什么是自助服务分析？

领导者和一线业务用户可以实时使用关键的内部数据源来做出更准确的预测、获得可操作的见解、简化工作流程并提供更好的客户服务。

自助式 BI 工具是有效数据战略的一个重要方面。借助可靠的数据，决策者就可以改进预测、制定准确的关键绩效指标 (KPI)，并做出关键的数据驱动决策。高效的自助式分析平台可以帮助组织在各个层面提高效率并增强数据素养。

自助式分析平台由 IT 团队和数据工程师构建和管理的数据管道网络提供支持。这些数据管道将组织数据输入自助式分析工具，业务用户可以通过这些工具访问数据。

组织自助式分析背后的数据团队遵守严格的数据治理和数据可观测性指标，以维护数据安全性和质量。

• 数据管道在整个企业中收集、存储和传输组织数据。它们由数据工程师团队构建和维护。

• 自助式分析平台从数据管道接收数据，并将其传送给终端用户。

数据管道是在组织中存储和移动数据的网络。它们包含数据管理和处理的 3 个关键阶段：

• 数据整合：将数据从各种数据孤岛和数据源（例如数据仓库和湖仓一体）统一传输到一个数据系统中。

• 数据转换：数据进行清理以提高数据可靠性，并格式化为可直接使用的数据集。

• 数据服务：自助式分析工具可为非技术用户提供易于消化的数据。实时数据建模和数据可视化是数据服务中的 2 个常见例子，它们简化了复杂数据以方便最终用户。

自助式数据平台为组织的数据管道提供结论。它们将相关数据输入到直观界面中，这些界面具有强大的分析能力，有助于理解关键业务数据。

许多分析解决方案（如 Tableau、Microsoft 的 Power BI 和 IBM Cognos Analytics）都提供以下几种常见功能：

• 增强分析：AI 自动化数据分析。

• 数据建模：确定数据之间的关系。

• 数据可视化：创建数据的图形化表示。

• 数据监控：实时数据质量保证。

增强分析是 AI 分析 领域的一项专业发展，可简化从大型数据集中提取洞察分析的过程。这是一种自动化数据科学家和分析师通常执行的大数据分析的 高级分析 。

在强大的机器学习 (ML) 算法和 自然语言处理 (NLP) 模型的驱动下，增强分析将复杂的数据集转化为易于理解、可操作的洞察分析。

数据建模是基于数据点之间的关系构建关系数据库的过程。它需要对数据库内容进行高级概述，以帮助确保准确的关系映射以及数据表示和存储。数据建模在为数据仓库和湖仓设计模式时至关重要。

准确的数据表示使 BI 工具在搜索数据库时更容易将自然语言查询转换为结构化查询语言 (SQL)。

数据可视化 是创建数据图形表示的一种实践，可使临时分析和数据探索更加直观。表格、图形和图表是三种常用的数据可视化技术，可揭示数据集的趋势和模式。

自助式商业智能平台的主要优势之一，就是能够让业务用户轻松理解复杂的数据集。拖放数据加载功能可根据需要简化自定义数据可视化的创建过程。

数据监控 是对组织的数据可靠性、准确性和一致性的持续评估。强大的数据监控可以实现准确的预测和更好的趋势检测。数据治理（数据安全实践）同样重要，因为它可以保护组织数据免遭意外访问或更改。

自助式分析为应对不断变化市场所需的更明智的决策、更高效的工作流程和更好灵活性铺平了道路。正确实施自助式分析的优点包括：

• 更好的数据驱动决策：数据为明智决策提供了信息丰富的背景信息。

• 效率更高：所有人员都能根据需要访问数据。

• 更多的跨团队协作：团队可以在同一平台上协同工作。

• 提高准确性：自动数据服务使工作人员无需手动输入数据。

• 提高灵活性：组织可以快速适应变化的条件。

• 更多定制：工作人员可以创建自己的定制数据工作区。

数据驱动决策也许是自助式分析最强大的用例。当可靠的数据得到普遍访问，并以易于理解的可视化格式提供时，业务用户可以做出明智的决策，实现最佳结果。

自助式 BI 工具将内部数据转化为组织最宝贵的资产之一。在掌握相关信息的情况下，可以做出各个层面的业务决策。

自助式 BI 工具使所有人员能够工作，而不必等待别人提供他们所需的数据。业务用户可以创建报告、执行临时分析、采取适当的行动并做出独立决策。

在自助式分析出现之前，数据团队负责准备和交付数据，从而导致了组织瓶颈，而这种瓶颈现在已经被消除。通过自助式数据分析，组织能够创建高度可扩展和弹性的数据工作流，从而提高效率。

在单一自助式分析平台的保护伞下，整个组织的不同团队可以在同一环境中工作。集中式数据工作区使所有人员保持在同一页面，通过调整优先事项和去除数据孤岛来促进有效的协作。

直观的数据工具使业务用户和数据分析师能够做出协作和明智的决策，从而产生更强大的整体成果。

泛组织数据交付使工作人员无需在工作时手动输入数据，从而提高了准确性。自动数据服务可避免业务用户误输入错误数据，进而导致下游不准确性。

当良好的数据始终可用时，企业领导者和员工可以进行临时分析并对不断变化的情况做出快速反应。他们根据过去的趋势和模式采取行动和决策，同时从准确的预测中受益。在此同时，团队可以自由参与一些假设性的情景，并为潜在的未来创建行动计划。

自助式分析工具使用户能够根据自己需要的信息创建自定义数据工作区。拖放界面和自动化的数据可视化功能将与用户角色相关的所有数据填充用户的仪表板，而不会有无关信息的干扰。

数据分析领域可分为四大类。通过使用自助式数据分析，这一切都变得更加简单。数据分析的主要类型有：

• 描述性分析：过去发生了什么？

• 诊断性分析：为什么会发生这些事件或趋势？

• 预测性分析： 接下来会发生什么？ 

• 规范性分析： 下一步该怎么做？ 

描述性分析旨在确定以往的趋势和事件，回答“发生了什么？”的问题。这些信息可为今后的决策提供依据。例如，大型餐饮连锁店可以识别受欢迎的食品、揭示季节性趋势或发现客户可能会一起购买的商品。自助式分析平台将这些数据输入可视化的仪表板中，通过自动化实现更加直观的数据分析。

诊断性分析是研究复杂数据集内的原因和相关性，回答事件和趋势背后的“为什么”。利益相关者可以深入了解通过描述性分析揭示的事件，并了解导致这些事件发生的原因。这些见解可以应用于改进过去的成功并从错误中吸取教训。

预测性分析从而对未来做出有根据的猜测，预测趋势和结果。一些自助式分析平台内置 AI 驱动的预测建模，为企业领导者提供可靠的预测，以导向战略决策。

规范性分析提供有关业务领导者在特定情况下应如何应对的建议。业务团队在根据当前或理论情景制定行动计划时，可以考虑这些建议。