Orokorra:
Datu ugaritzea bultzatutako enpresa datuak guztietan egin du. inpaktua da, enpresa guztiak analytics bultzatuta, eta laneko erabiltzaile guztiak analytics erabiltzaile dira. Beraz, enpresa modernoaren erronka nagusia da auto-zerbitzua analytics laguntza nola orekatu bitartean segurtasun eta osotasuna bermatuz. autozerbitzuko analytics helburua da enpresa erabiltzaileek modu independentean beren datu garrantzitsuak dituzten lan IT edo BI taldearen laguntza pixka batekin indartu nahi. autozerbitzuko prozesua baino ezin da egin arrakastatsua azken BI autozerbitzuko tresnak eta azpiegiturak laguntzaz, delako BI tresna tradizionalak ez dira auto-zerbitzua laguntza egokitzeko.
In this article, autozerbitzuko analytics bi aldeetan eta bere negozio eragin esploratzen saiatuko gara. Guk ere joera hori etorkizunari begirada bat hartuko du.
autozerbitzuko analytics gorakada
Autozerbitzu analytics den enpresa adimen forma sinple bat bezala definitu daiteke (BI), non enpresa erabiltzaile ahalmena bidezko datuak sartzeko, egiteko kontsultak eta txostenak sortzeko beraiek erraz-erabilera autozerbitzuko BI-tresnen laguntzaz. The osoa autozerbitzuko prozesua sinplifikatu edo eskalatuko behera erabilgarritasuna hobeto egiteko.
autozerbitzuko analytics helburua da enpresa erabiltzaileek gaitu bere egun-eguneko zereginak analytics beraiek egiten eta BI taldea askatzen (Atzera egoki lurrean izatea analisi eta estatistika datuak zientzian) Datu gehiago kritikoa analisi prozesu batean parte hartzea.
per bezala Gartner predikzioen, by 2017, enpresa erabiltzaile gehienak autozerbitzuko BI tresnak eskuratzeko aukera izango dute. Baina, aldi berean,, hamar ekimenak kanpo egingo den enpresa eragin positiboa ongi gobernatzen. And, gainerako datuak ondoriogabetasun dituzten gaiak izango dute.
Nola egin dezaket datu kaosa kudeatzen dugu?
enpresa urtetik modernoan, erakunde gehiago datu-iturri berriak eta negozio-baldintzak kasuan arina izan behar. Autozerbitzu analytics helburu hori lortzeko urrats bat da. And, erronka da datu kaosa nola kudeatu langile autozerbitzuko analytics egiten ari den bitartean.
Honako hauek dira Arrasto batzuk zein datu kaosa kudeatzeko lagun diezaguke.
- ahaltsuagoa autozerbitzuko BI plataformen sarrera Dagoen BI tresna batera
- Zabaldu BI tresna modernoak hartzea enpresa bakoitzaren unitateak banakako
- gobernantza zorrotza datuen kalitatea eta koherentzia ziurtatzeko ezartzea
- argi rolak eta erantzukizunak Sar erakunde zehar
Autozerbitzu analytics eta 'herritarren datuak zientzialari'
Herritarren datuak zientzialari estuki autozerbitzuko analytics lotutako terminoa da. Ideia da, BI tresna eta teknologia aurreratuak laguntzarekin, enpresa erabiltzaile (nork ez du datuak egoki zientzia atzera lurrean) analytics zereginak egin dezakezu (autozerbitzuko analytics). Jende multzo hauek hiritar datuak zientzialari bezala ezagutzen, nahiz eta, Jende epe honekin iritzi ezberdinak dituzte. Gartner aurresatea per bezala, herritar datuak zientzialari kopurua bost aldiz hazi egingo urtearen arabera 2017.
herritar datuak zientzialari
Irudi1: herritar datuak zientzialari kontzeptua
autozerbitzuko analytics abantailak
Big datuak eta estatistikak da orain erakunde guztietan eta beren negozioaren zati bat. Hain azkar zabaltzen ari da, erakundeen diren datuak purua zientzia profesionalen kopurua mugatua kudeatzeko zaila da aurkitzeko. Hemen autozerbitzuko analytics eta herritarren datuak zientzialari gorakada dator.
Honako hauek dira abantaila batzuk.
- Demokratizatzeko Big Datu: Datu big demokratizazioa posible bakarra da noiz erabiltzaileen gehiengoa erabiltzen du. Autozerbitzu analytics bidea egiten ari da helburu hori lortzeko bidean. diren ekintzetan parte hartzeko edo auto-zerbitzua analytics zereginak izango dira parte hartzen komun erabiltzaileen artean kontzientzia zabaltzen da.
- Suna enpresa erabiltzaile: Datu leherketa urte honetan, analytics zereginak jende multzo mugatu baten barruan mugatzen bada, gero antolakuntzak ez du analytics boterea baliatzeko gai izan. Autozerbitzu analytics Ahalmena enpresa erabiltzaileek euren zereginak beraiek egin.
- Datu zientzia taldearen core analytics zeregin kontzentratu ahal: autozerbitzuko analytics erabiliz, enpresa erabiltzaileen datuak esplorazio bezalako lanak hain intentsiboa egin daiteke, egiaztapen, bistaratzea eta reporting beren kabuz. Hori dela eta, core datuak zientzia taldeak zeregin kritiko eta konplexua kontzentratzen. Eta balio Horrez asko antolakuntza eta enpresa ematen da.
- Elkarrekin lan produktibitatea hobea da: Autozerbitzu analytics erabiltzaile eta core datuak zientzia taldeak elkarrekin lan egin ahal izango du emaitza onena da. Business erabiltzaileek beraiek lagundu ahal autozerbitzuko batera, eta core datuak zientzia taldeak autozerbitzuko analytics taldearen sarrera hartu ahal gehiago analytics aurreratu edo zeregin konplexuak. Beraz, elkarrekin joaten da taldearen single gisa helburu komun bat lortzeko.
autozerbitzuko analytics arriskuak
kontzeptu berri bakoitzak bere arriskuak ditu, eta autozerbitzuko analytics ez da desberdina. Let it lotutako arrisku faktore batzuk aztertzeko ahalegina gurekin.
- prestakuntza egokia eza: autozerbitzuko ezartzea, lehen urratsa da eskuin jende multzo aukeratu eta prestatzea zorrotzeko autozerbitzuko BI-erremintan. prestakuntza egokia eza daiteke Erabaki oker bat ekar.
- enpresa erabiltzaileen Mugak: Business erabiltzaileek ere beren mugak izan trebetasunen arabera, ezagutza, atzera lurrean sailkatuek etc. So, erakunde bat bezala epaitu nahi duten egin ahal izango du zer. Eta ondoren, entrenamenduak zehatzak eman behar da. bestela, muga horiek emaitza negatiboak eman daiteke.
- autozerbitzuko tresnak arriskua: Ezin erabat auto-zerbitzua BI erreminta oinarritzea Tresna horietako akatsak ere izan dezake. Beraz, arriskutsua izan daiteke,, bada Tresna hauen emaitzak ez dira egiaztatzen eta behar bezala egiaztatu.
- Datuen koherentzia eza: Organizaciones dute datuen koherentzia ezartzeko enpresa geruza desberdinetan autozerbitzuko aurretik ziurtatzeko. Datu edozein koherentzia eza daiteke irteera sendotasunik eta okerrak ekar.
- gobernantza egoki eza: Nahiz eta puntu guztiak bermatuz ondoren, arriskua ez da erabat kendu gobernantza egoki da prozesu osoa ezarri ezean. gobernantza prozesuaren edozein begizta zulo hura gaizki egin dezakezu.
Zer da etorkizunean?
Big Datu da egun hazten duen moduan eta joan hortik analytics enpresa munduko araua izango. Beraz, etorkizunean guztiak big datuak eta estatistikak modu desberdinetan buruz da. Orain da, denean erakunde horiek simple analytics zereginak zabaldu enpresa erabiltzaileen eta core datuak zientzia taldearen gaitasun arlo gehiago zehatzetan leverage saiatzen ari. enpresa So, IT eta core datuak zientzia taldeak elkarlanean lan egingo negozioaren arrakasta helburuak komunak lortzeko.
Summary: Autozerbitzu analytics da hemen egoteko eta zabaldu pixkanaka negozio geruza guztietan. Epe 'herritar datuak zientzialari’ Autozerbitzurako analytics batekin lotuta, eta auto-zerbitzuaren erabiltzaileek esan nahi du. Agian, terminoa aldatu ahal izango dira partida gehiago eta esanguratsua egiteko, ez dira bere inguruan eztabaidak asko. Baina asmo nagusia da onurak eta autozerbitzuko analytics arriskuak eta bere etorkizuna identifikatzeko. And, argi eta garbi ikusgai autozerbitzuko analytics kulturan duten erakunde guztien laguntza izango da, arreta egokia kudeaketan hartutako bada.
