對于很多組織來說，自助式BI是一個巨大的改變，與傳統(tǒng)BI相比更靈活且易于使用，而且一定程度上擺脫對IT部門的大幅度依賴。但是使用自助式BI面臨這一個困難，就是它的部署是一件困難的事，本文將會介紹如何才能減輕自助式BI工具部署的痛苦。

當(dāng)企業(yè)開始使用自助服務(wù)BI工具進行首次嘗試時，通常會發(fā)現(xiàn)自己處于以下情況之一：

• 評估了BI工具，并購買了一個工具來進行企業(yè)范圍的部署，但是大多數(shù)員工還是都迅速恢復(fù)使用電子表格的狀態(tài)。
• 少數(shù)員工自己獲得自助式BI工具并獲得成功；但是，其他所有人繼續(xù)使用他們現(xiàn)有的報告或電子表格。
• 許多員工在整個企業(yè)中使用自助服務(wù)BI工具。但是，它們是孤島運作的。結(jié)果，每個業(yè)務(wù)部門都會生成自己的編號，該編號不同于其他業(yè)務(wù)部門中的編號。

在第一種和第二種情況下，人們繼續(xù)使用電子表格，從而創(chuàng)建了數(shù)據(jù)影子系統(tǒng)，也稱為spreadmarts。在第三種情況下，自助式BI工具也會生成影子系統(tǒng)。但是在大多數(shù)情況下，它都是完全混亂的狀態(tài)。

選擇正確的自助服務(wù)工具

在評估自助服務(wù)BI工具時，目標(biāo)是為企業(yè)選擇一個工具，但是通常偏向于“一刀切”的工具。這種方法的缺陷在于業(yè)務(wù)用戶并不完全相同，他們具有不同的分析需求和分析技能。但是，在選擇工具的前提下，每個員工都是要創(chuàng)建自己的儀表板，數(shù)據(jù)可視化和報告的高級用戶。大多數(shù)員工應(yīng)該是需要消耗數(shù)據(jù)來完成工作，而不是被數(shù)據(jù)消耗。

分析有四種類型：描述性，診斷性，預(yù)測性和決策性（慧都大數(shù)據(jù)分析團隊可進行這四種類型的分析，感興趣的朋友可以了解）。并且有不同的業(yè)務(wù)分析角色：臨時信息消費者，業(yè)務(wù)分析師，數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。

壓倒性的分析需求是描述性分析，它使業(yè)務(wù)人員可以檢查業(yè)務(wù)中發(fā)生的事情或趨勢。 這是臨時信息消費者需要的分析類型。這些用戶不想創(chuàng)建儀表板，但希望能夠從現(xiàn)有儀表板，可視化或報告中篩選并深入數(shù)據(jù)。把一個數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工具放在他們面前的空白屏幕上，是讓他們不知所措并把他們送回電子表格的最可靠方法。

數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工具是有時間和地點的。他們對自助式BI的幫助就是由業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)分析師進行診斷分析。他們的工作是分析數(shù)據(jù)，并在啟用的情況下，為自己和他人創(chuàng)建儀表盤、可視化和報告。預(yù)測性和規(guī)范性分析是數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家的職權(quán)范圍，他們不僅需要自助式BI工具，還需要統(tǒng)計應(yīng)用和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具。

 在選擇自助式商業(yè)智能工具之前，應(yīng)從分析需求和技能的角度分析客戶的細(xì)分情況。有了這種細(xì)分，你應(yīng)該能夠建立正確的工具和分析環(huán)境，以促進和鼓勵廣泛使用自助式商業(yè)智能 -- -- 并避免購買一個沒有人最終使用的工具。

轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)和信息技術(shù)角色

傳統(tǒng)上，業(yè)務(wù)人員使用嵌入在其企業(yè)應(yīng)用程序中的報告和儀表盤或由IT部門開發(fā)的定制BI應(yīng)用程序。由于嵌入的報表永遠(yuǎn)不夠用，而且不能訪問企業(yè)的多個應(yīng)用程序，因此IT小組會發(fā)現(xiàn)自己的BI儀表盤積壓越來越多。這種積壓會使企業(yè)更容易受到自助式BI工具供應(yīng)商的營銷炒作的影響，他們的銷售宣傳總是說 "不需要IT"。這就從IT做所有的BI工作轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)做所有的BI工作；兩者都對業(yè)務(wù)沒有好處。

能夠成功部署自助服務(wù)的新公式是業(yè)務(wù)和IT建立伙伴關(guān)系。IT的角色是創(chuàng)建和管理企業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)骨干和數(shù)據(jù)倉庫，并創(chuàng)建休閑信息消費者所需要的描述性分析。業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析師的角色是利用IT的數(shù)據(jù)骨干，創(chuàng)建和發(fā)布診斷分析。數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家在創(chuàng)建和發(fā)布預(yù)測性和規(guī)范性模型時，也將利用數(shù)據(jù)主干。

實施數(shù)據(jù)治理

最后，無論如何構(gòu)建自助式BI工具，跨業(yè)務(wù)組共享的儀表盤和報表都絕對需要數(shù)據(jù)治理。業(yè)務(wù)指標(biāo)或關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）是基于業(yè)務(wù)規(guī)則創(chuàng)建的，這些業(yè)務(wù)規(guī)則選擇數(shù)據(jù)、過濾數(shù)據(jù)并應(yīng)用業(yè)務(wù)算法。如果企業(yè)想要超越數(shù)據(jù)孤島，就需要就KPI定義達成一致，然后在儀表盤和報告中應(yīng)用。當(dāng)數(shù)據(jù)治理建立起來，并成為企業(yè)公認(rèn)的業(yè)務(wù)實踐的一部分時，這種共識就會實現(xiàn)。

成功的、無痛的自助式BI需要企業(yè)遵循這里討論的三個原則。能夠使自助服務(wù)成功的不是工具，而是對政策、流程和政治的適當(dāng)關(guān)注。

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