విషయ సూచిక:
స్వీయ-సేవ అనలిటిక్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ కొంతకాలంగా సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో ఒక ధోరణి. సంభావితంగా, దాని గురించి పెద్దగా కొత్తదనం లేదు, అయినప్పటికీ - ఫాస్ట్ ఫుడ్ జాయింట్లు, ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్ మరియు ఇతర పరిశ్రమలకు స్వీయ-సేవ ఇప్పటికే వర్తింపజేయబడింది మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ డొమైన్ దాని ప్రత్యేక అవసరాలకు అనుగుణంగా దాన్ని అనుకూలీకరించుకుంటుంది.
డేటా-శాస్త్రవేత్తలు వంటి సాంకేతికంగా అర్హత కలిగిన డేటా సిబ్బందిపై ఆధారపడకుండా డేటాను సులభంగా మార్చటానికి మరియు విశ్లేషణలను సృష్టించాల్సిన వ్యాపార వినియోగదారులను స్వీయ-సేవ విశ్లేషణలు ప్రత్యేకంగా లక్ష్యంగా పెట్టుకుంటాయి. స్వీయ-సేవ విశ్లేషణలు డేటా శాస్త్రవేత్తలపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తాయనే నమ్మకం ఉంది. వ్యాపార వినియోగదారుల చేతుల్లో విశ్లేషణలను సంపూర్ణంగా పంపించడం వల్ల పాలనలో రాజీ పడగలదని మరియు వ్యాపార వినియోగదారులకు నాణ్యమైన శిక్షణ అవసరమని నమ్మే నిపుణుల బృందం కూడా ఉంది. రెండు అభిప్రాయాలకు పదార్ధం ఉంది. స్వీయ-సేవ విశ్లేషణ మార్కెట్లో భవిష్య సూచనలు సానుకూలంగా ఉన్నప్పటికీ, సాఫ్ట్‌వేర్‌ను సరిగ్గా ఉపయోగించడానికి వినియోగదారులకు శిక్షణ ఇవ్వడం చాలా ముఖ్యం. వ్యాపార వినియోగదారులకు ఇటువంటి సాఫ్ట్‌వేర్ సాధనాలను నేర్చుకోవడానికి చాలా అవకాశాలు ఉన్నాయి. (బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు అనలిటిక్స్ గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ గ్యాప్‌ను మూసివేయగలదా?) చూడండి.
బిగ్ డేటా మరియు బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ (బిఐ) సందర్భంలో స్వీయ-సేవ
ఈ వినియోగ కేసు గురించి ఆలోచించండి: ఒక సంస్థలో, కస్టమర్ లేదా మార్కెట్ ఎదుర్కొంటున్న సిబ్బంది నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాపై ఎక్కువగా ఆధారపడతారు. ఇప్పుడు, అనుకూలీకరించిన విశ్లేషణలను పొందడం అంత సులభం కాదు ఎందుకంటే డేటా వాల్యూమ్ భారీగా ఉంది మరియు బహుళ వనరుల నుండి వస్తుంది; డేటాను మార్చటానికి మరియు అర్థమయ్యే ఆకృతిలో విశ్లేషణలను రూపొందించడానికి నిర్దిష్ట నైపుణ్యాలు అవసరం. కాబట్టి, డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు ఇతర సాంకేతిక వ్యక్తులు పాల్గొనడం అవసరం. ఇది చాలా సమస్యలను సృష్టిస్తుంది. ఉదాహరణకు, సాంకేతిక సిబ్బంది మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తల బ్యాండ్‌విడ్త్ విభజించబడింది మరియు సాంకేతిక సిబ్బందిపై ఎక్కువ ఆధారపడటం విశ్లేషణలను పొందడంలో ఆలస్యం కావచ్చు, ఇది నిర్ణయం తీసుకోవడంలో ఆటంకం కలిగిస్తుంది.
