自動化がビッグデータイニシアチブの新しい現実である理由

コンテンツ

ビッグデータとビジネスインテリジェンス（BI）の不利な点でのセルフサービス
セルフサービスの利点
セルフサービスの課題
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
ケーススタディ
セルフサービスと自動化を最大限に活用する
結論

ソース：Lightspectrum / Dreamstime.com

取り除く：

セルフサービスと自動化のおかげで、より広範なユーザーがビッグデータにアクセスできるようになりました。

セルフサービス分析ソフトウェアは、しばらく前からソフトウェア開発のトレンドとなっています。概念的には、それについてあまり目新しいものではありません。コンセプトとしてのセルフサービスは、すでにファーストフードのジョイント、金融サービス、その他の産業に適用されており、ソフトウェア領域は独自のニーズに応じてカスタマイズしています。

セルフサービス分析は、データサイエンティストなどの技術的に資格のあるデータスタッフに依存することなく、データを簡単に操作して分析を作成する必要があるビジネスユーザーを特に対象としています。セルフサービス分析により、データサイエンティストへの依存が軽減されると考えられています。また、ビジネスユーザーの手に分析を絶対的に渡すことはガバナンスを損なう可能性があり、ビジネスユーザーには質の高いトレーニングが必要であると考える専門家グループもいます。両方のビューには実質があります。セルフサービス分析市場の予測は前向きですが、ソフトウェアを適切に使用するようにユーザーをトレーニングすることが重要です。ビジネスユーザーがこのようなソフトウェアツールを学習する範囲はたくさんあります。（ビジネスインテリジェンスと分析の詳細については、「ビッグデータ分析がビジネスインテリジェンスのギャップを埋めることができるか？」を参照してください。）

ビッグデータとビジネスインテリジェンス（BI）の不利な点でのセルフサービス

このユースケースを考えてください：組織では、顧客や市場に面した人員は意思決定を行うためにデータに大きく依存しています。現在、データ量は膨大であり、複数のソースに由来するため、カスタマイズされた分析を取得することは簡単ではありません。データを操作し、理解可能な形式で分析を生成するには、特定のスキルが必要です。そのため、データサイエンティストやその他の技術者が関与する必要があります。これは多くの問題を引き起こします。たとえば、技術担当者とデータサイエンティストの帯域幅が分割されており、技術担当者への依存が大きすぎると分析の取得が遅れ、意思決定が妨げられる可能性があります。

この問題は、ビジネスユーザーに権限を与えることで解決できます。ビジネスユーザーは、データを操作してカスタムレポートを生成することができます。今、私たちはセルフサービスについて話しています。ビッグデータとBIのセルフサービスは、ビジネスユーザーが必要に応じて分析を操作および生成する能力です。ビジネスユーザーは、ファーストフードレストランのセルフサービスコンセプトと同様に、独立してレポートを生成しています。もちろん、ユーザーがレポートを生成する前に、データを収集、処理、特定の形式に変換する必要がありますが、これはビジネスユーザーの責任ではありません。

セルフサービスには、多くの利点と欠点があります。しかし、多くのセルフサービス製品が現在、ビジネスユーザーに焦点を当てた市場で利用可能です。これらの製品には、直感的で使いやすいユーザーインターフェース、カスタマイズされたレポート生成、ビジネス用語などの共通の機能があります。このような製品には、ビジネスユーザーの参加を必要とせずにビッグデータを受け入れ、マイニングし、処理する機能が組み込まれていると想定されています。そのため、セルフサービスソフトウェアは、技術者への依存を減らす（ただし、排除することではない）ことでビジネスユーザーを支援するユースケースに対処したと言えます。 Forrester Research、Inc.によると、レポートとクエリを生成するリクエストの20％だけをBIチームまたはIT部門に送信する必要があります。

セルフサービスの利点

すでに明らかなように、セルフサービスソフトウェアを持つ主な利点は、ビジネスユーザーに提供する独立性です。ユーザーは、クエリを実行したりレポートを生成したりするために、BIチームやIT部門に依存する必要はありません。これにより、技術担当者は他の重要な業務に専念できます。ビジネスユーザーは独自にカスタムレポートと分析を作成できるため、洞察を見つけて重要な決定をより迅速に行うことができます。 Solutions On DemandおよびSASのハイパフォーマンスコンピューティングの東南アジア担当ゼネラルマネージャーであるジェームスフォスターによると、「ビジネスラインにさらに意思決定能力を組み込むことは良いことです」と彼は言いました。「さらに、セルフサービスへの移行はITにもプラスの効果があり、IT部門は、単に光を当てるだけでなく、より戦略的に考え、企業の付加価値のある活動に集中できるようになります。」

セルフサービスの課題

セルフサービスモデルは、BIチームとIT部門がバックエンドシステムとデータ統合の面倒を見ながら、ビジネスユーザーが分析をクエリおよび生成できるようにすることに基づいています。ただし、このモデルには課題があります。技術的には、データをBIシステムと統合することは複雑なタスクです。 BIチームは、エンタープライズシステムの単一の統一されたビューを提供するのに苦労しています。（分析の詳細については、リアルタイムビッグデータ分析の長所と短所の比較を参照してください。）

2番目の課題は、データガバナンスに関するものです。ビジネスユーザーにアプリケーションを完全に自由に使用することにはリスクが伴います。たとえば、データやレポートの重複、サーバーの故障につながるクエリやリクエストの急増、古いデータや構造のレポートが発生する可能性があります。明らかに、データガバナンスポリシーとユーザーアクセスのバランスを取る必要があります。

バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド

誰もソフトウェアの品質を気にしない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。

ケーススタディ

自動化またはセルフサービスソフトウェアを採用することにより、大小を問わず多くの組織が恩恵を受けています。これらの企業は、コストを削減し、生産性を向上させ、顧客満足度を高めています。最初のケースは、Microsoftコールセンターのケースでした。マイクロソフトの内部ヘルプデスクは、105,000人を超える従業員、ベンダー、請負業者、およびクライアントをサポートしています。コール量を減らしたいため、複数のセルフサービスツール、オンラインサポートポータルを展開し、ナレッジベースの記事へのアクセスを提供しました。その結果、Microsoftは、通話あたり約30ドルの割合で、通話を15.4％削減できました。

経営コンサルティング会社であるeVergance Partners、LLCが実施した調査では、企業がオンラインで顧客の質問に回答する場合、コストはコールセンターで回答するよりも4〜40倍少ないことが示されています。

セルフサービスと自動化を最大限に活用する

まず第一に、業界の観点から見ると、セルフサービスと自動化から戻ることはありません。しかし、これらの機会には慎重にアプローチする必要があります。ここにいくつかのヒントがあります：

顧客に優れた自動化エクスペリエンスを提供します。たとえば、顧客がコールセンターの代わりにオンラインチャットまたはWebサイトのリソースを使用する場合、プロセスが簡単で迅速かつスムーズであることを確認してください。顧客の利便性が低い場合、顧客が戻ってこない可能性があります。
ベストプラクティスに準拠してアプリケーションを使用するようにビジネスユーザーをトレーニングします。アプリケーションの取り扱いに関する広範なトレーニングを実施し、BIチームとビジネスユーザーの間で責任を明確に分担する必要があります。
自動化ツールを段階的に構築し、経験を生かして改善します。 eVerganceの戦略およびマーケティング担当上級副社長であるAllen Bonde氏によると、「過去10年間に構築した配管を活用してください。」給与ビジネスプロセス、自動化されたインターフェイスなど、できることがたくさんあります。しかし、それは顧客の獲得や保持を保証するものではありません。Bonde氏は、「それを構築したからといって、彼らがやってくるとは思わないでください」と付け加えています。