3 dalykai, kuriuos turite žinoti, kad įsisavintumėte savitarnos bi programas

Nors „Big Data“ metu buvo daug prisimenama apie savitarnos verslo žvalgybos (BI) programas ir duomenų demokratizavimą, dabar apie tai daug negirdėta. Atrodo, kad visi šie dalykai yra tokie įprasti ir taip giliai įprasti į kasdienį darbą, kad tolesnių diskusijų nebereikia. „Buzz“ išblėso ir, atrodo, pasaulis perėjo prie fantazinių, fantastinių dalykų, tokių kaip mašininis mokymasis (ML) ir gilus mokymasis, ir visi dalykai - dirbtinis intelektas.

Tačiau verslo analitikams ir internetinių linijų vartotojams tai nėra realybė šiandien visur. Nors savitarnos BI programos įgyvendintos, daugelis vartotojų vis tiek įstrigo tarp statistinės informacijos ir vizualizuotos kietos vietos. Niekada nebijokite, pagalba yra čia!

Lopšio lapo išgyvenimo rodyklės

Jei negalite ar nemokate atlikti matematikos, apskaičiuodami patarimus kaip procentą nuo jūsų vakarienės sąskaitos procentų, padaliję sąskaitą tarp kelių išgertuvių ar subalansuodami savo sąskaitą, grįžę namo, nesijaudinkite. Tiesą sakant, daugelis žmonių negali ar bent jau negali padaryti tų dalykų be programos pagalbos. Jūs tikrai ne vienas, kad esate šiek tiek mistifikuotas dėl tokių dalykų kaip algoritmai, duomenų mokslas ir statistika. Ir net jei jūsų niekas nesužavi, galbūt tiesiog nenorite to daryti. Ne visi mano, kad tai yra smagu, ir tai taip pat visiškai gerai.

Lovelės užrašai tiems, kuriems statistika yra bjauri ar tiesiog nepakenčiama, yra tie patys: laikykitės savitarnos BI programų, kurios veikia iš natūralių kalbų užklausų arba automatizavo visą duomenų gavybos procesą, iki duomenų vizualizacijos pasirinkimo. Tokios programos apima atitinkamai „IBM Watson Analytics“ ir „Salesforce Einstein Analytics“. Ir kodėl taip, abu yra orientuoti į PG.

Tokios programos, kaip šios, taip pat turi savo apribojimus, ir šiuos apribojimus rasite mūsų savitarnos BI įrankiuose ir duomenų vizualizacijos įrankiuose, apžvelgdami tvarką. Bet net ir turėdami trūkumų, jie yra puikūs įrankiai matematiškai iššūkiams ir tiems, kurie, atrodo, yra alergiški statistikai.

Negalima savitarnos BI programų atlikti matematikos?

Kodėl taip, jie taip daro; būtent tai ir yra šių programų esmė. Jie yra iš dalies automatiniai virtualūs žmonių ekspertų padėjėjai, kurie tik nori faktų, kad galėtų pajuodinti esmę. Taigi, ten! Jūs esate prie kabliuko, kažkoks, galbūt. Nereikia jaudintis dėl linijinės algebros ir statistikos koledžo siaubo, nes tam yra visos šios programos.

Deja, jūs vis tiek turite suprasti, kaip bent jau ta medžiaga veikia. Jei tiesiog negalite priversti savęs apsilankyti ar atnaujinti savo įgūdžius šioje srityje, tuomet skaitykite aukščiau pateiktas pastabas apie lovelę.

Jei verčiau būtumėte geidžiamiausias savo srities talentas, karščiausia komandos nuotrauka ir duomenų apie burtus jūsų įmonėje meistras, tačiau nenorite, kad viskas būtų suteikta duomenų mokslininko titului, tada eikite greitą internetinį kursą, kad padidintumėte supratimą apie statistiką. Kai kurie internetinio švietimo teikėjų pagrindinės ir išplėstinės statistikos pavyzdžiai yra „Khan Academy“, „Statistics.com“ ir „Udemy“.

Ne, norint naudotis savitarnos BI programomis, jums nereikia statistikos laipsnio; Pakanka tiesiog žinoti apie terminus ir sąvokas. Taigi, net kelių transliacijų, tokių kaip ši serija, gali pakakti, kad patektumėte teisingu keliu.

Kuo daugiau suprasite statistiką, tuo geriau būsite. Jei nieko daugiau, geriau suprasite, kokius duomenis reikia naudoti, kodėl reikia išmesti pašalinius duomenis, kokius duomenis priskirti kuriai ašiai braižant diagramą ir kaip suformuoti naudingą užklausą. Jūs taip pat labiau pasitikėsite analize, jei žinote, ko ieškoti. „Turite būti tikri, kad yra teisingi procesai ir kontrolės priemonės, kad duomenys būtų tikslūs“, - sako Mike'as Duensingas, „Skuid“ vyriausiasis technologijų direktorius ir vykdantysis viceprezidentas. "Kaip pavyzdys, jūs nenorite pristatyti savo vykdomosios komandos tendencijų, kurios yra naujausios iš jūsų šiuolaikinio BI įrankio, tik kad vėliau sužinotumėte, kad ji yra visiškai neteisinga."

3 dalykai, kuriuos reikia žinoti

Darant prielaidą, kad jau pasirinkote vieną iš AI paremtų programų arba vieną iš labiau į matematiką orientuotų savitarnos BI programų, toliau pateikiami trys dalykai, kuriuos turite žinoti, kad geriausiai galėtumėte naudoti savitarnos BI programas.

1. Duomenų raštingumas yra tikras dalykas, kurį turite turėti. Taip, mes tai palietėme anksčiau aptardami tam tikrus matematikos įgūdžius. Bet taip pat svarbu paaiškinti, kas yra duomenų raštingumas ir įgūdžiai, į kuriuos reikia atkreipti dėmesį, norint pagerinti bendrą rezultatą. „Duomenų raštingumą MIT ir Emersono universitetas apibrėžia kaip gebėjimą skaityti, dirbti, analizuoti ir ginčytis su duomenimis“, - pabrėžia Jamesas Fisheris, „Qlik“ pasaulinio produktų rinkodaros viceprezidentas. Žemiau jis paaiškina kiekvieną sugebėjimą:

a) Duomenų skaitymas: apima supratimą, kas yra duomenys ir kokius pasaulio aspektus jis reprezentuoja.

b) Darbas su duomenimis: apima jų kūrimą, įsigijimą, valymą ir tvarkymą.

c) Duomenų analizė: apima filtravimą, rūšiavimą, agregavimą, palyginimą ir kitų panašių analitinių operacijų atlikimą.

d) Argumentavimas su duomenimis: apima duomenų naudojimą didesniam pasakojimui, skirtam perduoti pranešimą tam tikrai auditorijai, paremti.

„Jei reikia 15 metų darbo su organizacijomis ir duomenimis, tai yra tokia: Verslo vartotojams patinka rasti savo istorijose istorijas ir be galo supjaustys gabalėlius bei kauliukus, kad juos gautų“, - sako Adomas Nathanas, „Brainbox Consulting“ įkūrėjas ir generalinis direktorius. kurią neseniai pardavė „Logic20 / 20“. "Ten, kur jie kovoja, tai, kas įdomu, paverčiama tuo, ką galima pritaikyti. Tuo pačiu būdu 50 000 beisbolo žaidimų gerbėjų mėgsta žiūrėti žaidėjų statistiką per„ Jumbotron "; labai nedaugelis iš jų turi verslo atstovus, norėdami žaisti„ Moneyball ".“

2. Teisingi klausimai yra viskas. Savitarnos BI programos yra iš dalies automatizuotos programų padėjėjos. Tai reiškia, kad paprastai jūs esate tas, kuris turi pagalvoti apie klausimą (dar žinomą kaip užklausą). Formuoti tą užklausą yra labai svarbu, nes atsakymas yra toks pat naudingas kaip ir klausimas. Viena iš šios taisyklės išimčių yra specialios programos, tokios kaip aukščiau paminėta „Salesforce Einstein Analytics“, kuri orientuojasi į pardavimų ir ryšių su klientais valdymo (CRM) duomenis ir todėl per „Einstein“ gali automatiškai nustatyti, ką ketini žinoti iš savo pardavimų ir klientų duomenys. Kitas specialios BI programos pavyzdys yra „Google Analytics“, kurios pagrindinis dėmesys skiriamas svetainių ir mobiliųjų duomenų perdavimui. Vėlgi, duomenų rinkinys yra tiksliai apibrėžto tipo, o užklausos yra nuspėjamos ir todėl iš anksto nustatomos.

Nežinote, nuo ko pradėti formuojant užklausą dėl bendresnės BI programos? Paprastai jūsų įmonės ar pramonės pagrindiniai veiklos rodikliai (KPI) yra geras atspirties taškas, nes jie apibūdina jau žinomą naudingą analizę. Čia galite pradėti kloti sluoksnius arba pridėti susijusių ar naujų klausimų. „KPI gali būti vieninga metrika, pavyzdžiui, bendros pajamos, arba sudėtinė metrika, kaip pajamos vienam aktyviam vartotojui“, - sako Ariel Michaeli, „Appfigures“ įkūrėjas ir generalinis direktorius. "Taigi svarbu, kad BI platforma turėtų galimybę naudoti keletą metrikų."

Neleiskite, kad šiose BI programose esanti etiketė „savitarna“ trukdytų kreiptis pagalbos į IT ar patyrusį verslo analitiką. "Jei nerandate ieškomos metrikos, paklauskite! Gali būti, kad tai nebuvo dalis jūsų BI sprendimo diegimo", - sakė Dogas Bordonaro, vyriausiasis duomenų evangelistas „ThoughtSpot“. "Gali būti, kad analitikas greitai pridės už jus."

Nors labai svarbu formuoti jūsų naudojamą užklausą, todėl numatykite klausimus, kurie gali kilti pateikus duomenų analizės rezultatus, nes tai gali paskatinti jus atlikti tolesnę analizę. „Įsitikinkite, kad galite atsakyti į šešis klausimus, kuriuos žmonės dažniausiai užduos, nes jie užduos“, - pataria Lucio Daza, „AtScale“ techninių produktų rinkodaros direktorius.

3. Duomenys yra viso pratimo alfa ir omega. Labai daug priklauso nuo duomenų, kuriuos pasirinkote naudoti. Duomenis pasirenka, įkelia ir išvalo vartotojas, taigi, pareiga dažniausiai tenka jums. Vis dar galioja senas posakis „šiukšlės įvežtos, šiukšlės išvežtos“. Kaip teigia Olivia Duane Adams, „Alteryx“ vyriausioji klientė ir įkūrėja, partnerė: „Supratę jūsų klausimą, grįšite prie pačių duomenų, pavyzdžiui, žinodami, kokių duomenų reikia ir kur jie gali gyventi. Juk duomenys nesukuria įžvalgos. kol neišnagrinėsite analizės “.

Prieš pradėdami ką nors daryti su programa, turite galvoti apie procesą nuo duomenų pasirinkimo iki užklausų formavimo. Priešingu atveju jūs tiesiog žvejojate. Ne tai, kad duomenų tyrinėjimas neturi savo vietos. Bet jei jums reikia konkrečių įžvalgų greitai, tada prieš mesti pirmą eilę geriau įsitikinkite, kad esate prie tinkamo tvenkinio ir nešate tinkamą masalą. Atminkite, kad jūs esate objekto ekspertas (SVV), o ne mašina. Pasinaudokite savo talentu ir patirtimi, kad išsiaiškintumėte, kokių duomenų jums reikia, ir paverskite juos svarbiausiais, prieš liepdami programinei įrangai atlikti analitinį darbą.

Taigi, ką jūs darote, jei esate visiškai MVĮ, bet taip pat esate visiškai praradęs naujoką rinkdamiesi duomenis ir naudodamiesi savitarnos BI programa? „Susipažinkite su vietiniu energijos vartotoju“, - sako „ThoughtSpot“ vadovas Bordonaro. "Yra tikimybė, kad šalia jūsų sėdės kažkas, kuris gali parodyti, kaip pradėti, nes kliūtis mokytis yra daug mažesnė nei tradicinių BI produktų."