Self-service analyticstools te disruptief voor gebruiker
Er mogen dan wel veel ‘self-service’ analyticstools bestaan, het gebruik van zulke tools blijft verrassend laag. Self-service analytics draait rond het analyseren van data op eigen houtje: iedereen krijgt in theorie toegang tot data en de nodige inzichten, zonder afhankelijk te zijn van een expert. In praktijk zijn er nog veel obstakels die dat in de weg staan.
Te veel moeite
Dat zegt een onderzoek van Logi Analytics. Gebruikers wenden zich minder vaak tot self-service analytics dan de afgelopen twee jaar, hoewel ze nu meer dan ooit toegang hebben tot de juiste tools. Maar liefst 67 procent van de ondervraagde IT-organisaties biedt al self-service analyticstools aan.
Werknemers geven echter aan dat die tools te ingewikkeld zijn om zelfstandig te gebruiken. Bovendien maken meeste tools geen deel uit van de gebruikelijke workflow. Dat betekent dat gebruikers uit hun gewoonlijke applicaties moeten stappen, om vervolgens afzonderlijke tools te gebruiken waar ze niet aan gewend zijn: te veel moeite.
Meer ondersteuning
“Dit strookt met de trend die we kunnen zien in artificiële intelligentie vandaag,” verklaart het rapport. “Zakelijke gebruikers willen op één plaats blijven, en niet van app naar app springen om te krijgen wat ze nodig hebben. Veel analyticstools slagen daar niet in, wat mogelijk de lage adoptiegraad kan verklaren.” Volgens Logi Analytics schuilt de oplossing dan ook in geïntegreerde analytics-oplossingen, maar ook in een betere ondersteuning van werknemers die problemen ervaren bij self-service analytics.
