Pregled:
proliferacija podataka je napravio svaka poslovnih podataka upravljan. Utjecaj je, Sve posao analitika driven i svi poslovni korisnici su korisnici analitika. Tako je glavni izazov suvremenog poslovanja je kako uravnotežiti podršku za samoposlužnim analitike, dok je osigurati sigurnost i integritet. Svrha samouslužnih analitike je osnažiti poslovnim korisnicima da rade sa svojim relevantnim podacima, neovisno s malo pomoći od njega ili bi tim. Proces samoposlužni može biti samo uspješna uz pomoć najnovijih BI samoposlužnim alata i infrastrukture, jer su tradicionalni BI alati nisu prikladni za samoposluživanje podršku.
In this article, pokušat ćemo istražiti obje strane samoposlužnim analitike i njegov utjecaj na poslovanje. Također ćemo pogledati na budućnost tog trenda.
Uspon samouslužnih analitike
Samouslužni analitika može se definirati kao jednostavan oblik poslovne inteligencije (BI), gdje su poslovni korisnici ovlašteni za pristup relevantnim podacima, obavljanje upita i sami generirati izvješća uz pomoć jednostavan za korištenje self-service BI alata. Cijeli proces samoposlužni je pojednostavljena ili umanjena za bolju iskoristivost.
Svrha samouslužnih analitike je omogućiti poslovnim korisnicima da sami obavljaju njihov dan-to-day Analytics zadaci i oslobađa BI tim (imaju odgovarajuće leđa zemlju u statističke analize i podataka znanosti) da se uključe u više kritičnih podataka procesa analize.
Kao i po Gartner predviđanje, by 2017, većina poslovnih korisnika imat će pristup samoposlužnim BI alata. No, u isto vrijeme, jedan od deset inicijativa će biti dobro uređeno s pozitivnim poslovnim utjecajem. And, ostatak će imati problema s nedosljednosti podataka.
Kako možemo upravljati kaos podataka?
U moderno doba poslovanja, organizacije trebaju biti agilniji u slučaju novih izvora podataka i poslovnih zahtjeva. Samoposlužni analitika je korak prema tom cilju. And, izazov je kako upravljati kaos podataka, a zaposlenici rade samouslužne analitika.
Ovo su neke naputke koji nam mogu pomoći upravljati kaos podataka.
- Uvođenje moćniji samouslužnih BI platformi uz postojeće BI alata
- Proširite usvajanje suvremenih BI alata u svakom pojedinom poslovnim jedinicama
- Provesti stroge upravljanja kako bi se osigurala kvaliteta podataka i dosljednost
- Uvesti jasne uloge i odgovornosti u cijeloj organizaciji
Prehrana za analizu i "podaci građana znanstvenik '
Znanstvenik Citizen podataka je pojam usko povezana sa samoposlužnim analitike. Ideja je, uz pomoć naprednih BI alata i tehnologija, poslovni korisnici (koji nema odgovarajuće podatke znanost leđa zemlju) mogu obavljati analitičke poslove (samoposluge analitika). To skup ljudi su poznati kao znanstvenika podataka građana, iako, ljudi imaju različita mišljenja s ovim pojmom. Prema predviđanjima tvrtke Gartner, broj građana znanstvenika podataka će rasti pet puta u godini 2017.
Građanin znanstvenik podataka
Image1: Koncept građanina znanstvenika podataka
Prednosti samoposlužnim analitike
Big podataka i analitike sada je sastavni dio svake organizacije i njihovo poslovanje. Ona se širi tako brzo, da organizacije nalaz je teško upravljati s ograničenim brojem čistih podataka znanstvenih stručnjaka. Ovdje dolazi uspon samoposlužnim analitike i građanin podataka znanstvenika.
Ovo su neke od prednosti.
- Demokratizirati Big Data: Demokratizacija velikog podataka je moguće samo kada se koristi od strane većine korisnika. Samouslužni analitika je stvaranje put prema tom cilju. Ona se širi svijest među običnim korisnicima koji su aktivno uključeni ili će biti uključeni u poslove analitike samoposlužnim.
- Osnažiti poslovne korisnike: U ovoj dobi od eksplozije podataka, ako se analitika zadaci ograničeno na ograničenom skupu ljudi, onda organizacija neće moći iskoristiti snagu analitike. Samouslužni analitika omogućuje poslovnim korisnicima da napraviti svoje zadatke sami.
- Podaci znanost tim može koncentrirati na zadatke osnovne analitiku: Pomoću self-service analitika, poslovni korisnici mogu obavljati manje intenzivne zadatke kao što su istraživanja podataka, verifikacija, Vizualizacija i izvještavanje na vlastitu. As a result, Jezgra podaci znanstvenog tima mogu koncentrirati na više kritičnih i složenih zadataka. I to daje puno vrijednost toga za organizaciju i poslovanje.
- Radite zajedno za bolju produktivnost: Korisnici Self-za analizu i osnovnih podataka znanstvenog tima mogu raditi zajedno za najbolji rezultat. Poslovni korisnici mogu sami pomoći sa samoposluživanjem, i osnovnih podataka znanstvenog tima može potrajati i ulaz iz analitike tima samoposluživanje za daljnje napredne analitike ili složenih zadataka. Tako to ide zajedno kao jedan tim za postizanje zajedničkog cilja.
Rizici samoposlužnim analitike
Svaki novi koncept ima svoje rizike, i self-service analitika ne razlikuje. Pokušajmo analizirati neke od faktora rizika povezanih s njom.
- Nedostatak odgovarajućeg osposobljavanja: Za provedbu self-service, Prvi korak je da odaberete pravo skup ljudi i osposobiti ih rigorozno na samoposlužnim BI alata. Nedostatak pravilan trening može dovesti do pogrešne odluke.
- Ograničenja poslovne korisnike: Poslovni korisnici također imaju svoje ograničenja u pogledu vještina, znanje, Kvalifikacija vratiti zemlju itd. So, organizacija mora to prosuditi pravilno tko može učiniti ono. A nakon toga, specifični treninzi treba osigurati. Inače, ta ograničenja mogu dati negativne rezultate.
- Opasnost od samouslužnih alata: Ne može u potpunosti osloniti na samoposlužnim BI alata kao što su ovi alati također mogu imati greške. Dakle, to može biti rizično, Ako su rezultati iz tih alata ne provjerava i ispravno.
- nekonzistentnost podataka: Organizacije moraju osigurati dosljednost podataka prije provedbe samoposluživanja u različitim poslovnim slojevima. Svaka nedosljednost u podacima može dovesti do nekonzistentne i pogrešne izlaz.
- Nedostatak odgovarajuće upravljanje: Čak i nakon osiguravanja sve gore navedene točke, rizik nije u potpunosti uklonjen, osim ako pravilno upravljanje se provodi u cijelom procesu. Bilo puškarinicama u procesu upravljanja može učiniti nered.
Kakva je budućnost?
Big podataka će rasti iz dana u dan, a time i analitiku će vladati u poslovnom svijetu. Dakle, budućnost je sve o velikim podataka i analitike u različitim oblicima. Sada je vrijeme, kada su organizacije pokušavaju širiti jednostavne zadatke za analizu na poslovne korisnike i utjecati na osnovnu nadležnost podaci znanstvenog tima u specifičnim područjem. Dakle poslovanju, IT i osnovnih podataka znanost tim će surađivati kako bi postigli zajedničke ciljeve poslovnog uspjeha.
Summary: Samouslužni analitika je ovdje da ostane i postupno širiti u svim poslovnim slojeva. Pojam 'znanstvenik građanin podataka’ vezan sa samoposlužnim analitike, a to znači da korisnici na self-service. Može biti, pojam može se mijenjati kako bi se više specifičnih i smisleno, kao što postoji mnogo rasprava oko nje. No, glavni cilj je identificirati prednosti i rizike samoposlužnim analitike i svoju budućnost. And, to je jasno vidljivo da je kultura samouslužnih analitike će pomoći svim organizacijama, ako se pravilno se pažnja od uprave.
