揭秘自助服务数据和商业智能的未来

想象一下，你想看到最新的大片周末的审查，但你不能只是谷歌的烂番茄评分。相反，你必须书面请求提交给信息技术部门，等上五天，然后筛选，打破了由审查出版物类型，读者规模，并审阅年龄粘合剂大小的报告。

作为着迷的信息可能是，它了5天太长 – 你几天前去了电影的预感这将是一件好事。

欢迎到传统业务信息世界。

但就像数据本身的性质，世界正在迅速发生变化。

一个有缺陷的公式

基于集中式数据分析的一个概念，传统的商业智能BI创建一个系统，IT专家创造深潜报告，通常为C-首席高管，因为分析师的时间太宝贵了，任何传播更薄。

传统的BI总比没有好BI，但企业发生在C-套件外，也和传统的BI不能希望满足的广度和数据量要求从每一个企业用户或保持与竞争力数据的景观步伐。“时间洞察”实在是太慢了。用户不能发送请求，并等待几天甚至几周可能已经过时的报告。为了充分利用公司收集的数据，相关数据点需要提供给所有企业用户，当他们需要它。

从传递的数据为自交付

现代商业智能BI的下一阶段包括分发数据分析能力在整个组织。拉实时数据来自所有来源 – 数据仓库，博客，社交媒体，和工厂的传感器 – 为用户友好的仪表盘，用户可以在企业的速度访问信息。这项业务发现是在是一个数据驱动的业务在生产，交付和服务周期的所有点以及在市场营销，广告和其他前台办公功能的核心。

然而，自助式商业智能BI仍需要所有企业用户是分析师，甚至能够访问正确的数据，他们没有时间来监视仪表盘和每天分析数据。

用户使用时需显著事件发生在需要他们关注的数据被告知。自动揭露异常的数据，这些配对结果与正确的上下文，并通过相应的设备它推给用户，将意味着BI最终成为一个有价值的，可扩展的业务工具，一路下来就行了。不仅如此，但据报告，2014年通过的Logi分析，88％的企业用户要完成的任务，自己的时间，而83％希望他们的组织更加数据驱动的，这意味着团队成员希望从事与数据。

为企业的影响是广泛的。这种类型的平台，可以提醒程序员在用户评论的下降为新更新的移动应用程序，或者让他们分析的时间在应用程序花费告知后续改进。它可以显示营销个人目标市场的最新电子邮件活动的成效。酒店管理者可以通知需求高峰的。无论应用程序，它采取的猜测业务，并揭示了机会，以改善这种深藏不露。

摆脱了传统的BI镣铐

从IT筒仓释放数据并把它在每个人的手中，你可以摆脱行政层次和更快产生效果。任务，可能需要几个月，甚至一年，在一个传统的系统现在可以在几天或几小时内与自助服务设置来执行。

部门也不再需要为了争夺有限的资源。因为用户可以每天或根据需要，自我服务变得更加灵活与数据交互 – 你得到更加及时，相关和比如果您提交请求，等待信息可操作的数据。

但是，为了最大限度地提高投资回报率，你必须得到在船上的用户。该“ 重心的BI“正在向企业的业务方面。和为大的团队能够访问大量数据集，接合每个业务用户的好处是特别明显。但从事非分析师在我们中间，用户需要被告知发生了什么在影响真实的角色数据。

把它看成是一个“民主化”层，以传统的BI – 这使得整个组织更智能，更快层，和更有利可图。一旦数据被民主化，整个公司的利益。

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