Contenuto
- Che cosa sono i dati self-service?
- In che modo i dati self-service aiutano Analytics
- In che modo la BI viene influenzata dai dati self-service
- Quali sono le sfide?
- Motionsoft
- Hylant
- Conclusione
Fonte: Nexusplexus / Dreamstime.com
Porta via:
Con l'aiuto dell'analisi self-service, anche le persone che non sono specializzate nella scienza dei dati possono interpretare i dati.
Il self-service è una parte della nostra vita quotidiana. Le persone hanno il potere di svolgere autonomamente i propri compiti, come transazioni monetarie presso un bancomat, pompaggio di gas nelle stazioni di servizio, check-in negli aeroporti e molte altre attività simili. Quindi, da un lato riduce i costi operativi di un'organizzazione e, dall'altro, genera un enorme volume di dati (in genere big data). Questi dati hanno molte potenzialità nel mondo dell'analitica. Le organizzazioni stanno estraendo approfondimenti significativi da tali dati self-service e generando maggiori opportunità commerciali da essi.
Che cosa sono i dati self-service?
L'analisi dei dati self-service è in realtà un tipo di analisi avanzata che può consentire alle aziende di utilizzare la grande quantità di dati / dati cloud per trovare le migliori prospettive e scelte di business. Questo è anche abbastanza facile da essere utilizzato da coloro che non hanno un background statistico o tecnologico molto chiaro.
L'analisi self-service consente all'utente di scansionare dump di dati di grandi dimensioni, visualizzare i dati e utilizzarli per ottenere informazioni utili per la propria attività. Ciò consente inoltre alle aziende di assicurarsi che i loro requisiti quotidiani siano soddisfatti e di conoscere altri requisiti che possono sorgere. Le intuizioni provengono da grandi riserve di dati di proprietà delle imprese, che a loro volta provengono da vari dati transazionali, web log, dati dei sensori e dati dei social media. La business intelligence self-service è un sottoinsieme di dati self-service, che aiuta un'azienda a prendere decisioni importanti in base ai dati.
In che modo i dati self-service aiutano Analytics
Oggi molte aziende stanno realizzando software che consente agli utenti aziendali di raccogliere informazioni da una varietà di fonti. Tale software può essere difficile da usare. Ha dashboard, che consente all'analista di interrogare i dati e analizzarli. Tale software, a causa della sua complessità e della ripida curva di apprendimento, può essere utilizzato solo da analisti di dati altamente qualificati, chiamati anche data scientist. (Per saperne di più sui data scientist, vedi Data Scientists: The New Rock Stars of the Tech World.)
Al contrario, l'analisi self-service è stata introdotta al fine di aiutare le aziende a continuare l'analisi efficace dei dati, senza la necessità di professionisti qualificati, poiché i data scientist stanno diventando molto difficili da trovare al giorno d'oggi. Ciò consentirà inoltre agli utenti aziendali di gestire direttamente i dati, che possono facilmente manipolare in base alle loro esigenze e preferenze. Pertanto, i dati self-service consentono agli utenti aziendali di prendere buone decisioni sulla base di analisi potenti ma facili da eseguire.
In che modo la BI viene influenzata dai dati self-service
Le esigenze delle imprese rimangono sempre le stesse, sebbene la tecnologia richiesta per raggiungere tali obiettivi cambi con il tempo e le tecnologie attualmente disponibili. Oggi, anche la quantità di dati è aumentata di molte volte. Tali dati sono anche molto complessi, poiché provengono da molte fonti diverse.
Tuttavia, con l'avvento dell'analisi dei dati self-service, è possibile analizzare facilmente grandi quantità di dati. Inoltre, uno speciale "livello semantico" consente anche ai normali utenti aziendali di accedere facilmente ai dati e utilizzarli, poiché risolve la complessità dei dati. Ciò ha portato a decisioni aziendali più semplici, basate su un'accurata analisi dei dati e che sta dando un nuovo nome alla business intelligence. (Per apprendere le basi della BI, leggi Introduzione alla Business Intelligence.)
Quali sono le sfide?
L'integrazione degli strumenti di business intelligence self-service deve essere eseguita in modo molto delicato, poiché sebbene possa consentire agli utenti aziendali di svolgere facilmente attività correlate all'intelligence di business, richiede ai professionisti IT di gestire i propri dati. Tuttavia, l'integrazione dei dati può essere molto difficile, come in qualsiasi soluzione di BI.
Le biblioteche della Boston College University sono centri di risorse educative, che consistono in tre biblioteche, con oltre 2,5 milioni di libri. Tuttavia, il sistema aveva bisogno di report self-service per allocare correttamente il proprio budget e garantire l'accesso mobile.
Dopo aver implementato la soluzione self-service, circa 14.000 studenti in più sono stati aggiunti alla sua base di studenti. Potrebbero accedere alle sue vaste risorse da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento.
Motionsoft
Motionsoft è un fornitore di soluzioni finanziarie per aziende del settore della salute e del benessere. Il suo vecchio sistema di reportistica Crystal non era abbastanza potente per dashboard interattivi e report basati sul web, quindi ha scelto soluzioni self-service come Logi Ad Hoc e Logi Info. Le soluzioni erano molto potenti e consentivano molte capacità di self-service.
Hylant
Hylant è un fornitore di intermediazioni assicurative estremamente convenienti. Forniscono inoltre soluzioni di gestione dei rischi per una varietà di aziende. Dovevano eliminare eventuali modifiche ad hoc migliorando il processo di richiesta del rapporto. Dovevano anche aiutare gli utenti a creare i propri report.
Quindi, hanno usato il modulo self-service di Logi, che ha permesso ai loro clienti di interrogare e gestire i propri report molto facilmente, aiutando a prendere decisioni migliori.
Conclusione
Il self-service è davvero una svolta nel campo dell'analisi aziendale. L'auto-aiuto è il miglior aiuto, che tutti conosciamo, e con l'aiuto dell'analisi del business self-service, possiamo realizzarlo. Sono finiti i giorni in cui gli utenti aziendali dovevano consultare i data scientist per qualsiasi domanda o attività.Ora, gli utenti possono facilmente eseguire con precisione le proprie analisi, il che aumenta anche la velocità del business. Inoltre, poiché i data scientist esperti stanno diventando sempre più difficili da trovare, sono necessarie operazioni più semplici che possono essere eseguite anche da utenti inesperti attraverso una formazione adeguata. Sebbene ci siano alcuni problemi, come problemi di sicurezza, problemi di integrità dei dati, ecc., Questa soluzione self-service si evolverà e si spera eliminarli automaticamente. Quindi, è sicuro concludere che la business intelligence self-service sarà la business intelligence del futuro.