如今，大多数员工都与数据打交道，不管他们的角色是什么——但他们并不一定如此解释这些数据。他们不一定能找到的见解在这个数据。
数据分析曾经是数据分析师的领域，在许多组织中仍然如此。一般的员工并不具备深入挖掘这些数据所需的专业技术技能，特别是在涉及编码的情况下。
这意味着他们必须向IT部门发送正式请求，然后等待回复，这可能需要几天甚至几周的时间。如果他们还有后续问题呢?他们不得不重新进行这一过程。
对于IT部门来说，这也不是一个理想的场景。他们已经有很多事情要做了，所以这是他们“要做”的清单上又多了一件事。如果这个要求与公司的战略方向没有直接关系，那么它很可能会被排在“待办事项”清单的末尾。
但数据是公司最大的资产。你不希望资产呆坐在服务器或云中，不做任何推动业务前进的事情。
为什么要释放数据?
在一个数据呈指数级增长的世界里，公司需要尽可能实时地解释数据的能力。如果企业领导人需要就突然的市场混乱做出紧急决定，他们根本无法等上几天甚至几个小时才做出反应。通常情况下，基于准确的信息而不是凭“直觉”来做决定会更好。
这就是数据民主化的用武之地。在许多组织中，IT部门“拥有”数据。但是数据民主化释放了数据，因此任何员工都可以访问数据，而不管他们的技术能力(或者更确切地说，缺乏技术能力)如何。
换句话说，IT不再是数据的看门人。对于用户来说，不太依赖IT来生成报告，因为他们可以创建自己的报告。
这也意味着It不会成为瓶颈。数据分析人员可以专注于更有战略意义的请求，而用户则求助于自助服务BI进行特别查询，以帮助他们在特定场景下(特别是对时间敏感的场景)做出决策。
自助BI意味着用户可以访问商业智能工具，如交互式仪表板和报告，而不需要专家解释数据。每个用户，无论其角色如何，都可以访问用于决策的数据和工具——并拥有个性化的BI体验。
通过自助BI，他们可以切割和深入到实时决策所需的数据中。甚至非技术用户也可以根据他们的数据创建仪表板和可视化，甚至可以为了更好的协作而共享他们的工作。
企业如何从自助商业智能中受益?
如果您公司的每个用户都是数据分析师，那么与那些完全依赖it部门进行数据分析和解释的用户相比，您的公司将拥有竞争优势。
当数据存在于跨业务单元的竖井系统中时，情况尤其如此，这意味着从数据生成的任何见解通常不会在其他业务单元之间共享——因此很容易错过全局。
Gartner预测，到2023年，组织将促进数据共享将在大多数业务价值指标上超越同行。这涉及“建立基于信任的机制和准备数据共享环境”。
准备这样的环境需要改变企业文化，以及围绕数据民主化开发数据治理策略(这样数据就符合安全和隐私策略)。
鼓励用户采用意味着选择直观、易于使用的工具。如果非技术用户甚至需要进行基本的编码才能访问自助服务BI，那么他们很可能不会为此费心，而且只有高级用户才会采用这些工具。如果用户不打算对数据做任何事情，那么民主化数据就没有任何意义。
正确的工具可以让用户充分利用他们的数据，同时消除IT部门的瓶颈。例如，Dundas BI设计了自助服务仪表板，使用户可以自由地探索企业数据集，并在几乎没有IT支持的情况下做出可操作的决策。了解更多在这里．
关于作者
Vawn Himmelsbach是一位专注于企业IT的作家和编辑，为全国性报纸和技术贸易杂志撰写从人工智能到零日威胁的内容。她还花了三年时间在国外做亚洲记者，报道科技方面的一切。
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