Inhalt
- Self-Service im Spannungsfeld von Big Data und Business Intelligence (BI)
- Vorteile der Selbstbedienung
- Herausforderungen mit Self-Service
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
- Fallstudien
- Self-Service und Automatisierung optimal nutzen
- Fazit
Quelle: Lichtspektrum / Dreamstime.com
Wegbringen:
Big Data wird dank Self-Service und Automatisierung für ein viel breiteres Benutzerkreis zugänglich.
Self-Service-Analysesoftware ist seit einiger Zeit ein Trend in der Softwareentwicklung. Konzeptionell gibt es jedoch nicht viel Neues: Self-Service als Konzept wurde bereits für Fast-Food-Gelenke, Finanzdienstleistungen und andere Branchen angewendet, und die Softwaredomäne passt es lediglich an die jeweiligen Anforderungen an.
Self-Service-Analysen richten sich speziell an Geschäftsanwender, die Daten leicht manipulieren und Analysen erstellen müssen, ohne auf technisch qualifiziertes Datenpersonal wie Datenwissenschaftler angewiesen zu sein. Es besteht die Überzeugung, dass Self-Service-Analysen die Abhängigkeit von Datenwissenschaftlern verringern werden. Es gibt auch eine Gruppe von Experten, die der Meinung sind, dass die Weitergabe von Analysen an die Hände von Geschäftsbenutzern die Unternehmensführung gefährden kann und dass Geschäftsbenutzer qualifiziertes Training benötigen. Beide Ansichten haben Substanz. Während die Prognosen auf dem Markt für Self-Service-Analysen positiv sind, ist es wichtig, die Benutzer für die ordnungsgemäße Verwendung der Software zu schulen. Geschäftsanwendern wird viel Spielraum geboten, solche Softwaretools zu erlernen. (Weitere Informationen zu Business Intelligence und Analytics finden Sie unter Kann Big Data Analytics die Business Intelligence-Lücke schließen?)
Self-Service im Spannungsfeld von Big Data und Business Intelligence (BI)
Stellen Sie sich diesen Anwendungsfall vor: In einem Unternehmen sind Kunden oder Mitarbeiter, die mit dem Markt zu tun haben, in hohem Maße auf Daten angewiesen, um Entscheidungen treffen zu können. Jetzt ist es nicht einfach, angepasste Analysen zu erhalten, da das Datenvolumen sehr groß ist und aus mehreren Quellen stammt. Es erfordert spezielle Fähigkeiten, um Daten zu manipulieren und Analysen in einem verständlichen Format zu erstellen. Daher müssen Datenwissenschaftler und andere Fachleute einbezogen werden. Dies schafft eine Menge Probleme. Zum Beispiel ist die Bandbreite des technischen Personals und der Datenwissenschaftler geteilt, und eine zu starke Abhängigkeit vom technischen Personal kann den Erhalt von Analysen verzögern, was die Entscheidungsfindung behindern kann.
Dieses Problem könnte gelöst werden, indem die Geschäftsbenutzer gestärkt werden. Die Geschäftsbenutzer können Daten manipulieren und benutzerdefinierte Berichte erstellen. Jetzt reden wir über Selbstbedienung. Self-Service im Zusammenhang mit Big Data und BI ist die Fähigkeit von Geschäftsanwendern, Analysen nach Bedarf zu manipulieren und zu generieren. Geschäftsanwender erstellen unabhängig Berichte wie das Selbstbedienungskonzept in einem Fastfood-Restaurant. Bevor Benutzer Berichte erstellen können, müssen die Daten gesammelt, verarbeitet und in ein bestimmtes Format konvertiert werden, das nicht in der Verantwortung der Geschäftsbenutzer liegt.
Selbstbedienung hat viele Vor- und Nachteile. Mittlerweile sind jedoch viele Self-Service-Produkte auf dem Markt erhältlich, die sich an die Geschäftskunden richten. Diese Produkte haben bestimmte gemeinsame Merkmale: intuitive und benutzerfreundliche Benutzeroberfläche, benutzerdefinierte Berichterstellung und Geschäftsterminologien. Es wird davon ausgegangen, dass solche Produkte über integrierte Funktionen zum Akzeptieren, Minen und Verarbeiten von Big Data verfügen, ohne dass die Teilnahme des Geschäftsbenutzers erforderlich ist. Sie können also sagen, dass Self-Service-Software den Anwendungsfall der Befähigung von Geschäftsbenutzern angesprochen hat, indem die Abhängigkeit von technischem Personal verringert (aber nicht beseitigt) wurde. Laut Forrester Research, Inc. sollten nur 20 Prozent der Anfragen zur Erstellung von Berichten und Abfragen an das BI-Team oder die IT-Abteilung gesendet werden.
Vorteile der Selbstbedienung
Der Hauptvorteil von Self-Service-Software ist, wie bereits offensichtlich, die Unabhängigkeit, die sie den Geschäftsanwendern bietet. Die Benutzer müssen sich nicht auf das BI-Team oder die IT-Abteilung verlassen, um Abfragen auszuführen oder Berichte zu erstellen. Dies gibt dem technischen Personal auch Zeit, sich auf andere wichtige Aufgaben zu konzentrieren. Da die Geschäftsbenutzer in der Lage sind, selbstständig benutzerdefinierte Berichte und Analysen zu erstellen, können sie schneller Erkenntnisse gewinnen und wichtige Entscheidungen treffen. Laut James Foster, General Manager von Southeast Asia für Solutions On Demand und Hochleistungs-Computing bei SAS, ist es nur sinnvoll, mehr Entscheidungskompetenz in die Geschäftsbereiche zu integrieren "Darüber hinaus wirkt sich die Umstellung auf Self-Service auch positiv auf die IT aus. Dadurch können sie strategischer denken und sich auf Mehrwertaktivitäten für das Unternehmen konzentrieren, anstatt nur das Licht an zu halten."
Herausforderungen mit Self-Service
Das Self-Service-Modell basiert auf der Befugnis von Geschäftsbenutzern, Analysen abzufragen und zu generieren, während das BI-Team und die IT-Abteilung sich um die Back-End-Systeme und die Datenintegration kümmern. Herausforderungen ergeben sich jedoch aus diesem Modell. Technisch ist es eine komplexe Aufgabe, Daten in die BI-Systeme zu integrieren. BI-Teams haben Mühe, eine einheitliche Ansicht des Unternehmenssystems bereitzustellen. (Weitere Informationen zur Analyse finden Sie unter Abwägen der Vor- und Nachteile der Echtzeit-Big-Data-Analyse.)
Die zweite Herausforderung betrifft die Datenverwaltung. Die uneingeschränkte Freiheit der Geschäftsbenutzer bei der Verwendung der Anwendungen ist mit Risiken behaftet. Beispielsweise kann es zu doppelten Daten und Berichten, Spitzen bei Abfragen und Anforderungen kommen, die zu Serverausfällen und Berichten mit veralteten Daten oder Strukturen führen. Offensichtlich muss ein Gleichgewicht zwischen der Data Governance-Richtlinie und dem Benutzerzugriff hergestellt werden.
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Fallstudien
Eine Reihe von großen und kleinen Unternehmen haben von der Einführung von Automatisierungs- oder Self-Service-Software profitiert. Diese Unternehmen haben Kosten gesenkt, die Produktivität verbessert und eine höhere Kundenzufriedenheit festgestellt. Der erste Fall betraf Microsoft Call Center. Der interne Helpdesk von Microsoft unterstützt mehr als 105.000 Mitarbeiter, Lieferanten, Auftragnehmer und Kunden. Das Unternehmen wollte das Anrufvolumen reduzieren, setzte daher verschiedene Self-Service-Tools ein, ein Online-Support-Portal und Zugang zu Knowledge Base-Artikeln. Infolgedessen konnte Microsoft die Anzahl der Anrufe um 15,4 Prozent senken, was einem Preis von rund 30 US-Dollar pro Anruf entspricht.
Eine Studie von eVergance Partners, LLC, einer Unternehmensberatung, zeigt, dass die Kosten für die Online-Beantwortung einer Kundenfrage vier- bis vierzigmal niedriger sind als die Kosten für die Beantwortung der Frage über ein Callcenter.
Self-Service und Automatisierung optimal nutzen
Erstens gibt es aus Sicht der Branche kein Zurück aus der Selbstbedienung und Automatisierung. Diese Möglichkeiten müssen jedoch sorgfältig angegangen werden. Hier sind ein paar Tipps:
- Bieten Sie Ihren Kunden ein gutes Automatisierungserlebnis. Wenn Ihre Kunden beispielsweise Online-Chats oder Website-Ressourcen anstelle eines Callcenters verwenden, stellen Sie sicher, dass der Vorgang problemlos, schnell und reibungslos verläuft. Wenn Kunden eine schlechte Erfahrung haben, besteht die Möglichkeit, dass sie niemals zurückkehren.
- Schulung der Geschäftsbenutzer für die Verwendung der Anwendungen gemäß den Best Practices. Es sollte eine umfassende Schulung zum Umgang mit Anwendungen und eine klare Aufteilung der Verantwortlichkeiten zwischen den BI-Teams und den Geschäftsbenutzern gegeben werden.
- Erstellen Sie die Automatisierungstools schrittweise und nutzen Sie Ihre Erfahrung, um sie zu verbessern. Allen Bonde, Senior Vice President für Strategie und Marketing bei eVergance, erklärt: „Nutzen Sie die Sanitärtechnik, die Sie in den letzten zehn Jahren aufgebaut haben.“ Sie können eine Menge Dinge tun, wie z. B. Gehaltsabrechnungs-Geschäftsprozesse, automatisierte Schnittstellen Bonde fügt hinzu: "Gehen Sie nicht davon aus, dass sie kommen werden, nur weil Sie es bauen."
Fazit
Selbstbedienung und Automatisierung in Branchen, die mit Big Data zu tun haben, werden als große Chancen angesehen. Unternehmen müssen jedoch vorsichtig sein, wenn sie diese Chancen nutzen, da eine unachtsame Ausführung zu Reputations- und Kundenverlusten führen kann. Richtiges Training und intelligente Richtlinien sind der Weg, um voranzukommen.