Self-service analytika vznikla z potřeby využití Business Intelligence netechnickými zaměstnanci v rámci společnosti. Tím pádem umožňuje uživatelům v celé organizaci přistupovat k datům a vytvářet poznatky bez zásahu technického experta, externích konzultantů či IT. Self-service analytiku řadíme jako určitou formu Business Intelligence (BI).
Podnikatelé a zaměstnanci jsou školeni k vlastní a samostatné tvorbě queries (dotazů) a reportů za minimálního využití pokročilých IT dovednostní. Zaměstnanci jsou si schopni vytvářet i jednotlivé dashbordy. Možnost vlastní tvorby reportů a dashbordů umožňuje jednotlivým pracovníkům v rámci společnosti velmi efektivně reagovat na dané potřeby ve velmi krátkém časovém horizontu a zároveň umožňuje flexibilitu a pružnost ve využívání analytických nástrojů.
Klíčovým rozlišovacím znakem mezi tradiční Business Intelligence a self-service analytikou je to, že IT už nefiguruje jako prostředník pro datovou analýzu a umožňuje koncovým uživatelům řídit vlastní analýzu, aniž by se vzdali kontroly nad tím, jak jsou data přijímána a spravována.
Jak na self-service analytiku
Prvním a nejdůležitějším krokem pro realizaci self-service analytiky je pečlivá dokumentace skladovaných dat, existujících datových pipeline postupů a transformací. Tento krok je důležitý pro následnou orientaci jednotlivých pracovníků ve společnosti, aby věděli, jaká data mohou pro své reporty používat.
Následně dochází ke školení řadových zaměstnanců s ohledem na jejich pracovní povinnosti a data, která potřebují pro jejich vykonání získat. V rámci školení je důležité seznámit uživatele s jednotlivými nástroji, ale také s daty, která jsou jim k dispozici. Porozumění dostupným datům následně usnadní práci daných zaměstnanců.
Ve firmách, které adoptovaly přístup self-service analytiky, jsou specialisty tvořeny jen ty nejdůležitější reporty, na které mají i díky eliminaci požadavků na běžné provozní reporty více času.
Co vám self-service analytika přinese?
Proč byste tedy měli začít přemýšlet o Self-service analytice? V první řadě Vám to usnadní práci. Tyto nástroje Vám umožňují snadněji a rychleji využívat relevantní data, které vedou k rychlejšímu rozhodování a účinnější řízení firemního businessu. Reporty, na které byste museli čekat několik dní až týdnů, budete moct získat v rámci minut a hned budete mít relevantní data. V současnosti se tento přístup hodí implementovat už kvůli velké vytíženosti IT týmů, kteří potřebují na vygenerování specifického reportu již zmíněný čas.
Manažeři, kteří budou potřebovat informace o svých tržbách za konkrétní období, tedy už nebudou muset jednat s IT týmem, ale budou si moci otevřít daný report sami, získat důležitá data a na jejich základě učinit další obchodní rozhodnutí.
Využívání self-service analytiky také pomáhá snížit náklady na IT oddělení, a to z toho důvodu, že uživatelé mohou samostatně vytvářet a spravovat analýzy a reporty.
Dalším přínosem self-service analytiky je zvýšení produktivity jednotlivých uživatelů / zaměstnanců ve společnosti. Tyto nástroje jim umožňují rychleji a efektivněji pracovat s firemními daty a pomáhají jim je analyzovat. To v konečném důsledku vede ke zvýšení efektivity a produktivity.
V návaznosti na usnadnění práce a zvýšení produktivity současně přichází potenciál zlepšení informačního řízení a všeobecné informovanosti businessu. Tato synergie umožňuje zaměstnancům společnosti efektivně využívat jejich omezené zdroje a flexibilně reagovat na nastalé situace. Tímto odpadá časová prodleva, díky které mohou zaměstnanci sledovat data na denní či týdenní bázi a tím přistupovat k řízení společnosti efektivněji.
Jak již bylo zmíněno, self-service analytika je výhodná i v případě flexibility a uživatelské přívětivosti. Tyto nástroje jsou navrhovány pro širokou škálu úrovně uživatelů. Od těch, kteří nemají technické znalosti až po uživatelé pokročilé v datové analytice. V případě, kdy potřebujete informace okamžitě a třeba i pravidelně, je self-service analytika nesmírně přínosná. Zároveň jsou dnešní nástroje na vizualizaci dat (Looker Studio, PowerBI, apod.) poměrně levné.
V závěru můžeme říci, že self-service analytika představuje nový standard v oblasti analytiky a Business Intelligence. Umožňuje jednodušší a rychlejší využití podnikových dat bez pomocí IT oddělení. Toto řešení může ve výsledku přinést významné přínosy pro organizaci.
Self-service nástroje umožňují rychlou a efektivní analýzu dat, která má za následek zlepšení rozhodování vedoucích pracovníků dané firmy.
Je také důležité upozornit na to, že každá firma má jiné potřeby na svoji self-service analytiku. Některé firmy budou mít složitější potřeby pro tuto analytiku, které samozřejmě bude vyžadovat součinnost s IT oddělením.
Pokud Vás toto téma zajímá a hledáte řešení pro svojí self-service analytiku, nehledejte dál. Naši Digitální architekti vám s touto problematikou mohou pomoci. Pomůžeme vám lépe porozumět vašim datům a využít jejich potenciál pro lepší rozhodování.
Nabízíme komplexní řešení, včetně analýzy vašich dat, návrhu a implementace self-service analytiky a podpory při nasazení tohoto řešení. Díky našemu řešení získáte konkurenční výhodu a budete moci své rozhodování opřít o data.
Nečekejte a kontaktujte nás ještě dnes, abyste se dozvěděli více o našich službách.
