สารบัญ:
วีดีโอ: पृथà¥?वी पर सà¥?थित à¤à¤¯à¤¾à¤¨à¤• नरक मंदिर | Amazing H (กันยายน 2024)
ในขณะที่ความกังวลใจจำนวนมากถูกสร้างขึ้นเกี่ยวกับแอพระบบธุรกิจอัจฉริยะแบบบริการตัวเอง (BI) และข้อมูลที่เป็นประชาธิปไตยในช่วงยุครุ่งเรืองของข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ก็ยังไม่เคยได้ยินอะไรเกี่ยวกับเรื่องนี้มากนัก ราวกับว่าทุกสิ่งเหล่านี้เป็นกิจวัตรประจำวันและฝังลึกลงไปในงานประจำวันที่ไม่จำเป็นต้องมีการอภิปรายเพิ่มเติมอีกต่อไป เสียงพึมพำได้จางหายไปและโลกดูเหมือนว่าได้ย้ายไปยังนักเล่นที่แปลกประหลาดเช่นการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการเรียนรู้ลึกและปัญญาประดิษฐ์ (AI)
แต่นั่นไม่ใช่ความเป็นจริงสำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจและผู้ใช้งานทั่วทั้ง บริษัท ในทุกที่ในปัจจุบัน ในขณะที่แอป BI แบบบริการตัวเองได้ปรากฏตัวขึ้นแล้วหลายคนยังคงปล่อยให้ผู้ใช้ติดอยู่ระหว่างหินสถิติและสถานที่ที่มองเห็นยาก ไม่ต้องกลัวความช่วยเหลือมาถึงแล้ว!
พอยน์ชีตรอดแผ่นเปล
หากคุณไม่สามารถหรือไม่คิดเลขเกินกว่าเคล็ดลับในการคำนวณเป็นเปอร์เซ็นต์ของบิลอาหารค่ำของคุณแบ่งบิลระหว่างนักทานหลายคนหรือสร้างสมดุลบัญชีการตรวจสอบของคุณเมื่อคุณกลับถึงบ้านไม่ต้องกังวล ในความเป็นจริงหลายคนทำไม่ได้หรืออย่างน้อยก็ทำสิ่งเหล่านั้นโดยไม่ได้รับความช่วยเหลือจากแอปพลิเคชัน แน่นอนคุณไม่ได้อยู่คนเดียวในการเป็นบิตประหลาดใจกับสิ่งต่าง ๆ เช่นอัลกอริทึม, วิทยาศาสตร์ข้อมูลและสถิติ และแม้ว่าคุณจะไม่งุนงงกับสิ่งเหล่านี้คุณอาจไม่ต้องการทำสิ่งนั้น ไม่ใช่ทุกคนที่คิดว่าจะสนุกและก็ไม่เป็นไรเช่นกัน
บันทึกเปลสำหรับผู้ที่พบสถิติที่น่ารังเกียจหรือไม่ยอมรับก็เหมือนกัน: ติดกับแอพ BI แบบบริการตัวเองที่ทำงานจากการสืบค้นด้วยภาษาธรรมชาติหรือมีกระบวนการขุดข้อมูลทั้งหมดโดยอัตโนมัติจนถึงการเลือกการสร้างภาพข้อมูล แอพดังกล่าวรวมถึง IBM Watson Analytics และ Salesforce Einstein Analytics ตามลำดับ และทำไมใช่ทั้งสองเป็น AI ขับเคลื่อน
แอพเช่นนี้มีข้อ จำกัด เช่นกันและคุณจะพบข้อ จำกัด เหล่านั้นในเครื่องมือ BI แบบบริการตนเองและเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล แต่ถึงกระนั้นด้วยข้อเสียของพวกเขาพวกเขาเป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับความท้าทายทางคณิตศาสตร์และผู้ที่ดูเหมือนจะแพ้สถิติ
ไม่ใช่แอป BI แบบบริการตัวเองทำคณิตศาสตร์ใช่ไหม
ทำไมใช่พวกเขาทำ นั่นเป็นจุดรวมที่อยู่เบื้องหลังแอพเหล่านี้ พวกเขาเป็นเสมือนผู้ช่วยอัตโนมัติโดยอัตโนมัติไปยังผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์ที่ต้องการข้อเท็จจริงเพื่อให้สามารถทำให้เป็นสีดำ ดังนั้นที่นั่น! คุณอาจจะเป็นคนประเภทที่ชอบ คุณไม่ต้องทนทุกข์กับเหตุการณ์ที่น่ากลัวของพีชคณิตเชิงเส้นและสถิติเพราะมีแอพเหล่านี้ทั้งหมดสำหรับสิ่งนั้น
น่าเสียดายที่คุณยังต้องเข้าใจวิธีการทำงานของสิ่งนั้นอย่างน้อย หากคุณไม่สามารถบังคับตัวเองให้ทบทวนหรือรีเฟรชทักษะของคุณในพื้นที่นี้ให้อ้างอิงบันทึกเปลเด็กข้างต้น
ถ้าคุณอยากเป็นคนที่มีความสามารถเป็นที่ต้องการมากที่สุดในวงการของคุณฮ็อตช็อตที่ร้อนแรงที่สุดในทีมและผู้ชำนาญด้านข้อมูลใน บริษัท ของคุณ แต่ไม่ต้องการออกไปรับตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล จากนั้นเข้าสู่หลักสูตรออนไลน์ฉบับย่อเพื่อเพิ่มความเข้าใจในสถิติของคุณ ตัวอย่างของผู้ให้บริการการศึกษาออนไลน์สำหรับสถิติขั้นพื้นฐานและขั้นสูง ได้แก่ Khan Academy, Statistics.com และ Udemy
ไม่คุณไม่จำเป็นต้องมีระดับสถิติเพื่อใช้แอป BI แบบบริการตนเอง เพียงแค่มีความรู้ในการทำงานเกี่ยวกับคำที่มีความหมายและแนวคิดที่จะพอเพียง ดังนั้นแม้แต่พอดแคสต์บางตัวเช่นซีรีย์นี้ก็อาจพอที่จะทำให้คุณไปในทิศทางที่ถูกต้อง
ยิ่งคุณมีความเข้าใจเกี่ยวกับสถิติมากเท่าไหร่คุณก็จะยิ่งดีเท่านั้น หากไม่มีอะไรอื่นคุณจะเข้าใจได้ดีขึ้นว่าคุณต้องการใช้ข้อมูลใดทำไมคุณต้องโยนค่าผิดปกติข้อมูลใดที่จะกำหนดให้กับแกนใดเมื่อทำการพล็อตแผนภูมิและวิธีกำหนดคิวรีที่มีประโยชน์ คุณจะมีความมั่นใจมากขึ้นในการวิเคราะห์หากคุณรู้ว่าจะมองหาอะไร “ คุณต้องมั่นใจว่ามีกระบวนการและการควบคุมที่ถูกต้องเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความถูกต้อง” Mike Duensing ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีและรองประธานบริหารฝ่ายวิศวกรรมของ Skuid กล่าว "เป็นตัวอย่างคุณไม่ต้องการนำเสนอเทรนด์ให้กับทีมผู้บริหารของคุณที่สดใหม่จากเครื่องมือ BI ทันสมัยของคุณเท่านั้นที่จะพบในภายหลังว่ามันผิดอย่างสมบูรณ์"
3 สิ่งที่คุณต้องรู้
สมมติว่าคุณได้เลือกหนึ่งในแอพที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือแอพ BI แบบบริการตนเองที่เน้นผู้ใช้ทางคณิตศาสตร์มากกว่าหนึ่งแอพต่อไปนี้คือสามสิ่งที่คุณต้องรู้เพื่อใช้แอพ BI แบบบริการตนเองที่ดีที่สุด
1. การรู้ข้อมูลเป็นเรื่องจริงที่คุณต้องมี ใช่เราได้สัมผัสก่อนหน้านี้ในการอภิปรายถึงคุณค่าของทักษะทางคณิตศาสตร์บางอย่าง แต่สิ่งสำคัญคือต้องอธิบายว่าการรู้ข้อมูลคืออะไรและทักษะใดที่จำเป็นต้องมีเพื่อมุ่งเน้นการปรับปรุงคะแนนโดยรวมของพวกเขา "ความรู้เรื่องข้อมูลถูกกำหนดโดย MIT และ Emerson University เป็นความสามารถในการอ่านทำงานวิเคราะห์และโต้แย้งกับข้อมูล" เจมส์ฟิชเชอร์รองประธานฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์ระดับโลกของ Qlik กล่าว ด้านล่างเขาอธิบายความสามารถแต่ละอย่าง:
a) การอ่านข้อมูล: เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจว่าข้อมูลคืออะไรและแง่มุมใดของโลกที่แสดงถึง
b) การทำงานกับข้อมูล: เกี่ยวข้องกับการสร้างการรับการทำความสะอาดและการจัดการมัน
c) การวิเคราะห์ข้อมูล: เกี่ยวข้องกับการกรองการเรียงลำดับการรวมการเปรียบเทียบและการดำเนินการวิเคราะห์อื่น ๆ
d) การโต้เถียงกับข้อมูล: เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการเล่าเรื่องที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเพื่อสื่อสารข้อความไปยังผู้ชมที่เฉพาะเจาะจง
อดัมนาธานผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Brainbox Consulting กล่าวว่าหากมีของว่างจากการทำงานกับองค์กรและข้อมูลมานานกว่า 15 ปีผู้ใช้ในธุรกิจชอบที่จะค้นหาเรื่องราวในข้อมูลของพวกเขา ซึ่งเพิ่งขายให้กับ Logic20 / 20 “ สิ่งที่พวกเขาต้องดิ้นรนคือการแปลสิ่งที่น่าสนใจในสิ่งที่สามารถทำได้ในทำนองเดียวกันแฟน ๆ กว่า 50, 000 คนในเกมเบสบอลรักที่จะดูสถิติผู้เล่นของ Jumbotron; มีเพียงไม่กี่คนที่มีธุรกิจสับเพื่อเล่น Moneyball”
2. คำถามที่ถูกต้องคือทุกสิ่ง แอพ BI แบบบริการตัวเองเป็นผู้ช่วยแอพอัตโนมัติบางส่วน ซึ่งหมายความว่าโดยปกติคุณเป็นคนที่ต้องคิดถึงคำถาม (หรือที่รู้จักกันว่าแบบสอบถาม) การสร้างคิวรีนั้นสำคัญมากเพราะคำตอบนั้นมีประโยชน์เท่า ๆ กับคำถาม ข้อยกเว้นหนึ่งสำหรับกฎนี้คือแอปพิเศษเช่น Salesforce Einstein Analytics ที่กล่าวถึงข้างต้นซึ่งมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลการขายและการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) และทำให้สามารถผ่าน Einstein ได้โดยอัตโนมัติโดยกำหนดสิ่งที่คุณต้องการทราบจากการขายและ ข้อมูลลูกค้า. อีกตัวอย่างของแอป BI พิเศษคือ Google Analytics โดยมุ่งเน้นที่เว็บไซต์และข้อมูลมือถือ อีกครั้งชุดข้อมูลเป็นชนิดที่กำหนดไว้อย่างดีและแบบสอบถามสามารถคาดการณ์ได้และตั้งค่าไว้ล่วงหน้า
ไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นสร้างรูปร่างแบบสอบถามของคุณสำหรับแอป BI ที่ใช้งานทั่วไปได้มากขึ้นได้อย่างไร โดยปกติแล้วตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI) ของ บริษัท หรืออุตสาหกรรมของคุณจะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีเนื่องจากพวกเขากำหนดการวิเคราะห์ที่ทราบว่ามีประโยชน์อยู่แล้ว คุณสามารถเริ่มเลเยอร์หรือเพิ่มคำถามที่เกี่ยวข้องหรือคำถามใหม่ได้จากที่นั่น Ariel Michaeli ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Appfigures กล่าวว่า KPI อาจเป็นตัวชี้วัดเดียวเช่นรายได้รวมหรือตัวชี้วัดแบบรวมเช่นรายได้ต่อผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ "ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่แพลตฟอร์ม BI มีความสามารถในการใช้ตัวชี้วัดหลายตัว"
อย่าปล่อยให้ป้ายกำกับ "บริการตนเอง" ในแอป BI เหล่านี้หยุดคุณไม่ให้ถามฝ่ายไอทีหรือนักวิเคราะห์ธุรกิจที่มีประสบการณ์เพื่อขอความช่วยเหลือ “ หากคุณไม่พบตัวชี้วัดที่คุณกำลังมองหาให้ถาม! เป็นไปได้ว่ามันไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของการเปิดตัวโซลูชั่น BI ของคุณ” ดั๊กบอร์โดนาโรหัวหน้าผู้เผยแพร่ข้อมูลของ ThoughtSpot กล่าว "นักวิเคราะห์อาจมีความสุขที่จะเพิ่มมันให้คุณได้อย่างรวดเร็ว"
และในขณะที่การสร้างคำถามที่คุณใช้นั้นเป็นสิ่งสำคัญดังนั้นการคาดการณ์คำถามที่น่าจะเกิดขึ้นหลังจากที่คุณนำเสนอผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลเพราะอาจทำให้คุณต้องทำการวิเคราะห์เพิ่มเติม “ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณสามารถตอบคำถามหกข้อที่คนมักจะถามเพราะพวกเขา จะ ถาม” Lucio Daza ผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์ด้านเทคนิคของ AtScale ให้คำแนะนำ
3. ข้อมูลคืออัลฟาและโอเมก้าของการฝึกทั้งหมด อย่างมากขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คุณเลือกใช้ มันเป็นผู้ใช้ที่เลือกโหลดและล้างข้อมูลดังนั้นใช่ความรับผิดชอบส่วนใหญ่จะเป็นคุณ สุภาษิตโบราณ "ขยะในขยะออก" ยังคงใช้ ในฐานะที่เป็น Olivia Duane Adams, หัวหน้าฝ่ายลูกค้าสัมพันธ์และผู้ร่วมก่อตั้ง Alteryx กล่าวว่า: "การทำความเข้าใจคำถามของคุณจะนำคุณกลับสู่ข้อมูลของตัวเองเช่นรู้ว่าต้องการข้อมูลใดและอยู่ที่ไหนหลังจากที่ทุกข้อมูลไม่สร้างความเข้าใจที่ลึกซึ้ง จนกว่าคุณจะผ่านการวิเคราะห์ "
คุณต้องคำนึงถึงกระบวนการตั้งแต่การเลือกข้อมูลไปจนถึงการสร้างแบบสอบถามก่อนที่คุณจะทำอะไรกับแอป มิฉะนั้นคุณจะตกปลา ไม่ใช่ว่าการสำรวจข้อมูลไม่มีที่ของมัน แต่ถ้าคุณต้องการความเข้าใจที่เฉพาะเจาะจงอย่างรวดเร็วคุณควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณอยู่ในสระน้ำที่เหมาะสมและถือเหยื่อที่ถูกต้องก่อนที่คุณจะเข้าแถวแรก จำไว้ว่าคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญในเรื่อง (SME) ไม่ใช่เครื่องจักร ใช้ความสามารถและประสบการณ์ของคุณเพื่อค้นหาว่าคุณต้องการข้อมูลใดบ้างและเพื่อตอกย้ำรูปร่างที่ดีก่อนบอกให้ซอฟต์แวร์ทำงานวิเคราะห์
ดังนั้นคุณจะทำอย่างไรถ้าคุณเลือกที่จะเป็น SME แต่ยังเป็นมือใหม่ที่สูญเสียการเลือกข้อมูลและใช้แอพ BI แบบบริการตนเองด้วยตนเอง "ทำความรู้จักกับผู้ใช้ไฟฟ้าในพื้นที่ของคุณ" Bordonaro ThoughtSpot กล่าว โอกาสเกิดขึ้นมีบางคนนั่งใกล้คุณมากซึ่งสามารถแสดงวิธีเริ่มต้นได้เนื่องจากอุปสรรคในการเรียนรู้ต่ำกว่าผลิตภัณฑ์ BI แบบดั้งเดิมมาก
