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常识:新浪体育分析的民主化
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常识:新浪体育分析的民主化

这是尼尔森(Nielsen)的首期杂志的三篇文章中的第一篇 零售技术观点,尼尔森的“购买技术”小组的出版物。

过去,在负责企业新浪体育仓库,商业智能和主新浪体育管理平台的IT组织的协助下,新浪体育分析一直是专家的保护。

这种方法提供了企业级的商业智能,但常常要求公司牺牲灵活性,响应能力和自主权来换取回报。重量级的商业智能工具将IT和新浪体育分析师从推动者转变为看门人,使商务人员与他们自己的新浪体育保持距离。

在业务稳定的时代,没有动力来创新解决此问题的方法:事情运转得很好到可以接受的程度,并且企业商务智能取得了良好的结果。然后数字革命破坏了这种适应。移动技术和物联网允许对业务流程进行实时的实时监控。数字业务中的几乎每位员工都可以从拥有将新浪体育转变为洞察力所需的工具中受益。未能使新浪体育分析民主化的企业迅速落后于竞争对手。

商业智能如何摆脱其集中式的指挥和控制传统,以应对敏捷,民主,数字世界的挑战?

人民力量的崛起

在2001年之前,组织已经为企业设计了严肃的软件供商业使用,但是个人使用计算机,互联网和移动设备的爆炸式增长使开发人员开始为个人最终用户或组织而不是组织进行软件设计。结果,软件变得更加个人化和实用。

消费化过程伴随着开源软件的兴起。开源使企业级软件免费提供,使精通技术的用户可以进行试验,而不必经过IT和财务的守门员。在企业中首次出现开源十年之后,云供应商进一步为用户提供了帮助,他们提供了可以在其中部署开源软件(或已经在其中部署了软件)的环境,从而使他们摆脱了公司基础架构的束缚。

在云腾飞的同时,一代“数字原住民”(他们是在日常生活中随计算机成长的人们)开始进入工作场所。他们使用的是消费型软件,并不认为编程是IT专家的专长,而是广泛使用的技能:编程不仅是针对科学和工程学,还包括社会科学和人文科学。数字原住民期望能够使用软件来解决他们的问题,并且有能力做到这一点。

一键绑定,新浪体育免费

在2000年代后期,消费化新浪体育发现工具和数字原生代一起在传统的商业智能下点燃了火柴。 Qlik,Spotfire和Tableau等工具可以在用户自己的计算机上运行,​​并且可以提取,处理,浏览和可视化新浪体育。这些自助服务,多合一工具使用户可以避开其IT部门的重量级商业智能工具包,并且交货时间长。

毫不奇怪,新浪体育发现工具经历了巨大且快速的增长,并迅速在市场上与已建立的企业供应商商业智能平台同等重要。

新浪体育分析已实现民主化。

新障碍:大新浪体育和高级分析

就好像新的范例已经取代商业智能一样,市场被大新浪体育和高级分析所困扰。

大新浪体育的兴起使商业智能的重心从企业新浪体育仓库和企业电子表格转移了。分析所需的大新浪体育包括数十个新新浪体育源:网站和系统日志文件,情感和广告新浪体育,来自物联网的度量,合作伙伴新浪体育,天气新浪体育,计量经济学等。传统的商业智能工具和新浪体育发现工具都诞生于公司电子表格,新浪体育集市和新浪体育仓库的世界,而不是大新浪体育。供应商迅速使他们的工具具有连接大新浪体育的能力,通常可以通过SQL适配器将其连接到Hadoop,但是经验并不是从头开始设计的用于解决数字环境挑战的工具。

同时,企业的数字化转型使企业需要识别和利用“商业时刻”。商务时刻是消费者,企业和机器进行交互的短暂机会。例如,具有互联网功能的洗衣机可能会感觉到它的洗涤剂即将用完,从而开始与洗衣机的所有者和一组经批准的供应商进行互动以补充其供应。

数字业务非常重视高级分析:预测,模拟和优化结果的能力。商业智能和新浪体育发现工具擅长回答回顾性问题,例如“发生了什么?”和“为什么?”-但是他们没有解决预测性问题的记录。

开发或重新设计了许多工具来支持对大新浪体育的高级分析。其中包括开源软件(R,Python,SPARK)和专有工具(最著名的是IBM和SAS提供的产品)。大多数高级分析工具都是工作台,旨在让精通技术的新浪体育分析师构建自己的发现和预测应用程序。换句话说,这些工具使新浪体育分析脱离了业务用户,然后将其返回给IT部门和定量部门。

民主即将到来(返回)

尽管存在这些限制,但自助新浪体育发现工具带给商业智能的好处对于公司来说实在太大了,他们不愿意放弃它们。结果,传统的企业商业智能供应商迅速在其产品中内置了新浪体育发现功能,而发现供应商开始向其工具中添加企业功能,例如复杂的安全性。商业智能正在融合自助新浪体育发现范例,但是在提供企业级安全性,可伸缩性,性能和管理的平台上实施。

大新浪体育也已牢固地确立为商业智能的未来。供应商正在增强其产品,以针对更大,更多样化的新浪体育集运行新浪体育发现并支持复杂的分析。这项工作仍在进行中,但是成熟的产品正在准备中。技术挑战是以前已经面临并解决过的几次。

先进的分析是一个难以克服的难题,它是新浪体育科学家和量化专家的领域,并且需要一定水平的知识和技能,远远超出了精通技术的用户要做的另一项工作。大多数公司只能满足他们最迫切的高级分析需求,因为对新浪体育科学家的需求远远超过了供应。对于任何能够在有限程度上实现高级分析民主化的供应商来说,这个痛点都是巨大的机会。结果,该问题正受到来自多个融合方向的攻击。

作为高级分析工作流的一部分,能够在大新浪体育上使用商业智能工具的可视新浪体育发现功能的人士将受益匪浅。商业智能供应商正在努力实现这一目标。

供应商还希望通过创建消费化的高级分析工具来帮助非专家用户,从而使他们能够自己进行预定义或简化的分析。民主化的逻辑是显而易见的:具有新浪体育知识的用户比新浪体育科学家拥有的资源丰富得多,并且拥有正确的工具可以帮助公司填补其新浪体育科学技能的缺口。

展望未来,正在做大量工作来使机器学习用于高级分析。大学研究人员已经展示了新浪体育科学机器助手,可以自动为新浪体育集生成最佳预测模型,并为大新浪体育挖掘算法提供见解。这些新浪体育科学助手正在接近普通新浪体育科学家。一旦它们足够成熟到可以使用,这些功能将在商业和开源工具中实现。

结论

新浪体育分析民主化的轨迹很明确:自助新浪体育发现将扩展到既包括传统新浪体育源又包括大新浪体育,然后再扩展到高级分析。

迫切且不断增长的需求使具有专职工作的非专业人员用户能够对大新浪体育进行自助新浪体育探索和分析。

现在说哪种候选解决方案将是成功的还为时过早。但是可以肯定的是,根据IDC的2014年度数字宇宙研究,到2020年地球上的新浪体育量将增长十倍,新浪体育分析的民主化是数字业务中不可阻挡的力量。

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