Các nhà khoa học dữ liệu chưa sử dụng các công cụ BI như Tableau, Power BI hoặc Qlik Sense thường nói rằng những công cụ này đơn giản là không cần thiết. Họ đã viết mã các tập lệnh của họ trên một khuôn khổ mã nguồn mở và các tập lệnh đó thực hiện công việc tốt.

Tuy nhiên, nếu bạn tìm hiểu sâu hơn một chút về vấn đề này, bạn sẽ thường nghe thấy những nhà khoa học dữ liệu tương tự nói về một số nhu cầu mà tập lệnh của họ không hoàn toàn đáp ứng được. Trên thực tế, họ thường tập trung vào các vấn đề sau:

Kể chuyện.

Trang tổng quan và hình ảnh trực quan có thể là vô giá, nhưng chỉ với lời giải thích, tường thuật và ngữ cảnh phù hợp. Nếu không có điều đó, chúng sẽ được mọi người xem giải thích. Đây là lý do tại sao các nhà khoa học dữ liệu (và những người sử dụng phân tích khác) phải đưa ra tiếng nói cho dữ liệu. Họ cần giải thích những gì họ tìm thấy, kể lại câu chuyện, chỉ ra bất cứ khi nào những điểm ngoại lệ làm sai lệch xu hướng và đóng góp các đề xuất của họ. Hành động đòi hỏi bối cảnh và cách tiếp cận này là thứ giúp cho hành động có thông tin chính xác trở nên khả thi. Rốt cuộc, đó là những gì công cụ kinh doanh thông minh là tất cả về - cho phép ra quyết định theo hướng dữ liệu. Nếu bạn định đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, bạn muốn dữ liệu đó càng đầy đủ càng tốt. Và đôi khi, để dữ liệu được hoàn chỉnh, bạn cần nhiều thứ hơn là chỉ hình dung trên một trang.

Thăm dò, không phải chuẩn bị.

Nếu không có kỹ sư dữ liệu làm việc chăm chỉ hoặc công cụ BI, bạn có thể dành khoảng 80% nỗ lực của mình để chuẩn bị dữ liệu và chỉ 20% tìm kiếm thông tin chi tiết khi bạn cuối cùng có thể khám phá nó. Tạo dữ liệu sẵn sàng cho doanh nghiệp bao gồm rất nhiều công việc chuẩn bị, bao gồm toàn bộ quá trình tích hợp dữ liệu (chuyển đổi, làm sạch, v.v.). Lý tưởng nhất là bạn nên tìm một công cụ BI cung cấp khả năng tích hợp dữ liệu để chuyển đổi và kết hợp dữ liệu. Trên thực tế, một số trong số chúng thậm chí còn bao gồm nền tảng tích hợp dữ liệu cấp doanh nghiệp để đảm bảo danh mục dữ liệu và đường ống phân tích dữ liệu thông suốt. Nếu không có sự trợ giúp của công cụ BI (hoặc một kỹ sư dữ liệu chuyên dụng), bạn có thể sử dụng hết thời gian quý giá cho quá trình tích hợp dữ liệu, khi nó có thể được sử dụng hiệu quả hơn cho các nhiệm vụ khác. Nó giống như mất hàng giờ để chuẩn bị một bữa ăn và sau đó ăn nó trong 5 phút. Nếu bạn đang dành nhiều thời gian cho việc chuẩn bị dữ liệu hơn là khám phá nó, có lẽ đã đến lúc cân nhắc thay đổi chiến lược.

Khám phá từ mọi góc độ.

Tập lệnh bằng Python, R, v.v. chắc chắn có thể cung cấp câu trả lời hiệu quả cho các câu hỏi được xác định trước; tuy nhiên, phân tích của họ được giới hạn trong một mô hình tuyến tính, dựa trên SQL. Cách tiếp cận dựa trên truy vấn của họ sẽ chỉ khám phá dữ liệu trong các giới hạn nhất định, do đó, những khám phá bạn có thể thực hiện cũng bị hạn chế. Một số công cụ BI có cách tiếp cận khác, với các công cụ cho phép khám phá dữ liệu miễn phí. Bạn có thể khám phá theo bất kỳ hướng nào và từ mọi góc độ. Kiểu thăm dò dữ liệu này phát hiện ra các kết nối thậm chí còn bị che khuất; bạn sẽ có thể thấy các xu hướng, ngoại lệ và các mẫu mà rất có thể sẽ không đưa ra cách tiếp cận thông thường hơn. Bạn có thể chưa biết cách truy vấn chúng, hoặc phương pháp dựa trên truy vấn có thể không tìm thấy chúng.

Hợp tác.

Chủ đề thảo luận chung giữa các nhà khoa học dữ liệu là nhu cầu chia sẻ kiến ​​thức tốt hơn và giải quyết vấn đề nhóm bằng phân tích và dữ liệu. Cho đến khi điều này có thể xảy ra, các bên liên quan của họ sẽ tiếp tục kết thúc với những phần kiến ​​thức ngầm bị phân mảnh, cũng như kiến ​​thức chuyên môn về miền chưa được tận dụng. Các công cụ BI làm giảm bớt vấn đề bằng cách cho phép cộng tác không đồng bộ với người dùng doanh nghiệp; điều này giúp tiết kiệm thời gian mà nếu không sẽ bị lãng phí trong khi chờ đợi quyết định hoặc ngồi thông qua các cuộc họp. Cụ thể hơn, các công cụ BI cho phép người dùng đưa ra đề xuất về cách những người khác có thể khám phá hoặc tinh chỉnh dữ liệu hoặc thêm tường thuật để cung cấp bối cảnh kinh doanh. Giống như nhiều người có thể đóng góp vào một tài liệu được chia sẻ trong Google Documents, các công cụ BI này giúp bạn có thể biến trí tuệ cá nhân thành trí tuệ tập thể.

Tính linh hoạt trong hình dung.

Rất nhiều nhà khoa học dữ liệu tìm đến các thư viện mã nguồn mở để hình dung. Mặt khác, các công cụ BI xây dựng hình ảnh của chúng từ các cấu trúc được xác định trước của dữ liệu. Với cách tiếp cận này, bạn sẽ linh hoạt hơn nhiều. Công cụ tổng hợp dữ liệu từ cấp độ chi tiết, giúp hiển thị các mẫu trong dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Điều này giúp dễ dàng tạo các điểm dữ liệu phái sinh một cách nhanh chóng; trước tiên dữ liệu được nhóm lại với nhau, sau đó các hình ảnh trực quan được tạo từ các nhóm đó (mã hóa màu, đo điểm chuẩn, v.v.). Sau khi được thiết lập, bạn có thể theo dõi các mã bất kể bạn đang sử dụng bao nhiêu hình ảnh trực quan. Thậm chí tốt hơn, những công cụ này giúp bạn tận dụng các hình ảnh trực quan tối ưu để phân tích dữ liệu theo các thuộc tính nhất định (như chuỗi thời gian hoặc phân tích địa lý), một điều khó khăn khi bạn đang sử dụng thư viện mã nguồn mở.

Dữ liệu đáng tin cậy, an toàn, được quản lý.

Để tin tưởng vào các mô hình của bạn, bạn phải có khả năng tin tưởng vào dữ liệu. Các công cụ BI tốt nhất bao gồm các tiện ích bổ sung như trực quan hóa dòng dữ liệu hoặc quản lý tập trung cho phép bạn quản lý dữ liệu một cách an toàn bằng cách sử dụng quản trị dựa trên quy tắc. Điều cuối cùng này cho phép bạn kiểm soát việc chia sẻ, xuất bản và người dùng nào có thể truy cập vào dữ liệu và ứng dụng.

Thêm vào đó, bạn muốn dữ liệu được phân loại. Một số công cụ BI cung cấp cấu hình dữ liệu thông minh; điều này không chỉ cho người dùng biết liệu dữ liệu đã sẵn sàng hay chưa mà còn cho biết các vấn đề về chất lượng dữ liệu. Ví dụ: nó có thể xác định bất kỳ thứ gì có thể là PII, sau đó tự động che giấu nó. Cuối cùng, dữ liệu có thể dễ dàng tìm kiếm (thông qua siêu dữ liệu) sẽ khiến bạn có cảm giác như đang đi mua sắm khi bạn có thể tìm kiếm theo chủ đề, miền doanh nghiệp hoặc nguồn dữ liệu.

Ngay cả khi bạn quyết định sử dụng công cụ BI cho doanh nghiệp của mình, bạn vẫn có thể tiếp tục sử dụng IDE bên ngoài để tạo hoặc tinh chỉnh các tập lệnh của mình. Sau đó, bạn có thể sử dụng chúng kết hợp với một công cụ BI, giải quyết các nhu cầu đã đề cập ở trên. Các công cụ thông minh dành cho doanh nghiệp là tập hợp các ứng dụng và trình kết nối giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một nền tảng duy nhất hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng như trực quan hóa dữ liệu, trang tổng quan, báo cáo, phân tích nhúng và phân tích tăng cường .

Hãy nhớ rằng không phải mọi công cụ BI sẽ vượt trội về tất cả các khả năng; bạn sẽ phải thực hiện nghiên cứu của riêng mình để đảm bảo rằng bạn đang nhận được một cái phù hợp với nhu cầu của bạn. Các Báo cáo tình báo kinh doanh của Gartner Magic Quadrant sẽ cung cấp cho bạn đánh giá khách quan về các nhà cung cấp BI.

Nguồn: Plato Data Intelligence: PlatoData.io