Главное Свежее Вакансии   Проекты
Продвинуть свой проект
73 4 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Прогноз Gartner: скоро пользователи будут извлекать больше полезной информации из данных, чем специалисты

Примерно год назад исследовательская компания Gartner сделала прогноз, что уже к 2019 большая часть результатов анализа данных будет создаваться пользователями BI-систем, а не специалистами по данным. Эта тенденция называется “самообслуживание” (self-service).

b_5bfbca907dd5c.jpg

Конечно, само понятие “количество аналитических данных” очень условно. Его не выразишь ни в гигабайтах, ни в человеко-часах. Но идея Gartner посмотреть на бизнес-аналитику с такой точки зрения очень любопытна. Ведь раньше казалось несомненным, что аналитическую информацию поставляют люди с каким-то специальным образованием и опытом. А оказывается, это уже не так. Gartner просто указывает на парадокс восприятия.

Разработчики BI-платформ, Qlik, Tableau, IBM, Microsoft, в один голос сегодня говорят о том, что основной фактор роста продаж их продуктов (а продажи растут) — распространение самообслуживания. Всё чаще бизнес-менеджеры получают аналитическую информацию без помощи ИТ-службы.

Однако, здесь надо обратить внимание еще на одну ошибку восприятия. Есть большой соблазн смешать две профессии и роли — специалиста в области данных с “широкопрофильным” ИТ-специалистом. Действительно, специалисты по данным имеют техническое или математическое образование, умеют программировать и понимают архитектуру корпоративных ИТ-систем. Но их работа и ценность для бизнеса отличается от того, что делают ИТ-службы в большинстве организаций.

Возможно, рост самообслуживания будет приводить к тому, что из процесса получения аналитической информации будут вываливаться “широкопрофильные” ИТ-специалисты. При этом роль специалистов по данным будет расти. “Широкопрофильные” специалисты раньше отвечали и за инфраструктуру, и за получение готовых отчетов. Но сегодня задачи компаний в области бизнес-аналитики меняются. Требуются решения, которые дадут доступ бизнес-пользователям к данным — чтобы они сами получали нужные им отчеты.

Чтобы бизнес-менеджер смог самостоятельно получить отчет, одного умения пользоваться BI-приложением мало. Да, безусловно, строить OLAP-кубы теперь не нужно. Больше не нужно обращаться в ИТ-службу с просьбой подготовить конкретный отчет. Но кто-то должен создать и, главное, поддерживать решение, умеющее забирать данные из источников и трансофрмировать их так, чтобы бизнес-пользователь смог с ними работать.

То есть, можно уверенно сказать, что с распространением самообслуживания у специалистов по работе с данными работы прибавится.

Однако, Gartner сразу говорит о “подводных камнях” внедрения самообслуживания.

Во-первых, навыки и опыт бизнес-пользователей в работе с BI-системами могут быть разными. Поэтому всегда требуется организовать обучение и создать модель поддержки — чтобы пользователь не остался с BI-системой “один-на-один”.

Например, можно начать внедрение самообслуживания в области работы с данными с «суперпользователей» — наиболее технически подкованных сотрудников.

Во-вторых, в крупных компаниях компаниях сотни и даже тысячи пользователей могут иметь доступ к BI-системам для получения отчетов по модели самообслуживания. А значит, велик риск скатиться в хаос.

Чтобы этого избежать, Gartner рекомендует обратить внимание на 4 вещи.

1. Согласованность с целями компании.

Любые инициативы по внедрению самообслуживания в работе с данными должны быть обязательно согласованы с целями компании. Важно установить связь между результатами применения BI-средства и успехами организации. То есть, надо понять, позволит ли внедрение BI быстрее реагировать на запросы клиентов, или улучшить какой-то процесс, сэкономить время, получить финансовую выгоду и т.д.

2. Участие бизнес-пользователей с самого начала.

Нужно привлекать самих бизнес-пользователей к процессу разработки и поддержки BI-систем. Так ИТ-специалисты и бизнес-пользователи смогут понять, в чем именно они нужны друг другу. Со временем сотрудники сами станут экспертами в тех аналитических системах, с которыми они работают.

3. Гибкий и простой подход к управлению данными.

Успех внедрения самообслуживания в BI сильно зависит от того, насколько гибко решение позволяет исследовать данные. Жесткие правила отпугнут обычных пользователей. С другой стороны, рамки требуются, чтобы не перегружать сотрудника ненужными ему данными.

4. Обеспечивайте поддержку.

Лидеры должны поддерживать энтузиазм пользователей BI-систем. Пользователям понадобятся инструкции — как быстро начать, как с помощью BI решать существующие задачи, решать проблемы. Такую поддержку можно стандартизировать и автоматизировать — это поможет масштабировать самообслуживание и распространить на разные функции внутри организации.

— —

Пресс-релиз Gartner (англ.): https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-01-25-gartner-says-self-service-analytics-and-bi-users-will-produce-more-analysis-than-data-scientists-will-by-2019

7 способов сделать успешным внедрение самообслуживания в BI, Боб Виолино, Cio.com (англ.): https://www.cio.com/article/3300559/business-intelligence/7-keys-to-self-service-bi-success.htm

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Популярные за неделю
Показать следующие
Комментарии
Первые Новые Популярные
Spark_news
Новости от Спарка
Николай Гришин
Это все любопытно, конечно, но как конкретно небольшие компании используют биг дату? Вот такой опыт был бы очень интересен.
Ответить
Qlever Solutions
Услуги в области бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI).
Dmitry Popovich
Простой кейс. Шиномонтаж. Небольшой бизнес, несколько точек. Важно знать, в каком районе надо открыть новую точку. Для этого у Google можно взять все автомастерские, где есть шиномонтаж, сопоставить их расположение с населением районов и с демографией. Это позволит узнать, где стоит открывать новую точку, а где нет.

То же самое - по любому локальному бизнесу. Например, магазины шаговой доступности.

Но вообще, сказать, что небольшой бизнес что-то такое часто использует - преувеличение. У меня нет статистики. Но я полагаю, сегодня новые точки все открывают интуитивно. Кто выжил - у того хорошая интуиция :)
Ответить
Spark_news
Новости от Спарка
Николай Гришин
Дмитрий, мы хотим развивать Spark как платформу, где предприниматели делятся своими лайфхаками и кейсами. И вот если такой кейс разобрать, включая подводные камни, то мы бы его по всем нашим соцсетям запушили, подключили рекламные инструменты. Хочется больше конкретики.
Ответить
Qlever Solutions
Услуги в области бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI).
Dmitry Popovich
Николай, в данном случае я описал гипотетический кейс. Хотя ничего супер-сложного в нем нет, не уверен, что небольшие компании часто пользуются чем-то подобным.

Я посмотрел, что в этой области предлагают исследователи рынка. С одной стороны, не-кастомизированная геоаналитика доступна и стоит дешево. С другой, есть ощущение, что для целей именно небольших компаний это все малоприменимо -- потому что "средняя температура по больнице" как правило бесполезна (что с ней делать? как ее использовать?). Ну а если делать кастомизированное решение, то подводным рифом будет постановка задачи.

Сейчас ОФД (операторы фискальных данных) начинают осознавать, что данные, которые они пропускают через себя, имеют некоторую ценность. Со временем это, возможно, будет как-то менять отношение и появится рынок данных и аналитики.
Ответить
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать
Комментарии