3 motivi per cui la tua azienda ha bisogno di analisi ad hoc nel 2021
Pubblicato: 2021-02-01Man mano che sempre più aziende si stanno orientando verso il processo decisionale basato sui dati, sorge inevitabilmente la domanda su quali tecnologie e strumenti siano necessari per facilitare questo livello di analisi. Dopotutto, le aziende guidate dai dati hanno il 58% di probabilità in più di superare i propri obiettivi di fatturato rispetto alle aziende non ancora guidate dai dati, come riporta il CIO Dive . Ma prima che le aziende investano in sistemi di analisi dei dati nuovi o aggiornati, i leader inevitabilmente vogliono sapere quale valore può fornire questa tecnologia attraverso le sue capacità.
Uno di questi esempi è l'analisi self-service. Un'azienda con un'infrastruttura di business intelligence (BI) esistente potrebbe chiedersi se valga davvero la pena aggiornarla, poiché richiederà un investimento iniziale. Ma ciò che l'azienda deve anche misurare è il costo della segnalazione di ritardi e arretrati in termini di quanto può ostacolare un processo decisionale efficace.
Ecco di più sul valore di fornire analisi ad hoc in un'organizzazione, che è una considerazione importante per le aziende che mirano a guidare i processi decisionali con i dati.
Che cos'è l'analisi dei dati ad hoc?
Per molto tempo, le organizzazioni hanno dovuto dipendere da report statici prodotti da utenti esperti di BI con accesso ai dati in silos. Sebbene questo approccio fornisse ai responsabili delle decisioni alcune informazioni sui dati, la natura statica dei report e la quantità di tempo necessaria per crearli lasciavano poco spazio agli utenti per porre domande importanti nel momento. A seconda della domanda di report BI e della tecnologia legacy in gioco, il dipendente "medio" potrebbe ritrovarsi ad aspettare giorni, settimane o addirittura mesi per ottenere informazioni dettagliate.
L'analisi ad hoc, d'altra parte, consente agli utenti di porre le proprie domande, interrogare dati e ricevere approfondimenti secondo necessità. Come osserva TechTarget , le analisi ad hoc rispondono a specifiche domande aziendali, come un utente che crea un report che al momento non esiste o scava più a fondo in un report statico per un ulteriore contesto utile.
Ecco solo un esempio di reportistica ad hoc in azione da Vents Magazine : sebbene i medici abbiano conoscenze specialistiche su come trattare i pazienti, potrebbero non essere particolarmente esperti di tecnologia, né avere il tempo di richiedere report specifici del paziente a uno specialista di dati durante il corso di un giorno e attendere i risultati.
L'analisi ad hoc consente ai medici di porre domande, ottenere risposte e configurare i dati in formati di facile comprensione come grafici e diagrammi. Quindi, questo esperto medico può ottenere una visione rapida, personalizzata e basata sui dati dei risultati della cura del paziente per aiutare il processo decisionale.
Vantaggi dell'analisi ad hoc
Quali vantaggi offre alle organizzazioni la conduzione di analisi dei dati ad hoc?
Processo decisionale aziendale più rapido: in un ambiente aziendale ad alta velocità in cui il tempo è letteralmente denaro, la velocità (o la sua mancanza) di una decisione può influenzare il suo risultato tanto quanto il contenuto effettivo della decisione stessa. In altre parole, prendere la decisione giusta troppo tardi può annullarne gli esiti positivi. Pertanto, le aziende traggono vantaggio quando i dipendenti in prima linea hanno accesso a portata di mano a informazioni chiave sui dati che possono incorporare in un processo decisionale tempestivo.
Processo decisionale più pertinente: le piattaforme di analisi self-service che alimentano i report ad hoc forniscono agli utenti visualizzazioni interattive dei dati anziché report statici. Ciò consente agli utenti di ingrandire e rimpicciolire, di guardare le informazioni dettagliate sui dati da diverse angolazioni e di porre ulteriori domande secondo necessità. Anziché affrontare i limiti di un report statico, gli utenti possono accedere alle informazioni più rilevanti per le decisioni in corso prima di procedere.
Flussi di lavoro IT semplificati: quando i team IT/dati sono incaricati di eseguire query sui dati e compilare report per volere di tutti gli altri team all'interno di un'organizzazione, possono impantanarsi in infinite richieste, che richiedono che dedichino gran parte del loro tempo alla generazione e alla consegna dei report. L'introduzione del self-service, l'analisi ad hoc tende a ridurre questo carico di lavoro arretrato, liberando gli specialisti IT per lavorare su progetti di ordine superiore.
L'analisi ad hoc può prendere decisioni più pertinenti e più rapide consentendo agli utenti regolari di ottenere risposte dai dati, portando a vantaggi come una migliore esperienza del cliente e prodotti e servizi migliori, che alimentano entrambi una migliore soddisfazione del cliente, il tutto riducendo l'onere per il Team IT.
3 motivi per cui la tua azienda ha bisogno di analisi ad hoc nel 2021
Man mano che sempre più aziende si stanno orientando verso il processo decisionale basato sui dati, sorge inevitabilmente la domanda su quali tecnologie e strumenti siano necessari per facilitare questo livello di analisi. Dopotutto, le aziende guidate dai dati hanno il 58% di probabilità in più di superare i propri obiettivi di fatturato rispetto alle aziende non ancora guidate dai dati, come riporta il CIO Dive . Ma prima che le aziende investano in sistemi di analisi dei dati nuovi o aggiornati, i leader inevitabilmente vogliono sapere quale valore può fornire questa tecnologia attraverso le sue capacità.
Uno di questi esempi è l'analisi self-service. Un'azienda con un'infrastruttura di business intelligence (BI) esistente potrebbe chiedersi se valga davvero la pena aggiornarla, poiché richiederà un investimento iniziale. Ma ciò che l'azienda deve anche misurare è il costo della segnalazione di ritardi e arretrati in termini di quanto può ostacolare un processo decisionale efficace.
Ecco di più sul valore di fornire analisi ad hoc in un'organizzazione, che è una considerazione importante per le aziende che mirano a guidare i processi decisionali con i dati.
Che cos'è l'analisi dei dati ad hoc?
Per molto tempo, le organizzazioni hanno dovuto dipendere da report statici prodotti da utenti esperti di BI con accesso ai dati in silos. Sebbene questo approccio fornisse ai responsabili delle decisioni alcune informazioni sui dati, la natura statica dei report e la quantità di tempo necessaria per crearli lasciavano poco spazio agli utenti per porre domande importanti nel momento. A seconda della domanda di report BI e della tecnologia legacy in gioco, il dipendente "medio" potrebbe ritrovarsi ad aspettare giorni, settimane o addirittura mesi per ottenere informazioni dettagliate.
L'analisi ad hoc, d'altra parte, consente agli utenti di porre le proprie domande, interrogare dati e ricevere approfondimenti secondo necessità. Come osserva TechTarget , le analisi ad hoc rispondono a specifiche domande aziendali, come un utente che crea un report che al momento non esiste o scava più a fondo in un report statico per un ulteriore contesto utile.
Ecco solo un esempio di reportistica ad hoc in azione da Vents Magazine : sebbene i medici abbiano conoscenze specialistiche su come trattare i pazienti, potrebbero non essere particolarmente esperti di tecnologia, né avere il tempo di richiedere report specifici del paziente a uno specialista di dati durante il corso di un giorno e attendere i risultati.
L'analisi ad hoc consente ai medici di porre domande, ottenere risposte e configurare i dati in formati di facile comprensione come grafici e diagrammi. Quindi, questo esperto medico può ottenere una visione rapida, personalizzata e basata sui dati dei risultati della cura del paziente per aiutare il processo decisionale.
Vantaggi dell'analisi ad hoc
Quali vantaggi offre alle organizzazioni la conduzione di analisi dei dati ad hoc?
Processo decisionale aziendale più rapido: in un ambiente aziendale ad alta velocità in cui il tempo è letteralmente denaro, la velocità (o la sua mancanza) di una decisione può influenzare il suo risultato tanto quanto il contenuto effettivo della decisione stessa. In altre parole, prendere la decisione giusta troppo tardi può annullarne gli esiti positivi. Pertanto, le aziende traggono vantaggio quando i dipendenti in prima linea hanno accesso a portata di mano a informazioni chiave sui dati che possono incorporare in un processo decisionale tempestivo.
Processo decisionale più pertinente: le piattaforme di analisi self-service che alimentano i report ad hoc forniscono agli utenti visualizzazioni interattive dei dati anziché report statici. Ciò consente agli utenti di ingrandire e rimpicciolire, di guardare le informazioni dettagliate sui dati da diverse angolazioni e di porre ulteriori domande secondo necessità. Anziché affrontare i limiti di un report statico, gli utenti possono accedere alle informazioni più rilevanti per le decisioni in corso prima di procedere.
Flussi di lavoro IT semplificati: quando i team IT/dati sono incaricati di eseguire query sui dati e compilare report per volere di tutti gli altri team all'interno di un'organizzazione, possono impantanarsi in infinite richieste, che richiedono che dedichino gran parte del loro tempo alla generazione e alla consegna dei report. L'introduzione del self-service, l'analisi ad hoc tende a ridurre questo carico di lavoro arretrato, liberando gli specialisti IT per lavorare su progetti di ordine superiore.
L'analisi ad hoc può prendere decisioni più pertinenti e più rapide consentendo agli utenti regolari di ottenere risposte dai dati, portando a vantaggi come una migliore esperienza del cliente e prodotti e servizi migliori, che alimentano entrambi una migliore soddisfazione del cliente, il tutto riducendo l'onere per il Team IT.
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