Contenido
- ¿Qué son los datos de autoservicio?
- Cómo los datos de autoservicio están ayudando a Analytics
- Cómo se ve afectado el BI por los datos de autoservicio
- ¿Cuáles son los retos?
- Motionsoft
- Hylant
- Conclusión
Fuente: Nexusplexus / Dreamstime.com
Para llevar:
Con la ayuda de análisis de autoservicio, incluso las personas que no se especializan en ciencia de datos pueden interpretar los datos.
El autoservicio es parte de nuestra vida diaria. Las personas están facultadas para realizar sus tareas por sí mismas, como transacciones monetarias en un cajero automático, bombear gasolina en las estaciones de servicio, registrarse en los aeropuertos y muchas otras actividades similares. Por lo tanto, por un lado, reduce los costos operativos de una organización y, por otro lado, genera un gran volumen de datos (generalmente datos grandes). Estos datos tienen mucho potencial en el mundo de la analítica. Las organizaciones están extrayendo información significativa de dichos datos de autoservicio y generando más oportunidades de negocio a partir de ellos.
¿Qué son los datos de autoservicio?
El análisis de datos de autoservicio es en realidad un tipo de análisis avanzado que puede permitir a las empresas utilizar la gran cantidad de datos / datos en la nube para encontrar las mejores perspectivas y opciones comerciales. Esto también es lo suficientemente fácil como para ser utilizado por aquellos sin una base estadística o tecnológica muy clara.
El análisis de autoservicio permite al usuario escanear grandes volcados de datos, visualizar los datos y usarlos para obtener información útil para su negocio. Esto también permite a las empresas garantizar que se cumplan sus requisitos diarios y conocer otros requisitos que puedan surgir. Los conocimientos provienen de grandes reservas de datos propiedad de empresas, que a su vez provienen de varios datos transaccionales, registros web, datos de sensores y datos de redes sociales. La inteligencia empresarial de autoservicio es un subconjunto de datos de autoservicio, que ayuda a una empresa a tomar decisiones importantes basadas en los datos.
Cómo los datos de autoservicio están ayudando a Analytics
Hoy en día, muchas compañías están creando software que permite a los usuarios comerciales recopilar información de una variedad de fuentes. Tal software puede ser difícil de usar. Tiene paneles de control, que permiten al analista consultar datos y analizarlos. Dicho software, debido a su complejidad y curva de aprendizaje empinada, solo puede ser utilizado por analistas de datos altamente capacitados, también llamados científicos de datos. (Para obtener más información sobre los científicos de datos, consulte Científicos de datos: las nuevas estrellas del rock del mundo tecnológico).
Por el contrario, se introdujo el análisis de autoservicio para ayudar a las empresas a continuar el análisis efectivo de datos, sin la necesidad de profesionales capacitados, ya que los científicos de datos se están volviendo muy difíciles de encontrar en la actualidad. Esto también permitirá a los usuarios comerciales manejar directamente los datos, que pueden manipular fácilmente de acuerdo con sus necesidades y preferencias. Por lo tanto, los datos de autoservicio permiten a los usuarios comerciales tomar buenas decisiones basadas en análisis potentes pero fáciles de realizar.
Cómo se ve afectado el BI por los datos de autoservicio
Las necesidades de las empresas siempre siguen siendo las mismas, aunque la tecnología requerida para lograr esos objetivos cambia con el tiempo y las tecnologías actualmente disponibles. Hoy en día, la cantidad de datos también se ha multiplicado. Tales datos también son muy complejos, ya que provienen de muchas fuentes diferentes.
Sin embargo, con el advenimiento del análisis de datos de autoservicio, se pueden analizar fácilmente grandes cantidades de datos. Además, una "capa semántica" especial permite que incluso los usuarios comerciales normales accedan fácilmente a los datos y los usen, ya que resuelve la complejidad de los datos. Esto ha resultado en decisiones comerciales más fáciles, que se basan en análisis de datos precisos y le está dando un nuevo nombre a la inteligencia empresarial. (Para conocer los conceptos básicos de BI, lea Introducción a la inteligencia empresarial).
¿Cuáles son los retos?
La integración de las herramientas de inteligencia empresarial de autoservicio debe realizarse con mucha delicadeza, ya que si bien puede permitir a los usuarios empresariales realizar fácilmente tareas relacionadas con la inteligencia empresarial, requiere que los profesionales de TI administren sus datos. Sin embargo, integrar los datos puede ser muy difícil, como lo es con cualquier solución de BI.
Las bibliotecas de la Boston College University son centros de recursos educativos, que consisten en tres bibliotecas, con más de 2.5 millones de libros. Sin embargo, el sistema necesitaba informes de autoservicio para asignar adecuadamente su presupuesto y garantizar el acceso móvil.
Después de implementar la solución de autoservicio, se agregaron alrededor de 14,000 estudiantes más a su base de estudiantes. Podrían acceder a sus vastos recursos desde cualquier lugar y en cualquier momento.
Motionsoft
Motionsoft es un proveedor de soluciones financieras para empresas del sector de la salud y el bienestar. Su antiguo sistema de informes Crystal no era lo suficientemente potente como para paneles interactivos e informes basados en la web, por lo que eligió soluciones de autoservicio como Logi Ad Hoc e Logi Info. Las soluciones fueron muy potentes y permitieron muchas capacidades de autoservicio.
Hylant
Hylant es un proveedor de corredores de seguros que son extremadamente rentables. También proporcionan soluciones de gestión de riesgos para una variedad de empresas. Necesitaban eliminar cualquier cambio ad hoc mejorando el proceso de solicitud de informes. También necesitaban ayudar a los usuarios a crear sus propios informes.
Por lo tanto, utilizaron el módulo de autoservicio de Logi, que permitió a sus clientes consultar y administrar sus propios informes con mucha facilidad, lo que les ayudó a tomar mejores decisiones.
Conclusión
El autoservicio es realmente un punto de inflexión en el campo de la analítica empresarial. La autoayuda es la mejor ayuda, que todos conocemos, y con la ayuda del análisis empresarial de autoservicio, podemos darnos cuenta de esto. Atrás quedaron los días en que los usuarios comerciales tenían que consultar a científicos de datos para cualquier pregunta o tarea.Ahora, los usuarios pueden realizar fácilmente su propio análisis con precisión, lo que también aumenta la velocidad del negocio. Además, a medida que los científicos de datos experimentados son cada vez más difíciles de encontrar, existe la necesidad de operaciones más fáciles que puedan realizar incluso usuarios sin experiencia a través de la capacitación adecuada. Aunque hay ciertos problemas, como problemas de seguridad, problemas de integridad de datos, etc., esta solución de autoservicio evolucionará y, con suerte, los eliminará automáticamente. Por lo tanto, es seguro concluir que la inteligencia empresarial de autoservicio será la inteligencia empresarial del futuro.