תוכן עניינים:
תוכנת ניתוח עצמי בשירות עצמי הייתה מגמה בפיתוח תוכנה מזה זמן. מבחינה רעיונית אין הרבה חידוש בעניין - שירות עצמי כמושג כבר מיושם על מפרקי מזון מהיר, שירותים פיננסיים ותעשיות אחרות, ותחום התוכנה פשוט מותאם אישית אותו בהתאם לצרכים הייחודיים שלו.
ניתוח בשירות עצמי מכוון באופן ספציפי למשתמשים עסקיים הזקוקים לתמרון נתונים בקלות וליצור ניתוחים מבלי שהם צריכים להיות תלויים באנשי נתונים מוסמכים טכנית כמו מדעני נתונים. ישנה אמונה כי ניתוחים בשירות עצמי הולכים להפחית את התלות במדעני נתונים. יש גם קבוצה של מומחים המאמינים כי העברת מוחלטת של ניתוחים לידיהם של משתמשים עסקיים יכולה לסכן את הממשל וכי משתמשים עסקיים זקוקים להכשרה איכותית. לשתי השקפות יש מהות. בעוד שהתחזיות בשוק הניתוח בשירות עצמי הן חיוביות, חשוב להכשיר את המשתמשים להשתמש בתוכנה כראוי. למשתמשים עסקיים יש מרחב רב ללמוד כלי תוכנה מסוג זה. (למידע נוסף על בינה עסקית ואנליטיקה, ראה האם Big Data Analytics יכול לסגור את פער הביון העסקי?)
שירות עצמי בהקשר של ביג דאטה ובינה עסקית (BI)
חשבו על מקרה שימוש זה: בארגון הלקוח או צוות העובדים מול השוק תלויים מאוד בנתונים כדי לקבל החלטות. כעת, השגת ניתוחים מותאמים אישית אינה קלה מכיוון שנפח הנתונים הוא עצום ומגיע ממקורות מרובים; דרוש מיומנויות ספציפיות כדי לתפעל נתונים ולייצר אנליטיקה במתכונת מובנת. אז, מדעני נתונים ואנשים טכניים אחרים צריכים להיות מעורבים. זה יוצר המון בעיות. לדוגמה, רוחב הפס של אנשי הטכנאים ומדעני המידע חלוק ותלות רבה מדי באנשי צוות טכניים עשויה לעכב השגת ניתוחים, דבר שעלול לפגוע בקבלת ההחלטות.
