المحتوى
- الخدمة الذاتية في خداع البيانات الضخمة وذكاء الأعمال (BI)
- مزايا الخدمة الذاتية
- التحديات مع الخدمة الذاتية
- No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
- دراسات الحالة
- الحصول على أفضل الخدمات الذاتية والأتمتة
- خاتمة
المصدر: Lightspectrum / Dreamstime.com
يبعد:
أصبحت البيانات الضخمة في متناول مجموعة واسعة من المستخدمين بفضل الخدمة الذاتية والأتمتة.
برنامج تحليلات الخدمة الذاتية كان اتجاهًا في تطوير البرمجيات لبعض الوقت. من الناحية النظرية ، ليس هناك الكثير من الحداثة حول هذا الموضوع ، رغم أن الخدمة الذاتية كمفهوم قد تم تطبيقها بالفعل على مفاصل الوجبات السريعة والخدمات المالية وغيرها من الصناعات ، ومجال البرمجيات هو مجرد تخصيصها وفقًا لاحتياجاتها الفريدة.
تهدف تحليلات الخدمة الذاتية بشكل خاص إلى مستخدمي الأعمال الذين يحتاجون إلى معالجة البيانات بسهولة وإنشاء التحليلات دون الحاجة إلى الاعتماد على موظفي البيانات المؤهلين تقنيًا مثل علماء البيانات. هناك اعتقاد بأن تحليلات الخدمة الذاتية ستقلل من الاعتماد على علماء البيانات. هناك أيضًا مجموعة من الخبراء يعتقدون أن تمرير التحليلات بشكل مطلق إلى أيدي مستخدمي الأعمال يمكن أن يعرض للخطر أسلوب الإدارة وأن مستخدمي الأعمال يحتاجون إلى تدريب جيد. كل وجهات النظر لها جوهر. على الرغم من أن التوقعات في سوق تحليلات الخدمة الذاتية إيجابية ، فمن المهم تدريب المستخدمين على استخدام البرنامج بشكل صحيح. هناك مجال واسع لمستخدمي الأعمال لتعلم أدوات البرمجيات هذه. (لمعرفة المزيد حول ذكاء الأعمال والتحليلات ، راجع هل يمكن لتحليلات البيانات الكبيرة إغلاق فجوة ذكاء الأعمال؟)
الخدمة الذاتية في خداع البيانات الضخمة وذكاء الأعمال (BI)
فكر في حالة الاستخدام هذه: في المؤسسة ، يعتمد العميل أو الأفراد الذين يواجهون السوق بشكل كبير على البيانات لاتخاذ القرارات. الآن ، ليس من السهل الحصول على تحليلات مخصصة لأن حجم البيانات ضخم ويأتي من مصادر متعددة ؛ يتطلب الأمر مهارات محددة لمعالجة البيانات وإنشاء تحليلات بتنسيق يمكن فهمه. لذلك ، يحتاج علماء البيانات والأشخاص الفنيون الآخرون إلى المشاركة. هذا يخلق الكثير من المشاكل. على سبيل المثال ، يتم تقسيم عرض النطاق الترددي للعاملين في المجال التقني وعلماء البيانات ، كما أن الاعتماد المفرط على الكوادر الفنية قد يؤخر الحصول على التحليلات ، مما قد يعيق اتخاذ القرار.
يمكن حل هذه المشكلة عن طريق تمكين مستخدمي الأعمال. يمكن تجهيز مستخدمي الأعمال بمعالجة البيانات وإنشاء تقارير مخصصة. الآن نحن نتحدث عن الخدمة الذاتية. الخدمة الذاتية في خداع البيانات الضخمة و BI هي قدرة مستخدمي الأعمال على التعامل مع التحليلات وتوليدها حسب الاحتياجات. يقوم المستخدمون من رجال الأعمال بإنشاء تقارير بشكل مستقل تمامًا مثل مفهوم الخدمة الذاتية في مطعم للوجبات السريعة. بطبيعة الحال ، قبل أن يتمكن المستخدمون من إنشاء التقارير ، يجب أن يتم جمع البيانات ومعالجتها وتحويلها إلى تنسيق معين ، وهو ليس من مسؤولية مستخدمي الأعمال.
الخدمة الذاتية لها العديد من المزايا وكذلك العيوب. لكن الكثير من منتجات الخدمة الذاتية متاحة الآن في السوق تركز على مستخدمي الأعمال. تشتمل هذه المنتجات على بعض الميزات المشتركة: واجهة مستخدم سهلة الاستخدام ، وإنشاء تقارير مخصصة ، ومصطلحات الأعمال. من المفترض أن هذه المنتجات لديها إمكانيات مدمجة لقبول البيانات الضخمة وتثبيتها ومعالجتها دون الحاجة إلى مشاركة مستخدم الأعمال. لذلك ، يمكنك القول أن برنامج الخدمة الذاتية قد عالج حالة الاستخدام المتمثلة في تمكين مستخدمي الأعمال عن طريق تقليل (ولكن ليس القضاء) الاعتماد على الموظفين التقنيين. وفقًا لشركة Forrester Research، Inc. ، يجب إرسال 20 بالمائة فقط من طلبات إنشاء التقارير والاستعلامات إلى فريق BI أو قسم تكنولوجيا المعلومات.
مزايا الخدمة الذاتية
كما قد يكون واضحًا بالفعل ، فإن الميزة الرئيسية لوجود برنامج الخدمة الذاتية هي الاستقلال الذي يقدمه لمستخدمي الأعمال. لا يحتاج المستخدمون إلى الاعتماد على فريق BI أو قسم تكنولوجيا المعلومات لتشغيل الاستعلامات أو إنشاء التقارير. هذا يحرر أيضًا الكوادر الفنية للتركيز على المهام المهمة الأخرى. نظرًا لأن مستخدمي الأعمال قادرون على إنشاء تقارير وتحليلات مخصصة بشكل مستقل ، فإنهم قادرون على العثور على رؤى واتخاذ قرارات مهمة بسرعة أكبر. وفقًا لجيمس فوستر ، المدير العام لجنوب شرق آسيا لحلول بناء على الطلب والحوسبة عالية الأداء في SAS ، "على هذا النحو ، يمكن أن يكون مجرد شيء جيد أن يكون هناك قدر أكبر من القدرة على صنع القرار في خطوط العمل" ، على حد تعبيره. "بالإضافة إلى ذلك ، فإن التحول إلى الخدمة الذاتية له أيضًا تأثير إيجابي على تكنولوجيا المعلومات ، حيث يحررهم من التفكير بشكل استراتيجي أكثر والتركيز على الأنشطة ذات القيمة المضافة للشركة بدلاً من مجرد إطفاء الأنوار".
التحديات مع الخدمة الذاتية
يعتمد نموذج الخدمة الذاتية على تمكين مستخدمي الأعمال من الاستعلام عن التحليلات وتوليدها بينما يتولى فريق BI وقسم تكنولوجيا المعلومات العناية بالأنظمة الخلفية وتكامل البيانات. ومع ذلك ، تنشأ التحديات من هذا النموذج. من الناحية الفنية ، تعد دمج البيانات مع أنظمة استقصاء المعلومات مهمة معقدة. تكافح فرق BI لتقديم رؤية واحدة موحدة لنظام المؤسسة. (لمزيد من المعلومات حول التحليلات ، راجع وزن إيجابيات وسلبيات تحليلات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي.)
التحدي الثاني هو حول إدارة البيانات. إن منح مستخدمي الأعمال حرية تامة في استخدام التطبيقات محفوف بالمخاطر. على سبيل المثال ، يمكن أن يؤدي إلى تكرار البيانات والتقارير ، وارتفاع في الاستعلامات والطلبات التي تؤدي إلى انهيار الخادم والتقارير مع البيانات القديمة أو الهيكل. من الواضح ، يجب أن يكون هناك توازن بين سياسة حوكمة البيانات ووصول المستخدم.
No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.
دراسات الحالة
استفاد عدد من المؤسسات ، كبيرها وصغيرها ، من خلال اعتماد برنامج التشغيل الآلي أو الخدمة الذاتية. لقد خفضت هذه الشركات التكاليف ، وحسّنت من الإنتاجية وسجلت رضا أعلى للعملاء. الحالة الأولى هي حالة مراكز اتصال Microsoft. يدعم مكتب المساعدة الداخلي في Microsoft أكثر من 105000 موظفًا وبائعًا ومقاولًا وعملاء. أراد أن يقلل من أحجام المكالمات ، لذلك نشر العديد من أدوات الخدمة الذاتية ، وبوابة دعم عبر الإنترنت ، ويوفر الوصول إلى مقالات قاعدة المعارف. ونتيجة لذلك ، تمكنت Microsoft من تقليل المكالمات بنسبة 15.4 بالمائة بمعدل حوالي 30 دولارًا لكل مكالمة.
أظهر بحث أجرته شركة eVergance Partners، LLC ، وهي شركة استشارية للإدارة ، أنه إذا كانت الشركة ترد على سؤال عميل عبر الإنترنت ، فإن التكلفة تكون أقل من 4 إلى 40 مرة من تكلفة الإجابة على السؤال من خلال مركز الاتصال.
الحصول على أفضل الخدمات الذاتية والأتمتة
بادئ ذي بدء ، من وجهة نظر الصناعة ، لا يوجد تراجع عن الخدمة الذاتية والأتمتة. ولكن ، هذه الفرص تحتاج إلى تناولها بعناية. هنا بعض النصائح:
- توفير تجربة أتمتة جيدة لعملائك. على سبيل المثال ، إذا كان عملاؤك يستخدمون الدردشة عبر الإنترنت أو موارد موقع الويب بدلاً من مركز الاتصال ، فتأكد من أن العملية خالية من المتاعب وسريعة وسلسة. إذا كانت تجربة العملاء سيئة ، فمن المحتمل ألا يعودوا أبدًا.
- تدريب مستخدمي الأعمال على استخدام التطبيقات وفقًا لأفضل الممارسات. يجب أن يكون هناك تدريب مكثف على التعامل مع التطبيق ويجب أن يكون هناك تقسيم واضح للمسؤوليات بين فرق BI ومستخدمي الأعمال.
- بناء أدوات التشغيل الآلي تدريجيا واستخدام خبرتك في تحسينها. وفقًا ألن بوندي ، نائب الرئيس الأول للاستراتيجية والتسويق في eVergance ، "استفد من السباكة التي طورتها على مدار العقد الماضي." فيما يتعلق بالموارد البشرية ، واستدعاء طلبات الإرسال لفرق الخدمة الميدانية المتنقلة. هذا لن يضمن اكتساب العميل أو الاحتفاظ به. يضيف بوندي ، "لا تفترض أنه لمجرد أن تقوم بإنشائه ، فسوف يأتون".
خاتمة
تعتبر الخدمة الذاتية والأتمتة في الصناعات التي تتعامل مع البيانات الضخمة فرصًا هائلة. ومع ذلك ، تحتاج الشركات إلى توخي الحذر أثناء استخدام هذه الفرص لأن التنفيذ غير المهم قد يؤدي إلى فقدان السمعة والعملاء. التدريب السليم والسياسات الذكية هي السبيل للمضي قدما.