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发表于 2018-1-29 14:11:48 | 查看: 733| 回复: 0
本帖最后由 木木木木木 于 2018-1-29 14:12 编辑

 自助服务是我们日常生活的一部分。人们被赋予了自己完成任务的权力,比如在自动取款机上的货币交易、在加油站加油、在机场办理登机手续等其他类似的活动。因此,一方面,它降低了组织的运营成本;另一方面,它产生了大量的数据(通常是大数据)。这些数据在分析领域有很大的潜力。组织正在从这些自助服务数据中提取有意义的见解,并从中创造更多的商业机会。
  什么是自助服务数据?
  自助服务数据分析实际上是一种高级分析,它可以使企业使用大量的数据或云数据来寻找最佳的商业前景和选择。这也很容易被那些没有非常明确的统计或技术背景的人使用。
  自服务分析使用户能够扫描大型数据转储,可视化数据,并使用它获得对业务有用的见解。这也使企业能够确保其日常需求得到满足,并了解可能出现的其他需求。这些见解来自大型企业拥有的数据储备,而这些储备又来自于各种交易数据、网络日志、传感器数据和社交媒体数据。自助商务智能是自助服务数据的一个子集,它帮助企业根据这些数据做出重要的决策。
  自助服务数据如何帮助分析
  如今,许多公司都在开发软件,使商业用户可以从各种渠道收集信息。这种软件可能很难使用。它有控制面板,允许分析人员查询和分析数据。这种软件,由于其复杂性和陡峭的学习曲线,只能由训练有素的数据分析师(也称为数据科学家)使用。(如果您想要了解更多关于数据科学家的信息,请参阅《数据科学家:科技界的新摇滚巨星》一文。)
  相反,由于数据科学家现在越来越难找到,所以人们引入了自助分析,以帮助企业继续对数据进行有效分析,而不需要任何经过培训的专业人员。这还将允许业务用户直接处理数据,他们可以根据他们的需要和偏好轻松地处理这些数据。因此,自助服务数据允许业务用户根据功能强大但易于执行的分析做出正确决策。
  自助服务数据如何影响BI
  虽然实现这些目标所需的技术随着时间和现有技术的变化而变化,但企业的需求始终保持不变。如今,数据量也增加了许多倍。这些数据也非常复杂,因为它们属于许多不同的来源。
  但是,随着自助式数据分析的出现,人们可以轻松地分析大量的数据。此外,特殊的“语义层”甚至允许正常的业务用户轻松访问和使用数据,因为它解决了数据的复杂性。这使得基于准确数据分析的业务决策变得更加容易,并为业务智能赋予了新的名称。(如果您想要了解更多关于BI的信息,请参阅《商业智能简介》一文。)
  自助式数据分析的挑战是什么呢?
  集成自助业务智能工具必须非常精细地开发出来,因为虽然它可以让业务用户轻松执行与业务智能相关的任务,但它需要专业的IT人员管理其数据。但是,与任何BI解决方案一样,集成数据可能会非常困难。
  另一个重大挑战是数据的管理。适当的安全措施和数据管理对于自助式商业智能至关重要。因此,使用自助商业智能的企业应该能够控制该企业用户自由使用数据的权力。完全的自由可能意味着用户同时访问多个查询,这足以使任何服务器瘫痪。它们还可能使数据处于危险之中,主要是通过第三方访问的数据。
  商业如何从自助BI中获益
  事实证明,自助服务数据对企业非常有用。他们可以使用自助分析来快速、完整地分析商店中可用的海量云数据。这可以通过改进对业务报告来帮助企业。
  它还可以帮助降低数据过载的风险。分析后的数据可用于创建图表和营销控制面板,以提高商业智能。这也使得企业能够轻松地做出复杂的决策,并快速地完成日常任务。如果您将它与规则引擎集成,那么它就可以成为一个真正强大的业务工具,进一步帮助该组织的商业智能了解其当前的目标。因此,企业从自助BI中获益良多。
  用例
  大家都知道,现有的BI工具不足以满足所有的业务需求。然而,随着自助商业智能的引入,一切似乎都发生了变化。在此之前,企业必须反复咨询数据科学家,进行任何查询或提问。但现在,这种情况发生了逆转。如今,业务用户无需数据科学家的帮助就可以轻松地研究业务的见解和使用工具。因此,许多企业显然已经开始使用自助式商业智能来获得更容易的见解和更快的工作速度。下面给出了一些自助商业智能的用例。
  Boston College University Libraries是由三个图书馆组成的教育资源中心,拥有250万余册的藏书。然而,该系统需要自助报告,以便妥善分配预算和确保移动设备的接入。
  实施自助解决方案后,其学生群又增加了大约14000名学生。他们可以随时随地访问其庞大的资源。
  Motionsoft是一家为医疗保健行业的企业提供金融解决方案的公司。其旧的Crystal报告系统不够强大,无法用于交互式控制面板和基于网络的报告,因此它选择了Logi Ad Hoc和Logi Info等自助解决方案。这些解决方案非常强大,拥有许多自助服务。
  Hylant是一家提供保险经纪服务的公司,具有极高的成本效益。它们还为各种企业提供风险管理解决方案。它们需要通过加强报告请求流程来消除任何临时的变动。他们还需要帮助用户创建自己的报告。
  因此,他们使用了Logi的自助服务模块,使客户可以非常轻松地查询和管理自己的报告,从而帮助客户做出更好的决策。
  结论
  自助服务实际上是业务分析领域的一个转折点。我们都知道,自助是最好的帮助,在自助服务的商业分析的帮助下,我们可以认识到这一点。商业用户不得不就任何问题或任何任务咨询数据科学家的日子已经一去不复返了。现在,用户可以轻松准确地进行自己的分析,这也提高了业务的速度。此外,由于有经验的数据科学家越来越难找到,因此数据分析需要更简单的操作,即使是没有经验的用户也可以通过适当的培训完成。尽管这存在某些问题,如安全问题、数据完整性问题等,但此自助服务解决方案将不断发展,并有望自动消除这些问题。因此,我们可以肯定的是:自助式商业智能将是未来的商业智能。
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