빅 데이터 이니셔티브에서 자동화가 새로운 현실 인 이유

동영상: 붓다 빅 퀘스천 15, 김용섭 소장, 새로운 미래를 위해 우리가 알아야 하고 준비해야 할 것들

콘텐츠

빅 데이터 및 비즈니스 인텔리전스 (BI)와 관련된 셀프 서비스
셀프 서비스의 장점
셀프 서비스와 관련된 문제
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
사례 연구
셀프 서비스 및 자동화를 최대한 활용
결론

출처 : Lightspectrum / Dreamstime.com

테이크 아웃 :

셀프 서비스 및 자동화 덕분에 훨씬 더 광범위한 사용자가 빅 데이터에 액세스 할 수있게되었습니다.

셀프 서비스 분석 소프트웨어는 한동안 소프트웨어 개발 트렌드였습니다. 개념적으로 셀프 서비스는 패스트 푸드 조인트, 금융 서비스 및 기타 산업에 이미 적용되어 있으며 소프트웨어 도메인은 고유 한 요구에 따라 커스터마이징을하고 있습니다.

셀프 서비스 분석은 특히 데이터 과학자와 같이 기술적으로 자격을 갖춘 데이터 담당자에게 의존하지 않고도 데이터를 쉽게 조작하고 분석을 작성해야하는 비즈니스 사용자를 대상으로합니다. 셀프 서비스 분석이 데이터 과학자에 대한 의존성을 감소시킬 것이라는 믿음이 있습니다. 또한 비즈니스 사용자에게 분석을 절대적으로 전달하면 거버넌스가 손상 될 수 있으며 비즈니스 사용자에게는 양질의 교육이 필요하다고 믿는 전문가 그룹도 있습니다. 두 견해 모두 실체가 있습니다. 셀프 서비스 분석 시장에 대한 예측은 긍정적이지만 소프트웨어를 올바르게 사용하도록 사용자를 교육하는 것이 중요합니다. 비즈니스 사용자는 이러한 소프트웨어 도구를 배울 수있는 많은 범위가 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 및 분석에 대한 자세한 내용은 빅 데이터 분석이 비즈니스 인텔리전스 갭을 닫을 수 있습니까?를 참조하십시오.

빅 데이터 및 비즈니스 인텔리전스 (BI)와 관련된 셀프 서비스

이 사용 사례를 생각해보십시오. 조직에서 고객 또는 시장 담당자는 의사 결정을 위해 데이터에 크게 의존합니다. 이제 데이터 양이 많고 여러 소스에서 가져 오기 때문에 맞춤형 분석을 얻는 것은 쉽지 않습니다. 데이터를 조작하고 이해할 수있는 형식으로 분석을 생성하려면 특정 기술이 필요합니다. 따라서 데이터 과학자 및 기타 기술 담당자가 참여해야합니다. 이로 인해 많은 문제가 발생합니다. 예를 들어, 기술 인력과 데이터 과학자의 대역폭이 나뉘어지고 기술 인력에 대한 의존도가 너무 높으면 분석 수행이 지연되어 의사 결정을 방해 할 수 있습니다.

이 문제는 비즈니스 사용자에게 권한을 부여하여 해결할 수 있습니다. 비즈니스 사용자는 데이터를 조작하고 사용자 정의 보고서를 생성 할 수 있습니다. 이제 우리는 셀프 서비스에 대해 이야기하고 있습니다. 빅 데이터 및 BI와 관련된 셀프 서비스는 비즈니스 사용자가 필요에 따라 분석을 조작하고 생성 할 수있는 기능입니다. 비즈니스 사용자는 패스트 푸드 식당에서 셀프 서비스 개념과 같은 보고서를 독립적으로 생성하고 있습니다. 물론 사용자가 보고서를 생성하기 전에 데이터를 수집, 처리 및 특정 형식으로 변환해야하며 이는 비즈니스 사용자의 책임이 아닙니다.

셀프 서비스에는 많은 장점과 단점이 있습니다. 그러나 이제는 비즈니스 사용자를 중심으로 많은 셀프 서비스 제품을 시장에서 구입할 수 있습니다. 이러한 제품에는 직관적이고 친숙한 사용자 인터페이스, 맞춤형 보고서 생성 및 비즈니스 용어와 같은 공통된 기능이 있습니다. 이러한 제품에는 비즈니스 사용자의 참여없이 빅 데이터를 수용, 마이닝 및 처리 할 수있는 기능이 내장되어 있다고 가정합니다. 따라서 셀프 서비스 소프트웨어는 기술 인력에 대한 종속성을 줄임 (제거하지는 않음)으로 비즈니스 사용자에게 권한을 부여하는 유스 케이스를 해결했다고 말할 수 있습니다. Forrester Research, Inc.에 따르면 보고서 및 쿼리 생성 요청 중 20 % 만 BI 팀이나 IT 부서로 보내야합니다.

셀프 서비스의 장점

이미 명백한 바와 같이, 셀프 서비스 소프트웨어를 갖는 주요 이점은 비즈니스 사용자에게 제공하는 독립성입니다. 쿼리를 실행하거나 보고서를 생성하기 위해 BI 팀이나 IT 부서에 의존 할 필요가 없습니다. 또한 기술 담당자가 다른 중요한 과제에 집중할 수 있습니다. 비즈니스 사용자는 독립적으로 사용자 정의 보고서 및 분석을 작성할 수 있으므로 통찰력을 찾고 중요한 결정을보다 신속하게 내릴 수 있습니다. SAS의 솔루션 온 디맨드 솔루션 및 고성능 컴퓨팅 부문 동남아시아 총괄 책임자 인 제임스 포스터 (James Foster)에 따르면,“그러므로 비즈니스 라인에 더 많은 의사 결정 기능이 내장되어 있으면 좋은 일이 될 수 있습니다. "또한 셀프 서비스로의 전환은 IT에 긍정적 인 영향을 미치므로보다 전략적으로 생각하고 조명을 계속 유지하는 대신 회사의 부가 가치 활동에 집중할 수 있습니다."

셀프 서비스와 관련된 문제

셀프 서비스 모델은 BI 팀과 IT 부서가 백엔드 시스템과 데이터 통합을 처리하는 동안 비즈니스 사용자가 분석을 쿼리하고 생성 할 수 있도록하는 능력을 기반으로합니다. 그러나이 모델에서 문제가 발생합니다. 기술적으로 BI 시스템과 데이터를 통합하는 것은 복잡한 작업입니다. BI 팀은 엔터프라이즈 시스템에 대한 통일 된 단일 뷰를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 분석에 대한 자세한 내용은 실시간 빅 데이터 분석의 장단점 측정을 참조하십시오.

두 번째 과제는 데이터 거버넌스에 관한 것입니다. 비즈니스 사용자에게 애플리케이션 사용에 대한 자유를주는 것은 위험에 처해 있습니다. 예를 들어, 중복 된 데이터 및 보고서, 쿼리 및 요청의 급증으로 서버 고장 및 오래된 데이터 또는 구조의 보고서가 발생할 수 있습니다. 데이터 거버넌스 정책과 사용자 액세스간에 균형이 있어야합니다.

버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드

아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.

사례 연구

크든 작든 여러 조직에서 자동화 또는 셀프 서비스 소프트웨어를 채택함으로써 이점을 얻었습니다. 이 회사들은 비용을 절감하고 생산성을 향상 시키며 고객 만족도를 높였습니다. 첫 번째 사례는 Microsoft 콜센터였습니다. Microsoft의 내부 헬프 데스크는 105,000 명 이상의 직원, 공급 업체, 계약자 및 고객을 지원합니다. 또한 통화량을 줄이고 싶었 기 때문에 여러 가지 셀프 서비스 도구, 온라인 지원 포털을 배포하고 기술 자료 문서에 대한 액세스를 제공했습니다. 결과적으로 Microsoft는 통화 당 약 $ 30의 비율로 통화를 15.4 % 줄일 수있었습니다.

경영 컨설팅 회사 인 eVergance Partners, LLC가 수행 한 연구에 따르면 회사가 온라인으로 고객 질문에 응답하면 비용이 콜 센터를 통해 질문에 답변하는 것보다 4-40 배 더 저렴합니다.

셀프 서비스 및 자동화를 최대한 활용

우선, 산업의 관점에서 셀프 서비스 및 자동화에서 되돌아 가지 않습니다. 그러나 이러한 기회는 신중하게 접근해야합니다. 다음은 몇 가지 팁입니다.

고객에게 좋은 자동화 환경을 제공하십시오. 예를 들어 고객이 콜 센터 대신 온라인 채팅 또는 웹 사이트 리소스를 사용하는 경우 프로세스가 번거롭지 않고 빠르고 원활해야합니다. 고객의 경험이 좋지 않으면 다시는 돌아올 수 없을 가능성이 있습니다.
비즈니스 사용자가 모범 사례에 따라 응용 프로그램을 사용하도록 교육하십시오. 응용 프로그램 처리에 대한 광범위한 교육이 제공되어야하며 BI 팀과 비즈니스 사용자간에 명확한 책임 분담이 있어야합니다.
자동화 도구를 점진적으로 빌드하고 개선 경험을 활용하십시오. eVergance의 전략 및 마케팅 담당 수석 부사장 인 Allen Bonde에 따르면,“지난 10 년간 쌓아온 배관을 활용하십시오.”급여 업무 프로세스, 자동화 된 인터페이스와 같이 할 수있는 일이 많이 있습니다. Bonde는 "인적 자원, 모바일 현장 서비스 팀에 대한 콜 디스패치 요청에 대해서는 고객 확보 또는 유지를 보장하지는 않습니다."라고 말합니다.