Pregled:
širjenje podatkov je na vsakih poslovnih podatkov usmerjenih. Učinek je, Vse poslovanje je analitiko pogon in vsi poslovni uporabniki analitiko uporabniki. Tako je velik izziv sodobnega poslovanja je, kako uravnotežiti podporo za samopostrežne analitike ob hkratnem zagotavljanju varnosti in integritete. Namen samopostrežnih analitike je omogočiti poslovnim uporabnikom, da sodelujejo s svojimi ustreznimi podatki neodvisno z malo pomoči od IT ali BI ekipe. Proces samopostrežni se lahko izvede samo uspešen s pomočjo najnovejših orodij BI samopostrežnih in infrastrukture, saj so tradicionalni BI orodja, ki niso primerni za podporo samopostrežnih.
In this article, bomo poskušali raziskati obe strani samopostrežne analitike in njen vpliv na poslovanje. Bomo tudi pogled na prihodnost tega trenda.
Vzpon samopostrežnih analitike
Samopostrežne analitike lahko opredelimo kot preprosti obliki poslovne inteligence (BI), kjer so poslovni uporabniki pooblaščeni za dostop do ustreznih podatkov, opravlja poizvedbe in ustvarjanje poročil se s pomočjo enostaven za uporabo samopostrežnih BI orodij. Celoten proces self-service je poenostaviti ali zmanjšati za boljšo uporabnost.
Namen samopostrežnih analitike je omogočiti poslovnim uporabnikom za opravljanje svojega dneva v dan Google Analytics opravilom se in se sprosti BI ekipo (ob pravilno nazaj tal v statističnem analize in podatkov znanosti) da se vključijo v bolj kritičen proces analize podatkov.
kot je na Gartner je napoved, by 2017, večina poslovnih uporabnikov, bodo imeli dostop do samopostrežnih BI orodij. Vendar istočasno, eden od desetih pobud bo dobro urejeno s pozitivno vpliv na poslovanje. And, ostalo bo imel težave z neskladje podatkov.
Kako lahko upravljate kaos podatkov?
V moderni dobi poslovanja, organizacije, ki morajo biti bolj okreten v primeru novih virov podatkov in poslovnih zahtev. Samopostrežna analitika je korak na poti k temu cilju. And, Izziv je, kako upravljati kaos podatkov zaposlenih, medtem ko delaš samopostrežne analitike.
Po nekaj nasvetov, ki nam lahko pomaga upravljati kaos podatkov.
- Uvedba močnejši samopostrežnih BI platforme, skupaj z obstoječimi BI orodij
- Razširite sprejetje sodobnih BI orodij na posameznih poslovnih enotah
- Izvajati strogo upravljanje, da se zagotovi kakovost podatkov in skladnost
- Uvesti jasne vloge in odgovornosti v organizaciji
Samopostrežne analitike in "državljan podatki znanstvenik"
Podatki Citizen znanstvenik je izraz, ki je tesno povezana z samopostrežne analitike. Ideja je, s pomočjo naprednih BI orodij in tehnologij, poslovne uporabnike (ki nima ustrezne znanstvene podatke nazaj tla) lahko izvaja analitike naloge (samopostrežne analitike). To niz ljudi, ki so znani kot podatkovne citizen znanstveniki, čeprav, ljudje imajo različna mnenja s tem mandatu. Kot je na Gartner napoved, število podatkovnih znanstveniki gra bo rasla petkrat do leta 2017.
Podatki znanstvenik državljan
Image1: Koncept državljana podatkov znanstvenik
Prednosti samopostrežne analitike
Big podatkov in analitike je zdaj sestavni del vsake organizacije in njihovo poslovanje. To se širi tako hitro, da so organizacije le težko upravljati z omejenim številom strokovnjakov znanosti čista podatkov. Prihaja vzpon analitike samopostrežnih in podatkovnih državljan znanstveniki.
Sledeče so nekatere prednosti.
- Demokratizirati Big podatkov: Demokratizacija velik podatkov je mogoča le, če je večina uporabnikov uporablja. Samopostrežne analitiko česar je pot do tega cilja. Se širi zavest med skupne uporabnike, ki so aktivno vključeni ali bodo sodelovali v samopostrežnih analytics nalog.
- Empower poslovne uporabnike: V tem času eksplozije podatkov, če analitiko naloge omejene z omejenim naborom ljudi, potem organizacija ne bo mogla vplivale na moč analitike. Samopostrežne analitike pooblašča poslovnim uporabnikom opraviti svoje naloge sami.
- Podatki znanost ekipa lahko osredotoči na naloge za temeljne analitike: Z uporabo samopostrežnih analitiko, poslovni uporabniki lahko opravljajo manj intenzivne naloge, kot so raziskovanje podatkov, preverjanje, vizualizacija in poročanje o sami. As a result, Jedro podatki znanost ekipa lahko osredotoči na bolj kritične in kompleksnih nalog. In to daje veliko dodane vrednosti za organizacijo in poslovanje.
- Skupaj delamo za boljšo produktivnost: Self-Service Google Analytics uporabnikov in bistvenih podatkov, znanost ekipa lahko skupaj delamo za najboljši rezultat. Poslovni uporabniki lahko sami pomagajo s samopostrežno, in osnovni podatki znanost ekipa lahko prispevke samopostrežne analitike ekipe za nadaljnje napredno analitiko in kompleksnih nalog. Torej gre skupaj kot ena ekipa za dosego skupnega cilja.
Tveganja samopostrežne analitike
Vsak nov koncept ima svoje tveganje, in samopostrežni analytics se ne razlikuje. Poskusimo analizirati nekatere dejavnike tveganja, povezane z njo.
- Pomanjkanje ustreznega usposabljanja: Za izvajanje samopostrežne, Prvi korak je, da izberete pravo vrsto ljudi in jih usposobiti strogo na samopostrežnih BI orodij. Pomanjkanje ustreznega usposabljanja, lahko privede do napačne odločitve.
- Omejitve poslovne uporabnike: Poslovni uporabniki imajo tudi svoje omejitve v smislu znanja in spretnosti, znanje, nazaj kvalifikacije tal itd. So, organizacija je pravilno sodnik, ki lahko delajo, kar. In po tem, je treba zagotoviti posebno usposabljanje. V nasprotnem primeru, te omejitve lahko prinesejo negativne rezultate.
- Nevarnost orodij samopostrežnih: Ne morete popolnoma zanesti na samopostrežnih BI orodij, kot je lahko tudi ta orodja napake. Tako je lahko tvegano, če so rezultati teh orodij ni potrjeno in pravilno preverjeni.
- neskladje podatkov: Organizacije morajo zagotoviti skladnost podatkov pred izvedbo samopostrežnih v različnih poslovnih plasteh. Vsako neskladje v podatkih lahko privede do nedosledne in napačne izhod.
- Pomanjkanje ustreznega upravljanja: Tudi po tem, ko zagotavlja vse zgoraj navedene točke, Tveganje je v celoti ne odstrani, če je ustrezno upravljanje izvaja v celotnem procesu. Vse zanke luknje v procesu upravljanja lahko bi bilo nered.
Kakšna je prihodnost?
Big podatkov, se dogaja, da raste iz dneva v dan, zato se bodo analytics pravilo poslovni svet. Torej, prihodnost je vse o velikih podatkov in analitike v različnih oblikah. Zdaj je čas, ko so organizacije, ki se trudijo, da širjenje preprostih nalog analitike za poslovne uporabnike in povečanja temeljno usposobljenost podatki znanosti ekipe na več posebnih področjih. Torej poslovanja, IT in osnovni podatki znanost ekipa bo delo skupinsko doseganje skupnih ciljev poslovnega uspeha.
Summary: Samopostrežne analytics je tukaj, da ostanejo in postopno razširila na vseh poslovnih plasti. Izraz "podatki državljan znanstvenik’ je povezana z samopostrežne analitike, in to pomeni, da uporabniki samopostrežnih. lahko, Izraz se lahko spremeni, da bi bilo bolj specifične in smiselno, saj obstaja veliko razprav okoli njega. Toda glavni namen je ugotoviti prednosti in tveganja samopostrežne analitike in njeno prihodnost. And, je jasno vidno, da se bo kultura samopostrežnih analitike pomaga vse organizacije, če se pravilno paziti pri upravljanju.
