Зміст:
Програмне забезпечення для аналітики самообслуговування протягом певного часу є тенденцією розвитку програмного забезпечення. Концептуально щодо цього не так вже й багато новин - самообслуговування як концепція вже застосоване до суглобів швидкого харчування, фінансових послуг та інших галузей, а домен програмного забезпечення просто підганяє його під свої унікальні потреби.
Аналітика самообслуговування спеціально орієнтована на ділових користувачів, яким потрібно легко маніпулювати даними та створювати аналітику, не маючи необхідності залежати від технічно кваліфікованого персоналу даних, наприклад, науковців даних. Існує думка, що аналітика самообслуговування збирається зменшити залежність від науковців даних. Є також група експертів, які вважають, що абсолютна передача аналітики до рук ділових користувачів може поставити під загрозу управління та що бізнес-користувачів потребують якісного навчання. Обидва погляди мають суть. Хоча прогнози на ринку аналітики самообслуговування є позитивними, важливо навчити користувачів правильно користуватися програмним забезпеченням. Для ділових користувачів існує багато можливостей для вивчення таких програмних засобів. (Щоб дізнатися більше про бізнес-аналітику та аналітику, перегляньте статтю. Чи може Big Data Analytics закрити прогалину бізнес-аналітики?)
Самообслуговування в контексті великих даних та бізнес-аналітики (BI)
Подумайте про такий випадок використання: В організації клієнт або персонал, орієнтований на ринок, сильно залежать від даних для прийняття рішень. Тепер отримати індивідуальну аналітику непросто, оскільки обсяг даних величезний та надходить із багатьох джерел; потрібні конкретні навички маніпулювання даними та генерування аналітики у зрозумілому форматі. Отже, потрібно залучити науковців та інших технічних людей. Це створює масу проблем. Наприклад, пропускна здатність технічного персоналу та науковців даних розділена, і занадто велика залежність від технічного персоналу може затримати отримання аналітики, що може перешкоджати прийняттю рішень.
