DI verslo analizė: kai dashboardai pagaliau kalba ta pačia kalba

DI verslo analizė skamba kaip techninis terminas. Bet kai pažiūri praktiškai, čia yra labai žemiškas klausimas: kiek darbo darome rankomis tik todėl, kad niekas neprisėdo sutvarkyti proceso?

AWS aprašė verslo analizės scenarijų su Snowflake semantic views ir Amazon Quick. Problema labai žemiška: vienas dashboardas rodo vieną skaičių, kitas – kitą, o DI asistentas dar trečią.

Man tokiose naujienose visada įsijungia mažas vidinis buhalteris. Ne tas, kuris skaičiuoja sąskaitas, o tas, kuris klausia: kiek tai kainuos, kas prižiūrės ir kur gali lūžti?

KAS NUTIKO

Pavyzdyje duomenys kraunami į Snowflake, aprašomi semantiniais vaizdais, tada per Amazon Quick galima klausti natūralia kalba ir kurti duomenų rinkinius bei dashboardus.

Jeigu esate buvę susitikime, kur 20 minučių ginčijamasi, kuris skaičius teisingas, suprasite. Čia ne technologijų problema. Čia pasitikėjimo problema.

KODĖL TAI SVARBU

DI verslo analizėje svarbiausia ne tai, kad galima paklausti paprastais žodžiais. Svarbiausia, kad visi klausia to paties duomenų modelio, su vienodomis sąvokomis ir vienoda logika.

DI jau nebe vien langelis, į kurį įmetame tekstą. Jis jungiasi prie įrankių, moka kviesti servisus, gali veikti keliais žingsniais ir pradeda liesti tikrus verslo pinigus. Čia romantika baigiasi. Prasideda tvarka.

KĄ TAI REIŠKIA VERSLUI

Verslui tai reiškia mažiau Excel ginčų ir daugiau laiko sprendimams. Bet tik tuo atveju, jei duomenų apibrėžimai sutvarkyti prieš jungiant pokalbinį sluoksnį.

• susitarti, ką reiškia aktyvus klientas
• vienoje vietoje laikyti metrikų apibrėžimus
• DI atsakymams rodyti šaltinį
• neleisti kurti paralelinių tiesų kiekviename skyriuje

Pradėkite nuo trijų metrikų: pajamos, aktyvūs klientai, konversija. Jei dėl jų nėra vieno susitarimo, DI tik greičiau parodys chaosą.

KUR PASISLĖPUSI RIZIKA

Rizika – uždėti gražų DI pokalbio langą ant netvarkingų duomenų. Tada klaidingas atsakymas ateina greičiau, gražiau ir dar įtikinamiau.

Blogiausia DI klaida dažnai neatrodo kaip klaida. Ji ateina gražiai parašytu sakiniu, mandagiu tonu ir labai užtikrintu veidu. Todėl verslui reikia ne tik įrankių, bet ir įpročio tikrinti.

KĄ PASIDARYTI ŠIĄ SAVAITĘ

Šią savaitę paimkite vieną svarbiausią verslo metriką ir užrašykite jos formulę taip, kad suprastų ne tik analitikas.

Šaltinis: Amazon Web Services.

DUK

Kas yra DI verslo analizė?

Tai duomenų analizė, kai vartotojas gali klausti natūralia kalba, o sistema remiasi sutvarkytu duomenų modeliu.

Kodėl svarbūs semantiniai vaizdai?

Jie padeda vienodai apibrėžti verslo sąvokas ir metrikas.

Kokia didžiausia rizika?

Netvarkingi duomenys ir skirtingi metrikų apibrėžimai skirtinguose skyriuose.

Jei norite DI naudoti ne dėl mados, pradėkite nuo vieno proceso. Paimkite užduotį, kuri kartojasi kas savaitę, susirašykite žingsnius ir tik tada junkite įrankį. Daugiau praktinių DI taikymo pavyzdžių rasite MasterSprint.