自助服务分析现在非常流行;IT部门不希望成为永久的“BI部门”，用户也不希望等待其他人提供数据见解。自然的结论是，人们希望拥有自助服务功能，以了解他们的数据中发生了什么。这种类型的自助服务就是我们所说的临时数据发现。我们不一定要建立报告或仪表板，而只是探索、操作、分组、筛选，并通常进行计算，以帮助寻找我们需要的特定见解。
既然用户想要自己掌握数据发现功能的原因是显而易见的，那么您应该意识到成功实现的潜在障碍——它们是存在的，而且是严重的。以下是一些常见的问题和一些避免这些情况的想法。
用户缺乏数据发现工具
如今，大多数公司在做任何事情时都过度使用Microsoft Excel，数据探索活动也不例外。Excel具有从数据库中提取数据的强大功能，使用户可以使用数据透视表和基本图表等工具，而不需要IT技术来寻找自己的结论。这里最重要的问题之一是，Excel最初设计时并没有考虑到这一功能，缺乏专门用于数据探索的工具所具有的许多功能。在部署自助服务功能时，一个完整的商业智能工具将为您的用户提供比Excel更大的好处:
- 安全
- 更多的可视化功能
- 嵌入性
- 协作
- 云集成
- 交互式/向下钻/穿过钻
- 数据结构
- 数据治理
- 数据准备
- 实际上，所有的东西都是数据!
数据是个问题
如果您已经阅读了上面的最后四个要点，您就会发现，在向用户交付数据发现时，数据通常是一个问题。指着一个数据库对非技术用户说，“您需要的一切都在那里，玩得开心——不要给我打电话”是不实际的。
数据库可能充满问题，当你想启用自助服务时，这些问题会变得更加复杂:
- 如果没有精通数据的人的帮助，糟糕的结构会使用户很难甚至有时不可能找到他们需要的东西。
- 糟糕的数据库性能会使生成获取所需数据的特定查询变得令人沮丧或不可能。性能非常糟糕，以至于应用程序在数据还没有运行完就“放弃”了，这种情况并不少见。
- 随着时间的推移，数据准确性流程的变化和人员配置的变化会导致数据存储方式的差异。如果不进行一些认真的数据清理，这些更改就不可能执行任何有意义的报告。
现代商业智能(BI)工具将把数据准备和ETL工具集成到一个平台中，以帮助解决这些问题，并向用户提供干净、易于使用和认证的受治理数据。这些工具可能意味着成功的临时数据发现实现与完全浪费时间和金钱之间的区别。
每个人都在创造自己的内容
如果说有一件事是BI经理们所害怕的，那就是蛮荒的西部，用户们都在创建独立的报告，这些报告的准确性值得怀疑，并根据这些报告做出决策。不幸的是，Excel的泛滥使用是造成这种混乱的最重要原因之一。
现代BI工具应该包含临时数据发现功能以及与其他用户共享和协作的能力。作为一个团队，您应该使用BI来构建一个数据支持的信息库，供其他人使用、改进并共同创建一种以数据为依据的决策文化。
用户教育
许多商业智能工具的一个常见问题是，在用户执行任何分析之前，它们可能期望获得高度的基线知识。BI软件不应该如此棘手，以至于它迫使业务用户成为数据工程师，也不应该向他们提供如此少的功能，以至于软件对他们毫无用处。需要一种基于用户期望和能力的可配置的体验——一刀切并不适合所有人。
许可证成本增加
在为大众选择自助服务工具时，您需要确保您的潜在供应商没有推行基于座位的许可模式。否则，你的成本将很快到达外大气层(地球的大气层是对流层、平流层、中间层、热层，然后是外大气层!!)您希望找到一个供应商，它提供无限的公司范围的模型，或者至少提供共享许可模型;否则，你就要为公司的每个人支付大量的订阅费用。
想了解更多?
正如您所看到的，BI工具中有许多特性，如果实现正确，可以极大地帮助您成功地交付Ad-Hoc数据发现。我提到的最大障碍之一是数据，拥有一个健壮的数据层将有助于解决这些问题。我们的视频3 Dundas BI中的数据存储技术”和“为什么需要将数据治理与自助服务配对是学习更多知识的好地方。如果你希望为技术水平较低的用户提供比完全成熟的特殊功能更轻松的体验，可以考虑观看你的用户错过了3个简单的分析能力干杯。
关于作者
Jeff Hainsworth是Dundas Data Visualization的高级解决方案架构师，在商业智能领域有超过15年的经验。他对建筑、编码和所有可视化的东西都有热情——你知道的，闪闪发光的东西!点击“Off the Charts…”这是他的平台，提供所有分析、数据可视化、仪表盘和商业智能方面的优秀内容。每个人都有适合自己的东西!
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