3 Predmeti, ki jih morate vedeti za obvladovanje samopostrežnih bi aplikacij

Medtem ko je bilo v času razcveta Big Data veliko podatkov o aplikacijah za samopostrežno poslovno inteligenco in o demokratizaciji podatkov, zdaj o tem nič ne slišimo več. Kot da so vse te stvari tako rutinske in tako globoko vkoreninjene v vsakodnevno delo, da nadaljnja razprava ni več potrebna. Hrošč je zbledel in zdi se, da se je svet premaknil na bolj domišljijske, fantastične stvari, kot sta strojno učenje (ML) in globoko učenje ter vse umetne inteligence (AI).

Vendar to danes ni realnost za poslovne analitike in uporabnike linij po vrstah podjetij. Medtem ko so se BI samopostrežne aplikacije uresničile, mnogi še vedno pustijo uporabnike, da ostanejo med statistično skalo in vizualiziranim trdim mestom. Nikoli se ne boj, pomoč je tu!

Pokaznice za preživetje jaslic

Če ne morete ali ne počnete matematike, razen izračuna nasvetov v odstotkih od vašega računa za večerjo, delitve računa na več jedilnikov ali izravnave računa, ko pridete domov, brez skrbi. Pravzaprav mnogi ne morejo ali pa vsaj ne storijo teh stvari brez pomoči aplikacije. Zagotovo niste sami, ko ste malce zmedeni nad stvarmi, kot so algoritmi, znanost o podatkih in statistika. In četudi vas nobena od teh stvari ne moti, jih preprosto ne želite storiti. Ne mislijo vsi, da je to zabavno in tudi to je povsem v redu.

Opozorila za jaslice za tiste, ki se jim zdijo statistike neresne ali preprosto neopazne, so enake: držite se samopostrežnih BI-aplikacij, ki delujejo na podlagi poizvedb v naravnem jeziku ali so avtomatizirale celoten postopek pridobivanja podatkov vse do izbire vizualizacij podatkov. Take aplikacije vključujejo IBM Watson Analytics in Salesforce Einstein Analytics. In, zakaj da, oba sta usmerjena v AI.

Tudi aplikacije, kot so te, imajo svoje omejitve, tiste omejitve pa boste našli v naših samoopravljenih BI orodjih in oknih za pregledovanje orodij za vizualizacijo podatkov. Toda tudi s svojimi pomanjkljivostmi so odlično orodje za matematično izzive in tiste, ki so na videz alergični na statistiko.

Ne uporabljajte BI-jev za samopostrežno uporabo?

Zakaj, da, res so; V bistvu je ta točka v teh aplikacijah. Deloma so avtomatizirani navidezni pomočniki človeških strokovnjakov, ki hočejo samo dejstva, da bodo lahko črnili dno. Torej, tam! Nekako ne greš, nekako, morda. Ni vam treba trpeti, da bi se grozili linearni algebri in statistiki na fakulteti, ker za to obstajajo vse te aplikacije.

Na žalost morate še vedno razumeti, kako te stvari vsaj delujejo. Če se preprosto ne morete prisiliti, da znova obiščete ali osvežite svoje znanje na tem področju, poglejte zgornje opombe jaslic.

Če želite biti najbolj iskani talent na svojem področju, najbolj vroča točka v ekipi in mojster čarovništva za podatke o delu v vašem podjetju, vendar ne želite iti vse za naslov znanstvenika podatkov, nato pojdite na hiter spletni tečaj, da izostrite svoje razumevanje statistike. Nekaj ​​primerov spletnih ponudnikov izobraževanja za osnovno in napredno statistiko vključuje Akademijo Khan, Statistics.com in Udemy.

Ne, za uporabo BI samopostrežnih aplikacij ne potrebujete diplome; dovolj je samo dobro znanje, kaj pomenijo pojmi in kaj so pojmi. Torej, celo nekaj podkastov, morda takih, kot je ta serija, bo morda dovolj, da vas spravite na pravo pot.

Bolj kot boste razumeli statistiko, bolje vam bo. Če nič drugega, boste bolje razumeli, katere podatke morate uporabiti, zakaj morate pri risanju grafikona razporejati zunanje osebe, katere podatke dodeliti kateri osi in kako oblikovati uporabno poizvedbo. Veliko več zaupanja boste imeli tudi v analizo, če boste vedeli, kaj iskati. "Morate biti prepričani, da so vzpostavljeni pravi procesi in kontrole, da so podatki točni, " pravi Mike Duensing, glavni tehnološki direktor in izvršni podpredsednik podjetja Engineering v podjetju Skuid. "Kot primer, ne želite predstaviti trenda svojemu izvršnemu timu, ki je svež od vašega najsodobnejšega BI orodja, šele da bi pozneje ugotovili, da je povsem narobe."

3 stvari, ki jih morate vedeti

Če predpostavimo, da ste že izbrali katero izmed aplikacij, ki jih poganja AI, ali katero izmed bolj uporabniško usmerjenih BI-programov za samopostrežno BI, so naslednje tri stvari, ki jih morate vedeti, da najbolje izkoristite samopostrežne BI-aplikacije.

1. Podatkovna pismenost je resnična stvar, ki jo morate imeti. Da, tega smo se dotaknili že prej v razpravi o vrednosti nekaterih matematičnih veščin. Pomembno pa je tudi razložiti, kaj je podatkovna pismenost in veščine, na katere se je verjetno treba osredotočiti, da izboljšajo svoj skupni rezultat. "Podatkovno pismenost MIT in univerza Emerson opredeljujeta kot sposobnost branja, dela, analize in prepiranja s podatki, " poudarja James Fisher, podpredsednik globalnega trženja izdelkov na Qlik. Spodaj razloži vsako sposobnost:

a) Branje podatkov: vključuje razumevanje, kaj so podatki in katere vidike sveta predstavljajo.

b) Delo s podatki: vključuje ustvarjanje, pridobivanje, čiščenje in upravljanje z njimi.

c) Analiza podatkov: vključuje filtriranje, razvrščanje, združevanje, primerjavo in izvajanje drugih takšnih analitičnih operacij na njih.

d) Prepiranje s podatki: vključuje uporabo podatkov za podporo širši pripovedi, namenjeni sporočanju sporočila določenemu občinstvu.

"Če je potrebno petnajstletno sodelovanje z organizacijami in podatki, je to naslednje: poslovni uporabniki radi poiščejo zgodbe v svojih podatkih in bodo neskončno rezali in kockali, da jih dobijo, " pravi Adam Nathan, ustanovitelj in izvršni direktor Brainbox Consulting, ki je pred kratkim prodal v Logic20 / 20. "Tam, kjer se borijo, prevedite, kar je zanimivo, v tisto, kar je mogoče delovati. Na enak način 50.000 oboževalcev na baseball igri zelo rad gleda statistiko igralcev na Jumbotron; zelo malo jih ima poslovne izseke, da igrajo Moneyball."

2. Prava vprašanja so vse. BI samopostrežne aplikacije so delno avtomatizirani pomočniki programov. To pomeni, da si običajno odgovor na vprašanje (aka, poizvedba). Oblikovanje te poizvedbe je zelo pomembno, saj je odgovor le tako koristen kot vprašanje. Izjema od tega pravila so posebne aplikacije, kot je prej omenjeni Salesforce Einstein Analytics, ki se osredotoča na podatke o prodaji in upravljanju odnosov s strankami (CRM) in tako lahko samodejno prek Einsteina samodejno določi, kaj boste želeli vedeti od prodaje in podatki o strankah. Drug primer posebne BI aplikacije je Google Analytics s poudarkom na spletnih straneh in mobilnih podatkih. Ponovno je nabor podatkov dobro opredeljenega tipa in poizvedbe so predvidljive in zato vnaprej nastavljene.

Niste prepričani, kje začeti pri oblikovanju poizvedbe za splošnejšo BI aplikacijo? Običajno so ključni kazalniki uspešnosti vašega podjetja ali panoge dobro izhodišče, saj opredelijo analizo, za katero je že znano, da je uporabna. Od tam lahko začnete plastenje ali dodajanje povezanih ali novih vprašanj. "KPI-ji so lahko enojne meritve, kot so skupni prihodek, ali sestavljene meritve, kot so prihodek na aktivnega uporabnika, " pravi Ariel Michaeli, soustanovitelj in izvršni direktor Appfigures. "Zato je pomembno, da ima BI platforma možnost uporabe več meritev."

Ne dovolite, da vas nalepka "samopostrežna" v teh BI aplikacijah prepreči, da prosite za pomoč IT ali izkušenega poslovnega analitika. "Če ne najdete meritve, ki jo iščete, vprašajte! Mogoče je, da ni bil del začetnega uvajanja vaše BI rešitve, " je dejal Doug Bordonaro, glavni podatkovni evangelizator pri ThoughtSpot. "Morda bo analitik z veseljem hitro dodal za vas."

Kljub temu, da je izdelava poizvedbe, ki jo boste uporabili, ključnega pomena, zato predvidevate vprašanja, ki se bodo verjetno pojavila po predstavitvi rezultatov analize podatkov, ker vas bo to morda spodbudilo k nadaljnji analizi. "Prepričajte se, da boste lahko odgovorili na šest vprašanj, ki si jih ljudje najverjetneje zastavijo, ker bodo vprašali, " svetuje Lucio Daza, direktor tehničnega trženja izdelkov pri AtScale.

3. Podatki so alfa in omega celotne vaje. Veliko je odvisno od podatkov, ki jih izberete. Uporabnik je tisti, ki podatke izbere, naloži in očisti, zato ja, večinoma gre za vas. Še vedno velja stari pregovor "smeti noter, smeti ven". Kot je zapisala Olivia Duane Adams, direktorica za stranke in ustanovni partner Alteryxa: "Če boste razumeli vaše vprašanje, vas bodo vrnili k samim podatkom, kot je vedeti, kateri podatki so potrebni in kje lahko živijo. Navsezadnje podatki ne ustvarjajo vpogleda. dokler tega ne postavite skozi analizo."

Preden naredite karkoli z aplikacijo, morate pretehtati postopek, od izbire podatkov do oblikovanja poizvedb. V nasprotnem primeru samo ribiš. Ne da raziskovanje podatkov nima svojega mesta. Če pa potrebujete posebne vpoglede na hitro, potem se prepričajte, da ste v pravem ribniku in nosite pravo vabo, preden vržete prvo vrstico. Ne pozabite, da ste strokovnjak za zadeve (MSP) in ne stroj. Uporabite svoj talent in izkušnje, da ugotovite, katere podatke potrebujete, in jih prestavite v prvotno obliko, preden programsko opremo povete, da opravi analitično delo.

Torej, kaj storite, če ste popolnoma majhni kot MSP, vendar ste tudi popolnoma izgubljeni novinci pri izbiri podatkov in uporabi BI samopostrežne aplikacije? "Spoznajte lokalnega uporabnika električne energije, " pravi Bordonaro podjetja ThoughtSpot. "Verjetno je, da nekdo sedi blizu vas, ki vam lahko pokaže, kako začeti, saj je ovira pri učenju toliko nižja kot pri tradicionalnih izdelkih za BI."