Přehled:
šíření údajů učinil každý obchodní datové řízené. Dopad je, všechny podnikání je analytika řízený a všichni uživatelé jsou obchodní uživatelé analytické. Takže hlavním úkolem moderního podnikání je, jak vyvážit podporu pro analytiku samoobslužných a zároveň zajistit bezpečnost a integritu. Účelem analytiky samoobslužných je umožnit podnikovým uživatelům pracovat se svými relevantními daty nezávisle na sobě s malou pomocí od IT nebo BI týmem. Proces self-service lze provést úspěšný pouze s pomocí nejnovějších nástrojů BI samoobslužných a infrastruktury, protože tradiční nástroje BI se nehodí pro podporu samoobslužného.
In this article, pokusíme prozkoumat obě strany analytika samoobslužných a její dopad na podnikání. Budeme také se podívat na budoucnost tohoto trendu.
Vzestup analytiky samoobslužných
analytika samoobslužné lze definovat jako jednoduchá forma business intelligence (BI), kde jsou podnikoví uživatelé zmocněných k přístupu relevantní údaje, provádění dotazů a generování sestav se s pomocí snadno použitelné samoobslužné nástroje BI. Celý proces self-service je zjednodušeno nebo zmenšen pro lepší použitelnost.
Účelem analytiky samoobslužných je umožnit podnikovým uživatelům provádět jejich den-to-day úkoly, Analytics sebe a uvolní BI tým (mající správné zpět zem ve statistické analýze dat a vědy) zapojit do kritičtější procesu analýzy dat.
podle Gartner předpověď, by 2017, většina podnikových uživatelů bude mít přístup k BI nástrojů samoobslužných. Ale zároveň, jeden z deseti iniciativ budou dobře řídit s pozitivním dopadem obchodním. And, zbytek bude mít problémy s nekonzistence dat.
Jak můžeme řídit datový chaos?
V moderní době podnikání, Organizace musí být pružnější v případě nových datových zdrojů a požadavky obchodních. analytika Samoobslužné je krokem k tomuto cíli. And, Problémem je, jak řídit datový chaos, zatímco zaměstnanci dělají analytické samoobslužné.
Níže jsou uvedeny některé odkazy, které nám mohou pomoci řídit datový chaos.
- Zavedení silnější samoobslužných BI plošiny spolu s existující nástroje BI
- Rozbalte přijetí moderních nástrojů BI v každém jednotlivém obchodních jednotek
- Zavést přísné správy s cílem zajistit kvalitu a konzistenci dat
- Zavádět jasné role a odpovědnosti v rámci celé organizace
analytika Samoobslužné a "občan dat vědec '
Citizen údaje vědec je termín úzce spojena s analytiky samoobslužné. Myšlenka je, s pomocí pokročilých BI nástrojů a technologií, podnikové uživatele (který nemá správný datový vědu zpět zem) mohou provádět analytické úkoly (analytika samoobslužné). Ty set lidí jsou známy jako datové občana vědci, ačkoli, lidé mají odlišné názory s tímto pojmem. Podle Gartner predikce, počet datových vědců občanských poroste pětkrát do roku 2017.
občan údaje vědec
Image1: Pojem občana dat vědce
Výhody analytiky samoobslužných
Zpracování velkých objemů dat a analytika je nyní nedílnou součástí každé organizace a jejich podnikání. Že se šíří tak rychle, že organizace je obtížné zvládnout s omezeným počtem holá data odborníků vědy. Zde přichází vzestup analytiky samoobslužných a občan datových vědci.
Níže jsou uvedeny některé z výhod.
- Demokratizovat Big data: Demokratizace velkého dat je možné pouze, pokud je použit u většiny uživatelů. analytika samoobslužné dělá cestu k dosažení tohoto cíle. To šíří povědomí běžných uživatelů, kteří se aktivně podílejí nebo budou zapojeny do samoobslužných analýzy úkolů.
- Vybavte obchodní uživatele: V této době výbuchu dat, pokud analytické úkoly jsou omezeny v rámci omezeného souboru lidí, pak organizace nebude moci využít sílu analytiky. analytika samoobslužné zmocňuje podnikovým uživatelům provádět své úkoly sami.
- Data vědecký tým může soustředit na úkoly, klíčové pro analýzu: Pomocí analytických nástrojů samoobslužné, podnikoví uživatelé mohou provádět méně náročné úkoly, jako je zkoumání dat, ověření, vizualizace a reporting na vlastní pěst. Jako výsledek, Údajové jádro vědecký tým může soustředit na více kritických a složitých úkolů. A to dává hodně přidané hodnoty k organizaci a podnikání.
- Společně usilovat o vyšší produktivitu: Self-Service Analytics uživatelů a základních údajů vědecký tým může pracovat společně pro nejlepší výsledek. Firemní uživatelé sami mohou pomoci s samoobsluhy, a základní údaje vědecký tým může mít vstup ze samoobslužného analytického týmu pro další pokročilé analytiky nebo složitých úkolů. Tak to jde dohromady jako jeden jediný tým k dosažení společného cíle.
Rizika analytiky samoobslužných
Každý nový koncept má svá rizika, a analytika samoobslužná se nijak neliší. Pokusme se analyzovat některé z rizikových faktorů spojených s ním.
- Nedostatek řádné školení: Chcete-li implementovat samoobsluhu, Prvním krokem je vybrat správnou sadu lidí a vlak je důsledně na BI nástrojů samoobslužných. Nedostatek řádné přípravy může vést k nesprávným rozhodnutím.
- Omezení firemních uživatelů: Firemní uživatelé mají také své vlastní omezení, pokud jde o dovednosti, znalost, zpět zem kvalifikace etc. So, organizace má ji soudit správně, kdo může dělat, co. A po tom, Měla by být stanovena zvláštní školení. Jinak, Tato omezení může přinést negativní výsledky.
- Nebezpečí nástrojů samoobslužných: Nemůžete zcela spolehnout na samoobslužných nástrojů BI, protože tyto nástroje mohou mít také chyby. Takže to může být riskantní, v případě, že výsledky z těchto nástrojů nejsou kontrolovány a řádně ověřeny.
- Data nedůslednost: Organizace musí zajistit, konzistence dat před zavedením samoobsluhy v různých obchodních vrstvách. Jakákoli nesrovnalost v datech může vést k nekonzistentní a chybných výstup.
- Nedostatek řádné správy věcí veřejných: Dokonce i poté, co zajistil všechny výše uvedené body, Riziko není zcela odstraněna, pokud řádné správy je realizován v celém procesu. Jakékoliv smyčky otvory v procesu řízení může dělat to nepořádek.
Jaká je budoucnost?
Big Data se chystá růst ze dne na den, a proto Analytics bude vládnout obchodní svět. Takže budoucnost je všechno o zpracování velkých objemů dat a analytiky v různých formách. Nyní je čas, kdy podniky se snaží šířit jednoduché analytické úkoly pro podnikové uživatele a využít hlavní způsobilost údaje vědeckého týmu ve více specifických oblastech. Takže podnikání, IT a základní údaje vědecký tým bude spolupracovat k dosažení společných cílů obchodního úspěchu.
Summary: analytika samoobslužné je zde k pobytu a postupně se rozšířil do všech podnikatelských vrstev. Pojem "občan údaje vědec’ je svázán s analytiky samoobslužné, a to znamená, že uživatelé samoobslužných. Může být, termín může být změněn, aby byl konkrétnější a smysluplné, protože existuje spousta debat kolem něj. Ale hlavním záměrem je určit přínosy a rizika analytiky samoobslužných a jeho budoucnost. And, Je jasně vidět, že kultura analytiky samoobslužných pomůže všem organizacím, -li správné péče je vzata ze strany managementu.
