차례:
셀프 서비스 분석 소프트웨어는 한동안 소프트웨어 개발 트렌드였습니다. 개념적으로 셀프 서비스는 패스트 푸드 조인트, 금융 서비스 및 기타 산업에 이미 적용되어 있으며 소프트웨어 도메인은 고유 한 요구에 따라 커스터마이징을하고 있습니다.
셀프 서비스 분석은 특히 데이터 과학자와 같이 기술적으로 자격을 갖춘 데이터 담당자에게 의존하지 않고도 데이터를 쉽게 조작하고 분석을 작성해야하는 비즈니스 사용자를 대상으로합니다. 셀프 서비스 분석이 데이터 과학자에 대한 의존성을 감소시킬 것이라는 믿음이 있습니다. 또한 비즈니스 사용자에게 분석을 절대적으로 전달하면 거버넌스가 손상 될 수 있으며 비즈니스 사용자에게는 양질의 교육이 필요하다고 믿는 전문가 그룹도 있습니다. 두 견해 모두 실체가 있습니다. 셀프 서비스 분석 시장에 대한 예측은 긍정적이지만 소프트웨어를 올바르게 사용하도록 사용자를 교육하는 것이 중요합니다. 비즈니스 사용자는 이러한 소프트웨어 도구를 배울 수있는 많은 범위가 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 및 분석에 대한 자세한 내용은 빅 데이터 분석이 비즈니스 인텔리전스 갭을 닫을 수 있습니까?를 참조하십시오.
빅 데이터 및 비즈니스 인텔리전스 (BI)와 관련된 셀프 서비스
이 사용 사례를 생각해보십시오. 조직에서 고객 또는 시장 담당자는 의사 결정을 위해 데이터에 크게 의존합니다. 이제 데이터 양이 많고 여러 소스에서 가져 오기 때문에 맞춤형 분석을 얻는 것은 쉽지 않습니다. 데이터를 조작하고 이해할 수있는 형식으로 분석을 생성하려면 특정 기술이 필요합니다. 따라서 데이터 과학자 및 기타 기술 담당자가 참여해야합니다. 이로 인해 많은 문제가 발생합니다. 예를 들어, 기술 인력과 데이터 과학자의 대역폭이 나뉘어지고 기술 인력에 대한 의존도가 너무 높으면 분석 수행이 지연되어 의사 결정을 방해 할 수 있습니다.
