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如何减轻自助式BI工具部署的痛苦?

对于很多组织来说,自助式BI是一个巨大的改变,与传统BI相比更灵活且易于使用,而且一定程度上摆脱对IT部门的大幅度依赖。但是使用自助式BI面临这一个困难,就是它的部署是一件困难的事,本文将会介绍如何才能减轻自助式BI工具部署的痛苦。

Qlik自助服务创建图表

当企业开始使用自助服务BI工具进行首次尝试时,通常会发现自己处于以下情况之一:

  • 评估了BI工具,并购买了一个工具来进行企业范围的部署,但是大多数员工还是都迅速恢复使用电子表格的状态。
  • 少数员工自己获得自助式BI工具并获得成功;但是,其他所有人继续使用他们现有的报告或电子表格。
  • 许多员工在整个企业中使用自助服务BI工具。但是,它们是孤岛运作的。结果,每个业务部门都会生成自己的编号,该编号不同于其他业务部门中的编号。

在第一种和第二种情况下,人们继续使用电子表格,从而创建了数据影子系统,也称为spreadmarts。在第三种情况下,自助式BI工具也会生成影子系统。但是在大多数情况下,它都是完全混乱的状态。

选择正确的自助服务工具

在评估自助服务BI工具时,目标是为企业选择一个工具,但是通常偏向于“一刀切”的工具。这种方法的缺陷在于业务用户并不完全相同,他们具有不同的分析需求和分析技能。但是,在选择工具的前提下,每个员工都是要创建自己的仪表板,数据可视化和报告的高级用户。大多数员工应该是需要消耗数据来完成工作,而不是被数据消耗。

分析有四种类型:描述性,诊断性,预测性和决策性(慧都大数据分析团队可进行这四种类型的分析,感兴趣的朋友可以咨询客服了解)。并且有不同的业务分析角色:临时信息消费者,业务分析师,数据分析师,数据工程师和数据科学家。

慧都大数据分析成熟度

压倒性的分析需求是描述性分析,它使业务人员可以检查业务中发生的事情或趋势。 这是临时信息消费者需要的分析类型。这些用户不想创建仪表板,但希望能够从现有仪表板,可视化或报告中筛选并深入数据。把一个数据发现工具放在他们面前的空白屏幕上,是让他们不知所措并把他们送回电子表格的最可靠方法。

数据发现工具是有时间和地点的。他们对自助式BI的帮助就是由业务或数据分析师进行诊断分析。他们的工作是分析数据,并在启用的情况下,为自己和他人创建仪表盘、可视化和报告。预测性和规范性分析是数据工程师和数据科学家的职权范围,他们不仅需要自助式BI工具,还需要统计应用和数据准备工具。

在选择自助式商业智能工具之前,应从分析需求和技能的角度分析客户的细分情况。有了这种细分,你应该能够建立正确的工具和分析环境,以促进和鼓励广泛使用自助式商业智能 -- -- 并避免购买一个没有人最终使用的工具。

转变业务和信息技术角色

传统上,业务人员使用嵌入在其企业应用程序中的报告和仪表盘或由IT部门开发的定制BI应用程序。由于嵌入的报表永远不够用,而且不能访问企业的多个应用程序,因此IT小组会发现自己的BI仪表盘积压越来越多。这种积压会使企业更容易受到自助式BI工具供应商的营销炒作的影响,他们的销售宣传总是说 "不需要IT"。这就从IT做所有的BI工作转变为业务做所有的BI工作;两者都对业务没有好处。

能够成功部署自助服务的新公式是业务和IT建立伙伴关系。IT的角色是创建和管理企业应用的数据骨干和数据仓库,并创建休闲信息消费者所需要的描述性分析。业务和数据分析师的角色是利用IT的数据骨干,创建和发布诊断分析。数据工程师和数据科学家在创建和发布预测性和规范性模型时,也将利用数据主干。

实施数据治理

最后,无论如何构建自助式BI工具,跨业务组共享的仪表盘和报表都绝对需要数据治理。业务指标或关键绩效指标(KPI)是基于业务规则创建的,这些业务规则选择数据、过滤数据并应用业务算法。如果企业想要超越数据孤岛,就需要就KPI定义达成一致,然后在仪表盘和报告中应用。当数据治理建立起来,并成为企业公认的业务实践的一部分时,这种共识就会实现。

成功的、无痛的自助式BI需要企业遵循这里讨论的三个原则。能够使自助服务成功的不是工具,而是对政策、流程和政治的适当关注。


慧都BI提供BI的产品和技术服务,更有企业级BI业务分析解决方案,我们拥有包括QlikTableauPower BI IBM Cognos全球领先的BI产品,并提供相关解决方案,让数据创造无限价值。

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