стъпка към тази цел. And, предизвикателството е как да управляват хаоса на данни, докато служителите се правят анализи на самообслужване.
След някои насоки, които могат да ни помогнат да управляват хаоса на данни.
- Въвеждане на по-мощен самообслужване BI платформи, заедно със съществуващите BI инструменти
- Разширяване на приемането на съвременните BI инструменти във всеки отделен бизнес единици
- Прилагане строго управление, за да се гарантира качеството на данните и последователност
- Въвеждане на ясни роли и отговорности в организацията
Анализ самообслужване и "граждански данни учен"
учен Citizen данни е термин, тясно свързани с анализи на самообслужване. Идеята е, с помощта на съвременни BI инструменти и технологии, бизнес потребители (който не разполага с подходяща научна информация обратно на земята) може да изпълнява Анализ задачи (Анализ на самообслужване). Те набор от хора са известни като учени граждански данни, макар че, хората имат различни мнения по този термин. Според Gartner прогнози, броят на учените данни на гражданите ще нарасне пет пъти от година 2017.
учен данни гражданин
Image1: Концепцията на гражданин учен данни
Предимства на анализи на самообслужване
Големите данни и анализи вече е неразделна част от всяка организация и техния бизнес. Тя се разпространява толкова бързо, че организациите са констатацията, че е трудно да се управлява с ограничен брой специалисти, научни чист данни. Тук идва възхода на анализи на самообслужване и учени гражданин на данни.
Следват някои от предимствата.
- Демократизира Big Data: Демократизацията на голям данни е възможно само, когато се използва по-голямата част от потребителите. Анализ на самообслужване се правят по пътя към тази цел. Той се разпространява на осведомеността сред обикновените потребител, които активно се занимават или ще бъдат включени в Анализ задачи на самообслужване.
- Empower бизнес потребители: В тази епоха на експлозия данни, ако Анализ задачи са ограничени в рамките на ограничен набор от хора, След това организацията не ще бъде в състояние да усетят мощността на анализи. Анализ на самообслужване оправомощава бизнес потребителите да правят своите задачи сами.
- науката Data отбор може да се концентрира върху съществените задачи за анализ: Чрез използването на анализи на самообслужване, бизнес потребителите могат да се справят по-интензивни задачи като проучване на данни, проверка, визуализация и отчитане на тяхната собствена. Като резултат, Екипът на науката основни данни може да се концентрира върху по-критични и сложни задачи. И това дава много добавена стойност за организацията и дейността.
- Работете заедно за по-добра производителност: Самообслужване Анализ на потребителите и основните данни наука екип могат да работят заедно за най-добър резултат. Бизнес потребителите могат да си помогнат сами с самообслужване, и науката основни данни отбор може да вземе участие от самообслужване Анализ на отбора за по-нататъшни напреднали Анализ или сложни задачи. Така той отива заедно като един екип за постигане на обща цел.
Рискове от анализи на самообслужване
Всяка нова концепция има своите рискове, и самообслужване Анализ не е различно. Нека се опитаме да анализираме някои от рисковите фактори, свързани с него.
- Липсата на подходящо обучение: За изпълнение на самообслужване, първата стъпка е да изберете правилната набор от хора и ги обучават стриктно на BI инструменти за самообслужване. Липсата на подходящо обучение може да доведе до неправилно решение.
- Ограничения на бизнес потребителите: Бизнес потребителите също имат свои собствени ограничения по отношение на умения, знания, обратно квалификация земята и т.н.. So, една организация трябва да го съди правилно, който може да направи това, което. И след това, Следва да бъдат предвидени специфични обучения. В противен случай, тези ограничения могат да доведат до отрицателни резултати.
- Риск от инструменти за самообслужване: Вие не може напълно да се разчита на самообслужване BI инструменти като тези инструменти могат да имат и грешки. Така че това може да бъде рисковано, Ако резултатите от тези инструменти не са проверени и потвърдени правилно.
- несъответствие на данните: Организациите трябва да се осигури съгласуваност на данните, преди изпълнението на самообслужване в различни бизнес слоя. Всяко несъответствие в данните, може да доведе до непоследователно и погрешно изход.
- Липсата на правилно управление: Дори и след осигуряване на всички по-горе точки, риск не е напълно премахната, освен ако правилното управление се осъществява в целия процес. Всички дупки линия в процеса на управление може да го бъркотия правят.
Какво е бъдещето?
Big данни ще расте от ден на ден, а оттам и анализите ще управляват света на бизнеса. Така че бъдещето е всичко за големи данни и анализи в различни форми. Сега е моментът, когато организациите се опитват да разпространят прости задачи за анализ на бизнес потребителите и впрегнете основна компетентност на науката данни отбор в по-специфични области. Така бизнеса, IT и екипа на науката основни данни ще работят съвместно за постигане на общите цели на бизнес успех.
Summary: Анализ на самообслужване е тук, за да останат и да се разпространи постепенно във всички бизнес слоеве. Терминът "учен на гражданин на данни’ е свързана с анализи на самообслужване, и това означава, че потребителите на самообслужване. Може би, терминът може да бъде променено, за да я направи по-специфичен и смислен, тъй като има много дебати около него. Но основното намерение е да се определят ползите и рисковете от анализи на самообслужване и неговото бъдеще. And, това се вижда ясно, че културата на анализи на самообслужване ще помогне на всички организации,, ако дължимата грижа е взето от ръководството.
