В мире современных технологий не все системы управления данными могут предложить бизнес-пользователям инструменты для быстрого и удобного доступа к нужной информации. Как следствие, поиск данных и создание аналитических отчётов часто оказываются в руках IT-специалистов, обращение к которым усложняет и удлиняет процесс принятия решений. Но есть способ решить эти проблемы — Self-service аналитика.
Self-service аналитика — это подход к анализу данных, при котором пользователи (в основном это аналитики и менеджеры) могут самостоятельно получать доступ к актуальным данным без временных задержек, проводить анализ и извлекать информацию без привлечения IT-специалистов.
Этот подход делает пользователей более независимыми и гибкими в работе с данными, что ускоряет процесс принятия решений и повышает эффективность работы и общую производительность компании. Self-service аналитика также способствует распространению аналитической культуры в компании, позволяя большему числу сотрудников использовать данные для принятия обоснованных решений.
Возможность самостоятельной работы с информацией в реальном времени снижает нагрузку на IT-отдел и сокращает запросы на анализ данных, освобождая специалистов для других задач.
Бизнес-процессы в конкретных отраслях благодаря Self-service аналитике, в отличие от обычной BI-системы, происходят с существенной экономией времени.
Так, например, Self-service аналитика в банковском секторе позволяет бизнес-клиентам быстро создавать отчёты и дашборды на основе своих транзакций. Клиенты могут видеть статистику операций и ежемесячные траты в разрезе максимальных и минимальных сумм по категориям, таким как продовольственные товары, покупки онлайн, отдых и другие. Этот инструмент позволяет клиентам выбирать подходящую им аналитику и получать личные финансовые рекомендации, что повышает клиентоориентированность банка.
В телекоммуникационной отрасли и розничной торговле (или ритейле) Self-service аналитика позволяет бизнес-пользователям самостоятельно анализировать данные о продажах, остатках товаров, поведении покупателей и выявлять тренды, что улучшает качество обслуживания, помогает оптимизировать управление запасами, прогнозировать спрос и предоставлять персонализированные предложения клиентам. Благодаря этому компании могут быстрее реагировать на изменения на рынке и принимать более обоснованные решения о стратегии продаж.
Можно привести множество примеров, как Self-service аналитика помогает компаниям перейти на Data-Driven подход (принятие решений на основе данных). Что же необходимо, чтобы успешно внедрить в компании Self-service аналитику?
Для начала нужно определить цели аналитики, исходя из потребностей бизнеса. Следующим шагом становится выбор инструмента, который не только обеспечит бизнес-пользователей возможностью быстрого поиска и анализа данных, но и позволит гарантировать необходимое качество и доступность данных, а также будет интегрирован с источниками данных и информационными системами, обеспечивать защиту и конфиденциальность данных. Для компаний, имеющих дело с большими объёмами информации, также важную роль играет непротиворечивое толкование и единообразное понимание используемых терминов и данных. Наша компания объединила все эти необходимые качества в одном продукте по комплексному управлению данными — QuAnt DM.
QuAnt DМ предназначен для решения всех вышеперечисленных задач, например:
Здесь представлена лишь малая часть модулей QuAnt DM, однако именно эти обеспечивают необходимый функционал для внедрения Self-service аналитики.
Таким образом, QuAnt DM и его модули делают работу пользователей более эффективной, способствуют развитию Self-service аналитики и принятию решений на основе качественных данных. QuAnt DM предоставляет быстрый и удобный доступ к данным, созданию отчётов и анализу информации, что позволяет компаниям быть более гибкими и инновационными, оперативно реагировать на изменения в бизнес-среде и требования клиентов, а также снижать затраты на IT-ресурсы.
