基于數據的決策是現代數字業務的關鍵屬性。但經驗豐富的數據分析師和數據科學家可能代價不菲，而且很難找到和留住。

應對這一挑戰的一個潛在解決方案是部署自助服務分析，這是一種商業智能（BI），它使業務用戶能夠在很少或沒有IT或數據專家幫助的情況下自行執行查詢和生成報告。

自助服務分析通常涉及易于使用且具有基本數據分析功能的工具。例如，業務人員和領導者可以利用這些來操作數據，從而識別市場趨勢和機會。他們不需要有任何分析經驗或統計學或其他相關學科背景。

考慮到對經驗豐富的數據分析師的需求與這些專業人員的供應之間持續存在的差距，以及快速將有價值的業務見解交給最需要的用戶的愿望，很容易理解為什么企業會發現自助服務分析很有吸引力。

但部署和使用自助服務分析的方法也有正確和錯誤的區別。通過本文提供一些提示，供希望實現自助服務分析戰略承諾的IT領導人參考。

1.有一個清晰、全面的分析計劃

數據分析和分析工具在許多企業中獲得了如此高的知名度，很容易看出它們是如何被過度使用或不當應用的。這對于自助服務分析來說更是一個問題，因為它可以讓更多的人分析數據。

這就是為什么制定一個計劃，在何時何地使用分析技術是有必要的，要有合理的控制措施，避免你的分析戰略面向所有人免費開放。

Swagelok 是石油、天然氣、化工和清潔能源行業流體系統產品和服務的開發商。Swagelok 的業務和銷售流程分析師 Brittany Meiklejohn 表示：“在開始分析之前，確定你的使命、愿景和需要解決的問題。”

Meiklejohn 說：“你很容易被你可以創建的所有圖表和圖形所吸引，但這很快就會讓人不知所措。從一開始就制定路線圖有助于精簡并專注于要創建的實際指標。還有一個數據治理計劃來驗證并保持指標的清潔。只要有一個指標不準確，就很難再得到認同，所以定期確認所有分析的準確性是非常重要的。”

Meiklejohn 表示，分析計劃應盡可能強調使用主動數據。她說：“專注于可操作的數據，并能將其實施到業務中去。整合學習成果，在組織范圍內改變流程和決策。了解業務的歷史一面很好，但如果只關注過去，很難改變?！?/p>

在 Swagelok，各部門正在使用 Domo 的自助服務分析工具來確定客戶訂單是否會延遲、安排生產運行、分析銷售業績并做出供應鏈決策。

Meiklejohn 說：“我們看到了效率的提高；每個人都能夠比以前更快地獲得推動決策所需的數據。我們正在做出更負責任的數據驅動決策，因為每個部門都在使用數據進行決策。”

2.追求速勝

雖然制定長期分析戰略很重要，但這并不意味著組織應該以緩慢的步伐進行自助服務分析。

作為 Hemlock Semiconductor 公司（一家為電子和太陽能行業生產產品的制造商）的 CIO，Keith Carey 表示：“在我工作的上一家公司，我們的先進材料業務有一句話，‘快速行動，承擔風險，保持學習’。這是我對那些剛剛開始（自助服務分析）的人的建議。別誤會，治理非常重要，但可以遲一點，以免扼殺創造力?！?/p>

Carey 說，找一個小型工作組“并給他們下達一個‘登月任務’來發現那些無限的可能性”是個好主意。他建議團隊關注 “驅動整個企業一致的業務邏輯和指標的數據管道。理解重要決策所依據的數據的及時性和質量的重要性。這是一個很好的開始?！?/p>

Hemlock 于 2018 年利用 Tibco 的 Spotfire 平臺推出了一項自助服務分析計劃，目前企業的所有職能部門都在使用該平臺。 Carey 說：“在此之前，IT部門會開發定制的 .NET 應用程序，處理數據并提供初步的圖表功能。這些應用程序最受歡迎的功能是‘導出到 Exce l’按鈕，（Microsoft 電子表格）成為首選的分析平臺。”

Carey 表示，公司最聰明的幾位工程師還創建了宏，將新的數據集混合在一起。她說：“這需要在某人的個人電腦上運行一夜。如果它沒有崩潰，數據集就拿來在工程專業人員之間共享。

有了自助分析功能，Hemlock 公司看到了諸如更快的決策和更快的結果等好處。自助服務分析使包括運營、財務、采購、供應鏈和持續改進團隊在內的所有職能部門能夠進行數據發現并創建強大的可視化。

Carey 說：“我們縮短了學習曲線，更快地交付了成果，并加快了我們對制造過程的理解，從而改進了我們的產品并降低了成本。在很短的時間內，我們通過改進現有的報告方法和發現新的可能性，節省了數百萬美元?！?/p>

3.利用自然語言處理

Ventana research 公司高級副總裁兼研究總監 Dave Menninger 表示，自然語言處理（NLP）通過消除理解 SQL、數據庫結構和將表連接在一起的概念的需要，使更多人更容易使用分析。

Menninger 說，因為 NLP 與分析有關，所以主要包含兩個維度：自然語言搜索（也被稱為自然語言查詢）以及自然語言展示（也被稱為自然語言生成）。

Menninger 說：“自然語言搜索允許人們在沒有任何特殊語法的情況下提問和得到答案。就像在谷歌搜索欄中鍵入搜索一樣，你可以使用日常語言鍵入查詢，或者在某些情況下口頭、表達進行查詢?！?/p>

例如，用戶可以要求查看當月銷售額增加或減少最多的產品。結果將被顯示，然后用戶可以細化搜索，例如，確定某些產品的庫存。

Menninger 說，自然語言表示處理的是分析結果，而不是查詢部分。他說：“一旦使用 NLP 或其他方式制定了一個查詢，結果就會以敘述的方式顯示，解釋發現了什么?！?/p>

如果應用到產品的例子中，自然語言演示將生成幾句話或一段話來描述產品的具體細節，而不是顯示銷售額增長或下降的產品圖表。

Menninger 說：“人們有不同的學習方式。有些人喜歡數字表格，還有些人喜歡圖表。而其他人不知道如何解釋表格或圖表，更喜歡敘述。自然語言表達使人們更容易知道在分析中應該尋找什么。它也消除了數據解釋方式的不一致，準確地說明了應該從分析中得到什么。”

4.使用嵌入式分析

嵌入式分析涉及將分析功能和數據可視化集成到業務應用程序中。在這些應用程序中嵌入實時報告和儀表板，使企業用戶能夠分析這些應用程序中的數據。

Menninger 表示：“嵌入式分析將分析功能帶入個人日?；顒又惺褂玫膽贸绦?。這可能包括企業資源規劃（ERP）、客戶關系管理（CRM）或人力資源信息系統（HRIS）等業務線應用程序，以及協作、電子郵件、電子表格、演示文稿和文檔等生產力工具。在商業應用的背景下，預先建立的分析使業務線人員更容易訪問和利用分析結果。它還提供了良好的管理，因為數據是由底層應用管理的，訪問權限已經得到維護?！?/p>

5.選擇正確的工具

自助分析的成功與失敗的區別在于公司選擇部署的技術工具。企業高管需要與IT領導層密切合作，以評估工具并確定哪些工具最能滿足企業的需求并適合其基礎設施

金融服務公司 Western Union 在選擇自助分析平臺時的要求包括：易于與多個不同的數據源整合，靈活且易于使用，具有強大的分析能力，并且對基礎設施要求最低。

Western Union 首席數據架構師兼數據工程和架構負責人 Harver Singh 表示，該公司部署了 Tableau 的一個平臺，使業務用戶能夠在一個受管理的環境中根據自己的查詢和分析做出決策。

Singh 認為，業務部門可以創建他們自己的查詢和報告，并在不需要IT支持的情況下進行協作。他說：“用戶可以自由地對數據進行切分，而不需要技術知識。數據可以從各種格式的多個來源得到。”當企業選擇正確的分析工具時，自助服務分析使商業用戶能夠檢索和分析數據，而不需要IT專家或產品專家來開發和分析報告。它是一種“響應動態業務需求 ”的資產。

來源：www.cio.com

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