Исследовательская компания Gartner считает, что уже к 2019 большая часть результатов анализа данных будет создаваться пользователями BI-систем, а не специалистами по данным. Эта тенденция называется "самообслуживание" (self-service).

Конечно, само понятие "количество аналитических данных" очень условно. Его не выразишь ни в гигабайтах, ни в человеко-часах. Но идея Gartner посмотреть на бизнес-аналитику с такой точки зрения очень любопытна. Ведь раньше казалось несомненным, что аналитическую информацию поставляют люди с каким-то специальным образованием и опытом. А оказывается, это уже не так. Gartner просто указывает на парадокс восприятия.

Разработчики BI-платформ, Qlik, Tableau, IBM, Microsoft, в один голос сегодня говорят о том, что основной фактор роста продаж их продуктов (а продажи растут) — распространение самообслуживания. Всё чаще бизнес-менеджеры получают аналитическую информацию без помощи ИТ-службы.

Однако, здесь надо обратить внимание еще на одну ошибку восприятия. Есть большой соблазн смешать две профессии и роли — специалиста в области данных с "широкопрофильным" ИТ-специалистом. Действительно, специалисты по данным имеют техническое или математическое образование, умеют программировать и понимают архитектуру корпоративных ИТ-систем. Но их работа и ценность для бизнеса отличается от того, что делают ИТ-службы в большинстве организаций.

Возможно, рост самообслуживания будет приводить к тому, что из процесса получения аналитической информации будут вываливаться "широкопрофильные" ИТ-специалисты. При этом роль специалистов по данным будет расти. "Широкопрофильные" специалисты раньше отвечали и за инфраструктуру, и за получение готовых отчетов. Но сегодня задачи компаний в области бизнес-аналитики меняются. Требуются решения, которые дадут доступ бизнес-пользователям к данным — чтобы они сами получали нужные им отчеты.

Чтобы бизнес-менеджер смог самостоятельно получить отчет, одного умения пользоваться BI-приложением мало. Да, безусловно, строить OLAP-кубы теперь не нужно. Больше не нужно обращаться в ИТ-службу с просьбой подготовить конкретный отчет. Но кто-то должен создать и, главное, поддерживать решение, умеющее забирать данные из источников и трансофрмировать их так, чтобы бизнес-пользователь смог с ними работать.

То есть, можно уверенно сказать, что с распространением самообслуживания у специалистов по работе с данными работы прибавится.

Однако, Gartner сразу говорит о "подводных камнях" внедрения самообслуживания.

Во-первых, навыки и опыт бизнес-пользователей в работе с BI-системами могут быть разными. Поэтому всегда требуется организовать обучение и создать модель поддержки — чтобы пользователь не остался с BI-системой "один-на-один".

Например, можно начать внедрение самообслуживания в области работы с данными с «суперпользователей» — наиболее технически подкованных сотрудников.

Во-вторых, в крупных компаниях компаниях сотни и даже тысячи пользователей могут иметь доступ к BI-системам для получения отчетов по модели самообслуживания. А значит, велик риск скатиться в хаос.

Чтобы этого избежать, Gartner рекомендует обратить внимание на 4 вещи.

1. Согласованность с целями компании.

Любые инициативы по внедрению самообслуживания в работе с данными должны быть обязательно согласованы с целями компании. Важно установить связь между результатами применения BI-средства и успехами организации. То есть, надо понять, позволит ли внедрение BI быстрее реагировать на запросы клиентов, или улучшить какой-то процесс, сэкономить время, получить финансовую выгоду и т.д.

2. Участие бизнес-пользователей с самого начала.

Нужно привлекать самих бизнес-пользователей к процессу разработки и поддержки BI-систем. Так ИТ-специалисты и бизнес-пользователи смогут понять, в чем именно они нужны друг другу. Со временем сотрудники сами станут экспертами в тех аналитических системах, с которыми они работают.

3. Гибкий и простой подход к управлению данными.

Успех внедрения самообслуживания в BI сильно зависит от того, насколько гибко решение позволяет исследовать данные. Жесткие правила отпугнут обычных пользователей. С другой стороны, рамки требуются, чтобы не перегружать сотрудника ненужными ему данными.

4. Обеспечивайте поддержку.

Лидеры должны поддерживать энтузиазм пользователей BI-систем. Пользователям понадобятся инструкции — как быстро начать, как с помощью BI решать существующие задачи, решать проблемы. Такую поддержку можно стандартизировать и автоматизировать — это поможет масштабировать самообслуживание и распространить на разные функции внутри организации.

— —

Пресс-релиз Gartner (англ.): https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-01-25-gartner-says-self-service-analytics-and-bi-users-will-produce-more-analysis-than-data-scientists-will-by-2019

7 способов сделать успешным внедрение самообслуживания в BI, Боб Виолино, Cio.com (англ.): https://www.cio.com/article/3300559/business-intelligence/7-keys-to-self-service-bi-success.html