Inhoudsopgave:
Video: What is Self Service BI (November 2024)
Hoewel er tijdens de hoogtijdagen van Big Data veel ophef werd gemaakt over self-service business intelligence (BI) -apps en het democratiseren van gegevens, valt daar nu nog weinig over te horen. Het is alsof al deze dingen zo routinematig en zo diep geworteld zijn in de dagelijkse sleur dat verdere discussie niet langer nodig is. De buzz is vervaagd en de wereld, zo lijkt het, is overgegaan op liefhebber, fantastische dingen zoals machine learning (ML) en diep leren en alle dingen kunstmatige intelligentie (AI).
Maar dat is niet de realiteit voor bedrijfsanalisten en lijngebruikers in alle gelederen overal ter wereld. Hoewel self-service BI-apps zijn ingeburgerd, laten velen nog steeds gebruikers vastzitten tussen een statistische rots en een gevisualiseerde harde plek. Wees nooit bang, hulp is er!
Spiekbriefje Survival Pointers
Als u geen wiskunde kunt of wilt doen, behalve het berekenen van tips als een percentage van uw dinerrekening, de rekening verdelen over meerdere diners of uw betaalrekening in evenwicht houden als u thuis bent, geen zorgen. In feite kunnen veel mensen die dingen niet doen, of althans niet, zonder de hulp van een applicatie. Je bent zeker niet de enige die een beetje verbijsterd is over dingen zoals algoritmen, data science en statistieken. En zelfs als u niet door een van die dingen verbijsterd bent, wilt u ze misschien gewoon niet doen. Niet iedereen vindt dat leuk en dat is ook prima.
De notities van de wieg voor degenen die statistieken walgelijk of gewoon ondoordringbaar vinden, zijn hetzelfde: blijf bij self-service BI-apps die werken vanuit vragen in natuurlijke taal of die het hele dataminingproces hebben geautomatiseerd tot en met de selectie van datavisualisaties. Dergelijke apps omvatten respectievelijk IBM Watson Analytics en Salesforce Einstein Analytics. En waarom ja, beide zijn AI-gestuurd.
Apps zoals deze hebben ook hun beperkingen, en u vindt die beperkingen gedetailleerd in onze self-service BI-tools en datavisualisatiehulpmiddelen review roundups. Maar zelfs met hun nadelen, zijn ze perfecte hulpmiddelen voor mensen met een wiskundige beperking en mensen die allergisch lijken voor statistieken.
Doe self-service BI-apps niet?
Wel, ja, dat doen ze; dat is eigenlijk het hele punt achter deze apps. Het zijn deels geautomatiseerde virtuele assistenten voor menselijke experts die alleen de feiten willen, zodat ze de winst kunnen maken. Dus er! Je bent van de haak soort, soort van, misschien. Je hoeft niet te lijden onder flashbacks naar de universiteitsgruwelen van lineaire algebra en statistieken, want daar zijn al deze apps voor.
Helaas moet je nog steeds begrijpen hoe dat spul op zijn minst werkt. Als je jezelf eenvoudigweg niet kunt dwingen om je vaardigheden op dit gebied opnieuw te bezoeken of op te frissen, raadpleeg dan de wiegnotities hierboven.
Als u liever het meest gezochte talent in uw vakgebied bent, de populairste hotshot van het team en de meester van on-the-job data-wizardry in uw bedrijf, maar niet alles wilt doen voor de titel van datawetenschapper, volg vervolgens een snelle online cursus om uw begrip van statistieken te vergroten. Enkele voorbeelden van online onderwijsaanbieders voor basis- en geavanceerde statistieken zijn Khan Academy, Statistics.com en Udemy.
Nee, u hebt geen graad in statistiek nodig om self-service BI-apps te gebruiken; het is voldoende om te beschikken over een praktische kennis van wat de termen betekenen en wat de concepten zijn. Dus zelfs een paar podcasts, misschien zoals deze serie, kunnen voldoende zijn om je op het juiste spoor te krijgen.
Hoe meer u begrijpt over statistieken, hoe beter u af bent. Anders kunt u beter begrijpen welke gegevens u moet gebruiken, waarom u uitbijters moet gooien, welke gegevens u aan de as moet toewijzen bij het plotten van een grafiek en hoe u een nuttige query kunt vormen. Je hebt ook veel meer vertrouwen in de analyse als je weet waar je op moet letten. "Je moet erop kunnen vertrouwen dat de juiste processen en controles aanwezig zijn om ervoor te zorgen dat de gegevens correct zijn", zegt Mike Duensing, Chief Technology Officer en Executive Vice President Engineering bij Skuid. "U wilt bijvoorbeeld geen trend aan uw directieteam presenteren die vers is van uw geavanceerde BI-tool, om er later achter te komen dat het helemaal verkeerd is."
De 3 dingen die u moet weten
Ervan uitgaande dat u al hebt gekozen voor een van de AI-aangedreven apps of een van de meer wiskundige gebruikersgerichte self-service BI-apps, zijn de volgende drie dingen die u moet weten om optimaal gebruik te maken van self-service BI-apps.
1. Datageletterdheid is echt iets dat je moet hebben. Ja, dat hebben we eerder in de discussie over de waarde van bepaalde wiskundige vaardigheden besproken. Maar het is belangrijk om ook uit te leggen wat datageletterdheid is en de vaardigheden waarop je waarschijnlijk moet focussen om hun algemene score te verbeteren. "Datageletterdheid wordt door MIT en Emerson University gedefinieerd als het vermogen om gegevens te lezen, te werken, te analyseren en te beargumenteren", zegt James Fisher, Vice President Global Product Marketing bij Qlik. Hieronder legt hij elke vaardigheid uit:
a) Gegevens lezen: omvat inzicht in welke gegevens zijn en welke aspecten van de wereld deze vertegenwoordigen.
b) Werken met gegevens: omvat het maken, verkrijgen, opschonen en beheren ervan.
c) Gegevens analyseren: omvat filteren, sorteren, aggregeren, vergelijken en uitvoeren van andere dergelijke analytische bewerkingen daarop.
d) Ruzie maken met gegevens: houdt in dat gegevens worden gebruikt ter ondersteuning van een groter verhaal dat bedoeld is om een bericht aan een bepaalde doelgroep te communiceren.
"Als er 15 jaar lang met organisaties en gegevens wordt gewerkt, is dit het volgende: zakelijke gebruikers vinden het heerlijk om verhalen in hun gegevens te vinden en zullen eindeloos snijden en dobbelen om ze te krijgen", zegt Adam Nathan, oprichter en CEO van Brainbox Consulting, die onlangs is verkocht aan Logic20 / 20. "Waar ze moeite hebben is het vertalen van wat interessant is naar wat uitvoerbaar is. Op dezelfde manier kijken 50.000 fans in een honkbalwedstrijd graag naar spelersstatistieken over de Jumbotron; slechts weinigen hebben de zakelijke karbonades om Moneyball te spelen."
2. De juiste vragen zijn alles. Self-service BI-apps zijn gedeeltelijk geautomatiseerde app-assistenten. Dit betekent dat u normaal gesproken degene bent die aan de vraag moet denken (oftewel de vraag). Het vormen van die vraag is erg belangrijk omdat het antwoord slechts zo nuttig is als de vraag. Een uitzondering op deze regel zijn speciale apps zoals de eerder genoemde Salesforce Einstein Analytics, die zich richt op verkoop- en klantrelatiebeheer (CRM) -gegevens en dus automatisch, via Einstein, vooraf kan bepalen wat u van uw verkoop wilt weten en klantgegevens. Een ander voorbeeld van een speciale BI-app is Google Analytics met een focus op website- en mobiele data. Nogmaals, de gegevensset is van een goed gedefinieerd type en de query's zijn voorspelbaar en dus vooraf ingesteld.
Weet u niet zeker waar u moet beginnen met het vormgeven van uw zoekopdracht voor een meer algemene BI-app? Meestal zijn de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's) van uw bedrijf of branche een goed uitgangspunt, omdat deze analyses definiëren die al als nuttig werden beschouwd. U kunt vanaf daar beginnen met lagen of gerelateerde of nieuwe vragen toevoegen. "KPI's kunnen afzonderlijke statistieken zijn, zoals totale omzet, of samengestelde statistieken, zoals omzet per actieve gebruiker, " zegt Ariel Michaeli, mede-oprichter en CEO van Appfigures. "Het is dus belangrijk dat het BI-platform meerdere statistieken kan gebruiken."
Laat het "selfservice" -label op deze BI-apps u er niet van weerhouden om IT of een ervaren bedrijfsanalist om hulp te vragen. "Als u de waarde die u zoekt niet kunt vinden, vraag het dan! Het is mogelijk dat deze geen onderdeel uitmaakte van de initiële implementatie van uw BI-oplossing", zegt Doug Bordonaro, Chief Data Evangelist bij ThoughtSpot. "Een analist kan het graag snel voor u toevoegen."
En hoewel het opstellen van de query die u gebruikt cruciaal is, is het anticiperen op de vragen die waarschijnlijk zullen komen nadat u de resultaten van de gegevensanalyse presenteert, omdat dat u mogelijk tot verdere analyse kan leiden. "Zorg ervoor dat u de zes vragen kunt beantwoorden die mensen waarschijnlijk stellen omdat ze het zullen stellen", adviseert Lucio Daza, directeur technische productmarketing bij AtScale.
3. Gegevens zijn de alfa en de omega van de hele oefening. Veel hangt af van de gegevens die u kiest te gebruiken. Het is de gebruiker die de gegevens kiest, laadt en opschoont, dus ja, het is vooral jouw taak. Het oude gezegde "garbage in, garbage out" is nog steeds van toepassing. Zoals Olivia Duane Adams, Chief Customer Officer en oprichter van Alteryx, stelt: "Als u uw vraag begrijpt, komt u terug bij de gegevens zelf, zoals weten welke gegevens nodig zijn en waar deze mogelijk leven. Gegevens creëren immers geen inzicht. totdat je het analyseert."
U moet goed nadenken over het proces, van gegevensselectie tot query-vorming, voordat u iets met de app doet. Anders ben je gewoon aan het vissen. Niet dat data-exploratie zijn plaats niet heeft. Maar als je snel specifieke inzichten nodig hebt, kun je er beter voor zorgen dat je bij de juiste vijver bent en het juiste aas draagt voordat je de eerste lijn werpt. Vergeet niet dat u de materiedeskundige (kmo) bent, niet de machine. Gebruik je talent en ervaring om erachter te komen welke gegevens je nodig hebt en om deze in topvorm te hameren voordat je de software vertelt het analytische werk te doen.
Dus, wat doe je als je helemaal als een MKB rockt, maar ook een volledig verloren beginner bent in het selecteren van gegevens en het gebruik van een selfservice BI-app? "Leer uw lokale hoofdgebruiker kennen", zegt Bordonaro van ThoughtSpot. "De kans is groot dat er iemand bij u in de buurt zit die u kan laten zien hoe u aan de slag kunt gaan, omdat de leerbarrière zoveel lager is dan bij traditionele BI-producten."
