Большинство аналитиков данных тратят более 20 часов в неделю на анализ данных, необходимых им для работы. Стоимость неверных данных может достигать 25% от фактического дохода. В большинстве проектов по науке о данных почти 80+% времени уходит на поиск нужного набора данных и его подготовку для технологий машинного обучения.

Напротив, в недавнем опросе упоминается, что более 70% сотрудников имеют доступ к большинству данных, даже если они не имеют к ним доступа. Итак, каков правильный баланс и каков правильный процесс предоставления данных нужным пользователям, чтобы аналитика самообслуживания могла происходить в организации.

Каковы преимущества самостоятельной аналитики?

Аналитика самообслуживания имеет несколько преимуществ для организаций.

  1. Повышенная эффективность. Пользователи смогут получать доступ к своим выигрышам и анализировать их, не нуждаясь в помощи других ИТ-команд. Это позволит сохранить эффективность сотрудников, а также сократить общее время.
  2. Повышенная гибкость. Пользователи смогут быстро исследовать, обрабатывать и анализировать данные, что, в свою очередь, повышает гибкость при принятии бизнес-решений.
  3. Улучшенное принятие решений. Предоставляя легкий доступ к данным и инструментам, пользователи могут исследовать, понимать и находить смысл в данных с помощью новых аспектов, которые иначе были бы невозможны.
  4. Экономия затрат. Благодаря снижению зависимости от ИТ-поддержки аналитика самообслуживания может помочь организациям сэкономить деньги на ИТ-ресурсах и обоснованных решениях, которые могут сократить расходы.
  5. Расширение возможностей сотрудников.Аналитика самообслуживания расширяет возможности пользователей, предоставляя им возможность самостоятельно получать доступ к данным и анализировать их, что позволяет им владеть своими данными и принимать более обоснованные решения.

Что такое демократизация данных?

Цель демократизации данных — предоставить большему количеству людей доступ к данным и использовать возможности анализа данных в руках каждого человека, независимо от его технических навыков или опыта. Демократизация данных — это процесс предоставления данных и инструментов для анализа данных разнообразной категории пользователей, в которую могут входить неспециалисты и неспециалисты.

Демократизация данных может иметь много преимуществ, таких как предоставление пользователям возможности принимать решения на основе данных, обеспечение более эффективного и действенного сотрудничества, содействие инновациям, позволяя пользователям исследовать новые смежные области данных и находить новые идеи.

Существуют различные шаги, чтобы сделать данные доступными для всех. Они есть

  1. Обнаружение данных. Каждый должен иметь возможность находить данные, к которым у него есть доступ, подобно тому, как поисковая система может найти любые данные в Интернете.
  2. Понимание данных. Каждый должен уметь понимать данные вместе с их контекстом.
  3. Надежные данные. Пользователи должны иметь возможность использовать надежные данные для своих нужд.
  4. Повышение ценности данных. Каждый должен иметь возможность использовать данные, которые ему нужны, в экосистеме, над которой он работает, чтобы получить ценность для своего бизнеса.

Проблемы демократизации данных

Важно отметить, что инвестиции в демократизацию данных создают более серьезные проблемы, такие как обеспечение безопасности, управления, качества и конфиденциальности данных. Несколько дополнительных вопросов, которые следует задать при попытке предоставить набор данных для пользователей:

а. Где используются данные?

б. Кто его использует?

в. У кого есть доступ для чтения? У кого есть доступ для изменения?

д. Кто определяет данные?

напр. Являются ли данные действительными или свежими?

ж. Являются ли данные репрезентативными и непредвзятыми?

Краткое содержание

Таким образом, демократизация данных имеет свои преимущества и недостатки. Следовательно, его следует тщательно оценить, прежде чем предоставлять каждый набор данных демократизированным пользователям. Иногда становится важным маскировать данные или анонимизировать их, прежде чем предоставлять набор данных более широкому пользователю.