ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยในการวิเคราะห์ด้วยตนเองได้อย่างไร

ผู้เขียน: Laura McKinney
วันที่สร้าง: 2 เมษายน 2021
วันที่อัปเดต: 9 พฤษภาคม 2024
Anonim
ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ความรู้สึก Introduction to Big Data and Sentiment Analysis
วิดีโอ: ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ความรู้สึก Introduction to Big Data and Sentiment Analysis

เนื้อหา


ที่มา: Nexusplexus / Dreamstime.com

Takeaway:

ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์แบบบริการตนเองแม้แต่คนที่ไม่เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็สามารถตีความข้อมูลได้

การบริการตนเองเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรา ผู้คนมีอำนาจในการทำงานของตนเองเช่นธุรกรรมทางการเงินที่ ATM ปั๊มแก๊สที่ปั๊มน้ำมันเช็คอินที่สนามบินและกิจกรรมอื่น ๆ ที่คล้ายคลึงกัน ดังนั้นในด้านหนึ่งจะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานขององค์กรและอีกด้านหนึ่งก็สร้างข้อมูลจำนวนมาก (โดยทั่วไปคือข้อมูลขนาดใหญ่) ข้อมูลนี้มีศักยภาพมากมายในโลกแห่งการวิเคราะห์ องค์กรต่างๆกำลังดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลการบริการตนเองดังกล่าวและสร้างโอกาสทางธุรกิจมากขึ้น

ข้อมูลการบริการตนเองคืออะไร

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบบริการตนเองเป็นจริงของการวิเคราะห์ขั้นสูงที่สามารถช่วยให้ธุรกิจใช้ข้อมูล / คลาวด์จำนวนมากสำหรับการค้นหาโอกาสทางธุรกิจและตัวเลือกที่ดีที่สุด สิ่งนี้ยังง่ายพอที่จะถูกใช้โดยผู้ที่ไม่มีพื้นฐานทางสถิติหรือเทคโนโลยีที่ชัดเจน

การวิเคราะห์แบบบริการตนเองช่วยให้ผู้ใช้สามารถสแกนการทิ้งข้อมูลขนาดใหญ่แสดงภาพข้อมูลและใช้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจของพวกเขา นอกจากนี้ยังช่วยให้ธุรกิจสามารถมั่นใจได้ว่าข้อกำหนดรายวันของพวกเขาได้รับการเติมเต็มและรู้เกี่ยวกับข้อกำหนดอื่น ๆ ที่อาจเกิดขึ้น ข้อมูลเชิงลึกมาจากการสำรองข้อมูลของธุรกิจขนาดใหญ่ซึ่งมาจากข้อมูลธุรกรรมต่าง ๆ บันทึกการใช้เว็บบันทึกข้อมูลเซ็นเซอร์และข้อมูลโซเชียลมีเดีย ระบบธุรกิจอัจฉริยะแบบบริการตนเองเป็นชุดย่อยของข้อมูลบริการตนเองซึ่งช่วยให้ธุรกิจในการตัดสินใจที่สำคัญบนพื้นฐานของข้อมูล


ข้อมูลที่ให้บริการด้วยตนเองช่วยให้ Analytics อย่างไร

ทุกวันนี้หลาย บริษัท กำลังทำซอฟแวร์ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ได้ ซอฟต์แวร์ดังกล่าวอาจใช้งานยาก มีแดชบอร์ดซึ่งช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถสืบค้นข้อมูลและวิเคราะห์ได้ ซอฟต์แวร์ดังกล่าวเนื่องจากความซับซ้อนและเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสามารถใช้งานได้โดยนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมอย่างสูงเท่านั้นหรือที่เรียกว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลดูนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ดาวหินดวงใหม่ของโลกเทคโนโลยี)

ในทางตรงกันข้ามการวิเคราะห์การบริการตนเองได้รับการแนะนำเพื่อช่วยให้ธุรกิจดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่จำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการฝึกอบรมเนื่องจากนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลกำลังหายากมากในปัจจุบัน สิ่งนี้จะช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจจัดการกับข้อมูลโดยตรงซึ่งพวกเขาสามารถจัดการได้อย่างง่ายดายตามความต้องการและการตั้งค่าของพวกเขา ดังนั้นข้อมูลแบบบริการตนเองจึงช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ที่ทรงพลัง แต่ง่ายต่อการทำ


BI ได้รับผลกระทบอย่างไรจากข้อมูลการบริการตนเอง

ความต้องการของธุรกิจยังคงเหมือนเดิมเสมอไปแม้ว่าเทคโนโลยีที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนั้นเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลาและเทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบัน ทุกวันนี้ปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นหลายเท่า ข้อมูลดังกล่าวมีความซับซ้อนเช่นกันเนื่องจากมาจากหลายแหล่ง

อย่างไรก็ตามด้วยการถือกำเนิดของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบบริการตนเองข้อมูลจำนวนมากสามารถวิเคราะห์ได้ง่าย นอกจากนี้ "เลเยอร์ความหมาย" แบบพิเศษยังช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจทั่วไปสามารถเข้าถึงข้อมูลและใช้งานได้อย่างง่ายดายเนื่องจากช่วยแก้ไขความซับซ้อนของข้อมูล สิ่งนี้ทำให้การตัดสินใจทางธุรกิจง่ายขึ้นซึ่งขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้องและตั้งชื่อใหม่ให้กับระบบธุรกิจอัจฉริยะ (หากต้องการเรียนรู้พื้นฐานของ BI ให้อ่าน An Introduction to Business Intelligence)

ความท้าทายคืออะไร?

การบูรณาการเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจแบบบริการตนเองจะต้องทำอย่างประณีตมากเพราะในขณะที่มันสามารถให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับข่าวกรองธุรกิจได้อย่างง่ายดาย แต่ก็ต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีในการจัดการข้อมูลของพวกเขา อย่างไรก็ตามการบูรณาการข้อมูลอาจเป็นเรื่องยากมากเช่นเดียวกับโซลูชัน BI ใด ๆ

ห้องสมุดมหาวิทยาลัยบอสตันวิทยาลัยเป็นศูนย์ทรัพยากรการศึกษาซึ่งประกอบด้วยห้องสมุดสามแห่งที่มีหนังสือมากกว่า 2.5 ล้านเล่ม อย่างไรก็ตามระบบต้องการการรายงานแบบบริการตนเองสำหรับการจัดสรรงบประมาณอย่างเหมาะสมและสร้างความมั่นใจในการเข้าถึงโทรศัพท์มือถือ

หลังจากใช้โซลูชันการบริการตนเองแล้วมีนักเรียนเพิ่มอีกประมาณ 14,000 คนในฐานนักศึกษา พวกเขาสามารถเข้าถึงทรัพยากรมากมายจากทุกที่และทุกเวลา

Motionsoft

Motionsoft เป็นผู้ให้บริการโซลูชั่นทางการเงินสำหรับธุรกิจในภาคสุขภาพและสุขภาพ ระบบการรายงาน Crystal แบบเก่าไม่มีประสิทธิภาพเพียงพอสำหรับแดชบอร์ดแบบโต้ตอบและการรายงานบนเว็บดังนั้นจึงเลือกโซลูชันการบริการตนเองเช่น Logi Ad Hoc และ Logi Info โซลูชั่นมีประสิทธิภาพมากและอนุญาตให้ใช้ความสามารถในการบริการตนเองจำนวนมาก

Hylant

Hylant เป็นผู้ให้บริการนายหน้าประกันภัยซึ่งคุ้มค่าอย่างยิ่ง พวกเขายังให้บริการโซลูชั่นการบริหารความเสี่ยงสำหรับธุรกิจที่หลากหลาย พวกเขาจำเป็นต้องกำจัดการเปลี่ยนแปลงเฉพาะกิจใด ๆ โดยการปรับปรุงกระบวนการร้องขอรายงาน พวกเขายังต้องการช่วยเหลือผู้ใช้ในการสร้างรายงานของตนเอง

ดังนั้นพวกเขาจึงใช้โมดูลบริการตนเองของ Logi ซึ่งทำให้ลูกค้าสามารถสอบถามและจัดการรายงานของตนเองได้อย่างง่ายดายช่วยในการตัดสินใจได้ดีขึ้น

ข้อสรุป

การบริการตนเองเป็นจุดเปลี่ยนในด้านการวิเคราะห์ธุรกิจ การช่วยเหลือตนเองเป็นความช่วยเหลือที่ดีที่สุดที่เราทุกคนรู้และด้วยความช่วยเหลือจากการวิเคราะห์ธุรกิจแบบบริการตนเองเราสามารถตระหนักถึงสิ่งนี้ ไปเป็นวันที่ผู้ใช้ทางธุรกิจต้องปรึกษานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับคำถามใด ๆ หรืองานใด ๆขณะนี้ผู้ใช้สามารถทำการวิเคราะห์ของตนเองได้อย่างถูกต้องซึ่งจะเป็นการเพิ่มความเร็วของธุรกิจด้วย ยิ่งไปกว่านั้นเมื่อนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่มีประสบการณ์กำลังหายากขึ้นมีความต้องการการดำเนินงานที่ง่ายขึ้นซึ่งสามารถทำได้โดยผู้ใช้ที่ไม่มีประสบการณ์แม้ผ่านการฝึกอบรมที่เหมาะสม แม้ว่าจะมีปัญหาบางอย่างเช่นปัญหาด้านความปลอดภัยปัญหาเรื่องความถูกต้องของข้อมูลและอื่น ๆ โซลูชันการบริการตนเองนี้จะพัฒนาและหวังว่าจะสามารถกำจัดได้โดยอัตโนมัติ ดังนั้นจึงมีความปลอดภัยที่จะสรุปว่าระบบธุรกิจอัจฉริยะแบบบริการตนเองจะเป็นระบบธุรกิจอัจฉริยะแห่งอนาคต