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自助商业智能的成功依赖于坚实的基础设施

明确的数据治理政策和有效的培训对于使自助分析用户能够为其组织制定数据驱动的决策至关重要。

启用有效自助服务BI,企业需要建设强大的基础设施。

根据扬声器在真正的商业智能2020期间,组织应该采取措施使自助服务BI用户能够实现自助式BI用户,虚拟会议Dresner咨询服务公司.如果不首先采取这些必要的步骤,自助服务用户就会失去执行BI项目和做出帮助组织的数据驱动决策所需的支持。

该公司销售工程和客户成功总监比尔•巴尔纳夫(Bill Balnave)表示,从本质上讲,自助式商业智能很像自助家居维修金字塔分析.有些人的车库里可能有所有最好的工具,但如果没有坚定的指导方针,他们自己做一个项目可能弊大于利。

“自助服务是我们长期以来在信息技术领域所追求的,”巴尔纳夫说。“自助服务的理念是让终端用户能够使用工具完成他们需要做的事情,而无需专家的大量干预。”

并给予最终用户可以使用工具的能力并不意味着简单地给他们工具,无论是BI还是diy家庭项目。劳氏(Lowe's)和家得宝(Home Depot)等商店不仅出售安装新窗户或重新设计浴室所需的设备,还提供工作坊,让diy者能够完成这些项目。

BI也不例外。

巴尔纳夫说:“他们让我这个没有多少专业知识的普通人可以自己动手。”“所有这些原则都适用于自助BI。这是关于把一个机构在数据上的投资,交给需要的人,让他们做出正确的决定。”

自助服务的理念是让终端用户能够使用工具完成他们需要做的事情,而不需要专家的大量干预。
比尔Balnave金字塔分析销售工程与客户成功总监

BI供应商现在提供的许多工具都是为自助服务用户提供的。易用性是一个关键的开发原则Microsoft Power Bi,Qlik和Tableau,增强智能特征自然语言处理——最近改进的焦点思考点Sisense正在推进BI平台的自助服务功能。

但没有指导,或者为用户提供如何正确使用BI工具的基础架构,为用户提供正确的数据,自助用户可以做得更多的伤害。

数据治理因此,是实现有效的自助BI的关键部分。如果一个组织将把数据交给最终用户,给他们运行查询和数据驱动的决策如果没有经过培训的数据科学家的IT部门,它需要在数据质量,数据访问,数据安全性和数据隐私中进行政策。

“你不会想给自己找麻烦的,”巴尔纳夫说。“你要确保你用的是正确的东西。自助商业智能的一个缺点是,如果你做得不好,你可能会做出错误的选择,所以好的自助服务的一部分就是确保你得到引导,让人们走在正确的道路上。”

实现自助BI用户的另一个关键因素是理解不需要完美。对自助服务用户的期望与对数据科学家的期望.如果终端用户认为他们需要做到完美,这可能会成为分析的障碍,而不是门户。

在Dresner咨询服务公司主办的“真实商业智能2020”虚拟会议上,一个小组讨论了自助商业智能。
由Dresner咨询服务研究员Bill Hostmann(左上)领导的小组讨论在Real Business Intelligence 2020(由Dresner主办的虚拟会议)上讨论自助BI。

据波士顿儿童医院的主要报告建筑师Joshua Merrill称,每次报告都将导致每份报告的每份报告都能得到100%准确的决策。

“完美不是目标,”他说。“目标是理解。当你开始导入和取出数据,为自己看到不同数据块之间的关系时,你就开始理解和学习,并能够回答你可能需要推动业务发展的问题。”

当然,培训就是这样自助BI的关键促成者

就像劳氏(Lowe’s)和家得宝(Home Depot)为客户的家居改善项目提供培训一样,组织需要培训最终用户使用数据——以及他们自己的数据治理政策——然后让他们自由创建报告,并根据数据探索做出决策。

根据Merrill的说法,自助BI的目标是让终端用户能够收集、分析和应用他们的数据,而这是不能没有的一定程度的专业知识

“要有效,用户需要知道他们在做什么,我们在孩子们内建立了一个非常大的教育部门,”他说。

最后,一个组织的结构自助服务双计划根据Bill Hostmann的说法,根据Dresner的研究员,应该类似于冰山。在最终用户之前 - 冰山的顶级 - 曾开始使用数据,必须有一个深基础。

“你在表面上方看到的是少于让它在水下发生的东西,”他说。

类似地,巴尔纳夫说,自助BI应该建立在某些东西之上。用户需要一组基本的标准指导原则,以便与同一组织中其他人正在进行的自助服务分析协同工作。没有那些标准指南,一个人正在做的数据可以与另一个人在一起的数据有关数据,渲染每个人都做的一切,但毫无意义。

“你必须让那个运营基础进行自助服务,有用和善良,”Balnave说。

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