Sadržaj
- Samoposluživanje u vezi s velikim podacima i poslovnom inteligencijom (BI)
- Prednosti samoposluživanja
- Izazovi sa samoposluživanjem
- Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
- Studije slučaja
- Dobivanje najboljeg od samoposluživanja i automatizacije
- Zaključak
Izvor: Lightspectrum / Dreamstime.com
Oduzeti:
Veliki podaci postaju dostupni mnogo širem krugu korisnika zahvaljujući samoposluživanju i automatizaciji.
Softver za samoposlužnu analizu već je neko vrijeme trend u razvoju softvera. Konceptualno, o tome nema mnogo novosti - samoposluživanje kao koncept već je primijenjeno na zglobove brze hrane, financijske usluge i ostale industrije, a softverska domena upravo je prilagođava prema njegovim jedinstvenim potrebama.
Analitika samoposluživanja posebno je usmjerena na poslovne korisnike koji trebaju lako manipulirati podacima i stvarati analitiku bez potrebe da ovise o tehnički kvalificiranom podatkovnom osoblju kao što su znanstvenici. Postoji vjerovanje da će analitika o samoposluživanju smanjiti ovisnost o znanstvenicima s podacima. Postoji i skupina stručnjaka koja vjeruje da apsolutno prenošenje analitike u ruke poslovnih korisnika može ugroziti upravljanje i da poslovni korisnici trebaju kvalitetnu obuku. Oba pogleda imaju suštinu. Iako su prognoze na tržištu samoposlužne analitike pozitivne, važno je osposobiti korisnike da pravilno koriste softver. Poslovni korisnici mogu mnogo naučiti takve softverske alate. (Da biste saznali više o poslovnoj inteligenciji i analitikama, pogledajte Može li velika analitika podataka zatvoriti jaz u poslovnoj inteligenciji?)
Samoposluživanje u vezi s velikim podacima i poslovnom inteligencijom (BI)
Razmislite o ovom slučaju upotrebe: u organizaciji, kupac ili osoblje okrenuto tržištu uvelike ovise o podacima za donošenje odluka. Sada dobivanje prilagođene analitike nije jednostavno, jer je količina podataka ogromna i dolazi iz više izvora; potrebne su određene vještine za manipuliranje podacima i generiranje analitike u razumljivom formatu. Dakle, trebaju biti uključeni znanstvenici s podacima i drugi tehnički ljudi. To stvara puno problema. Na primjer, propusnost tehničkog osoblja i znanstvenika s podacima je podijeljena i prevelika ovisnost o tehničkom osoblju može odgoditi dobivanje analitike, što može spriječiti donošenje odluka.
Ovaj bi se problem mogao riješiti osnaživanjem poslovnih korisnika. Poslovni korisnici mogu biti opremljeni za obradu podataka i generiranje prilagođenih izvještaja. Sada govorimo o samoposluživanju. Samoposluživanje u vezi s velikim podacima i BI-om je sposobnost poslovnih korisnika da manipuliraju i generiraju analitiku prema potrebama. Poslovni korisnici samostalno generiraju izvješća poput koncepta samoposluživanja u restoranu brze hrane. Naravno, prije nego što korisnici mogu generirati izvješća, podaci se moraju prikupljati, obrađivati i pretvoriti u određeni format, što nije odgovornost poslovnih korisnika.
Samoposluga ima brojne prednosti, kao i nedostatke. Ali na tržištu je sada dostupno puno proizvoda za samoposluživanje koji su usredotočeni na poslovne korisnike. Ovi proizvodi imaju određene zajedničke značajke: intuitivno i prijateljsko korisničko sučelje, prilagođeno generiranje izvještaja i poslovne terminologije. Pretpostavlja se da takvi proizvodi imaju ugrađene mogućnosti prihvaćanja, rudanja i obrade velikih podataka bez potrebe za sudjelovanjem poslovnog korisnika. Dakle, možete reći da se softver za samoposluživanje bavio uporabnim slučajem osnaživanja poslovnih korisnika smanjujući (ali ne eliminirajući) ovisnost o tehničkom osoblju. Prema Forrester Research, Inc., samo 20 posto zahtjeva za generiranje izvještaja i upita trebalo bi poslati BI-ovom timu ili IT odjelu.
Prednosti samoposluživanja
Kao što je možda već očito, glavna prednost posjedovanja softvera za samoposluživanje je neovisnost koju nudi poslovnim korisnicima. Korisnici ne trebaju ovisiti o BI timu ili IT odjelu za pokretanje upita ili generiranje izvještaja. To također oslobađa tehničko osoblje da se usredotoči na druge važne zadatke. Budući da su poslovni korisnici samostalno u mogućnosti kreirati prilagođena izvješća i analitiku, oni mogu brzo pronaći uvide i brže donijeti važne odluke. Prema Jamesu Fosteru, generalnom direktoru za jugoistočnu Aziju za rješenja na zahtjev i računalima visokih performansi u SAS-u, "Kao takav, samo može biti dobra stvar imati više sposobnosti donošenja odluka ugrađenih u poslovne redove", rekao je "Osim toga, prelazak na samoposluživanje također ima pozitivan učinak na informatičke tehnologije, oslobađajući ih da razmišljaju strateški i fokusiraju se na aktivnosti s dodanom vrijednošću za tvrtku, a ne samo na držanje lampica."
Izazovi sa samoposluživanjem
Model samoposluživanja temelji se na osnaživanju poslovnih korisnika da postavljaju pitanja i generiraju analitiku, dok se BI tim i IT odjel brinu za pomoćne sustave i integraciju podataka. Međutim, izazov proizlazi iz ovog modela. Tehnički je složen zadatak integriranja podataka u BI sustave. BI timovi se bore za postizanje jedinstvenog, jedinstvenog prikaza poslovnog sustava. (Za više informacija o analitičari, pogledajte Vaganje prednosti i nedostataka analitike velikih podataka u stvarnom vremenu.)
Drugi je izazov u vezi s upravljanjem podacima. Davanje poslovnih korisnika potpunoj slobodi u korištenju aplikacija prepun je rizika. Na primjer, to može rezultirati dupliciranim podacima i izvješćima, šiljcima upita i zahtjeva koji dovode do kvarova na poslužitelju i izvještaja sa zastarjelim podacima ili strukturom. Očito je da treba uspostaviti ravnotežu između politike upravljanja podacima i pristupa korisnika.
Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.
Studije slučaja
Brojne organizacije, velike i male, imale su koristi usvajanjem softvera za automatizaciju ili samoposluživanje. Te tvrtke su smanjile troškove, poboljšale produktivnost i zabilježile veće zadovoljstvo kupaca. Prvi je slučaj Microsoftovih telefonskih centara. Interni stol za pomoć tvrtke Microsoft podržava više od 105.000 zaposlenika, dobavljača, izvođača i klijenata. Željela je smanjiti količinu poziva, pa je rasporedila nekoliko alata za samoposluživanje, internetski portal za podršku i omogućila pristup člancima baze znanja. Kao rezultat toga, Microsoft je uspio smanjiti pozive za 15,4 posto po stopi od oko 30 dolara po pozivu.
Istraživanje koje je provela tvrtka eVergance Partners, LLC, konzultantska tvrtka za upravljanje, pokazuje da ako tvrtka odgovara na pitanje kupca putem interneta, tada je trošak 4 do 40 puta manji od troškova odgovora na poziv putem centra.
Dobivanje najboljeg od samoposluživanja i automatizacije
Prije svega, iz perspektive industrije nema povratka iz samoposluživanja i automatizacije. Ali, tim prilikama treba pažljivo pristupiti. Evo nekoliko savjeta:
- Omogućite svojim kupcima dobro iskustvo automatizacije. Na primjer, ako vaši kupci umjesto pozivnog centra koriste internetsko razgovaranje ili resurse web mjesta, provjerite je li postupak bez muke, brz i gladak. Ako kupci imaju loše iskustvo, velike su šanse da se nikad više neće vratiti.
- Osposobite poslovne korisnike da koriste aplikacije u skladu s najboljom praksom. Trebalo bi održati opsežnu obuku o upravljanju aplikacijama i trebala bi postojati jasna podjela odgovornosti između BI timova i poslovnih korisnika.
- Postupno gradite alate za automatizaciju i koristite svoje iskustvo u poboljšanju. Prema Allen Bondeu, starijem potpredsjedniku za strategiju i marketing na eVerganceu, „Iskoristite vodovod koji ste izgradili u posljednjem desetljeću.“ Puno je stvari koje možete učiniti kao što su poslovni procesi s plaćama, automatizirana sučelja za ljudske resurse i upućujte zahtjeve za otpremu mobilnih timova za terensku službu. To, međutim, ne bi garantiralo kupnju ili zadržavanje kupaca. Bonde dodaje: "Nemojte pretpostavljati da će oni doći ako to napravite."
Zaključak
Samoposluživanje i automatizacija u industrijama koje se bave velikim podacima smatraju se ogromnim mogućnostima. Međutim, tvrtke moraju biti oprezne dok koriste ove šanse, jer neoprezno izvršavanje može rezultirati gubitkom ugleda i kupaca. Pravilna obuka i inteligentne politike način su napretka.