Dom Audio Dlaczego automatyzacja jest nową rzeczywistością w inicjatywach Big Data

Dlaczego automatyzacja jest nową rzeczywistością w inicjatywach Big Data

Spisu treści:

Anonim

Samoobsługowe oprogramowanie analityczne od pewnego czasu jest trendem w tworzeniu oprogramowania. Pod względem koncepcyjnym nie ma w tym wiele nowości - samoobsługa jako koncepcja została już zastosowana w fast foodach, usługach finansowych i innych branżach, a domena oprogramowania po prostu dostosowuje ją do swoich unikalnych potrzeb.

Analizy samoobsługowe są specjalnie przeznaczone dla użytkowników biznesowych, którzy muszą łatwo manipulować danymi i tworzyć analitykę bez konieczności polegania na wykwalifikowanym technicznie personelu danych, takim jak naukowcy. Istnieje przekonanie, że samoobsługowa analiza zmniejszy zależność od badaczy danych. Istnieje również grupa ekspertów, którzy uważają, że absolutne przekazanie danych analitycznych do rąk użytkowników biznesowych może zagrozić zarządzaniu i że użytkownicy biznesowi potrzebują wysokiej jakości szkolenia. Oba poglądy mają treść. Chociaż prognozy na rynku samoobsługowych analiz są pozytywne, ważne jest, aby przeszkolić użytkowników w zakresie prawidłowego korzystania z oprogramowania. Użytkownicy biznesowi mają wiele możliwości nauczenia się takich narzędzi programowych. (Aby dowiedzieć się więcej o analizie biznesowej i analizie, zobacz Czy analiza dużych zbiorów danych może wypełnić lukę w analizie biznesowej?)

Samoobsługa w kontekście Big Data i Business Intelligence (BI)

Pomyśl o tym przykładzie użycia: w organizacji klient lub personel rynkowy w ogromnym stopniu zależy od danych w podejmowaniu decyzji. Teraz uzyskanie niestandardowych analiz nie jest łatwe, ponieważ ilość danych jest ogromna i pochodzi z wielu źródeł; manipulowanie danymi i generowanie analiz w zrozumiałym formacie wymaga określonych umiejętności. Dlatego należy zaangażować naukowców zajmujących się danymi i inne osoby techniczne. To stwarza wiele problemów. Na przykład przepustowość personelu technicznego i badaczy danych jest podzielona, ​​a zbyt duża zależność od personelu technicznego może opóźnić uzyskanie danych analitycznych, co może utrudnić podejmowanie decyzji.

Dlaczego automatyzacja jest nową rzeczywistością w inicjatywach Big Data