分析學的世界正在發生變化。 自助服務分析工具，如Tableau、Qlik和Power BI，使企業用戶能夠在幾乎沒有IT組織支持的情況下，自行執行報告和分析。這一趨勢的發展得益于以下幾個因素。

• 組織被數據淹沒，IT組織無法跟上。
• 更容易使用的商業智能工具使企業用戶直接創建他們的報表，而不是通過IT部門來進行項目，效率更高。
• IT組織的分析項目可能需要幾個月的時間，而業務需要這些信息的時間只有幾周。

這種趨勢使得IT商業智能(BI)團隊的努力，大部分精力都花在了收集、清洗和結構化數據上，讓企業通過自助服務模式進行自己的分析。在特殊情況下，它們提供的工業強度報告可以擴展到成千上萬的用戶，在那里需要可信的驗證數據。 

IT商業智能團隊如何才能保持對業務的相關性和價值？這里有幾個建議，涉及到擁抱自助服務分析作為新的現實，以及將商業智能團隊的核心能力從純粹的描述性報告過渡到診斷和預測性分析。

在開出幾種解決方案之前，先解釋一下最后一個概念。大多數分析的現狀是描述性的，有助于回答 "發生了什么？"的問題。診斷性和預測性分析有助于回答 "為什么會發生？"的問題，并為回答 "我能做些什么？"奠定基礎。診斷性分析幫助組織不僅了解是什么，而且了解為什么，以及可以采取什么決策和行動來解決這個問題。這種類型的分析對業務更有價值，需要IT、BI團隊從多年的分析解決方案構建中帶來的獨特的能力。

為了使IT商業智能團隊能夠從提供商品報告到業務驅動分析的價值鏈上移，建議添加這四個組件。

建立數據科學能力

數據科學家開始出現在公司內部的分析小組中。然而，他們仍然沒有普及，而且該職能的人員不足。此外，公司內部的大多數小組無法證明全職數據科學家的成本是合理的。通過在IT BI組織中增加數據科學家，你正在創建一個集中的團隊，可以為組織中服務不足的部分提供分析。 這個團隊已經專注于創建分析性的數據結構和報告，而增加從數據中獲取洞察力的能力是一個自然的延伸。

做出決定

在你的需求過程中，將決策架構方法論作為一種能力添加進去。大多數捕捉分析需求的方法論都集中在對數據提出的問題上，以推測維度和事實。雖然這給我們提供了很好的描述性分析，但它并不能使公司沿著分析成熟度曲線前進。更深入地關注企業所做的決策，從而將分析能力圍繞幫助實現可操作的洞察力而展開，將推動分析的發展。

將決策理論添加到您的分析中

如果說數據科學幫助你將信息轉化為可操作的洞察力，那么決策理論則幫助你構建決策過程，引導人們做出正確的選擇。決策理論與行為經濟學一樣，專注于理解決策過程的組成部分，以解釋我們為什么做出這樣的選擇。它提供了一種系統化的方法來考慮屬性之間的權衡，幫助我們做出更好的決策。閾值、警報、決策矩陣和選擇架構等工具應被視為添加到你的團隊工具箱中的重要能力。

創建報告認證流程

隨著自助服務分析的報告擴散，如果分析結果要被更多的受眾消費并得到信任，那么為報告的健康性和有效性創建一個標準將非常重要。 例如，你可能會讓一個小組創建一份報告，其中的關鍵指標來源于未經認證的數據源。通過將各個部門的報告通過類似于電氣產品UL標簽的認證流程，更廣泛的消費者將知道數據治理和IT團隊對報告的審查程度，從而信任報告中包含的數據和指標。

隨著IT商業智能團隊希望在向內部客戶提供的能力中向價值鏈上游發展，增加額外的技能、方法和工具將是必要的。所概述的能力非常適合集中式團隊擁有，IT商業智能團隊的這種轉變可以說明這些增強的能力為企業提供的價值。

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