ເປັນຫຍັງຫຼາຍເຄື່ອງມື BI ຈຶ່ງສຳຄັນ

by Jul 8, 2022BI/ການວິເຄາະcomments 0

ເປັນຫຍັງຫຼາຍເຄື່ອງມື BI ຈຶ່ງສຳຄັນ

ແລະສິ່ງທ້າທາຍພື້ນຖານໃນການເຮັດໃຫ້ມັນເຮັດວຽກ

 

ມີ 20 ຜູ້ຂາຍທີ່ຖືກຈັດອັນດັບໃນ 2022 Magic Quadrant ຂອງ Gartner ສໍາລັບແພລະຕະຟອມການວິເຄາະແລະປັນຍາທຸລະກິດ. ໃນໄລຍະ 10 ຫຼື 15 ປີທີ່ຜ່ານມາພວກເຮົາໄດ້ເບິ່ງການສັ່ນສະເທືອນຂອງ pendulum ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຂາຍລວມ, ຍ້າຍລະຫວ່າງສີ່ຫລ່ຽມ, ແລະໄປມາ. ໃນປີນີ້, ເຄິ່ງຕ່ໍາຂອງກ່ອງແມ່ນເຕັມໄປດ້ວຍຜູ້ຂາຍທີ່ທ້າທາຍກັບ "ຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດ".  Gartner Magic Quadrant

 

IBM Cognos Analytics ຖືກຖືວ່າເປັນ Visionary. Gartner ພິຈາລະນາ Visionaries ມີວິໄສທັດທີ່ເຂັ້ມແຂງ / ຄວາມແຕກຕ່າງແລະການທໍາງານທີ່ເລິກເຊິ່ງ. ສິ່ງ​ທີ່​ແຍກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ອອກ​ຈາກ​ສີ່​ຫລ່ຽມ​ຂອງ​ຜູ້​ນໍາ​ແມ່ນ 1​) ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ທີ່​ຈະ​ປະ​ຕິ​ບັດ b​roader ຂໍ້ກໍານົດການເຮັດວຽກ, 2) ປະສົບການຂອງລູກຄ້າຕ່ໍາແລະຄະແນນປະສົບການການຂາຍ, 3) ການຂາດຂະຫນາດຫຼືບໍ່ສາມາດປະຕິບັດຢ່າງສອດຄ່ອງ. IBM CA ໄດ້ຮັບການຍົກຍ້ອງສຳລັບ AI ປະສົມປະສານ Watson ແລະທາງເລືອກໃນການນຳໃຊ້ທີ່ຍືດຫຍຸ່ນ.  

 

True to a Visionary, IBM ສະເຫນີ a roadແຜນ​ທີ່​ສໍາ​ລັບ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ການ​ວິ​ເຄາະ​ຢູ່​ທົ່ວ​ທຸກ​ແຫ່ງ​: "ວິ​ໄສ​ທັດ​ຂອງ IBM ແມ່ນ​ການ​ລວມ​ເອົາ​ການ​ວາງ​ແຜນ​ການ​, ການ​ລາຍ​ງານ​ແລະ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ໃນ​ປະ​ຕູ​ທົ່ວ​ໄປ​"  ພວກເຮົາຄິດວ່ານີ້ແມ່ນການປະດິດສ້າງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ. Cognos Analytics Content Hub ໃໝ່ຂອງ IBM ຮວມເອົາການວິເຄາະທີ່ແຕກຕ່າງ, ທາງທຸລະກິດ, ລະບົບການຈັດການເນື້ອຫາ ແລະແອັບພລິເຄຊັນອື່ນໆ, ລົບລ້າງການເຂົ້າສູ່ລະບົບຫຼາຍຄັ້ງ ແລະປະສົບການປະຕູ.

 

ສິ່ງທີ່ບໍ່ໄດ້ເວົ້າ

 

ສິ່ງທີ່ບໍ່ໄດ້ເວົ້າໃນບົດລາຍງານ Gartner, ແຕ່ຖືກກວດສອບຢູ່ບ່ອນອື່ນ, ແມ່ນວ່າບໍລິສັດສ່ວນໃຫຍ່ກໍາລັງຫລອກລວງຜູ້ຈໍາຫນ່າຍ Analytics ແລະທຸລະກິດ Intelligence ຕົ້ນຕໍຂອງພວກເຂົາ. ບາງອົງການຈັດຕັ້ງໃຊ້ 5 ຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນໃນເວລາດຽວກັນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີສອງດ້ານຂອງຫຼຽນ. ໃນດ້ານຫນຶ່ງ, ການພັດທະນານີ້ແມ່ນເຂົ້າໃຈໄດ້ແລະເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ. ຜູ້ໃຊ້ (ແລະອົງການຈັດຕັ້ງ) ໄດ້ພົບເຫັນວ່າບໍ່ມີເຄື່ອງມືໃດສາມາດຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງເຂົາເຈົ້າທັງຫມົດ. ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງຂອງຫຼຽນແມ່ນຄວາມວຸ່ນວາຍ.  

 

ໄອທີຂອງບໍລິສັດໄດ້ປ່ອຍຕົວກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ທຸລະກິດແລະປະຈຸບັນສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍລະບົບ. ແຕ່ລະເຄື່ອງມື BI ເພີ່ມເຕີມເພີ່ມຄວາມສັບສົນແລະຄວາມສັບສົນ. ຜູ້ໃຊ້ໃຫມ່ໃນປັດຈຸບັນກໍາລັງປະເຊີນກັບການຕັດສິນໃຈທີ່ຈະໃຊ້ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຫຼື BI. ທາງເລືອກແມ່ນບໍ່ກົງໄປກົງມາສະເຫມີ. ເພື່ອເຮັດໃຫ້ບັນຫາສັບສົນຕື່ມອີກ, ເຄື່ອງມືຕ່າງໆ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກມັນຈະຖືກຊີ້ໃສ່ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນດຽວກັນ, ມັກຈະໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ສິ່ງດຽວທີ່ຮ້າຍແຮງກວ່າການບໍ່ມີຄໍາຕອບແມ່ນການມີຫຼາຍກວ່າຫນຶ່ງແລະບໍ່ຮູ້ວ່າອັນໃດຖືກ. 

 

ເຄື່ອງມືທີ່ ເໝາະ ສົມ ສຳ ລັບວຽກ

 

ບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ຖືກແກ້ໄຂດ້ວຍ Cognos Analytics Content Hub. ໃຫ້ປະເຊີນກັບມັນ, ຕະຫຼາດຈະບໍ່ທົນທານຕໍ່ການກັບຄືນສູ່ແນວຄວາມຄິດຂອງຜູ້ຂາຍດຽວ. ຖ້າຫາກວ່າເຄື່ອງມືດຽວນັ້ນແມ່ນ screwdriver, ໃນໄວໆນີ້ຫຼືຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທ່ານຈະມາໃນທົ່ວເລັບທີ່ເຄື່ອງມືຂອງທ່ານພຽງແຕ່ບໍ່ໄດ້ອອກແບບມາເພື່ອຈັດການ. ໃນວັນທີ 1 ມິຖຸນາ 2022, IBM ໄດ້ປ່ອຍ Cognos Analytics Content Hub ທີ່ຢູ່ເທິງສຸດ ແລະໃຫ້ການໂຕ້ຕອບທີ່ສອດຄ່ອງກັນໃນທົ່ວເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີຢູ່ຂອງທ່ານ. ໂດຍຜ່ານການເຂົ້າສູ່ລະບົບດຽວ, ທຸກຄົນສາມາດເຂົ້າເຖິງທຸກສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການ.

 

ອຸດສາຫະກໍາການວິເຄາະໄດ້ເວົ້າກ່ຽວກັບ "ທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງແນວພັນ" ເປັນເວລາດົນນານ. ແນວຄວາມຄິດແມ່ນການຊື້ເຄື່ອງມືທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບວຽກ. ຄວາມຄິດທີ່ວ່າມີພຽງແຕ່ຫນຶ່ງວຽກແລະເຈົ້າໄດ້ຖືກຈໍາກັດພຽງແຕ່ຫນຶ່ງເຄື່ອງມື. ໃນມື້ນີ້ມີຜູ້ນ niche ຫຼາຍແລະຫຼາຍ. Gartner ວາງ 6 ໃນຈໍານວນ 20 ຜູ້ຂາຍຢູ່ໃນສີ່ຫລ່ຽມ niche. ກ່ອນຫນ້ານີ້, ເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຖືກພິຈາລະນາສໍາລັບທຸລະກິດ niche. ໃນປັດຈຸບັນ, ມີເຫດຜົນຫນ້ອຍທີ່ຈະຊີ້ນໍາຜູ້ນ niche ຊັດເຈນຖ້າຫາກວ່າການແກ້ໄຂຈາກຜູ້ຂາຍຫຼາຍຈະຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານດີກວ່າ.

 

ຜົນ​ປະ​ໂຫຍດ​ທີ່​ຈະ​ເປັນ​ເອ​ກະ​ພາບ​ຫຼາຍ​ເວ​ທີ​

 

ມີຫຼາຍຜົນປະໂຫຍດທີ່ຈະສາມາດໃຊ້ຫຼາຍແພລະຕະຟອມແລະນໍາສະເຫນີຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍດ້ວຍປະຕູດຽວ:

  • ທີ່ໃຊ້ເວລາ. ຜູ້ໃຊ້ໃຊ້ເວລາຫຼາຍປານໃດໃນການຊອກຫາສິ່ງຂອງ? ຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍຕ້ອງການທີ່ຈະສາມາດຄົ້ນຫາຊັບສິນ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນບົດລາຍງານຫຼືການວິເຄາະ, ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ດຽວ. ພິຈາລະນາ ROI ງ່າຍໆນີ້: ໃນບໍລິສັດທີ່ສະຫນັບສະຫນູນ 5 ເຄື່ອງມື BI ສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ 500 ຄົນທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໃຊ້ເວລາສະເລ່ຍ 5 ນາທີຕໍ່ມື້ຊອກຫາການວິເຄາະທີ່ຖືກຕ້ອງ. ໃນໄລຍະຫນຶ່ງປີ, ຖ້ານັກວິເຄາະເສຍເງິນໃຫ້ເຈົ້າ 100 ໂດລາ/ຊົ່ວໂມງ ເຈົ້າຈະປະຢັດໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 3 ລ້ານໂດລາ ໂດຍພຽງແຕ່ມີບ່ອນດຽວໃຫ້ເບິ່ງ.  ທ່ານສາມາດເຮັດການວິເຄາະທີ່ຄ້າຍຄືກັນຂອງການປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງເວລາລໍຖ້າ. ເວລາເບິ່ງການໝຸນຂອງແກ້ວຊົ່ວໂມງເພີ່ມຂຶ້ນໃນທົ່ວສະພາບແວດລ້ອມຫຼາຍອັນ.
  • ຄວາມຈິງ. ເມື່ອຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າເຖິງຫຼາຍລະບົບທີ່ເຮັດສິ່ງດຽວກັນຫຼືມີຫນ້າທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ແມ່ນຫຍັງບໍ່ລົງຮອຍກັນທີ່ຜູ້ໃຊ້ສອງຄົນຈະອອກມາຄໍາຕອບດຽວກັນ? ເຄື່ອງມືທີ່ແຕກຕ່າງກັນມີ metadata ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ພວກເຂົາເຈົ້າມັກຈະມີກົດລະບຽບທີ່ແຕກຕ່າງກັນສໍາລັບການຈັດຮຽງໃນຕອນຕົ້ນ. ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະຮັກສາກົດລະບຽບທຸລະກິດແລະການຄິດໄລ່ໃນ sync ໃນທົ່ວເຄື່ອງມືຫຼາຍ. ຄໍາຕອບແມ່ນເພື່ອນໍາສະເຫນີຜູ້ໃຊ້ຂອງທ່ານດ້ວຍຊັບສິນດຽວກັບຄໍາຕອບທີ່ຄັດສັນມາ, ດັ່ງນັ້ນບໍ່ມີຄວາມຜິດພາດ.
  • ໄວ້ວາງໃຈ.  ລະບົບຫຼືເວທີທີ່ອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງການສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍ, ມີຄວາມສ່ຽງຫຼາຍແລະຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍທີ່ທ່ານສາມາດໄວ້ວາງໃຈພວກເຂົາທັງຫມົດເພື່ອໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບດຽວກັນ. ມີຄວາມສ່ຽງຂອງການຊໍ້າຊ້ອນ, silos ຂອງຂໍ້ມູນແລະຄວາມສັບສົນ. ກໍາຈັດຄວາມສ່ຽງນັ້ນໂດຍການເອົາຈຸດຕັດສິນໃຈນັ້ນອອກຈາກຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍແລະນໍາສະເຫນີໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ ສິດ ຊັບສິນ.  

 

ທ່ານໄດ້ໄປຫາຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ມູນການລາຍງານເປັນຕົວແທນຂອງຄວາມຈິງສະບັບດຽວ. ຜູ້ໃຊ້ບໍ່ສົນໃຈວ່າຂໍ້ມູນມາຈາກໃສ. ພວກເຂົາເຈົ້າພຽງແຕ່ຕ້ອງການຄໍາຕອບທີ່ຈະສາມາດເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າ. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າສະບັບດຽວຂອງຄວາມຈິງຖືກນໍາສະເຫນີໂດຍຜ່ານເຄື່ອງມື BI ຫຼາຍຂອງທ່ານ.

 

Cognos Plus

 

ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ IBM ກໍາລັງເຄື່ອນຍ້າຍສອງເຄື່ອງມືຂອງຕົນ - Cognos Analytics ແລະການວາງແຜນ - ພາຍໃຕ້ມຸງດຽວກັນ, ຕະຫຼາດຈະສືບຕໍ່ຄາດວ່າຈະສາມາດນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືໃດໆ - Cognos, Qlik, Tableau, PowerBI - ຮ່ວມກັນ, seamlessly. 

 

BI/ການວິເຄາະ
AI: Pandora's Box ຫຼືນະວັດຕະກໍາ

AI: Pandora's Box ຫຼືນະວັດຕະກໍາ

AI: Pandora's Box ຫຼືນະວັດຕະກໍາ ຊອກຫາຄວາມສົມດູນລະຫວ່າງການແກ້ໄຂຄໍາຖາມໃຫມ່ AI ຍົກຂຶ້ນມາແລະຜົນປະໂຫຍດຂອງນະວັດຕະກໍາມີສອງບັນຫາໃຫຍ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ແລະຊັບສິນທາງປັນຍາ. ຫນຶ່ງແມ່ນການນໍາໃຊ້ເນື້ອຫາຂອງມັນ. ຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າໄປໃນເນື້ອຫາໃນຮູບແບບຂອງ ...

ອ່ານ​ຕື່ມ

BI/ການວິເຄາະ
Gamification ຂອງ​ຊີ​ວິດ​

Gamification ຂອງ​ຊີ​ວິດ​

The Gamification of Life ມັນສາມາດປັບປຸງການຮູ້ຂໍ້ມູນ ແລະຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າບໍ? ຂ້ອຍເປັນລູກເສືອ. ແມ່ຂອງ Fred Hudson ແມ່ນແມ່ຕູ້. ພວກເຮົາຈະນັ່ງຂ້າມຂາຢູ່ເທິງພື້ນໃນຫ້ອງໃຕ້ດິນຂອງ Fred ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບການຜະຈົນໄພຄັ້ງຕໍ່ໄປຂອງພວກເຮົາ. ຜະຈົນໄພ...

ອ່ານ​ຕື່ມ

BI/ການວິເຄາະ
ຄວາມອຽງຂອງຂໍ້ມູນບ້ວງ NCAA
Swish ຫຼື Miss: ບົດບາດຂອງ Data Bias ໃນການຄາດເດົາບານບ້ວງ NCAA

Swish ຫຼື Miss: ບົດບາດຂອງ Data Bias ໃນການຄາດເດົາບານບ້ວງ NCAA

Swish ຫຼື Miss: ບົດບາດຂອງ Data Bias ໃນ NCAA Basketball Predictions ລະດູການບ້ວງວິທະຍາໄລ 2023 ໄດ້ຄອງແຊ້ມສອງແຊ້ມທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ, ໂດຍມີທີມຊາຍຂອງ LSU ແລະ UConn ພາກັນຍົກລາງວັນໃນ Dallas ແລະ Houston, ຕາມລໍາດັບ. ຂ້າພະເຈົ້າເວົ້າວ່າບໍ່ຄາດຄິດເພາະວ່າ, ...

ອ່ານ​ຕື່ມ

BI/ການວິເຄາະ
ສອງໃນກ່ອງຫນຶ່ງ - ການຈັດການການຕັ້ງຄ່າ

ສອງໃນກ່ອງຫນຶ່ງ - ການຈັດການການຕັ້ງຄ່າ

ສອງໃນກ່ອງຫນຶ່ງ (ຖ້າທ່ານສາມາດ) ແລະທຸກຄົນໃນເອກະສານ (ສະເຫມີ). ໃນສະພາບການ IT, "ສອງໃນກ່ອງ" ຫມາຍເຖິງສອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຫຼືອົງປະກອບທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອສະຫນອງການຊ້ໍາຊ້ອນແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືເພີ່ມຂຶ້ນ. ການຕິດຕັ້ງນີ້ສາມາດຮັບປະກັນວ່າຖ້າອົງປະກອບຫນຶ່ງ ...

ອ່ານ​ຕື່ມ

ຟັງ
ແມ່ນຫຍັງຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ Cloud
ແມ່ນຫຍັງຢູ່ເບື້ອງຫຼັງເມຄ, ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ?

ແມ່ນຫຍັງຢູ່ເບື້ອງຫຼັງເມຄ, ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ?

ແມ່ນຫຍັງຢູ່ເບື້ອງຫຼັງເມຄ, ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ? Cloud Computing ເປັນໜຶ່ງໃນຄວາມກ້າວໜ້າທາງວິວັດທະນາການທີ່ເລິກເຊິ່ງທີ່ສຸດສຳລັບພື້ນທີ່ເຕັກໂນໂລຢີທົ່ວໂລກ. ໃນບັນດາສິ່ງອື່ນໆ, ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດບັນລຸລະດັບການຜະລິດໃຫມ່, ປະສິດທິພາບແລະເກີດໃຫມ່ ...

ອ່ານ​ຕື່ມ

BI/ການວິເຄາະ ຟັງ
5 ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຂອງເມຄ
5 ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຂອງເມຄ

5 ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຂອງເມຄ

ເມື່ອຄ່າໃຊ້ຈ່າຍງົບປະມານຂອງອົງການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດໃຫມ່ຂອງການບໍລິການຄລາວສໍາລັບອົງການຂອງພວກເຂົາ, ພວກເຂົາມັກຈະລົ້ມເຫລວໃນການຄາດຄະເນຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຕິດຕັ້ງແລະການບໍາລຸງຮັກສາຂໍ້ມູນແລະການບໍລິການໃນຄລາວ. ຄວາມຮູ້...

ອ່ານ​ຕື່ມ