Провідні рітейлери прагнуть до кращого сприйняття інформації завдяки новому, сучасному підходу до даних – аналітиці самообслуговування. Цей підхід дозволяє бізнесменам задавати і відповідати на свої повсякденні питання, а також швидше знаходити шляхи для виведення нових ідей на ринок. Ця нова методологія, в якій IT керує даними, в кінцевому підсумку звільняє IT-спеціалістів від застарілої звітності і одночасно дозволяє їм зосередитися на інших критично важливих проектах.
Пошук успіху в аналітиці самообслуговування вимагає подолання ізольованості даних і укорінених практик статичної звітності, від яких страждає більшість рітейлерів. Справа в тому, що підприємства більше не можуть процвітати, працюючи з різними масивами даних, які не можуть бути ефективно переведені між відділами, включаючи маркетинг, мерчендайзинг, ланцюжок поставок, операції в магазинах та електронну комерцію.
“В ході численних взаємодій з клієнтами компанія Gartner виявила, що аналітики і команди BI насилу взаємодіють з кінцевими користувачами їхніх компаній, які, в свою чергу, розчаровані тим, що не отримують бажаного рівня сервісу і залученості. Аналітичний відділ повинен розвивати нові навички, такі як розповідання історій, побудова сценаріїв і швидке моделювання, щоб донести до бізнесменів актуальність своїх ідей”, – йдеться в публікації Analytics and Business Intelligence Modernization Primer.
- Запуск прототипів для швидкого тестування і навчання культури.
Прискорення ринку. Для досягнення динамічної культури аналізу самообслуговування рітейлерам необхідно швидко впроваджувати корисні інструменти для кожного співробітника. Але створення таких інструментів традиційно є тривалим і не завжди успішним процесом.
Традиційний підхід до звітності, при якому ІТ- спеціалісти та бізнес-лідери зустрічаються, щоб визначити вимоги, а потім перетворити численні потоки даних в процес або платформу, є болісним і трудомістким.
Часто ІТ-фахівці можуть витратити шість або більше місяців, намагаючись перетворити потреби бізнесу в зручний звіт. Тільки після цього бізнес-користувачі отримують можливість використовувати і розуміти, як працює аналіз, і неминуче виявляють додаткові потреби і прогалини. Реальність така, що люди часто не можуть сформулювати те, що вони хочуть, поки не побачать це, або вони змушені просити тільки те, що на їх думку, може надати ІТ.
Швидке моделювання дозволяє уникнути цих підводних каменів. Крім ІТ-спеціалістів та бізнес-користувачів, в цей швидший процес залучені аналітики, які додають знання і бізнес-контекст до розмови про можливості інструментів і базових моделях даних. Замість того, щоб намагатися скласти повний список вимог, члени групи починають з бізнес-завдання; потім вони спільно розробляють прототип візуалізації даних на місці, тестують його в пісочниці і відразу ж виявляють, що працює, а що потребує доопрацювання.
Це називається “Цикл візуального аналізу”. У будь-який момент група може пропустити кроки, створити резервну копію, шукати додаткові дані або навіть почати все спочатку. ІТ-фахівці, роздрібні продавці та аналітики вільні у творчості, переглядаючи те, що вони розвивають. Результатом є продукт, який вирішує реальне бізнес-завдання, побудований так, як бізнес хоче його використовувати. Дискусія стає набагато змістовнішою, а кінцевий результат – спеціально побудований візуальний аналіз, який вирішує бізнес-завдання – має набагато менше дефектів.
Швидке моделювання є важливою частиною культури самообслуговування, тому що воно гарантує, що інструменти готові до роботи і зосереджені на наданні реальної цінності для бізнесу. Згідно зі звітом Gartner’s Analytics and Business Intelligence Modernization Primer за 2017 рік, “Зосередившись на цінності бізнесу, лідери аналітики можуть розставити пріоритети дій та інвестицій, які полегшують перенесення аналітики в ключові галузі бізнесу”.
Джерело Tableau
З питань придбання продуктів Tableau звертайтеся до наших фахівців +380 (44) 383 4410 або sales@softico.ua
