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自助式BI已在企业中发展，并且必须采用强有力的策略来确保采用后的成功。做得好，自助服务BI策略可以使用户发现整个企业数据中的隐藏价值和机会。

IT解决方案咨询公司技术评估中心商务智能和数据管理首席分析师Jorge Garcia说：“自助式BI和分析策略旨在使用户能够轻松开发，使用和使用自己的工具来分析数据”。

过度专注于技术很容易，但是成功的自助式BI战略还必须包括用户，需要了解他们的目标和陷阱。Garcia建议自助式BI项目还应解决易用性，培训需求和整体数据治理策略。他说：“业务用户不一定是BI或分析专家，这意味着易用性是至关重要的因素。”以下是在自助服务BI策略中实现这些因素的一些重要技巧。

找到平衡

Garcia说，在易用性，数据可用性和治理之间取得适当的平衡可能是一个难以实现的目标。进行项目前的评估和自我评估，以从技术和业务角度确定已经存在的内容，这一点很重要。接下来，考虑什么才能部署成功的自助式BI平台。最好通过组建跨职能团队来计划，设计和开发必要的工具来实现，这也将使与管理利益相关者的适当沟通成为可能。

Garcia说：“我们需要确保IT部门了解业务数据和流程，并可以在遵守数据治理策略的同时为用户提供必要的工具。”

创建专门的支持

强大的自助服务BI策略取决于确保BI工具可供所有用户使用，无论他们的职位或技能水平如何。美国食品加工公司JBS的Qlik BI经理Stephanie Duran说，培训是关键。她说，BI开发人员应培训所有人员进行开发。请务必注意，其他利益相关者（包括客户）也可能使用该应用程序。

杜兰说：“为业务开发人员和用户建立专门的支持团队对于自助式BI战略至关重要。”

JBS有一个五人团队，以支持他们在整个企业中对Qlik的使用。此外，组织的其他IT团队也知道BI环境可以提供和支持Qlik团队。即使是一名经理，Duran也会努力找出业务用户的需求，并帮助他们设置合适的护栏。 JBS还每周运行一次协作时间，整个IT团队都在线。在这段时间内，业务部门开发人员可以在所有业务部门的帮助下提出脚本和设计问题。

优先准备数据

电子制造商WellPCB的电子工程师Abby Hao表示，为自助式BI战略准备数据需要涉及各种隐性成本。 她发现安装用于处理和交付自定义自助服务分析所需的工具和软件可能会很昂贵。 如果将这些项目的支持和维护等因素考虑在内，成本将变得更加昂贵。

郝说，最好的解决方案是采用云BI工具。她发现这可以改善预算，因为可以清楚地了解初始设置成本，而且其他所有方面都可以通过一个固定的月度订阅包得到解决。

了解业务问题

数据分析咨询公司Rachel和Winfree Consulting的共同所有人Holly Rachel说：“了解业务问题似乎很简单，但是这一关键步骤可能会制定或破坏您的整个战略”。了解业务问题包括将其分解为特定部分，并着眼于它们如何影响业务用户。

克服这些障碍的最佳方法是，首先要花费大量时间来定义和理解您想回答的问题。交互式可视化平台AnswerRocket的服务总监Nicole Kosky建议团队从为企业带来价值的成果开始。要问的好问题包括您希望通过分析实现什么以及您要回答什么业务问题。这些问题可确保您的解决方案满足最终用户的需求，并产生可以提高采用率的买入方案。例如，业务成果可能会改善您的品牌绩效。业务问题可能是关于什么因素在推动品牌绩效以及您的品牌与竞争对手的比较方式。自助服务BI策略应该以有意义的可视化和见解来回答这些问题。

不要从您的数据开始

Kosky说，许多组织开始将重点放在数据上，试图完善数据湖或仓库，并在其之上建立一个自助式BI项目。但是这种方法很容易导致BI无法提供业务价值，因为混合数据可能会损害对业务用户最有价值的信息。最终用户通常会收到可视化以及计算或统计方面的见解，但是输出很少帮助他们做出更好的决策并提高性能。

团队通常从数据角度出发，并想象数据会讲述故事并找到模式。BI用户需要了解这个故事，以便他们可以识别所需的数据源，以进行纠缠，转换，整理和转换为可以可视化的适当数据模型。

创建适当的访问权限

开发企业范围的角色可以更轻松地管理访问权限并改善自助式BI项目的治理。专门研究数据分析和商业智能的IT咨询公司Acxtron的创始人兼首席执行官Joseph Chong说，正确访问数据源的正确级别对于用户充分利用数据至关重要。

应该确定具有公司范围访问权限的通用数据集，并且可以将其他更具选择性的权限授予这些数据集。在Power BI中，组织数据通常分为公共，私有或组织数据。在设置策略时，这提供了更好的结构，同时使用户能够引入自己的数据集。

确保人们可以信任数据基础

人们只有相信结果，才会使用经过审查的BI基础架构。

Up We Growth电子商务营销分析经理Dimos Papadopoulos说：“在我的职业生涯中，很多时候，由于数据质量方面的信任问题，人们没有自助处理他们的请求，因此宁愿不提出要求。”

除了确保回答了他们的问题之外，还需要针对数据清洗和数据质量责任制定明确的流程。

平衡好奇心和信心

用户需要健康的好奇心来进行自己的自助服务研究。他们必须朝着正确的方向前进，这需要充满信心地加以平衡。用户需要确信自己不会误解指标，查看不允许的数据甚至导致错误的信心。这种信心中的一部分需要适当的治理，以确保使用正确的防护栏进行数据好奇心。

制作一个全面的故事板

自助式BI策略应该使使用情节提要启动项目变得容易，以指导探索。Lakings说，综合的故事板可以阐明BI项目的目标。情节提要使战略家能够进行彻底的差距分析，并确保他们完全理解问题。它还可以确保他们应用适当的数据集，数据建模，分析建模和可视化来探索正确的故事。

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