NộI Dung
- Dữ liệu tự phục vụ là gì?
- Dữ liệu tự phục vụ giúp phân tích như thế nào
- BI bị ảnh hưởng bởi dữ liệu tự phục vụ như thế nào
- Những thách thức là gì?
- Motionsoft
- Hylant
- Phần kết luận
Nguồn: Nexusplexus / Dreamstime.com
Lấy đi:
Với sự trợ giúp của các phân tích tự phục vụ, ngay cả những người không chuyên về khoa học dữ liệu cũng có thể diễn giải dữ liệu.
Tự phục vụ là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng tôi. Mọi người được trao quyền để tự thực hiện các nhiệm vụ của mình, như giao dịch tiền tệ tại ATM, bơm xăng tại trạm xăng, làm thủ tục tại sân bay và nhiều hoạt động tương tự khác. Vì vậy, một mặt nó làm giảm chi phí hoạt động của một tổ chức và mặt khác, nó tạo ra một khối lượng dữ liệu khổng lồ (thường là dữ liệu lớn). Dữ liệu này có rất nhiều tiềm năng trong thế giới phân tích. Các tổ chức đang trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu tự phục vụ đó và tạo ra nhiều cơ hội kinh doanh hơn từ đó.
Dữ liệu tự phục vụ là gì?
Phân tích dữ liệu tự phục vụ thực sự là một loại phân tích nâng cao có thể cho phép các doanh nghiệp sử dụng lượng lớn dữ liệu / dữ liệu đám mây để tìm kiếm các lựa chọn và triển vọng kinh doanh tốt nhất. Điều này cũng đủ dễ dàng để được sử dụng bởi những người không có nền tảng thống kê hoặc công nghệ rất rõ ràng.
Phân tích tự phục vụ cho phép người dùng quét các bãi dữ liệu lớn, trực quan hóa dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để có được thông tin chi tiết hữu ích cho doanh nghiệp của họ. Điều này cũng cho phép các doanh nghiệp đảm bảo rằng các yêu cầu hàng ngày của họ đang được đáp ứng và biết về các yêu cầu khác có thể phát sinh. Những hiểu biết đến từ dự trữ dữ liệu thuộc sở hữu doanh nghiệp lớn, đến lượt nó đến từ nhiều dữ liệu giao dịch, nhật ký web, dữ liệu cảm biến và dữ liệu truyền thông xã hội. Trí tuệ kinh doanh tự phục vụ là một tập hợp con của dữ liệu tự phục vụ, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định quan trọng dựa trên dữ liệu.
Dữ liệu tự phục vụ giúp phân tích như thế nào
Ngày nay, nhiều công ty đang sản xuất phần mềm cho phép người dùng doanh nghiệp thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Phần mềm như vậy có thể khó sử dụng. Nó có bảng điều khiển, cho phép nhà phân tích truy vấn dữ liệu và phân tích nó. Phần mềm như vậy, do sự phức tạp và đường cong học tập dốc, chỉ có thể được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu được đào tạo cao, còn được gọi là các nhà khoa học dữ liệu. (Để tìm hiểu thêm về các nhà khoa học dữ liệu, hãy xem Nhà khoa học dữ liệu: Những ngôi sao nhạc rock mới của thế giới công nghệ.)
Ngược lại, phân tích tự phục vụ đã được giới thiệu để giúp các doanh nghiệp tiếp tục phân tích dữ liệu hiệu quả mà không cần bất kỳ chuyên gia được đào tạo nào, vì các nhà khoa học dữ liệu ngày nay rất khó tìm thấy. Điều này cũng sẽ cho phép người dùng doanh nghiệp trực tiếp xử lý dữ liệu mà họ có thể dễ dàng thao tác theo nhu cầu và sở thích của họ. Vì vậy, dữ liệu tự phục vụ đang cho phép người dùng doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt dựa trên các phân tích mạnh mẽ nhưng dễ thực hiện.
BI bị ảnh hưởng bởi dữ liệu tự phục vụ như thế nào
Nhu cầu của các doanh nghiệp luôn giữ nguyên, mặc dù công nghệ cần có để đạt được những mục tiêu đó thay đổi theo thời gian và các công nghệ hiện có. Ngày nay, lượng dữ liệu cũng tăng gấp nhiều lần. Dữ liệu này cũng rất phức tạp, vì nó đến từ nhiều nguồn khác nhau.
Tuy nhiên, với sự ra đời của các phân tích dữ liệu tự phục vụ, một lượng lớn dữ liệu có thể được phân tích dễ dàng. Ngoài ra, lớp semantic semantic đặc biệt cho phép ngay cả người dùng doanh nghiệp bình thường dễ dàng truy cập dữ liệu và sử dụng nó, vì nó giải quyết sự phức tạp của dữ liệu. Điều này đã dẫn đến các quyết định kinh doanh dễ dàng hơn, dựa trên phân tích dữ liệu chính xác và đưa ra một tên mới cho trí tuệ kinh doanh. (Để tìm hiểu những điều cơ bản về BI, hãy đọc Giới thiệu về Kinh doanh thông minh.)
Những thách thức là gì?
Việc tích hợp các công cụ kinh doanh thông minh tự phục vụ phải được thực hiện rất tinh tế, bởi vì trong khi nó có thể cho phép người dùng doanh nghiệp dễ dàng thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến kinh doanh thông minh, thì nó đòi hỏi các chuyên gia CNTT phải quản lý dữ liệu của họ. Tuy nhiên, việc tích hợp dữ liệu có thể rất khó khăn, vì nó là với bất kỳ giải pháp BI nào.
Thư viện Đại học Boston College là các trung tâm tài nguyên giáo dục, bao gồm ba thư viện, với hơn 2,5 triệu cuốn sách. Tuy nhiên, hệ thống cần báo cáo tự phục vụ để phân bổ ngân sách hợp lý và đảm bảo truy cập di động.
Sau khi thực hiện giải pháp tự phục vụ, khoảng 14.000 sinh viên đã được thêm vào cơ sở sinh viên của mình. Họ có thể truy cập tài nguyên rộng lớn của nó từ bất cứ đâu và bất cứ lúc nào.
Motionsoft
Motionsoft là nhà cung cấp giải pháp tài chính cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực sức khỏe và chăm sóc sức khỏe. Hệ thống báo cáo Crystal cũ của nó không đủ mạnh cho bảng điều khiển tương tác và báo cáo dựa trên web, vì vậy nó đã chọn các giải pháp tự phục vụ như Logi Ad Hoc và Logi Info. Các giải pháp rất mạnh mẽ và cho phép nhiều khả năng tự phục vụ.
Hylant
Hylant là nhà cung cấp dịch vụ môi giới bảo hiểm cực kỳ hiệu quả. Họ cũng cung cấp các giải pháp quản lý rủi ro cho nhiều doanh nghiệp. Họ cần phải loại bỏ bất kỳ thay đổi đặc biệt nào bằng cách tăng cường quy trình yêu cầu báo cáo. Họ cũng cần thiết để giúp người dùng tạo báo cáo của riêng họ.
Vì vậy, họ đã sử dụng mô-đun tự phục vụ Logi, cho phép khách hàng của họ truy vấn và quản lý các báo cáo của riêng họ rất dễ dàng, giúp đưa ra quyết định tốt hơn.
Phần kết luận
Tự phục vụ thực sự là một bước ngoặt trong lĩnh vực phân tích kinh doanh. Tự lực là sự giúp đỡ tốt nhất, mà tất cả chúng ta đều biết, và với sự trợ giúp của các phân tích kinh doanh tự phục vụ, chúng ta có thể nhận ra điều này. Đã qua rồi cái thời mà người dùng doanh nghiệp phải hỏi ý kiến các nhà khoa học dữ liệu cho bất kỳ câu hỏi hoặc cho bất kỳ nhiệm vụ nào.Giờ đây, người dùng có thể dễ dàng thực hiện phân tích của riêng mình một cách chính xác, điều này cũng làm tăng tốc độ kinh doanh. Ngoài ra, khi các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm đang trở nên khó tìm hơn, cần có các hoạt động dễ dàng hơn, thậm chí có thể được thực hiện bởi ngay cả người dùng thiếu kinh nghiệm thông qua đào tạo thích hợp. Mặc dù có một số vấn đề nhất định, như vấn đề bảo mật, vấn đề toàn vẹn dữ liệu, v.v., giải pháp tự phục vụ này sẽ phát triển và hy vọng loại bỏ chúng tự động. Vì vậy, thật an toàn khi kết luận rằng trí tuệ kinh doanh tự phục vụ sẽ là trí tuệ kinh doanh trong tương lai.