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Reinventing self-service for wide-scale adoption of analytics

Comment l'informatique peut responsabiliser les utilisateurs professionnels dans la génération axée sur les données.

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Introduction ou extrait du livre blanc

"Les analyses en libre-service permettent à vos utilisateurs d'interagir directement avec les informations de l'entreprise. Pour les analystes et les utilisateurs expérimentés, cela signifie commencer par une ardoise vierge et générer des visualisations et des analyses qui accélèrent la découverte de modèles et de tendances importants. Pour les utilisateurs professionnels moins avertis en matière de technologie Cela signifie que vous êtes capable de manipuler des données sans connaissances techniques approfondies ni formation approfondie pour apprendre des outils compliqués. décisions tactiques.

«Les approches et les technologies traditionnelles de BI, même en utilisant les dernières technologies, les meilleures pratiques et les architectures, ont presque toujours un effet secondaire sérieux: un arriéré constant de demandes de BI. Les entreprises où l'informatique répond à plus de 20% des besoins en BI continueront à voir l'effet boule de neige d'un arriéré de demandes de BI en croissance, "explique Boris Evelson de Forrester.1" Dans un environnement idéal, ajoute-t-il, " Les exigences doivent être respectées par les utilisateurs professionnels eux-mêmes. "

En outre, des études menées par Aberdeen montrent que les analyses en libre-service réduisent les coûts de support par utilisateur jusqu'à 60% et augmentent de 23% les coûts des utilisateurs pour qu'ils trouvent les informations dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin."

 

Version originale :

"Self-service analytics empower your users to interact directly with enterprise information. For analysts and power users, that means starting with a blank slate and generating visualizations and analyses that accelerate the discovery of important patterns and trends. For business users with less technical savvy, that means having the ability to manipulate data without deep technical knowledge or extensive training to learn complicated tools. Executives can help themselves to high-level performance data, while operational workers, customers, and business partners can independently gather the knowledge they need to make tactical decisions.

“Traditional BI approaches and technologies – even when using the latest technology, best practices, and architectures – almost always have a serious side effect: a constant backlog of BI requests. Enterprises where IT addresses more than 20 percent of BI requirements will continue to see the snowball effect of an ever-growing BI requests backlog,” says Forrester’s Boris Evelson.1 “In an ideal environment,” he adds, “80 percent of all BI requirements should be carried out by the business users themselves.”

Furthermore, Aberdeen studies show that self-service analytics lower per-user support costs by up to 60 percent and make users 23 percent more likely to find the information they need, when they need it."

Reinventing self-service for wide-scale adoption of analytics