Преглед:
зголемувањето на бројот на податоци има направено сите деловни податоци управувано. Влијанието е, сите бизнис е управувано анализатор и сите бизнис корисници се корисници и анализатор. Па голем предизвик на современиот бизнис е како да се балансираат поддршка за анализа на авто-сервис, додека се обезбеди безбедноста и интегритетот. Целта на анализа на авто-сервис е да ги поттикне бизнис корисници да работат со нивните релевантни податоци независно со мала помош од ИТ или тим БИ. процесот на само-служба може да се направи само успешни со помош на најновите алатки БИ самопослужување и инфраструктура, бидејќи традиционалните БИ алатки не се погодни за поддршка на авто-сервис.
In this article, ние ќе се обидеме да истражуваат и двете страни на анализа за самопослужување и нејзиното влијание врз бизнис. Ние, исто така, ќе ги разгледаме во иднината на овој тренд.
Подемот на анализа на авто-сервис
анализатор самопослужување може да се дефинира како едноставна форма на деловна интелигенција (БИ), каде што бизнис корисници се овластени за пристап до релевантни податоци, вршење на прашања и да се генерираат извештаи со помош на лесен-за-користење на авто-сервис БИ алатки. Целиот процес на авто-сервис е поедноставена или намалување за подобра употребливост.
Целта на анализа на авто-сервис е да им овозможи на бизнис корисниците да ги вршат самите ден-за-ден и анализатор на нивните задачи и ослободува БИ тим (има соодветна назад земјата во статистичка анализа и податоци Наука) да се вклучат во повеќе критички процес на анализа на податоци.
како што е опишано предвидување Гартнер, by 2017, поголемиот дел од бизнис корисници ќе имаат пристап до БИ алатки за самопослужување. Но, во исто време, еден од десет иницијативи ќе бидат добро регулирано со позитивно влијание врз бизнисот. And, остатокот ќе имаат проблеми со податоци недоследност.
Како можеме да управуваат со хаос на податоци?
Во модерната ера на бизнис, организациите треба да бидат поагилни во случај на нови извори на податоци и бизнис барања. Самопослужување анализи е чекор кон оваа цел. And, предизвикот е како да се справат со хаосот на податоци, додека вработените се прават анализи за самопослужување.
Следниве се некои совети кои можат да ни помогнат управуваат со хаос на податоци.
- Воведувањето на повеќе моќни авто-сервис БИ платформи заедно со постојните БИ алатки
- Проширување на усвојувањето на современи БИ алатки во секоја одделни деловни единици
- Спроведување на строги управување за да се обезбеди квалитетот на податоците и конзистентност
- Воведување на јасни улоги и одговорности во организацијата
анализатор самопослужување и "граѓанин на податоци научник"
научник граѓанин на податоци е термин кој се тесно поврзани со анализа на авто-сервис. Идејата е, со помош на напредна БИ алатки и технологии, бизнис корисници (кои нема соодветна податоците науката назад земјата) може да се изврши анализа на задачи (анализатор самопослужување). Овие сет на луѓе се познати како научници граѓанин на податоци, иако, луѓето имаат различни мислења со овој термин. Како на Гартнер предвидувања, бројот на податоци научниците граѓаните ќе се зголеми пет пати од страна на годината 2017.
научник податоци на граѓаните
Image1: Концептот на граѓаните научник податоци
Предности на анализа самопослужување
Големи податоци и анализатор сега е составен дел од секоја организација и нивните бизнис. Тоа се шири толку брзо, дека организациите се најде тоа тешко да се управуваат со ограничен број на професионалци науката чиста податоци. Еве доаѓа на пораст на анализа за самопослужување и научници граѓанин на податоци.
Следниве се некои од предностите.
- Демократизација на Биг податоци: Демократизација на големи податоци е можно само кога се користи од страна на мнозинството на корисници. анализатор на авто-сервис е што на патот кон оваа цел. Тоа се шири свеста меѓу обичните корисници, кои се активно вклучени или ќе бидат вклучени во анализатор задачи самопослужување.
- Оспособување на бизнис корисниците: Во оваа возраст на податоци експлозија, ако анализатор задачи се ограничени во рамките на ограничен збир на луѓе, тогаш организација нема да биде во можност за искористување на моќта на анализа. анализатор на авто-сервис што им овозможува на бизнис корисниците да ги направи своите задачи се.
- Податоци науката тим може да се концентрира на задачите на јадрото и анализатор: Со користење на анализа на авто-сервис, бизнис корисниците можат да вршат помалку интензивни задачи како истражување на податоци, верификација, визуелизација и известување на сопствените. As a result, научниот тим основни податоци може да се концентрира на повеќе критични и сложени задачи. И тоа му дава многу вредност прилог на организацијата и бизнис.
- Работат заедно за подобра продуктивност: Авто-сервис анализа на корисниците и основни податоци научниот тим да работат заедно за најдобар резултат. Бизнис корисниците можат да си помогнат со самопослужување, и наука јадро на податоци тим може да се земе помош од авто-сервис и анализатор тим за понатамошно напредни анализатор или сложени задачи. Така тоа оди заедно како еден тим за да се постигне заедничката цел.
Ризици на анализа на авто-сервис
Секој нов концепт има свои ризици, и самопослужување анализатор не се разликува. Нека се обидат да се анализираат некои од факторите на ризик поврзани со него.
- Недостаток на соодветна обука: За спроведување на авто-сервис, првиот чекор е да се избере вистинскиот сет на луѓето и да ги обучуваме ригорозно на BI алатки самопослужување. Недостаток на соодветна обука може да доведе до погрешна одлука.
- Ограничувања на бизнис корисниците: Бизнис корисници, исто така, имаат свои ограничувања во однос на вештини, знаење, назад квалификација подлога и др. So, една организација мора да го суди правилно кој што може да. И после тоа, треба да се обезбедат посебни обуки. Во спротивно,, овие ограничувања може да доведе до негативни резултати.
- Ризик од алатки за самопослужување: Вие не може целосно да се потпрат на авто-сервис БИ алатки како овие алатки може да има грешки. Па тоа може да биде ризично, ако резултатите од овие алатки не се проверуваат и заверена правилно.
- податоци недоследност: Организации треба да се обезбеди конзистентност на податоците пред спроведувањето авто-сервис во различни деловни слоеви. Несогласност во податоци може да доведе до неконзистентна и погрешни излез.
- Недостатокот на соодветно управување: Дури и по обезбедување на сите од горенаведените точки, ризикот не е целосно отстранети, освен ако соодветно управување се спроведува во целиот процес. Секое јамка дупки во процесот на управување може да го направи хаос.
Која е иднината?
Големи податоци се случува да расте од ден на ден, а оттука и анализатор ќе владее со светот на бизнисот. Така што иднината е за сите големи податоци и анализатор во различни форми. Сега е време, кога организациите се обидуваат да пласираат на едноставни задачи и анализатор на бизнис корисниците и пренесување на јадро компетентност на податоци Наука тим во специфични области. Значи бизнис, ИТ и научниот тим основни податоци ќе работат заеднички за да се постигне заеднички цели за успех во бизнисот.
Summary: анализатор на авто-сервис е тука да останат и да се шири постепено во сите економски слоеви. Терминот "научник граѓанинот податоци’ е врзан со анализатор самопослужување, а тоа значи дека корисниците на авто-сервис. Можеби, терминот може да се промени да се направи повеќе специфични и значајни, како што постојат многу дебати околу тоа. Но, главната цел е да се утврдат предностите и ризиците од анализа на авто-сервис и неговата иднина. And, тоа е јасно видливо дека културата на анализа на авто-сервис ќе им помогне на сите организации, Ако правилно се води сметка од менаџментот.
