分享一篇有关互联网，手机方面文章给大家，相信很多小伙伴们还是对互联网，手机这方面还是不太了解，那么小编也在网上收集到了一些关于手机和互联网这方面的相关知识来分享给大家，希望大家看了会喜欢。自助分析软件已经成为软件开发的一个趋势已有一段时间了。从概念上讲，它并没有太多新颖之处 - 自助服务作为一个概念已经应用于快餐店，金融服务和其他行业，软件领域只是根据其独特的需求进行定制。
自助分析专门针对需要轻松操作数据和创建分析而无需依赖技术合格数据人员(如数据科学家)的业务用户。有一种观点认为，自助服务分析将减少对数据科学家的依赖。还有一组专家认为，将分析绝对传递给业务用户可能会破坏治理，业务用户需要进行高质量的培训。两种观点都有实质内容 虽然自助分析市场的预测是积极的，但培训用户正确使用软件非常重要。企业用户有很多学习此类软件工具的空间。(要了解有关商业智能和分析的更多信息，请参阅大数据分析能否缩小商业智能差距?)
大数据和商业智能(BI)背景下的自助服务
想想这个用例：在一个组织中，客户或面向市场的人员非常依赖数据来做出决策。现在，获取定制分析并不容易，因为数据量巨大且来自多个来源; 它需要特定的技能来操纵数据并以可理解的格式生成分析。因此，数据科学家和其他技术人员需要参与其中。这会产生很多问题。例如，技术人员和数据科学家的带宽是分开的，过多依赖技术人员可能会延迟获取分析，这可能会妨碍决策制定。
这个问题可以通过赋予业务用户权力来解决。业务用户可以配备操作数据和生成自定义报告。现在我们谈论的是自助服务。大数据和BI环境中的自助服务是业务用户根据需要操纵和生成分析的能力。商业用户独立生成报告就像快餐店的自助服务概念一样。当然，在用户可以生成报告之前，必须收集，处理数据并将其转换为某种格式，这不是业务用户的责任。
自助服务有许多优点和缺点。但是现在市场上有很多自助服务产品专注于商业用户。这些产品具有一些共同的特征：直观和友好的用户界面，定制的报告生成和业务术语。假设此类产品具有接受，挖掘和处理大数据的内置功能，而无需业务用户的参与。因此，您可以说自助服务软件通过减少(但不是消除)对技术人员的依赖来解决赋予业务用户权力的用例。根据Forrester Research，Inc。的说法，只有20%的生成报告和查询的请求应该发送给BI团队或IT部门。
自助服务的优点
可能已经很明显，拥有自助服务软件的主要优势在于它为业务用户提供的独立性。用户无需依赖BI团队或IT部门来运行查询或生成报告。这也使技术人员能够专注于其他重要任务。由于业务用户能够独立创建自定义报告和分析，因此他们能够更快地找到见解并做出重要决策。SAS的解决方案随需应变和高性能计算东南亚总经理James Foster表示，“因此，在业务线上嵌入更多的决策能力只是一件好事，”他说。 “此外，转向自助服务也会对IT产生积极影响，使他们能够更有战略性地思考并专注于公司的增值活动，而不仅仅是”保持关注“。
自助服务面临的挑战
自助服务模型基于授权业务用户查询和生成分析，而BI团队和IT部门负责后端系统和数据集成。然而，这种模式带来了挑战。从技术上讲，将数据与BI系统集成是一项复杂的任务。BI团队努力提供单一，统一的企业系统视图。(有关分析的更多信息，请参阅权衡实时大数据分析的优缺点。)
第二个挑战是数据治理。为业务用户提供使用应用程序的完全自由充满了风险。例如，它可能导致重复的数据和报告，查询和请求中的峰值导致服务器崩溃以及报告过时的数据或结构。显然，需要在数据治理策略和用户访问之间取得平衡。
实例探究
许多组织，无论大小，都从采用自动化或自助服务软件中受益。这些公司降低了成本，提高了生产力，并提高了客户满意度。第一个案例是微软呼叫中心。Microsoft 的内部帮助台为超过105,000名员工，供应商，承包商和客户提供支持。它希望减少呼叫量，因此它部署了多个自助服务工具，一个在线支持门户，并提供了对知识库文章的访问。结果，微软能够以每次通话约30美元的速度减少15.4%的通话费用。
管理咨询公司eVergance Partners，LLC进行的一项研究表明，如果公司在线回应客户问题，那么成本比通过呼叫中心回答问题的成本要低4到40倍。
充分利用自助服务和自动化
首先，从行业的角度来看，没有自助服务和自动化的回归。但是，需要仔细研究这些机会。以下是一些提示：
为您的客户提供良好的自动化体验。例如，如果您的客户使用在线聊天或网站资源而不是呼叫中心，请确保该过程轻松，快速，顺畅。如果客户经验不佳，他们可能永远不会回来。
培训业务用户使用符合最佳实践的应用程序。应该对应用程序处理进行广泛的培训，BI团队和业务用户之间应该有明确的职责划分。
逐步构建自动化工具并使用您的经验来改进它们。eVergance战略与营销高级副总裁艾伦·邦德表示，“充分利用过去十年中建立的管道。”你可以做很多事情，比如薪资业务流程，自动化界面但是，对于人力资源和移动现场服务团队的呼叫调度请求。这不能保证客户获得或保留.Bonde补充说，“不要以为这只是因为'你建造它，它们会来。'”
处理大数据的行业中的自助服务和自动化被认为是巨大的机遇。但是，公司在使用这些机会时需要小心，因为不小心执行可能会导致声誉和客户流失。适当的培训和智能政策是前进的方法。