Prezentare generală:
Proliferarea datelor a făcut toate datele de afaceri condus. Impactul este, toate de afaceri este condus de analiză și de toți utilizatorii de afaceri sunt utilizatori de analiză. Prin urmare, provocarea majoră de afaceri modern este modul de a echilibra sprijinul pentru analiză de auto-service asigurând în același timp securitatea și integritatea. Scopul de analiză de auto-service este de a pune la dispoziția utilizatorilor de afaceri să lucreze cu datele lor relevante, în mod independent, cu puțin ajutor din partea IT sau a echipei BI. Procesul de autoservire se poate face numai cu succes cu ajutorul celor mai recente instrumente de auto-service BI și infrastructură, deoarece instrumentele traditionale BI nu sunt potrivite pentru sprijin self-service.
In this article, vom încerca să exploreze ambele părți ale Analytics self-service și impactul acesteia asupra afacerii. De asemenea, vom lua o privire la viitorul acestei tendințe.
Creșterea de analiză de auto-service
Analytics self-service poate fi definită ca o simplă formă de informații de afaceri (BI), în cazul în care utilizatorii de afaceri sunt împuternicite să acceseze date relevante, efectua interogări și genera rapoarte de ei înșiși, cu ajutorul de utilizat, ușor de self-service instrumente BI. Întregul proces de auto-service este simplificat sau redus pentru o mai bună utilizare.
Scopul de analiză de auto-service este de a permite utilizatorilor de afaceri să efectueze lor de zi cu zi sarcini de analiză ei înșiși și eliberează echipa BI (având înapoi la sol corespunzătoare în analiza și a datelor statistice știință) să se implice în procesul de analiză a datelor mai critice.
Conform Gartner predicție, by 2017, cele mai multe dintre utilizatorii de afaceri vor avea acces la instrumentele BI self-service. Dar in acelasi timp, una din zece inițiative vor fi bine guvernate, cu un impact pozitiv de afaceri. And, restul vor avea probleme cu incoerență datelor.
Cum ne putem gestiona haos de date?
În epoca modernă de afaceri, organizațiile trebuie să fie mai suple, în cazul unor noi surse de date și cerințe de afaceri. Self-service de analiză este un pas înainte în vederea atingerii acestui obiectiv. And, provocarea este modul de a gestiona haos de date în timp ce angajații fac de analiză self-service.
În urma sunt câteva indicii care ne pot ajuta să gestioneze haosul de date.
- Introducerea de auto-service mai puternice platforme BI, împreună cu instrumentele BI existente
- Extinde adoptarea instrumentelor BI moderne în fiecare unitate de afaceri
- Punerea în aplicare a guvernanței stricte pentru a asigura calitatea datelor și coerența
- Să introducă roluri și responsabilități clare în întreaga organizație
Analytics self-service și "cetățean de date" om de știință
om de știință de date cetățean este un termen strâns asociat cu analiză de auto-service. Ideea este, cu ajutorul unor instrumente și tehnologii BI avansate, utilizatorii de afaceri (care nu are știință de date corespunzătoare înapoi la sol) poate efectua sarcini de analiză (de analiză self-service). Aceste set de oameni sunt cunoscuți ca oameni de știință de date ale cetățenilor, cu toate ca, oamenii au opinii diferite, cu acest termen. Conform Gartner predicție, numărul de oameni de știință de date de cetățeni vor crește de cinci ori până în anul 2017.
om de știință de date cetățean
Image1: Noțiunea de oameni de știință de date cetățean
Avantajele de analiză de auto-service
mari de date și de analiză este acum o parte integrantă a fiecărei organizații și a activității lor. Ea se răspândește atât de rapid, că organizațiile sunt constatare este dificil de gestionat cu un număr limitat de profesioniști știință de date pur. Aici vine creșterea de analiză de auto-service și oameni de știință de date cetățean.
În urma sunt unele dintre avantajele.
- Democratiza Big Data: Democratizarea de date de mare este posibilă doar atunci când este utilizat de majoritatea utilizatorilor. Analytics self-service este de a face calea spre acest obiectiv. Aceasta se extinde de conștientizare în rândul utilizatorilor comune, care sunt implicați în mod activ sau vor fi implicate în auto-service sarcini de analiză.
- Împuternicească utilizatorii de afaceri: În această eră a exploziei de date, în cazul în care sarcinile de analiză sunt limitate într-un set limitat de persoane, atunci organizația nu va fi în măsură să profite de puterea de analiză de. Analytics self-service împuternicește utilizatorii de afaceri să facă sarcinile lor înșiși.
- echipa știință de date se pot concentra asupra sarcinilor de bază de analiză: Prin utilizarea de analiză self-service, utilizatorii de afaceri pot efectua sarcini mai puțin intensive, cum ar fi de explorare a datelor, verificare, vizualizarea și raportarea pe cont propriu. As a result, echipa de știință de date de bază se pot concentra asupra sarcinilor mai critice și complexe. Și oferă o mulțime de valoare adăugată pentru organizație și de afaceri.
- Lucrează împreună pentru o mai bună productivitate: Self-service utilizatorii de analiză și datele de bază echipa de știință pot lucra împreună pentru cel mai bun rezultat. Utilizatorii de afaceri se pot ajuta cu self-service, și echipa de știință de date de bază poate lua de la intrare self-service echipa de analiză pentru analiză avansată sau mai multe sarcini complexe. Așa că merge împreună, ca o singură echipă pentru a atinge un obiectiv comun.
Riscurile de analiză de auto-service
Fiecare concept nou are propriile sale riscuri, self-service de analiză nu este diferit. Să încercăm să analizăm unele dintre factorii de risc asociați cu acesta.
- Lipsa de pregătire corespunzătoare: Pentru a pune în aplicare self-service, primul pas este de a selecta setul potrivit de persoane și să le instruiască în mod riguros pe instrumentele BI self-service. Lipsa de pregătire corespunzătoare poate duce la o decizie greșită.
- Limitări ale utilizatorilor de afaceri: Utilizatorii de afaceri au propriile lor limitări în ceea ce privește aptitudinile, cunoştinţe, calificare înapoi la sol etc.. So, o organizație trebuie să-l judece în mod corespunzător cine poate face ce. Si dupa aceea, ar trebui furnizate instruiri specifice. In caz contrar, aceste limitări pot da rezultate negative,.
- Risc de instrumente self-service: Nu te poți baza în totalitate pe self-service instrumente BI ca aceste instrumente pot avea, de asemenea, erori. Astfel că poate fi riscant, în cazul în care rezultatele de la aceste instrumente nu sunt verificate și verificate în mod corespunzător.
- incoerență datelor: Organizațiile trebuie să asigure coerența datelor înainte de punerea în aplicare a self-service în straturi diferite de afaceri. Orice neconcordanță de date poate duce la o ieșire inconsistente și eronată.
- Lipsa unei guvernări corecte: Chiar și după asigurarea tuturor punctelor de mai sus, risc nu este eliminat complet dacă o guvernare adecvată, este pusă în aplicare în întregul proces. Orice găuri de buclă în procesul de guvernare poate face o mizerie.
Care este viitorul?
Date de mare va crește zi de zi și, prin urmare, Google Analytics va conduce lumea afacerilor. Așa că viitorul este vorba de date mari și analize în diferite forme. Acum e momentul, când organizațiile încearcă să se răspândească simple sarcini de analiză pentru utilizatorii de afaceri și de pârghie competență de bază al echipei științei date în domenii mai specifice. Astfel de afaceri, IT și echipa de știință datele de bază vor lucra în colaborare pentru atingerea obiectivelor comune ale succesului în afaceri.
Summary: Analytics self-service este aici pentru a rămâne și a răspândit treptat în toate straturile de afaceri. Termenul "om de știință de date cetățean’ este legat cu analiză de self-service, și aceasta înseamnă că utilizatorii self-service. Poate, termenul poate fi modificat pentru a face mai specifice și semnificative, deoarece există multe dezbateri în jurul ei. Dar, intenția principală este de a identifica beneficiile și riscurile de analiză de self-service și viitorul său. And, este clar vizibil faptul că cultura de analiză de auto-service va ajuta la toate organizațiile, în cazul în care îngrijirea adecvată este luată de managementul.
