Innehåll
- Vad är självbetjäningsdata?
- Hur självbetjäningsdata hjälper Analytics
- Hur BI påverkas av självbetjäningsdata
- Vilka är utmaningarna?
- Motionsoft
- Hylant
- Slutsats
Källa: Nexusplexus / Dreamstime.com
Hämtmat:
Med hjälp av självbetjäningsanalys kan även personer som inte specialiserar sig i datavetenskap tolka data.
Självservice är en del av vårt dagliga liv. Människor har befogenhet att utföra sina uppgifter själva, som monetära transaktioner i en bankomat, pumpa bensin på bensinstationer, incheckning på flygplatser och många andra liknande aktiviteter. Så på ena sidan minskar det driftskostnaderna för en organisation, och på andra sidan genererar det en enorm mängd data (vanligtvis big data). Denna data har mycket potential i analysvärlden. Organisationer hämtar meningsfull insikt från sådana självbetjäningsuppgifter och genererar fler affärsmöjligheter ur den.
Vad är självbetjäningsdata?
Självservicedataanalys är faktiskt en typ av avancerad analys som kan göra det möjligt för företag att använda den stora mängden data / molndata för att hitta de bästa affärsmöjligheterna och valen. Detta är också tillräckligt lätt för att användas av dem som inte har en mycket tydlig statistisk eller teknisk bakgrund.
Med självbetjäningsanalys kan användaren skanna stora datadumpar, visualisera uppgifterna och använda dem för att få användbar insikt för sin verksamhet. Detta gör det också möjligt för företag att se till att deras dagliga krav uppfylls och att veta om andra krav som kan uppstå. Insynen kommer från stora affärsägda datareserver som i sin tur kommer från olika transaktionsdata, webbloggar, sensordata och sociala mediedata. Självserviceföretagens intelligens är en delmängd av självbetjäningsdata som hjälper ett företag att fatta viktiga beslut baserat på uppgifterna.
Hur självbetjäningsdata hjälper Analytics
Nuförtiden gör många företag programvara som gör det möjligt för företag att samla in information från olika källor. Sådan programvara kan vara svår att använda. Den har instrumentpaneler, som gör det möjligt för analytiker att fråga data och analysera dem. Sådan mjukvara, på grund av dess komplexitet och branta inlärningskurva, kan endast användas av högt utbildade dataanalytiker, även kallade datavetare. (För att lära dig mer om datavetare, se Data Scientists: The New Rock Stars of the Tech World.)
Tvärtom, självbetjäningsanalys har införts för att hjälpa företag att fortsätta den effektiva analysen av data, utan behov av någon utbildad proffs, eftersom dataforskare blir mycket svåra att hitta nuförtiden. Detta gör det också möjligt för affärsanvändare att direkt hantera informationen, som de enkelt kan hantera efter deras behov och preferenser. Så, självbetjäningsdata gör det möjligt för affärsanvändare att fatta bra beslut baserade på kraftfull, men lättanvänd analys.
Hur BI påverkas av självbetjäningsdata
Företagens behov förblir alltid desamma, även om den teknik som krävs för att uppnå dessa mål förändras med tiden och tillgängliga tekniker. Numera har mängden data också ökat många gånger. Sådan information är också mycket komplex eftersom den kommer från många olika källor.
Men med tillkomsten av självbetjäningsdataanalys kan stora mängder data enkelt analyseras. Ett speciellt "semantiskt lager" tillåter även normala företagsanvändare att enkelt komma åt data och använda den, eftersom det löser datorns komplexitet. Detta har resulterat i enklare affärsbeslut, som bygger på noggrann dataanalys och ger ett nytt namn till affärsinformation. (Läs En introduktion till Business Intelligence för att lära dig grunderna i BI.)
Vilka är utmaningarna?
Integrering av självbetjäningsverktyg för affärsintelligens måste göras mycket försiktigt, eftersom det kan göra det möjligt för affärsanvändare att enkelt utföra affärsintelligensrelaterade uppgifter, men det kräver IT-proffs att hantera sina data. Det kan emellertid vara mycket svårt att integrera uppgifterna, precis som med någon BI-lösning.
Boston College University Libraries är utbildningsresurscentra, som består av tre bibliotek med mer än 2,5 miljoner böcker. Systemet behövde dock självbetjäningsrapportering för att korrekt fördela sin budget och säkerställa mobil åtkomst.
Efter implementeringen av självbetjäningslösningen lades cirka 14 000 fler studenter till sin studentbas. De kunde komma åt dess enorma resurser var som helst och när som helst.
Motionsoft
Motionsoft är en leverantör av finansiella lösningar för företag inom hälso- och välfärdssektorn. Det gamla Crystal-rapporteringssystemet var inte tillräckligt kraftfullt för interaktiva instrumentpaneler och webbaserad rapportering, så det valde självbetjäningslösningar som Logi Ad Hoc och Logi Info. Lösningarna var mycket kraftfulla och tillät många självbetjäningsfunktioner.
Hylant
Hylant är en leverantör av försäkringsmäklare som är extremt kostnadseffektiva. De tillhandahåller också riskhanteringslösningar för olika företag. De behövde eliminera eventuella ad hoc-ändringar genom att förbättra processen för rapportbegäran. De behövde också hjälpa användarna att skapa sina egna rapporter.
Så de använde Logis modul för självbetjäning, som gjorde det möjligt för sina kunder att fråga och hantera sina egna rapporter mycket enkelt, vilket hjälpte till att bättre fatta beslut.
Slutsats
Självservice är verkligen en vändpunkt inom affärsanalys. Självhjälp är den bästa hjälp som vi alla känner till och med hjälp av självbetjäningsanalys kan vi inse detta. Borta är de dagar då affärsanvändare var tvungna att konsultera datavetare för alla frågor eller för någon uppgift.Nu kan användare enkelt utföra sin egen analys noggrant, vilket också ökar hastigheten för verksamheten. Eftersom erfarna datavetare blir svårare att hitta finns det ett behov av enklare operationer som kan göras av även oerfarna användare genom korrekt utbildning. Även om det finns vissa problem, till exempel säkerhetsproblem, problem med dataintegritet etc., kommer denna självbetjäningslösning att utvecklas och förhoppningsvis eliminera dem automatiskt. Så det är säkert att dra slutsatsen att self-service business intelligence kommer att vara framtidens business intelligence.