3 أشياء تحتاج إلى معرفتها لإتقان تطبيقات bi ذاتية الخدمة

بينما كان هناك الكثير من اللغط حول تطبيقات ذكاء الأعمال بالخدمة الذاتية (BI) والتطبيق الديمقراطي للبيانات خلال ذروة البيانات الكبيرة ، لا يسمع المرء الكثير عن أي من ذلك الآن. يبدو الأمر كما لو أن كل هذه الأشياء روتينية ومتأصلة بعمق في العمل اليومي ، بحيث لم تعد هناك حاجة إلى مزيد من المناقشة. لقد تلاشت الطنانة ، ويبدو أن العالم قد انتقل إلى أشياء خيالية خيالية مثل التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق وكل الأشياء الذكاء الاصطناعي (AI).

ولكن هذا ليس هو الواقع بالنسبة لمحللي الأعمال والمستخدمين المباشرين في صفوف الشركات في كل مكان اليوم. على الرغم من أن تطبيقات BI ذاتية الخدمة قد تحققت ، إلا أن العديد منها لا يزال يترك المستخدمين عالقين بين الصخر الإحصائي والمكان الصعب المرئي. لا تخف أبدًا ، المساعدة هنا!

مؤشرات ورقة السرير البقاء على قيد الحياة

إذا كنت لا تستطيع أو لا تفعل الرياضيات فيما عدا حساب النصائح كنسبة مئوية من فاتورة العشاء الخاصة بك ، أو تقسيم الفاتورة بين وجبات متعددة ، أو موازنة حساب التحقق الخاص بك بمجرد عودتك إلى المنزل ، فلا تقلق. في الواقع ، كثير من الناس لا يستطيعون ، أو على الأقل لا يفعلون هذه الأشياء دون مساعدة تطبيق. أنت بالتأكيد لست وحيدًا في كونك محيرًا بعض الشيء بشأن أشياء مثل الخوارزميات وعلوم البيانات والإحصاءات. وحتى إذا لم تشعر بالحيرة لأي من هذه الأشياء ، فربما لا ترغب في القيام بها. ليس الجميع يعتبر ذلك ممتعًا وهذا جيد تمامًا أيضًا.

ملاحظات سرير لأولئك الذين يجدون إحصائيات بغيضة أو لا يمكن اختراقها هي نفسها: التمسك بتطبيقات BI ذاتية الخدمة تعمل من استعلامات اللغة الطبيعية أو التي أتمت عملية التنقيب عن البيانات بأكملها وصولاً إلى اختيار تصورات البيانات. تتضمن هذه التطبيقات IBM Watson Analytics و Salesforce Einstein Analytics ، على التوالي. ولماذا نعم ، كلاهما يحركهما الذكاء الاصطناعى.

تطبيقات مثل هذه لها حدودها أيضًا ، وستجد تلك القيود مفصلة في أدوات BI للخدمة الذاتية وأدوات مراجعة البيانات. ولكن حتى مع عيوبها ، فهي أدوات مثالية للمعاقين رياضيا وتلك التي تبدو حساسة للإحصاءات.

لا تستخدم خدمة BI الذاتية في الرياضيات؟

لماذا ، نعم ، يفعلون ؛ هذا هو بيت القصيد وراء هذه التطبيقات. إنهم مساعدين افتراضيين آليًا للخبراء البشر الذين يريدون الحقائق فقط حتى يتمكنوا من تقصير النقطة الأساسية. اذن هناك! كنت خارج الخطاف ، نوعا ما ، ربما. ليس عليك أن تعاني من ذكريات الماضي لأهوال كلية الجبر والإحصاءات الخطية لأن هناك كل هذه التطبيقات لذلك.

لسوء الحظ ، لا تزال بحاجة إلى فهم كيفية عمل هذه الأشياء على الأقل. إذا لم تتمكن ببساطة من إجبار نفسك على إعادة النظر في مهاراتك أو تحديثها في هذا المجال ، فقم بالرجوع إلى ملاحظات سرير الأطفال المذكورة أعلاه.

إذا كنت تفضل أن تكون أكثر المواهب المطلوبة في مجالك ، وأهم نقطة ساخنة في الفريق ، وسيد معالج البيانات أثناء العمل في شركتك ، لكنك لا ترغب في الحصول على لقب عالم البيانات ، ثم خذ دورة سريعة عبر الإنترنت لزيادة فهمك للإحصاءات. تتضمن بعض الأمثلة لموفري التعليم عبر الإنترنت للإحصاءات الأساسية والمتقدمة Khan Academy و Statistics.com و Udemy.

لا ، لست بحاجة إلى شهادة في الإحصائيات لاستخدام تطبيقات BI ذاتية الخدمة ؛ مجرد معرفة عملية بما تعنيه المصطلحات وما هي المفاهيم ستكون كافية. لذلك ، حتى عدد قليل من المواد الصوتية ، ربما مثل هذه السلسلة ، قد تكون كافية لجعلك على الطريق الصحيح.

كلما فهمت أكثر حول الإحصائيات ، كلما كانت حالتك أفضل. إذا لم يكن هناك شيء آخر ، فسوف تفهم بشكل أفضل البيانات التي تحتاج إلى استخدامها ، ولماذا تحتاج إلى إرهاق القيم الخارجية ، والبيانات التي يجب تعيينها إلى أي محور عند رسم مخطط ، وكيفية تشكيل استعلام مفيد. سيكون لديك أيضًا ثقة أكبر في التحليل إذا كنت تعرف ما الذي تبحث عنه. يقول مايك دونسنج ، كبير مسؤولي التكنولوجيا والنائب التنفيذي لرئيس قسم الهندسة بشركة Skuid: "يجب أن تكون واثقًا من أن العمليات والضوابط المناسبة موجودة لضمان دقة البيانات". "على سبيل المثال ، لا ترغب في تقديم اتجاه إلى فريقك التنفيذي الجديد من أداة BI الحديثة الخاصة بك ، فقط لمعرفة ما بعد ذلك إنه خطأ تام."

3 أشياء تحتاج إلى معرفته

على افتراض أنك اخترت بالفعل أحد التطبيقات المستندة إلى AI أو أحد تطبيقات BI ذاتية الخدمة الموجهة نحو الرياضيات ، فيما يلي ثلاثة أشياء تحتاج إلى معرفتها لتحقيق أفضل استخدام لتطبيقات BI ذاتية الخدمة.

1. محو الأمية البيانات هو شيء حقيقي تحتاج إلى أن يكون. نعم ، لقد تطرقنا إلى ذلك سابقًا في مناقشة قيمة بعض مهارات الرياضيات. ولكن من المهم أيضًا توضيح ماهية معرفة القراءة والكتابة للبيانات والمهارات التي قد يحتاج المرء إلى التركيز عليها لتحسين مجموع نقاطه. يشير جيمس فيشر ، نائب رئيس تسويق المنتجات العالمية في Qlik إلى أن "معرفة القراءة والكتابة للبيانات تعرفها MIT وجامعة إيمرسون على أنها القدرة على قراءة البيانات وتحليلها والعمل بشأنها". أدناه يوضح كل قدرة:

أ) قراءة البيانات: تتضمن فهم ماهية البيانات وما هي جوانب العالم التي تمثلها.

ب) العمل مع البيانات: يتضمن إنشاءها والحصول عليها وتنظيفها وإدارتها.

ج) تحليل البيانات: ينطوي على تصفية وفرز وتجميع ومقارنة وأداء عمليات تحليلية أخرى عليها.

د) الجدال مع البيانات: يتضمن استخدام البيانات لدعم سرد أكبر يهدف إلى توصيل رسالة إلى جمهور معين.

يقول آدم ناثان ، مؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Brainbox Consulting ، "إذا كان هناك الوجبات الجاهزة من 15 عامًا من العمل مع المنظمات والبيانات ، فهذه هي: يحب مستخدمو الأعمال العثور على قصص في بياناتهم ، وسيقومون بتقطيعها وتقطيعها إلى ما لا نهاية للحصول عليها". التي بيعت مؤخرا لوجيك 20/20. "عندما يكافحون يتم ترجمة ما هو مثير للاهتمام إلى ما هو عملي. وبنفس الطريقة ، يحب 50000 مشجع في لعبة البيسبول النظر في إحصائيات اللاعبين على Jumbotron ؛ عدد قليل جدًا منهم يمتلكون قطعًا تجارية لممارسة لعبة Moneyball".

2. الأسئلة الصحيحة هي كل شيء. تطبيقات BI ذاتية الخدمة مساعِدة تطبيق مؤتمتة جزئيًا. هذا يعني أنك ، عادة ، الشخص الذي يجب أن يفكر في السؤال (ويعرف أيضًا باسم الاستعلام). تشكيل هذا الاستعلام مهم للغاية لأن الإجابة مفيدة فقط مثل السؤال. أحد الاستثناءات لهذه القاعدة هي التطبيقات المتخصصة مثل تحليلات Salesforce Einstein المذكورة أعلاه ، والتي تركز على بيانات المبيعات وإدارة علاقات العملاء (CRM) وبالتالي يمكن تلقائيًا ، عبر Einstein ، تحديد ما تريد معرفته مسبقًا من مبيعاتك و بيانات العميل. مثال آخر لتطبيق تخصص BI هو Google Analytics مع تركيزه على موقع الويب وبيانات الجوال. مرة أخرى ، مجموعة البيانات من النوع المحدد جيدًا والاستعلامات قابلة للتنبؤ ومن ثم تم ضبطها مسبقًا.

ألست متأكدًا من أين تبدأ في تشكيل استفسارك لتطبيق BI للأغراض العامة أكثر؟ عادة ما تكون مؤشرات الأداء الرئيسية لشركتك أو صناعتك (KPIs) نقطة انطلاق جيدة لأنها تحدد التحليل المعروف بالفعل أنه مفيد. يمكنك البدء في وضع طبقات أو إضافة أسئلة ذات صلة أو جديدة من هناك. يقول أرييل ميكيلي ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Appfigures: "يمكن أن تكون مؤشرات الأداء الرئيسية مقاييس فردية ، مثل إجمالي الإيرادات ، أو مقاييس مركبة ، مثل العائد لكل مستخدم نشط". "لذلك من المهم أن تتمتع منصة BI بالقدرة على استخدام مقاييس متعددة."

لا تدع علامة "الخدمة الذاتية" على تطبيقات BI هذه تمنعك من طلب المساعدة أو محلل أعمال ذي خبرة. وقال دوغ بوردونارو ، كبير مسؤولي البيانات في ThoughtSpot: "إذا لم تتمكن من العثور على مقياس تبحث عنه ، اسأل! من المحتمل أنه لم يكن جزءًا من الإصدار الأولي لحلول BI الخاصة بك". "قد يكون المحلل سعيدًا بإضافته سريعًا لك."

وعلى الرغم من أن صياغة الاستعلام الذي ستستخدمه أمر بالغ الأهمية ، فذلك يعني توقع الأسئلة المحتمل طرحها بعد تقديم نتائج تحليل البيانات لأن ذلك قد يدفعك إلى إجراء مزيد من التحليل. "تأكد من أنه يمكنك الإجابة على الأسئلة الستة التي يحتمل أن يطرحها الأشخاص لأنهم سيطرحون عليها" ، يقول لوسيو دازا ، مدير التسويق الفني للمنتجات في AtScale.

3. البيانات هي ألفا وأوميغا للتمرين بأكمله. يعتمد الكثير على البيانات التي تختار استخدامها. هو المستخدم الذي يختار البيانات ويحمّلها وينظفها ، لذا نعم ، يقع العبء عليك في الغالب. القول المأثور القديم "القمامة في ، القمامة خارج" لا يزال ساريا. كما أوضحت أوليفيا دوان آدمز ، رئيس العملاء والشريك المؤسس لشركة Alteryx ، "فهم سؤالك سيعيدك إلى البيانات نفسها ، مثل معرفة البيانات المطلوبة وأين يمكن أن تعيش. بعد كل شيء ، لا تخلق البيانات نظرة ثاقبة حتى يمكنك وضعه من خلال التحليل ".

يجب أن تفكر في العملية ، من اختيار البيانات إلى تشكيل الاستعلام ، قبل أن تفعل أي شيء مع التطبيق. خلاف ذلك ، أنت فقط الصيد. لا أن استكشاف البيانات لا يملك مكانه. ولكن ، إذا كنت بحاجة إلى رؤى محددة بسرعة ، فمن الأفضل أن تتأكد من وجودك في البركة اليمنى وتحمل الطعم الصحيح قبل أن تضع السطر الأول. تذكر أنك خبير الموضوع (SME) ، وليس الجهاز. استخدم موهبتك وخبرتك لمعرفة البيانات التي تحتاجها وتثبيتها في الشكل الأساسي قبل إخبار البرنامج بالقيام بالعمل التحليلي.

لذا ، ماذا تفعل إذا كنت تهتز تمامًا كمؤسسات صغيرة ومتوسطة الحجم ولكنك أيضًا مبتدئ ضائع تمامًا في اختيار البيانات واستخدام تطبيق BI للخدمة الذاتية؟ يقول Bordonaro من ThoughtSpot: تعرف على مستخدم الطاقة المحلي لديك. "هناك احتمالات ، هناك شخص يجلس بالقرب منك ويمكنه أن يوضح لك كيفية البدء لأن حاجز التعلم أقل بكثير من منتجات BI التقليدية."