Samoobsługowa analiza biznesowa (BI) to podejście do analizy danych, które umożliwia użytkownikom biznesowym dostęp do zestawów danych i ich eksplorację, nawet jeśli nie mają doświadczenia w bi lub powiązanych funkcjach, takich jak eksploracja danych i analiza statystyczna. Samoobsługowe narzędzia BI umożliwiają użytkownikom filtrowanie, sortowanie, analizowanie i wizualizowanie danych bez angażowania zespołów BI i IT organizacji.
Organizacje wdrażają funkcje samoobsługowej analizy biznesowej, aby ułatwić pracownikom od kadry kierowniczej po pracowników pierwszej linii uzyskiwanie przydatnych informacji biznesowych na podstawie danych gromadzonych w systemach BI. Głównym celem jest podejmowanie bardziej świadomych decyzji, które skutkują pozytywnymi wynikami biznesowymi, takimi jak zwiększona wydajność, lepsza satysfakcja klientów oraz wyższe przychody i zyski.
Tradycyjne a samoobsługowe BI
Dzięki tradycyjnym narzędziom i procesom BI zespół BI lub IT wykonuje analizę danych dla użytkowników biznesowych. W tym podejściu użytkownicy żądają nowych zapytań analitycznych, które analityk BI lub inny specjalista BI pisze i uruchamia dla nich. Podobnie użytkownicy proszą o nowe raporty i pulpity nawigacyjne (dashboardy) BI, zazwyczaj poprzez proces zbierania wymagań zainicjowany przez pracowników BI.
Po zatwierdzeniu projektu — co w niektórych przypadkach może potrwać tygodnie — zespół bi przygotowuje wymagane dane lub, jeśli to konieczne, współpracuje z działem IT w celu wyodrębnienia ich z systemów źródłowych, przekształcenia i oczyszczenia oraz załadowania do hurtowni danych lub innego magazynu danych. Następnie zespół bi tworzy zapytania w celu uzyskania żądanych wyników analizy i projektuje pulpit nawigacyjny lub raport do wyświetlania informacji.
I odwrotnie, samoobsługowe środowisko BI umożliwia analitykom biznesowym, kadrze kierowniczej i innym użytkownikom samodzielne uruchamianie zapytań i tworzenie własnych wizualizacji danych, pulpitów nawigacyjnych i raportów. Ponieważ niektórzy z tych użytkowników mogą nie być zaznajomieni z technologią, konieczne jest, aby interfejs użytkownika (UI) w samoobsługowym oprogramowaniu analitycznym był intuicyjny i łatwy w użyciu. Ale samoobsługowe systemy BI powinny zaspokajać potrzeby zarówno zwykłych użytkowników, którzy mogą chcieć tylko przeglądać dane, jak i zaawansowanych użytkowników z większymi umiejętnościami technicznymi.
Należy przeprowadzić szkolenia, aby pomóc użytkownikom samoobsługi zrozumieć, jakie dane są dostępne i jak można je przeszukiwać i wykorzystywać do podejmowania decyzji biznesowych opartych na danych. W wielu przypadkach członkowie zespołu BI na bieżąco wspierają użytkowników w razie potrzeby i promują najlepsze praktyki BI w całej organizacji.
Jakie są zalety samoobsługowego BI?
Rozszerzony dostęp do danych i możliwości analityczne, które zapewnia samoobsługowa analiza biznesowa, mogą przynieść korzyści firmom na wiele sposobów. Potencjalne korzyści obejmują:
- Lepsze wykorzystanie zasobów BI i IT. Ponieważ użytkownicy biznesowi mogą przeprowadzać własne analizy ad hoc, samoobsługowa analiza biznesowa uwalnia zespoły BI i IT organizacji od tworzenia większości zapytań, wizualizacji, pulpitów nawigacyjnych i raportów. Dzięki temu mogą skupić się na priorytetach i zadaniach o wyższej wartości, które wymagają większych umiejętności technicznych, takich jak zarządzanie zestawami danych dla użytkowników biznesowych i tworzenie złożonych zapytań.
- Szybsza analiza danych i podejmowanie decyzji. Funkcje samoobsługi pomagają zmniejszyć wąskie gardła w programach BI, przenosząc pracę analityczną na użytkowników biznesowych zamiast niewielkiej liczby specjalistów BI. To z kolei przyspiesza procesy biznesowe, ponieważ użytkownicy mogą szybciej analizować dane, a następnie podejmować decyzje i działania.
- Organizacja oparta na danych. Ponieważ coraz więcej menedżerów, menedżerów i pracowników korzysta z narzędzi BI, systemy samoobsługowe mogą pomóc w stworzeniu kultury w pełni opartej na danych zarówno w kadrze kierowniczej, jak i w operacjach biznesowych.
- Przewagi konkurencyjne. Szersze wykorzystanie danych i przyspieszone podejmowanie decyzji może sprawić, że organizacja stanie się bardziej elastyczna jako całość, co może pomóc jej stworzyć lub utrzymać przewagę konkurencyjną na rynku – szczególnie jeśli korzystanie z narzędzi samoobsługowych jest bardziej znaczące i skuteczne niż podobne wysiłki rywali biznesowych.
Jakie są wyzwania związane z samoobsługowym BI?
Samoobsługowe wdrożenia BI stanowią również różne wyzwania dla organizacji. Przeszkody i przeszkody na drodze do udanej inicjatywy samoobsługowej obejmują:
- Brak adopcji przez użytkowników biznesowych. Podobnie jak tradycyjne środowiska BI, samoobsługowe mogą być powstrzymywane przez opór ze strony menedżerów biznesowych i menedżerów, którzy chcą nadal opierać decyzje na własnej wiedzy i intuicji. Samoobsługowe aplikacje BI, które nie mają przyjaznych dla użytkownika interfejsów, mogą również zniechęcać użytkowników do adopcji.
- Niedokładne wyniki analiz. Zapytania samoobsługowe mogą generować złe wyniki z powodu niekompletnych zestawów danych lub błędów danych, które nie zostały zidentyfikowane i naprawione. Istnieje również ryzyko niespójnych informacji, jeśli oddzielni użytkownicy pracują z różnymi wersjami tych samych danych lub filtrują i przygotowują je do analizy na różne sposoby. Problemy te mogą prowadzić do zamieszania związanego z ustaleniami BI, a ostatecznie do błędnego podejmowania decyzji.
- Kwestie bezpieczeństwa danych, prywatności i etyki. Rozszerzony dostęp do danych, który zapewnia samoobsługowa analiza biznesowa, może powodować problemy, jeśli nie zostaną wprowadzone silne zabezpieczenia danych i skuteczne zasady zarządzania danymi. Na przykład nieautoryzowani użytkownicy mogą uzyskać dostęp do poufnych danych lub dane mogą zostać niewłaściwie wykorzystane w sposób naruszający przepisy dotyczące prywatności danych i standardy etyki korporacyjnej.
- Niekontrolowane wdrożenia. Samoobsługowe środowiska BI mogą stać się chaotyczne bez pewnego poziomu scentralizowanego monitorowania i nadzoru przez zespół BI. Jeśli jednostki biznesowe wdrażają systemy BI samodzielnie, niespójne silosy danych, wiele narzędzi BI i niekontrolowane koszty mogą utrudnić skuteczne i wydajne skalowanie możliwości samoobsługi.
Aby uniknąć lub przezwyciężyć takie wyzwania, organizacja musi zacząć od dobrze zaplanowanej strategii BI, w tym solidnej architektury BI, która ustanawia standardy technologii i zarządzania. Te podstawowe elementy mogą pomóc w zapewnieniu, że organizacja ma odpowiednie zestawy danych i infrastrukturę do obsługi korzystania z samoobsługowych narzędzi BI w całym przedsiębiorstwie.
Ponadto program szkoleniowy BI powinien edukować pracowników nie tylko w zakresie korzystania z systemów samoobsługowych, ale także w zakresie znajdowania potrzebnych danych biznesowych i tworzenia efektywnych wizualizacji danych, pulpitów nawigacyjnych i raportów. Tymczasem polityka zarządzania danymi powinna definiować kluczowe wskaźniki jakości danych; zasady zarządzania danymi, dostępu i użytkowania; procedury udostępniania raportów i pulpitów nawigacyjnych; oraz sposób utrzymania bezpieczeństwa danych i ochrony prywatności.
Przykłady samoobsługowych narzędzi BI
Tableau, Qlik i Tibco Spotfire były jednymi z pierwszych dostawców samoobsługowych narzędzi do BI i wizualizacji danych. Teraz dostawcy oprogramowania, którzy kiedyś oferowali tradycyjne narzędzia BI dla wykwalifikowanych analityków, zapewniają również narzędzia samoobsługowe. W rzeczywistości firma konsultingowa Gartner charakteryzuje nowoczesną platformę analityczną i BI jako zestaw łatwych w użyciu narzędzi, które wspierają pełny przepływ pracy analizy danych, z naciskiem na możliwości samoobsługowe i rozszerzone funkcje analityczne zaprojektowane, aby pomóc użytkownikom znaleźć, przygotować i przeanalizować dane.
Microsoft Power BI to kolejna znacząca samoobsługowa platforma BI. Niektóre z wielu innych opcji samoobsługi dostępnych dla użytkowników pochodzą od IBM, Oracle, SAP i SAS, a także od dostawców, w tym AWS, Domo, google Looker unit, MicroStrategy, Pyramid Analytics, Sisense, ThoughtSpot i Yellowfin. Salesforce, który nabył Tableau w 2019 roku, oferował również własne oprogramowanie BI, ale jest ono teraz zintegrowane z linią produktów Tableau. Information Builders był również znaczącym dostawcą BI, zanim Tibco kupiło go na początku 2021 roku.
Jednym z czołowych rozwiązań Open Source w samoobsługowej analizie danych jest Metabase. Łączy on w sobie funkcje zaawansowane takie jak np. zapytania SQL z prostym interface do budowania raportów. Zawiera wszystkie niezbędne sposoby wizualizacji danych. Można w nim także przygotować automatyczną wysyłkę raportów na email.
Łatwość użycia, wyrafinowanie i funkcje różnią się w zależności od samoobsługowych narzędzi BI każdego dostawcy. Na przykład niektóre platformy mogą być używane głównie do prostych pulpitów nawigacyjnych i wizualizacji, a nie do bardziej skomplikowanej analizy danych i powiązanych zadań, takich jak samoobsługowe przygotowywanie danych, odkrywanie danych i interaktywna eksploracja wizualna.
Wspólne cechy samoobsługowych narzędzi BI
Podstawowe funkcje samoobsługowego oprogramowania BI obejmują zapytania ad hoc, wizualizację danych, projektowanie pulpitów nawigacyjnych i funkcje generowania raportów. Oprogramowanie może być używane jako stosunkowo proste samoobsługowe narzędzie do raportowania przez kadrę kierowniczą i pracowników operacyjnych, którzy potrzebują tylko określonych informacji, podczas gdy bardziej zaawansowani użytkownicy mogą korzystać z funkcji zapytań i projektowania, aby udostępniać wyniki analizy innym.
Narzędzia samoobsługowe oferują również różne inne funkcje, zarówno jako standardowe elementy, jak i opcjonalne dodatki. Niektóre z tych elementów obejmują:
- połączenia z różnymi źródłami danych w celu uzyskania dostępu do odpowiednich danych;
- funkcje udostępniania danych i współpracy;
- możliwości modelowania i kuracji danych;
- obsługa uruchamiania aplikacji BI na urządzeniach mobilnych;
- narzędzia do opowiadania historii danych do tworzenia prezentacji narracyjnych;
- funkcje mapowania i danych geoprzestrzennych;
- oprogramowanie do przygotowywania i wykazu danych;
- modelowanie predykcyjne do analizy warunkowej różnych scenariuszy.
Samoobsługowe trendy BI do obserwowania
Inne znaczące trendy obejmują wdrażanie przez dostawców narzędzi programistycznych o niskiej zawartości kodu i bez kodu w celu uproszczenia procesu tworzenia aplikacji BI, a także dodanie obsługi środowisk wielochmurowych do platform BI. Ogólnie rzecz biorąc, wykorzystanie chmury do analizy biznesowej i analitycznej rośnie – w raporcie „Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms” z 2021 r. firma Gartner stwierdziła, że „zdecydowana większość” nowych wydatków na systemy BI dotyczy wdrożeń w chmurze.
Rozszerzone technologie analityczne coraz częściej stają się kluczowymi komponentami samoobsługowych platform BI. Obejmują one możliwości zapytań w języku naturalnym, które eliminują potrzebę pisania zapytań w SQL lub innych językach programowania, a także algorytmy AI i uczenia maszynowego, które mogą identyfikować istotne dane, wyjaśniać znaczenie elementów danych, automatyzować proces przygotowania danych i sugerować odpowiednie rodzaje wizualizacji danych. Gartner przewiduje, że rozszerzone funkcje analityczne będą „wszechobecne” w narzędziach BI do 2022 roku.
Dodaj komentarz