NộI Dung
- Tự phục vụ trong Con dữ liệu lớn và thông minh kinh doanh (BI)
- Ưu điểm của dịch vụ tự phục vụ
- Những thách thức với tự phục vụ
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Nghiên cứu điển hình
- Tận dụng tốt nhất dịch vụ tự động và tự động hóa
- Phần kết luận
Nguồn: Lightspectrum / Dreamstime.com
Lấy đi:
Dữ liệu lớn đang trở nên dễ tiếp cận đối với nhiều người dùng hơn nhờ tự phục vụ và tự động hóa.
Phần mềm phân tích tự phục vụ đã là một xu hướng phát triển phần mềm trong một thời gian. Về mặt khái niệm, không có nhiều điều mới lạ về nó, mặc dù vậy - tự phục vụ như một khái niệm đã được áp dụng cho các doanh nghiệp thức ăn nhanh, dịch vụ tài chính và các ngành công nghiệp khác, và miền phần mềm chỉ tùy chỉnh nó theo nhu cầu riêng biệt của nó.
Phân tích tự phục vụ đặc biệt nhắm đến người dùng doanh nghiệp, những người cần dễ dàng thao tác dữ liệu và tạo phân tích mà không phải phụ thuộc vào nhân viên dữ liệu có trình độ kỹ thuật như nhà khoa học dữ liệu. Có một niềm tin rằng các phân tích tự phục vụ sẽ làm giảm sự phụ thuộc vào các nhà khoa học dữ liệu. Ngoài ra còn có một nhóm các chuyên gia tin rằng việc phân tích tuyệt đối vào tay người dùng doanh nghiệp có thể ảnh hưởng đến quản trị và người dùng doanh nghiệp cần được đào tạo chất lượng. Cả hai quan điểm đều có chất. Mặc dù các dự báo về thị trường phân tích tự phục vụ là tích cực, điều quan trọng là phải đào tạo người dùng sử dụng phần mềm đúng cách. Có rất nhiều phạm vi cho người dùng doanh nghiệp để tìm hiểu các công cụ phần mềm như vậy. (Để tìm hiểu thêm về phân tích và thông minh kinh doanh, hãy xem Phân tích dữ liệu lớn có thể đóng khoảng cách thông minh trong kinh doanh không?)
Tự phục vụ trong Con dữ liệu lớn và thông minh kinh doanh (BI)
Hãy nghĩ về trường hợp sử dụng này: Trong một tổ chức, khách hàng hoặc nhân viên đối mặt với thị trường phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu để đưa ra quyết định. Bây giờ, có được các phân tích tùy chỉnh là không dễ dàng vì khối lượng dữ liệu rất lớn và đến từ nhiều nguồn; nó đòi hỏi các kỹ năng cụ thể để thao tác dữ liệu và tạo phân tích theo định dạng dễ hiểu. Vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu và những người kỹ thuật khác cần phải tham gia. Điều này tạo ra rất nhiều vấn đề. Ví dụ, băng thông của nhân viên kỹ thuật và nhà khoa học dữ liệu được chia và việc phụ thuộc quá nhiều vào nhân viên kỹ thuật có thể trì hoãn việc thu thập phân tích, điều này có thể cản trở việc ra quyết định.
Vấn đề này có thể được giải quyết bằng cách trao quyền cho người dùng doanh nghiệp. Người dùng doanh nghiệp có thể được trang bị để thao tác dữ liệu và tạo báo cáo tùy chỉnh. Bây giờ chúng ta đang nói về tự phục vụ. Tự phục vụ trong dữ liệu lớn và BI là khả năng người dùng doanh nghiệp thao tác và tạo phân tích theo nhu cầu. Người dùng doanh nghiệp đang tạo các báo cáo độc lập giống như khái niệm tự phục vụ trong một nhà hàng thức ăn nhanh. Tất nhiên, trước khi người dùng có thể tạo báo cáo, dữ liệu phải được thu thập, xử lý và chuyển đổi thành một định dạng nhất định, đây không phải là trách nhiệm của người dùng doanh nghiệp.
Tự phục vụ có nhiều ưu điểm cũng như nhược điểm. Nhưng rất nhiều sản phẩm tự phục vụ hiện có sẵn trên thị trường tập trung vào người dùng doanh nghiệp. Các sản phẩm này có một số tính năng chung: giao diện người dùng trực quan và thân thiện, tạo báo cáo tùy chỉnh và thuật ngữ kinh doanh. Giả định rằng các sản phẩm như vậy có khả năng tích hợp để chấp nhận, khai thác và xử lý dữ liệu lớn mà không yêu cầu sự tham gia của người dùng doanh nghiệp. Vì vậy, bạn có thể nói rằng phần mềm tự phục vụ đã giải quyết trường hợp sử dụng trao quyền cho người dùng doanh nghiệp bằng cách giảm (nhưng không loại bỏ) sự phụ thuộc vào nhân viên kỹ thuật. Theo Forrester Research, Inc., chỉ 20 phần trăm yêu cầu tạo báo cáo và truy vấn nên được gửi đến nhóm BI hoặc bộ phận CNTT.
Ưu điểm của dịch vụ tự phục vụ
Như có thể đã rõ ràng, lợi thế chính của việc có phần mềm tự phục vụ là tính độc lập mà nó mang lại cho người dùng doanh nghiệp. Người dùng không cần phụ thuộc vào nhóm BI hoặc bộ phận CNTT để chạy truy vấn hoặc tạo báo cáo. Điều này cũng giải phóng các nhân viên kỹ thuật để tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng khác. Vì người dùng doanh nghiệp có thể độc lập tạo báo cáo và phân tích tùy chỉnh, họ có thể tìm thấy thông tin chi tiết và đưa ra quyết định quan trọng nhanh hơn. Theo James Foster, tổng giám đốc khu vực Đông Nam Á về các giải pháp theo yêu cầu và điện toán hiệu năng cao tại SAS, vì vậy, chỉ có thể có nhiều khả năng ra quyết định hơn trong các ngành kinh doanh ", ông nói "Thêm vào đó, việc chuyển sang tự phục vụ cũng có tác động tích cực đến CNTT, giúp họ suy nghĩ chiến lược hơn và tập trung vào các hoạt động giá trị gia tăng cho công ty thay vì chỉ bật đèn."
Những thách thức với tự phục vụ
Mô hình tự phục vụ dựa trên việc trao quyền cho người dùng doanh nghiệp truy vấn và tạo phân tích trong khi nhóm BI và bộ phận CNTT đảm nhiệm các hệ thống back-end và tích hợp dữ liệu. Tuy nhiên, những thách thức phát sinh từ mô hình này. Về mặt kỹ thuật, việc tích hợp dữ liệu với các hệ thống BI là một nhiệm vụ phức tạp. Các đội BI đấu tranh để đưa ra một cái nhìn thống nhất, duy nhất về hệ thống doanh nghiệp. (Để biết thêm về phân tích, hãy xem Cân nhắc ưu và nhược điểm của phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực.)
Thách thức thứ hai là về quản trị dữ liệu. Cho phép người dùng doanh nghiệp hoàn toàn tự do trong việc sử dụng các ứng dụng có nhiều rủi ro. Ví dụ: nó có thể dẫn đến dữ liệu và báo cáo trùng lặp, tăng đột biến trong các truy vấn và yêu cầu dẫn đến sự cố máy chủ và báo cáo với dữ liệu hoặc cấu trúc lỗi thời. Rõ ràng, cần phải có sự cân bằng giữa chính sách quản trị dữ liệu và quyền truy cập của người dùng.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Nghiên cứu điển hình
Một số tổ chức, lớn và nhỏ, đã được hưởng lợi bằng cách áp dụng phần mềm tự động hóa hoặc tự phục vụ. Các công ty này đã cắt giảm chi phí, cải thiện năng suất và đăng ký sự hài lòng của khách hàng cao hơn. Trường hợp đầu tiên là của các trung tâm cuộc gọi của Microsoft. Bàn trợ giúp nội bộ tại Microsoft hỗ trợ hơn 105.000 nhân viên, nhà cung cấp, nhà thầu và khách hàng. Họ muốn giảm âm lượng cuộc gọi, vì vậy họ đã triển khai một số công cụ tự phục vụ, cổng thông tin hỗ trợ trực tuyến và cung cấp quyền truy cập vào các bài viết cơ sở kiến thức. Do đó, Microsoft đã có thể giảm 15,4 phần trăm cuộc gọi với mức giá khoảng $ 30 mỗi cuộc gọi.
Một nghiên cứu được thực hiện bởi eVergance Partners, LLC, một công ty tư vấn quản lý, cho thấy rằng nếu một công ty trả lời câu hỏi của khách hàng trực tuyến, thì chi phí sẽ thấp hơn 4 đến 40 lần so với câu hỏi được trả lời qua trung tâm cuộc gọi.
Tận dụng tốt nhất dịch vụ tự động và tự động hóa
Trước hết, từ quan điểm của ngành công nghiệp, không có sự quay trở lại từ tự phục vụ và tự động hóa. Nhưng, những cơ hội này cần phải được tiếp cận cẩn thận. Dưới đây là một vài lời khuyên:
- Cung cấp trải nghiệm tự động hóa tốt cho khách hàng của bạn. Ví dụ: nếu khách hàng của bạn sử dụng tài nguyên trang web hoặc trò chuyện trực tuyến thay vì trung tâm cuộc gọi, hãy đảm bảo rằng quy trình này không rắc rối, nhanh chóng và suôn sẻ. Nếu khách hàng có trải nghiệm kém, rất có thể họ sẽ không bao giờ quay lại.
- Huấn luyện người dùng doanh nghiệp sử dụng các ứng dụng tuân thủ các thông lệ tốt nhất. Cần có sự đào tạo sâu rộng về xử lý ứng dụng và cần có sự phân chia trách nhiệm rõ ràng giữa các nhóm BI và người dùng doanh nghiệp.
- Xây dựng các công cụ tự động hóa dần dần và sử dụng kinh nghiệm của bạn trong việc cải thiện chúng. Theo Allen Bonde, phó chủ tịch cấp cao về chiến lược và tiếp thị tại eVergance, Lợi dụng hệ thống ống nước mà bạn đã xây dựng trong thập kỷ qua. "Có rất nhiều điều bạn có thể làm như quy trình kinh doanh tiền lương, giao diện tự động đối với nguồn nhân lực và gọi các yêu cầu điều phối cho các nhóm dịch vụ lĩnh vực di động. Tuy nhiên, điều đó sẽ không đảm bảo cho việc mua lại hoặc giữ chân khách hàng. Bonde cho biết thêm, vì Dont cho rằng chỉ vì bạn xây dựng nên họ sẽ đến. "
Phần kết luận
Tự phục vụ và tự động hóa trong các ngành xử lý dữ liệu lớn được coi là cơ hội lớn. Tuy nhiên, các công ty cần cẩn thận trong khi sử dụng những cơ hội này vì thực thi bất cẩn có thể dẫn đến mất danh tiếng và khách hàng. Đào tạo đúng đắn và chính sách thông minh là cách để tiến lên phía trước.