Contente
- O que são dados de autoatendimento?
- Como os dados de autoatendimento estão ajudando o Analytics
- Como o BI é impactado pelos dados de autoatendimento
- Quais são os desafios?
- Motionsoft
- Hylant
- Conclusão
Fonte: Nexusplexus / Dreamstime.com
Leve embora:
Com a ajuda da análise de autoatendimento, mesmo as pessoas que não se especializam em ciência de dados podem interpretar dados.
O autoatendimento faz parte de nossas vidas diárias. As pessoas têm o poder de realizar suas próprias tarefas, como transações monetárias em caixas eletrônicos, bombeamento de gasolina em postos de gasolina, check-in em aeroportos e muitas outras atividades similares. Portanto, por um lado, reduz os custos operacionais de uma organização e, por outro lado, gera um enorme volume de dados (geralmente big data). Esses dados têm muito potencial no mundo da análise. As organizações estão obtendo informações significativas desses dados de autoatendimento e gerando mais oportunidades de negócios a partir deles.
O que são dados de autoatendimento?
A análise de dados de autoatendimento é, na verdade, um tipo de análise avançada que pode permitir que as empresas usem a grande quantidade de dados de dados / nuvem para encontrar as melhores perspectivas e escolhas de negócios. Isso também é fácil o suficiente para ser usado por pessoas sem um histórico estatístico ou tecnológico muito claro.
A análise de autoatendimento permite ao usuário digitalizar grandes depósitos de dados, visualizar os dados e usá-los para obter informações úteis para seus negócios. Isso também permite que as empresas garantam o cumprimento de seus requisitos diários e conheçam outros requisitos que possam surgir. As informações vêm de grandes reservas de dados de propriedade da empresa, que por sua vez provêm de vários dados transacionais, logs da web, dados de sensores e dados de mídia social. A inteligência comercial de autoatendimento é um subconjunto de dados de autoatendimento, que ajuda a empresa a tomar decisões importantes com base nos dados.
Como os dados de autoatendimento estão ajudando o Analytics
Atualmente, muitas empresas estão produzindo software que permite aos usuários corporativos coletar informações de várias fontes. Esse software pode ser difícil de usar. Possui painéis, que permitem ao analista consultar dados e analisá-los. Esse software, devido à sua complexidade e curva de aprendizado acentuada, pode ser usado apenas por analistas de dados altamente treinados, também chamados de cientistas de dados. (Para saber mais sobre os cientistas de dados, consulte Cientistas de dados: as novas estrelas do rock do mundo da tecnologia.)
Pelo contrário, a análise de autoatendimento foi introduzida para ajudar as empresas a continuar a análise eficaz dos dados, sem a necessidade de profissionais treinados, pois os cientistas de dados estão se tornando muito difíceis de encontrar hoje em dia. Isso também permitirá que os usuários de negócios manipulem diretamente os dados, que eles podem manipular facilmente de acordo com suas necessidades e preferências. Portanto, os dados de autoatendimento estão permitindo que os usuários de negócios tomem boas decisões com base em análises poderosas, mas fáceis de executar.
Como o BI é impactado pelos dados de autoatendimento
As necessidades das empresas sempre permanecem as mesmas, embora a tecnologia necessária para atingir esses objetivos mude com o tempo e com as tecnologias atualmente disponíveis. Atualmente, a quantidade de dados também aumentou muitas vezes. Esses dados também são muito complexos, pois vêm de muitas fontes diferentes.
No entanto, com o advento da análise de dados de autoatendimento, grandes quantidades de dados podem ser facilmente analisadas. Além disso, uma "camada semântica" especial permite que usuários comerciais normais acessem facilmente os dados e os usem, pois resolve a complexidade dos dados. Isso resultou em decisões de negócios mais fáceis, baseadas em análises de dados precisas e dando um novo nome à inteligência de negócios. (Para aprender os conceitos básicos de BI, leia Uma introdução ao Business Intelligence.)
Quais são os desafios?
A integração das ferramentas de inteligência de negócios de autoatendimento deve ser muito delicada, pois, embora possa permitir que os usuários executem facilmente tarefas relacionadas à inteligência de negócios, exige que os profissionais de TI gerenciem seus dados. No entanto, a integração dos dados pode ser muito difícil, como acontece com qualquer solução de BI.
As bibliotecas da Boston College University são centros de recursos educacionais, que consistem em três bibliotecas, com mais de 2,5 milhões de livros. No entanto, o sistema precisava de relatórios de autoatendimento para alocar adequadamente seu orçamento e garantir o acesso móvel.
Após a implementação da solução de autoatendimento, mais 14.000 estudantes foram adicionados à sua base de alunos. Eles poderiam acessar seus vastos recursos de qualquer lugar e a qualquer momento.
Motionsoft
A Motionsoft é uma provedora de soluções financeiras para empresas do setor de saúde e bem-estar. Seu antigo sistema de relatórios Crystal não era poderoso o suficiente para painéis interativos e relatórios baseados na Web, por isso escolheu soluções de autoatendimento como Logi Ad Hoc e Logi Info. As soluções eram muito poderosas e permitiam muitos recursos de autoatendimento.
Hylant
A Hylant é uma provedora de corretoras de seguros extremamente econômicas. Eles também fornecem soluções de gerenciamento de riscos para uma variedade de negócios. Eles precisavam eliminar quaisquer alterações ad hoc, aprimorando o processo de solicitação de relatório. Eles também precisavam ajudar os usuários a criar seus próprios relatórios.
Por isso, eles usaram o módulo de autoatendimento da Logi, que permitiu que seus clientes consultassem e gerissem seus próprios relatórios com muita facilidade, ajudando na melhor tomada de decisão.
Conclusão
O autoatendimento é realmente um ponto de virada no campo da análise de negócios. A autoajuda é a melhor ajuda que todos conhecemos e, com a ajuda da análise de negócios de autoatendimento, podemos perceber isso. Longe vão os dias em que os usuários de negócios precisavam consultar cientistas de dados para qualquer pergunta ou tarefa.Agora, os usuários podem facilmente realizar suas próprias análises com precisão, o que aumenta a velocidade dos negócios também. Além disso, à medida que os cientistas de dados experientes estão se tornando mais difíceis de encontrar, há necessidade de operações mais fáceis, que podem ser feitas por usuários inexperientes, através de treinamento adequado. Embora existam certos problemas, como problemas de segurança, problemas de integridade de dados, etc., esta solução de autoatendimento evoluirá e, com sorte, os eliminará automaticamente. Portanto, é seguro concluir que a inteligência comercial de autoatendimento será a inteligência comercial do futuro.