Self servis bi uygulamalarda uzmanlaşmak için bilmeniz gereken 3 şey

Her ne kadar Büyük Veri sırasında self-servis iş zekası (BI) uygulamaları ve verileri demokratikleştirmeye yönelik pek çok şey yapılsa da, şu an bunlardan hiçbiri pek duymuyor. Bunların hepsi çok rutin ve sanki günlük iş eziyetinde çok derine gömülmüş gibi, daha fazla tartışmaya gerek yok. Vızıltı soldu ve dünya göründüğü gibi merak uyandıracak, makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme gibi fantastik şeylere ve yapay zekaya (AI) kadar ilerledi.

Ancak bu, iş analistlerinin gerçeği değil, bugün her yerdeki şirketler arasında kullanıcıları takip ediyor. Self servis BI uygulamaları hayata geçirilmiş olsa da çoğu kullanıcı hala istatistiksel bir kaya ile görselleştirilmiş zor bir yer arasında sıkışıp kalıyor. Asla korkma, yardım burada!

Sac Levha Survival Pointer'ları

Akşam yemeği faturanızın yüzdesi olarak ipuçlarını hesaplamanın ötesinde bir matematik yapamıyor veya yapamıyorsanız, faturayı birden fazla akşam yemeği arasında paylaştırıyorsanız veya eve döndüğünde çek hesabınızı dengeliyorsanız endişelenmeyin. Aslında, birçok insan bu şeyleri bir uygulamanın yardımı olmadan yapamaz ya da en azından yapamaz. Algoritmalar, veri bilimi ve istatistik gibi şeyler üzerinde biraz şaşırmış olmaktan kesinlikle yalnız değilsiniz. Ve bunlardan herhangi biri tarafından şaşırmamış olsanız bile, belki de sadece onları yapmak istemezsiniz. Herkes bunun eğlenceli olduğunu düşünmüyor ve bu da mükemmel.

İstatistiği küfürlü veya basitçe aşınamaz bulmuş olanlar için verilen not aynıdır: Doğal dil sorgularından çalışan veya tüm veri madenciliği sürecini veri görselleştirmelerinin seçimine kadar otomatikleştiren self servis BI uygulamaları. Bu uygulamalar arasında sırasıyla IBM Watson Analytics ve Salesforce Einstein Analytics bulunmaktadır. Ve neden evet, ikisi de AI güdümlü.

Bunlar gibi uygulamaların da kendi sınırlamaları vardır ve bu sınırlamaları self servis BI araçlarımızda ve veri görselleştirme araçlarının inceleme özetlerini inceleyerek bulabilirsiniz. Ancak, dezavantajları olsa bile, matematiksel olarak zorlananlar ve istatistiklere alerjisi olan kişiler için mükemmel araçlardır.

Self Servis BI Uygulamaları Yapmayın Matematik mi?

Neden, evet, onlar; Bu uygulamaların arkasındaki asıl mesele bu. Kısmen otomatik hale getirilmiş sanal asistanlar, sadece gerçekleri isteyen insan uzmanlarına, böylece sonuç olarak karar verebiliyorlar. Bu yüzden orada! Kancayı çıkarmışsın, belki. Doğrusal cebir ve istatistik kolej korkularına geri dönüşler çekmenize gerek yok çünkü bunun için tüm bu uygulamalar var.

Ne yazık ki, hala en azından bu işlerin nasıl yürüdüğünü anlamanız gerekiyor. Kendinizi bu alandaki becerilerinizi tekrar ziyaret etmeye ya da yenilemeye zorlayamazsanız, yukarıdaki beşik notlarına bakın.

Alanınızdaki en çok aranan yetenek olmak istiyorsanız, ekibinizdeki en sıcak yer ve şirketinizdeki iş başında veri sihirbazının ustası olsanız da, veri bilimcileri unvanını almak istemiyorsanız, Daha sonra istatistik anlayışınızı netleştirmek için hızlı bir çevrimiçi kursa katılın. Temel ve gelişmiş istatistikler için çevrimiçi eğitim sağlayıcılarının bazı örnekleri arasında Khan Academy, Statistics.com ve Udemy vardır.

Hayır, self servis BI uygulamalarını kullanmak için istatistik derecesine ihtiyacınız yok; Sadece terimlerin ne anlama geldiği ve kavramların yeterli olacağı konusunda çalışan bir bilgiye sahip olmak. Dolayısıyla, belki de bu dizi gibi birkaç podcast bile, sizi doğru yolda bulmanız için yeterli olabilir.

İstatistikler hakkında ne kadar çok şey anlarsanız o kadar iyi olursunuz. Başka bir şey yoksa, hangi verileri kullanmanız gerektiğini, neden ayraçları atmanız gerektiğini, bir grafiği çizerken hangi eksene hangi verileri atamanız gerektiğini ve yararlı bir sorgunun nasıl şekillendirileceğini daha iyi anlayacaksınız. Ne arayacağınızı biliyorsanız, analizde daha fazla güven duyacaksınız. Verilerin doğru olmasını sağlamak için doğru işlemlerin ve kontrollerin yapıldığından emin olmanız gerekir, ”diyor Skuid'deki Mühendislik Genel Müdür Yardımcısı ve Genel Müdür Yardımcısı Mike Duensing. “Örnek olarak, en gelişmiş iş zekası aracınızdan yeni olan yönetici ekibinize bir trend sunmak istemezsiniz, ancak daha sonra tamamen yanlış olduğunu bulmak için.”

Bilmeniz Gereken 3 Şey

Zaten AI odaklı uygulamalardan birini veya daha fazla matematiksel kullanıcı odaklı self servis BI uygulamalarından birini seçtiğiniz varsayıldığında, self servis BI uygulamalarını en iyi şekilde kullanmak için bilmeniz gereken üç şey aşağıdadır.

1. Veri okuryazarlığı, sahip olmanız gereken gerçek bir şeydir. Evet, daha önce belli matematik becerilerinin değeri tartışılırken buna değindik. Ancak veri okuryazarlığının ne olduğunu ve genel puanlarını yükseltmek için muhtemel olarak odaklanması gereken becerileri açıklamak da önemlidir. Qlik'te Global Ürün Pazarlama Başkan Yardımcısı James Fisher, “Veri okuryazarlığı, MIT ve Emerson Üniversitesi tarafından okuma, çalışma, analiz ve verilerle tartışma yeteneği olarak tanımlanmaktadır” diyor. Aşağıda her yeteneği açıklıyor:

a) Verileri okumak: Hangi verinin ne olduğunu ve dünyanın hangi yönlerini temsil ettiğini anlamayı içerir.

b) Verilerle çalışmak: oluşturulmasını, edinilmesini, temizlenmesini ve yönetilmesini içerir.

c) Verileri analiz etmek: filtreleme, sıralama, birleştirme, karşılaştırma ve üzerinde bu tür diğer analitik işlemleri gerçekleştirmeyi içerir.

d) Verilerle tartışmak: Verileri belirli bir kitleye iletmeyi amaçlayan daha geniş bir anlatıyı desteklemek için veri kullanımını içerir.

Brainbox Consulting'in kurucusu ve CEO'su Adam Nathan, "15 yıl boyunca kuruluşlarla ve verilerle çalışmaktan gelen bir paket servis varsa, bu: İş kullanıcıları verilerinde öyküler bulmayı çok seviyorlar ve onları kesmek için sonsuza dek dilimleyecekler ve ölecekler" diyor. son zamanlarda Logic20 / 20'ye satıldı. “Mücadele ettikleri yer ilginç olanı eyleme dönüştürülebilir olana çeviriyor. Aynı şekilde, bir beyzbol maçında 50.000 taraftar, Jumbotron'daki oyuncu istatistiklerine bakmayı çok seviyor; işlerin çok azı Moneyball oynamayı tercih ediyor.”

2. Doğru sorular her şeydir . Self servis BI uygulamaları kısmen otomatik uygulama yardımcılarıdır. Bu, normal olarak, soruyu düşünmesi gereken kişi (yani, sorgu) demektir. Bu sorguyu oluşturmak çok önemlidir çünkü cevap sadece soru kadar faydalıdır. Bu kuralın bir istisnası, yukarıda bahsedilen Salesforce Einstein Analytics gibi satış ve müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) verilerine odaklanan ve böylece Einstein aracılığıyla satışlarınızdan neleri bilmek isteyeceğinizi önceden belirleyebileceğiniz özel uygulamalardır. müşteri bilgisi. Özel bir BI uygulamasına başka bir örnek, web sitesine ve mobil verilere odaklanan Google Analytics'tir. Yine, veri seti iyi tanımlanmış bir tiptedir ve sorgular tahmin edilebilir ve bu nedenle önceden ayarlanmıştır.

Sorgunuzu daha genel amaçlı bir BI uygulaması için şekillendirmeye nereden başlayacağınızdan emin değil misiniz? Genellikle şirketinizin veya endüstrinizin temel performans göstergeleri (KPI), yararlı olduğu bilinen analizleri tanımladıkları için iyi bir başlangıç ​​noktasıdır. Buradan katmanlaşmaya veya ilgili veya yeni sorular eklemeye başlayabilirsiniz. Appfigures kurucusu ve CEO'su Ariel Michaeli, "KPI'lar toplam gelir gibi tek bir metrik olabilir veya aktif kullanıcı başına gelir gibi birleşik metrikler olabilir" diyor. "Bu yüzden, BI platformunun çoklu ölçüm kullanma yeteneği olması önemlidir."

Bu BI uygulamalarındaki "self-servis" etiketinin, BT'den veya deneyimli bir iş analistinden yardım istemenizi engellemesine izin vermeyin. ThoughtSpot’taki Baş Veri Evangelisti Doug Bordonaro, “Aradığınız bir ölçüm bulamazsanız, sorun! Bu, BI çözümünüzün ilk sunumunun bir parçası olmaması mümkün olabilir” dedi. "Bir analist sizin için çabucak eklemekten mutlu olabilir."

Ve, kullanacağınız sorguyu oluştururken çok önemlidir, bu nedenle, veri analizinin sonuçlarını sunduktan sonra gelmesi muhtemel soruları önceden tahmin etmeniz gerekir, çünkü bu, daha fazla analiz yapmanızı isteyebilir. AtScale'deki Teknik Ürün Pazarlama Direktörü Lucio Daza, “İnsanların sormaları muhtemel olduğu altı soruyu yanıtlayabildiğinizden emin olun” diyor.

3. Veriler tüm egzersizin alfa ve omega değeridir. Çok şey, kullanmayı seçtiğiniz verilere göre değişir. Verileri seçen, yükleyen ve temizleyen kullanıcıdır, yani evet, onus çoğunlukla sizin üzerinizde. Eski atasözü "çöp, çöp dışarı" hala geçerlidir. Alteryx'in kurucu ortağı ve kurucu ortağı Olivia Duane Adams'ın belirttiği gibi: “Sorunuzu anlamak, hangi verilere ihtiyaç duyulduğunu ve nerede yaşayabileceğini bilmek gibi sizi tekrar verinin kendisine getirecektir. Sonuçta, veriler içgörü yaratmaz. analiz edene kadar. "

Uygulama ile herhangi bir şey yapmadan önce, veri seçiminden sorgu oluşumuna kadar süreç boyunca düşünmelisiniz. Aksi takdirde, sadece balık tutuyorsun. Veri araştırmasının yeri yoktur. Ancak, hızlı bir şekilde belirli fikirlere ihtiyaç duyarsanız, ilk çizgiyi atmadan önce doğru gölette olduğunuzdan ve doğru yemi taşıdığınızdan emin olmalısınız. Unutmayın ki makine değil, konu uzmanı (KOBİ) vardır. İhtiyacınız olan verilere karar vermek ve analitik çalışmaları yapması için yazılıma söylemeden önce asal şekle vurmak için yeteneğinizi ve deneyiminizi kullanın.

Öyleyse, KOBİ olarak tamamen sallanırsanız, aynı zamanda veri seçiminde ve self servis BI uygulamasını kullanarak tamamen kaybedilen bir acemi iseniz ne yaparsınız? ThoughtSpot'un Bordonaro’su “Yerel güç kullanıcınızı tanıyın” diyor. “Muhtemelen, size öğrenme sürecinin önündeki engel, geleneksel BI ürünlerinden çok daha düşük olduğundan, size nasıl başlayacağınızı gösterebilecek çok yakın oturan biri var.”