Embedded analytics biedt gemak, maar de gegevens ‘bijziendheid’ een probleem

Embedded analytics brengt gemak en verbetert de relevantie van de gegevens die alle hulp zakelijke eindgebruikers uit te voeren werk taken efficiënter en tijdig, maar dit kan op een compromis in termen van informatie “bijziendheid” komen, omdat de reikwijdte van de analyse zelden strekt zich uit tot andere gegevensbronnen buiten de embedded analytics tool, zeggen waarnemers.

Surya Mukherjee, business intelligence analist bij Ovum, gedefinieerd ingebed analytics als een brede term die verwijst naar de verschillende benaderingen en technologieën waarmee zakelijke gebruikers om analytische operaties uit te voeren zonder dat daarbij een enterprise applicatie-omgeving. Dat komt omdat de business intelligence (BI) wordt geoperationaliseerd, geïntegreerd en gebruikt als een niet te onderscheiden onderdeel van de enterprise applicatie, legde hij uit.

Dao Thi Minh Thao, ICT research associate, Azië-Pacific bij Frost & Sullivan, gewezen op een verschil tussen de in-memory en embedded analytics. De eerste is een technologie benadering gegevensopslag, wanneer gegevens zich bevinden in het RAM van een computer (RAM) in plaats van harde schijven.

Embedded analytics, aan de andere kant, kan worden betrokken in elke fase van IT – niet alleen data-opslag – dat over het algemeen een bedrijfsproces zal verbeteren, waardoor het makkelijker om uit te zeven en waardevolle informatie aan gebruikers te interpreteren, zei ze. Dit helpt uiteindelijk leveren betere besluitvorming en tijdiger activiteiten van een organisatie op een dagelijkse basis, merkte ze.

Voordelen van gemak, relevantie, Volgens analisten, embedded analytics zijn rond voor in ieder geval meer dan een decennium, maar pas in de laatste paar jaar kreeg meer bekendheid tussen ondernemingen, met name gezien de toenemende omvang van de gegevens.

Dao zei bedrijven hebben nog maar net begonnen te beseffen hoe ingesloten analytics hun algemene business performance te optimaliseren. Naast het helpen van de besluitvorming, embedded analytics helpen ook de hoeveelheid irrelevante data opgeslagen data-analyses verder te vereenvoudigen verlagen.

Mukherjee legde uit dat het feit dat ingebedde analytics zijn een niet te onderscheiden onderdeel van een toepassing is voordelig voor de gebruikers. “Denk aan een CRM (customer relationship management) gebruiker die veelvuldig meldingen op klantwaarde, een ERP (enterprise resource planning) vereist financials gebruiker die wil om het effect van de dagelijkse veranderingen in de markt op de aandelen van het bedrijf, of een HR (human resource) executive testen die wil worden gewaarschuwd voordat er personeel creëert tegenstrijdige vluchtschema’s.

“Geen van deze gebruikers zouden in het algemeen willen tijd en moeite investeren in het leren van een nieuwe BI-systeem of interface. Inbedding van de analytics insider de respectievelijke applicaties die ze dagelijks gebruiken, terwijl abstraheren het sanitair uit de buurt van hen, kunnen ze gaan over het analyseren van de gegevens die relevant zijn hen, zonder extra hulpmiddelen te leren, “zei hij.

MKB; Video: 3 tips voor het huren Millennials, Enterprise Software; Het grootste geheim in de sociale: Brand communities zijn overal; Big Data Analytics; De smerigste kleine geheim over big data: Jobs, Robotics; Het bouwen van een slimmere robot met diepe leren en nieuwe algoritmen

Shyam Baddepudi, vice-president van business-oplossingen bij SAP Zuidoost-Azië (SEA), overeengekomen, zeggen de embedded analytics moet extra training voor zakelijke gebruikers niet nodig.

Hij wees erop dat ingesloten analytics altijd in gebruik in bepaalde kritieke gebieden van het bedrijfsleven applicatie die high impact geleverd aan het bedrijfsleven is, en werden alleen gebruikt door degenen die business strategie te ontwikkelen in een organisatie.

Echter, met de strategie tot uitvoering cyclustijden te verkorten in de zakelijke wereld van vandaag, verschillende gebruikers in een organisatie kan niet wachten voor kritische BI worden gegenereerd voor hen voordat ze actie kunnen ondernemen. Vaak tegen de tijd dat de inzichten en informatie worden gedistribueerd naar de respectieve werknemers die het nodig hebben, de kansen zijn weg gleed, zei hij.

Volgens de aard van het hebben van de analytische informatie ingebed, gepresenteerd en geconsumeerd binnen specifieke, real-time context als gebruikers omgaan met een applicatie, ingebouwde analytics helpt gebruikers van de overeenkomstige zakelijke rollen te maken snellere beslissingen en maatregelen te nemen, in plaats van te wachten dagen of weken om op te treden op hun werk effectiever, legde hij uit.

Dit maakt ingebed analytics vooral handig in omgevingen gevuld met een “veel actie en dynamiek”, zoals de trading desk of call center, zei de SAP executive.

Kwesties van maatwerk, data “bijziendheid”, Ondanks de voordelen, zijn er ook uitdagingen en beperkingen met geïntegreerde analytics, industrie waarnemers een gele kaart.

Mukherjee zei consistentie tussen analyses problematisch zijn als de gegevensbron voor de embedded analytics is niet hetzelfde als de andere externe BI toepassingen in de eerste plaats. Apps met geïntegreerde analytics kan de toegang tot ruwe gegevens die de huidige terwijl BI apps zal waarschijnlijk toegang krijgen tot een “schoongemaakt” data warehouse, dat minder vaak wordt bijgewerkt hebben, voegde hij eraan toe.

Tegelijkertijd omdat analyseprogramma is ingebed in een app, als het resultaat analyse zich niet uitstrekt tot of betrokken andere gegevensbronnen, kan “lijden bijziendheid informatie” en vermindering van de “diepte van de analyse ‘, hij.

Dao wees erop een ander probleem en dat is dat ingebedde analytics vereist een hoge mate van maatwerk, wat betekent dat bedrijven hebben om middelen te wijden aan het bedrijfsproces duidelijk te definiëren en hebben consistente IT-uitgaven.

SAP Baddepudi zei in orde voor een applicatie de gebruiker om te zien en gegevens te begrijpen en onmiddellijk actie te ondernemen, is er eerst de uitdaging aan om transacties en analytics te verbinden in een enkele samengestelde analytische applicatie – en dat ook moet gemakkelijk zijn te gebruiken en aanvullende opleiding voor het niet nodig gebruikers. Hij voegde eraan toe dat het hebben van een geïntegreerd platform om te beginnen helpt bij een snellere implementatie.

Dit kan er ook voor zorgen dat de inzichten worden verstrekt zonder extra vertraging die kan te wijten zijn aan het ophalen en analyseren van informatie, terwijl de gebruiker interactie met het systeem tegelijk, merkte hij op.

Video: 3 tips voor het huren van Millennials

Het grootste geheim in de sociale: Brand communities zijn overal

De smerigste kleine geheim over big data: Jobs

Het bouwen van een slimmere robot met diepe leren en nieuwe algoritmen