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对于很多组织来说，自助式BI是一个巨大的改变，与传统BI相比更灵活且易于使用，而且一定程度上摆脱对IT部门的大幅度依赖。但是使用自助式BI面临这一个困难，就是它的部署是一件困难的事，本文将会介绍如何才能减轻自助式BI工具部署的痛苦。

当企业开始使用自助服务BI工具进行首次尝试时，通常会发现自己处于以下情况之一：

• 评估了BI工具，并购买了一个工具来进行企业范围的部署，但是大多数员工还是都迅速恢复使用电子表格的状态。
• 少数员工自己获得自助式BI工具并获得成功；但是，其他所有人继续使用他们现有的报告或电子表格。
• 许多员工在整个企业中使用自助服务BI工具。但是，它们是孤岛运作的。结果，每个业务部门都会生成自己的编号，该编号不同于其他业务部门中的编号。

在第一种和第二种情况下，人们继续使用电子表格，从而创建了数据影子系统，也称为spreadmarts。在第三种情况下，自助式BI工具也会生成影子系统。但是在大多数情况下，它都是完全混乱的状态。

选择正确的自助服务工具

在评估自助服务BI工具时，目标是为企业选择一个工具，但是通常偏向于“一刀切”的工具。这种方法的缺陷在于业务用户并不完全相同，他们具有不同的分析需求和分析技能。但是，在选择工具的前提下，每个员工都是要创建自己的仪表板，数据可视化和报告的高级用户。大多数员工应该是需要消耗数据来完成工作，而不是被数据消耗。

分析有四种类型：描述性，诊断性，预测性和决策性（慧都大数据分析团队可进行这四种类型的分析，感兴趣的朋友可以了解）。并且有不同的业务分析角色：临时信息消费者，业务分析师，数据分析师，数据工程师和数据科学家。

压倒性的分析需求是描述性分析，它使业务人员可以检查业务中发生的事情或趋势。 这是临时信息消费者需要的分析类型。这些用户不想创建仪表板，但希望能够从现有仪表板，可视化或报告中筛选并深入数据。把一个数据发现工具放在他们面前的空白屏幕上，是让他们不知所措并把他们送回电子表格的最可靠方法。

数据发现工具是有时间和地点的。他们对自助式BI的帮助就是由业务或数据分析师进行诊断分析。他们的工作是分析数据，并在启用的情况下，为自己和他人创建仪表盘、可视化和报告。预测性和规范性分析是数据工程师和数据科学家的职权范围，他们不仅需要自助式BI工具，还需要统计应用和数据准备工具。

在选择自助式商业智能工具之前，应从分析需求和技能的角度分析客户的细分情况。有了这种细分，你应该能够建立正确的工具和分析环境，以促进和鼓励广泛使用自助式商业智能 -- -- 并避免购买一个没有人最终使用的工具。

转变业务和信息技术角色

传统上，业务人员使用嵌入在其企业应用程序中的报告和仪表盘或由IT部门开发的定制BI应用程序。由于嵌入的报表永远不够用，而且不能访问企业的多个应用程序，因此IT小组会发现自己的BI仪表盘积压越来越多。这种积压会使企业更容易受到自助式BI工具供应商的营销炒作的影响，他们的销售宣传总是说 "不需要IT"。这就从IT做所有的BI工作转变为业务做所有的BI工作；两者都对业务没有好处。

能够成功部署自助服务的新公式是业务和IT建立伙伴关系。IT的角色是创建和管理企业应用的数据骨干和数据仓库，并创建休闲信息消费者所需要的描述性分析。业务和数据分析师的角色是利用IT的数据骨干，创建和发布诊断分析。数据工程师和数据科学家在创建和发布预测性和规范性模型时，也将利用数据主干。

实施数据治理

最后，无论如何构建自助式BI工具，跨业务组共享的仪表盘和报表都绝对需要数据治理。业务指标或关键绩效指标（KPI）是基于业务规则创建的，这些业务规则选择数据、过滤数据并应用业务算法。如果企业想要超越数据孤岛，就需要就KPI定义达成一致，然后在仪表盘和报告中应用。当数据治理建立起来，并成为企业公认的业务实践的一部分时，这种共识就会实现。

成功的、无痛的自助式BI需要企业遵循这里讨论的三个原则。能够使自助服务成功的不是工具，而是对政策、流程和政治的适当关注。

慧都BI提供BI的产品和技术服务，更有企业级BI业务分析解决方案，我们拥有包括Qlik、Tableau、Power BI和 IBM Cognos全球领先的BI产品，并提供相关解决方案，让数据创造无限价值。

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