3 Veci, ktoré potrebujete vedieť, aby ste si osvojili samoobslužné bi aplikácie

Aj keď sa počas veľkého rozkvetu veľkých dát urobilo veľa informácií o aplikáciách samoobslužných podnikových spravodajských služieb (BI) a demokratizácii údajov, v súčasnosti sa o nich nič nepočuje. Je to, akoby boli všetky tieto veci také bežné a tak hlboko zakorenené v každodennej práci, že už nie je potrebná ďalšia diskusia. Zvuky vybledli a svet sa zdá, že sa presunul na fantastických, fantastických vecí, ako je strojové učenie (ML) a hlboké učenie a všetko umelá inteligencia (AI).

To však nie je realita pre obchodných analytikov a používateľov linky v radoch spoločností všade dnes. Aj keď sa samoobslužné aplikácie BI zhmotnili, mnohí stále nechávajú používateľov uviaznutých medzi štatistickým kameňom a vizualizovaným tvrdým miestom. Nikdy sa neboj, pomoc je tu!

Ukazovatele prežitia detskej postieľky

Ak nemôžete alebo nemusíte robiť matematiku okrem výpočtu tipov ako percentuálneho podielu na vašom večere, rozdeľte účet medzi viacerých hostí alebo vyrovnajte svoj bežný účet, keď sa vrátite domov, bez obáv. V skutočnosti veľa ľudí nemôže, alebo aspoň nerobí, tieto veci bez pomoci aplikácie. Určite nie ste sami v tom, že ste trochu zmätení v záležitostiach, ako sú algoritmy, veda o údajoch a štatistika. A aj keď nie ste zmätení niektorou z týchto vecí, možno ich jednoducho nechcete robiť. Nie každý to považuje za zábavné a to je tiež úplne v poriadku.

Poznámky k postieľkam pre tých, ktorí považujú štatistiku za odpornú alebo jednoducho nepreniknuteľnú, sú rovnaké: držte sa samoobslužných aplikácií BI, ktoré pracujú na základe dotazov v prirodzenom jazyku alebo ktoré automatizovali celý proces získavania údajov až po výber vizualizácií údajov. Takéto aplikácie zahŕňajú IBM Watson Analytics a Salesforce Einstein Analytics. A prečo áno, obe sú poháňané AI.

Aplikácie, ako sú tieto, majú svoje obmedzenia, a tieto obmedzenia nájdete podrobne v našich samoobslužných nástrojoch BI a nástrojoch vizualizácie údajov. Ale aj so svojimi nevýhodami sú dokonalými nástrojmi pre matematicky napadnuté osoby a pre zdanlivo alergických na štatistiku.

Nerobia samoobslužné aplikácie BI matematiku?

Prečo áno? to je niečo za týmito aplikáciami. Čiastočne sú to automatizovaní virtuálni asistenti pre ľudských expertov, ktorí chcú len fakty, aby mohli ísť o to, aby začernili spodný riadok. Takže tam! Možno ste z nejakého háčika. Nemusíte trpieť spätnými väzbami na univerzitné hrôzy lineárnej algebry a štatistiky, pretože na to existujú všetky tieto aplikácie.

Bohužiaľ, stále musíte pochopiť, ako tieto veci fungujú. Ak sa jednoducho nemôžete nútiť, aby ste si preverili alebo obnovili svoje zručnosti v tejto oblasti, pozrite si vyššie uvedené poznámky k postieľke.

Ak by ste radšej boli najviac hľadaným talentom vo svojom odbore, najteplejším hotshotom v tíme a majstrom čarodejníka údajov v práci vo vašej spoločnosti, ale nechcete, aby sa všetci tešili na titul vedca údajov, potom absolvujte rýchly online kurz, aby ste lepšie porozumeli štatistikám. Medzi príklady poskytovateľov online vzdelávania pre základné a pokročilé štatistiky patria Khan Academy, Statistics.com a Udemy.

Nie, na používanie samoobslužných aplikácií BI nepotrebujete vysokoškolské vzdelanie; postačí to, ak budete mať pracovné znalosti o tom, čo znamenajú pojmy a aké sú pojmy. Takže aj niekoľko podcastov, napríklad táto séria, môže stačiť na to, aby ste sa dostali na správnu cestu.

Čím viac budete rozumieť štatistikám, tým lepšie budete. Ak nič iné, lepšie pochopíte, aké údaje musíte použiť, prečo je potrebné vyhodiť odľahlé hodnoty, ktoré údaje priradiť ktorej osi pri vykresľovaní grafu a ako formovať užitočný dotaz. Budete mať tiež oveľa väčšiu dôveru v analýzu, ak viete, čo hľadať. „Musíte si byť istí, že sú zavedené správne procesy a kontroly na zabezpečenie presnosti údajov, “ hovorí Mike Duensing, technický riaditeľ a výkonný viceprezident inžinierstva v Skuid. „Napríklad nechcete predstaviť výkonnému tímu trend, ktorý je čerstvý z vášho najmodernejšieho nástroja BI, iba zistiť, že je neskôr úplne zlý.“

3 veci, ktoré potrebujete vedieť

Za predpokladu, že ste si už vybrali jednu z aplikácií AI alebo jednu z viac samoobslužných aplikácií BI zameraných na viac používateľov, sú nasledujúce tri veci, ktoré potrebujete vedieť, aby ste čo najlepšie využili samoobslužné aplikácie BI.

1. Dátová gramotnosť je skutočná vec, ktorú musíte mať. Áno, dotkli sme sa toho skôr v diskusii o hodnote určitých matematických zručností. Je však tiež dôležité vysvetliť, čo je dátová gramotnosť a aké zručnosti je potrebné sa zamerať, aby sa zlepšilo ich celkové skóre. „MIT a Emerson University definujú dátovú gramotnosť ako schopnosť čítať, pracovať, analyzovať a argumentovať s údajmi, “ zdôrazňuje James Fisher, viceprezident pre globálny produktový marketing v spoločnosti Qlik. Ďalej vysvetľuje každú schopnosť:

a) Čítanie údajov: zahŕňa pochopenie, aké údaje sú a aké aspekty sveta predstavuje.

b) Práca s údajmi: zahŕňa ich vytváranie, získavanie, čistenie a správu.

c) Analýza údajov: zahŕňa filtrovanie, triedenie, agregovanie, porovnávanie a vykonávanie ďalších takýchto analytických operácií.

d) Hádanie sa s údajmi: zahŕňa použitie údajov na podporu väčšieho rozprávania určeného na sprostredkovanie správy určitému publiku.

„Ak existuje 15 rokov práce s organizáciami a údajmi, je to takto: Firemní používatelia radi nájdu príbehy vo svojich údajoch a budú ich donekonečna krájať a kockovať, “ hovorí Adam Nathan, zakladateľ a generálny riaditeľ spoločnosti Brainbox Consulting, ktoré sa nedávno predali spoločnosti Logic20 / 20. „Tam, kde zápasia, premieňajú to, čo je zaujímavé, na to, čo je možné konať. Rovnakým spôsobom sa 50 000 fanúšikov baseballovej hry rád pozerá na štatistiky hráča o Jumbotroni; veľmi málo z nich má obchodné kotlety na hranie na Moneyball.“

2. Správne otázky sú všetko. Samoobslužné aplikácie BI sú čiastočne automatizovaní asistenti aplikácií. To znamená, že za normálnych okolností si musíte položiť otázku (aka, dotaz). Vytvorenie tohto dotazu je veľmi dôležité, pretože odpoveď je iba tak užitočná ako otázka. Výnimkou z tohto pravidla sú špeciálne aplikácie, ako je napríklad vyššie uvedená služba Salesforce Einstein Analytics, ktorá sa zameriava na údaje o predaji a správe vzťahov so zákazníkmi (CRM), a preto môže prostredníctvom Einsteinu automaticky predurčovať, čo budete chcieť vedieť z vášho predaja a údaje o zákazníkoch. Ďalším príkladom špeciálnej aplikácie BI je Google Analytics so zameraním na webové stránky a mobilné dáta. Súbor údajov je opäť dobre definovaného typu a dotazy sú predvídateľné, a teda vopred nastavené.

Nie ste si istí, kde začať s vytváraním dopytu pre všeobecnejšiu aplikáciu BI? Kľúčové ukazovatele výkonnosti vašej spoločnosti alebo odvetvia (KPI) sú zvyčajne dobrým východiskovým bodom, pretože definujú analýzu, o ktorej je už známe, že je užitočná. Odtiaľto môžete začať vrstviť alebo pridávať súvisiace alebo nové otázky. „KPI môžu byť jednoduché metriky, napríklad celkové výnosy, alebo zložené metriky, napríklad výnosy na aktívneho používateľa, “ hovorí Ariel Michaeli, spoluzakladateľ a generálny riaditeľ Appfigures. „Je preto dôležité, aby platforma BI bola schopná používať viacero metrík.“

Nenechajte štítok „samoobslužný“ v týchto aplikáciách BI zabrániť tomu, aby ste požiadali o pomoc IT alebo skúseného obchodného analytika. „Ak nemôžete nájsť metriku, ktorú hľadáte, opýtajte sa! Je možné, že to nebolo súčasťou počiatočného zavedenia vášho riešenia BI, “ povedal Doug Bordonaro, hlavný evanjelista spoločnosti ThoughtSpot. „Analytik môže byť rád, že ho rýchlo pridá.“

A pri tvorbe dotazu, ktorý použijete, je rozhodujúce, preto sa predvídajú otázky, ktoré sa pravdepodobne objavia po predložení výsledkov analýzy údajov, pretože to môže viesť k ďalšej analýze. „Uistite sa, že môžete odpovedať na šesť otázok, ktoré ľudia najpravdepodobnejšie položia, pretože sa ich budú pýtať, “ radí Lucio Daza, riaditeľ marketingu technických produktov v spoločnosti AtScale.

3. Dáta sú alfa a omega celého cvičenia. Veľa záleží na údajoch, ktoré sa rozhodnete použiť. Údaje vyberá, načítava a čistí používateľ, takže áno, bremeno je väčšinou na vás. Stále platí staré príslovie „odpadky, odpadky von“. Ako hovorí Olivia Duane Adams, hlavná zákaznícka riaditeľka a zakladajúca partnerka spoločnosti Alteryx, „Pochopenie vašej otázky vás privedie späť k samotným údajom, napríklad k poznaniu, aké údaje sú potrebné a kde by mohli žiť. Koniec koncov, údaje nevytvárajú prehľad. dokiaľ to neurobíte analýzou. ““

Predtým, ako s aplikáciou urobíte čokoľvek, musíte premyslieť tento proces, od výberu údajov po vytvorenie dotazu. Inak iba lovíte. Nie, že prieskum údajov nemá svoje miesto. Ak však potrebujete konkrétne informácie rýchlo, mali by ste sa uistiť, že ste na správnom rybníku a nosiť správnu návnadu skôr, ako začnete vrhať prvý riadok. Pamätajte, že ste odborníkom na predmet (SME), nie strojom. Použite svoj talent a skúsenosti na to, aby ste zistili, aké údaje potrebujete, a vtlačte ich do prvotriednej formy skôr, ako poviete softvéru, aby vykonal analytickú prácu.

Čo teda robíte, ak ste úplne rock ako MSP, ale ste tiež úplne strateným nováčikom pri výbere údajov a používaní samoobslužnej aplikácie BI? „Spoznajte svojho miestneho energetického používateľa, “ hovorí Bordonaro spoločnosti ThoughtSpot. „Pravdepodobne je tu niekto, kto sedí veľmi blízko vás a môže vám ukázať, ako začať, pretože prekážka v učení je oveľa menšia ako tradičné produkty BI.“