Преглед садржаја:
Софтвер за самопослужну анализу већ је неко време тренд развоја софтвера. Концептуално, нема много новости у вези с тим - самопослуживање као концепт већ је примењено на зглобове брзе хране, финансијске услуге и остале индустрије, а софтверска домена га само прилагођава према његовим јединственим потребама.
Аналитика самопослуживања посебно је намењена пословним корисницима који морају лако да манипулишу подацима и креирају аналитику, а да не морају да зависе од технички квалификованог особља као што су научници података. Постоји уверење да ће аналитика о самопослуживању смањити зависност од научника о подацима. Постоји и група стручњака која верује да апсолутно преношење аналитике у руке пословних корисника може угрозити управљање и да је пословним корисницима потребна квалитетна обука. Оба става имају суштину. Иако су прогнозе на тржишту аналитике самопослуживања позитивне, важно је обучити кориснике да правилно користе софтвер. Пословни корисници могу много да науче такве софтверске алате. (Да бисте сазнали више о пословној интелигенцији и аналитикама, погледајте одељак Да ли велика аналитика података може да затвори јаз између пословне интелигенције?)
Самопослуживање у контексту великих података и пословне интелигенције (БИ)
Размислите о овом случају употребе: У организацији, купац или особље окренуто тржишту изузетно зависе од података за доношење одлука. Сада, добијање прилагођене аналитике није лако, јер је обим података огроман и долази из више извора; потребне су специфичне вештине за манипулацију подацима и генерисање аналитике у разумљивом формату. Дакле, потребно је укључити научнике података и остале техничке људе. Ово ствара пуно проблема. На примјер, опсег техничког особља и научника за податке је подијељен, а превелика овисност о техничком особљу може одгодити добивање аналитике, што може спријечити доношење одлука.
