自助分析的定义：优秀实践和策略

企业高管需要信息来做出关键决策以及预测和响应行业和市场变化。理论上，当今庞大的数据存储量会使获取洞察变得更容易。但现实情况往往是，员工需要向身兼多职的 IT 人员提出请求才能够获取相关数据。

自助分析改变了商务人士的工作方式，用技术取代了处理 IT 工单、数据摘录和报告请求的负责人，让用户无需成为专家，也可以收集和处理数据、应用诸如机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的前沿技术以及生成视图和报告。如此一来，商业用户可以按照自己的直觉和好奇心，及时找到他们想要的答案，同时确保结果的相关性和可操作性。

什么是自助分析？

自助分析是一项技术，能够让没有 IT 或数据科学经验的员工也可以梳理运营数据并及时获得相关洞察。通过自助分析，销售人员、营销人员和制造团队等商业用户可以在无需数据科学家或 IT 专业人员的支持的情况下，利用分析平台的强大功能。

为了支持自助分析，企业实施了通常位于云端的分析工具，然后将其连接到数据存储库。在传统分析中，IT 团队经常需要处理商业用户创建和下载数据提取的请求。同样地，销售和营销有时也会需要通过商务智能或数据科学团队来生成摘要、报告或分析。自助分析的“自助”指的是商业用户能够在没有帮助的情况下执行这两项任务。数据可以直接连接到分析软件，让用户能够自己选择正确的数据，而平台的工具则让他们可以运行自己的分析和可视化。

通过自助分析，商业用户可以执行许多以前需要特定专业知识才能执行的任务，其中包括处理数据集、生成洞察、设计仪表盘和创建可视化。有些自助分析工具内置了 AI 和机器学习功能，可快速筛查庞大的数据集，从中找到洞察并发现隐藏的模式。特别是不久前，AI 与机器学习的集成也对分析功能产生了变革性影响。通过引入自动化，非技术用户可以在探索过程中获得赋能。只需将分析应用连接到数据源，即可基于相关数据自动创建摘要，跳过了许多步骤，帮助用户更快地找到他们正在搜索的数据。很多时候，用户尚未想到一个查询方向，这种方法可以让他们自由地进行数据发现。

关键要点

• 通过自助分析，商业用户可以更轻松、更快速地生成报告、可视化和分析，从而更有效地应对不断变化的情况。
• 通过让团队直接访问数据和工具，商业用户可以进行迭代研究，并根据需要添加新的数据源。
• 员工不需要提交工单或获得帮助，可以更自由地执行假设 (What-if) 场景，快速解决新问题或把握新商机。
• 自助分析减轻了 IT 人员的负担，让他们有时间探索各种机会，例如集成新的数据源或寻找新的分析和治理工具。

自助分析的重要性

无论是在财务、人力资源、运营还是销售和营销方面，成功往往取决于是否能够获得有关正在发生和变化的清晰洞察，然后快速制定和执行响应计划。那么，究竟是什么妨碍了快速行动？业务部门经常需要依赖其他部门来运行分析才能够清楚地了解情况。

自助分析改变了这种情况。用户再也不用提交请求单或发送电子邮件，而是可以在自助分析平台上，直接访问数据集，选择参数，然后使用提供的工具来生成数据驱动的洞察并创建可视化和报告。生成的分析将在工具本身中加载和执行，而不是使用电子表格或其他应用来收集数据。这种做法可以尽可能降低人为错误或意外删除数据的概率。另一个可以改进的地方是，自助分析能够使迭代变得更加容易 — 用户可以在数据中找到一个重要因素，然后按照这个思路选择不同的分析路径，而不必等待 IT 团队的回应。

分析不必与企业的应用分开存在。事实上，研究表明，当用户可以直接访问应用中的嵌入式工具时，分析采用率会显著增加。为什么会这样呢？这背后是一个简单的人类行为：当某种方法更容易并且需要更少的步骤时，人们更愿意去尝试它。对于嵌入式分析而言，如果环境可以支持分析，数据导出/导入障碍将会消失，鼓励用户在当下和之后使用它。一旦用户开始使用，他们将能够更快、更频繁地生成进一步的洞察。其中一个常见的例子来自互联网，其中分析数据和报告通常需要嵌入到文章或页面中以授予即时访问权限。

自助分析的 11 个优秀实践和策略

实施自助分析不仅仅是购买基于云技术的工具并打开“开启”开关。在整个企业中成功推广自助分析，涉及到业务战略和技术上的考量，包括培训员工和创建数据标准。以下是将自助分析成功引入企业的关键优秀实践和策略。

1. 评估您的需求

在企业购买自助分析平台之前，高管必须确定他们重要的数据驱动流程，并就如何通过更强大的分析功能来改进这些流程进行头脑风暴。运营团队需要列出支持愿景所需的内部和外部数据源，以及可能从其他数据源或更强大的技术（例如 AI 分析和建模）中受益的领域。这些洞察将有助于企业辨别哪些分析平台提供了必要的功能。

2. 寻找合适的平台提供商

通过评估需求，IT 高管可以制定数据分析平台提供商的候选列表。IT 部门需要与使用这些工具的业务组合作，一起评价和选择产品。预约演示活动，以便能够向员工展示 UI 并查看自定义选项。邀请财务部门加入：选择在云端还是本地部署？成本结构是否符合您的需求？同时，安全团队和法律部门也需要参与进来，负责评估数据安全和治理功能。

您需要寻找以下这些主要特性：

• 自助式拖放数据加载、数据转换和业务建模。
• 由 AI 和 ML 提供支持的分析引擎可提高非技术用户的可访问性。
• 内置图形分析，以可视化方式呈现数据实体之间的关系和连接。例如，您的 CFO 是否能够查看与给定客户项目关联的所有供应商成本和内部人数？
• 空间分析则可以回答以下问题：恶劣天气对我们的交付有何影响？或者，哪些客户可能会对特定的追加销售方案做出回应？

3. 从快速获胜开始

广泛采用新的自助分析平台是实施的主要难点。我们习惯采用熟悉的过程，即便它们可能是不完美的。要想让员工充分利用新平台，其中一个好方法就是展示这个平台如何帮助每个团队更轻松地完成一项频繁、耗时的任务，比如按地区（销售）分析市场活动转化率（营销）、销售增长和库存周转（运营）。

4. 扩展到更高级的应用

成功的自助分析的关键是让用户逐步进入更复杂的分析。利用这些平台，您可以更轻松地使用多个数据源、大量数据以及机器学习等高级功能。引用上述示例之一，销售主管可以通过导入市场营销活动数据，将维度添加到增长分析中，以此查看各个地区如何从营销活动支持中受益，无需面对手动集成数据的复制/粘贴问题。

5. 鼓励实验

自助分析平台具有强大的功能，让商业用户可以轻松进行更深入的分析，例如通过自然语言处理进行查询、一键可视化和预测模型。为了确保团队能够利用这些功能，您需要启动自助平台并观看高级功能导览，通过示例了解如何在特定使用场景中应用这些功能。您还可以通过专用支持资源培养超级用户。确保员工了解，该平台不仅仅是电子表格的替代品；在理想情况下，他们可以使用分析平台来执行从数据到决策的整个分析工作流。如果您的应用将分析嵌入到其环境中，这将克服用户采用的障碍，提高使用率，从而加快并简化实验。

6. 确定数据差距

随着团队越来越熟悉如何在分析驱动型组织中工作，他们也将会发现新的数据源来改善结果，无论是通过填补空白还是替换不完整、过时或难以处理的数据源。鼓励团队找出不足之处并发现新的数据流。建立一个流程，让员工可以向上游传达他们的需求，从而让 IT 的数据管理者能够评估新的数据源或改变技术来填补这些空白。

7. 构建数据就绪

“数据就绪”是指确保数据满足准确、完整、去重的格式，以供自助分析和其他工具使用。自助分析的一大优势是可以让商业用户和其他非专家用户从数据集中获取洞察。另一方面，这些用户不具备数据库管理员或数据科学家的专业知识，因此在数据提供给自助分析工具之前必须解决格式问题或数据丢失等数据就绪问题。数据源的准确性必须经过验证，数据也需要进行清理，以确保符合格式和定义标准。数据就绪应包含对业务单位中的超级用户进行培训，介绍潜在问题以及如何将标记问题以供 IT 人员查看。

8. 计划增长

在推出自助分析时，底层基础设施必须要能够处理跨团队的广泛采用，并支持和管理传入数据集。企业之间需要扩展的内容会有所不同，具体取决于用户数量、分析类型、数据集大小以及配置了多少数据源。其他实践方面的注意事项还包括治理问题以及数据源是否包含结构化数据或非结构化数据。结构化数据可能具有特定数据仓库及其他需求，可能使扩展成本变得更高。在许多情况下，企业会选择按部门逐步推出自助分析，而不是在整个企业一次性上线，从而平衡在扩展访问方面涉及的技术和培训因素。

9. 建立组织化数据标准

随着商业用户积累了自助分析的经验，他们将开始看到更多令人兴奋的可能性，这种思维方式值得被鼓励。在实践方面，IT 团队需要制定数据组织化标准，包括格式设置、数据摄取、完整性和组织。强制用户解决日期/时间格式和重要数字等元素中的不统一问题会降低用户的使用热情。相反的，我们可以制定一套标准来实现统一，并鼓励团队引入新的洞察来源。

数据标准可以简化信息的使用和共享。对于 IT 人员来说，拥有一套标准意味着能够尽可能减轻数据规范化工作，同时也更容易发现异常。组织级标准应侧重于高级数据策略，包括数据定义、转换流程、数据寻源。在运营层面，企业还可以设置标准报告格式，以帮助创建者和读者了解预期内容，同时，如果自助平台支持相关功能，他们还可以自由创建自定义报告。例如，为某些机器学习算法设置标准报表输出，可以帮助团队更快地将该分析集成到用户创建的报表中。

10. 优先考虑数据安全、隐私和合规性

为了让更多员工能够访问更多数据并进行自助分析，企业需要采取措施来避免风险，例如披露客户信息或敏感的运营数据。GDPR 或特定国家/地区的数据驻留规则等合规性和隐私要求企业必须遵守法规。如果想要解决安全问题，企业还需要做好检查，根据用户角色和数据敏感性设置细粒度的访问级别，以确保敏感数据不会被不相关的人访问或在面向公众的网站上披露。

11. 了解自助分析的限制

自助分析可以提高工作效率和创造力，但并非所有数据都适合自助环境。有些数据集可能太过于庞大，分析这些数据集可能会给整个基础设施带来压力。有些数据源可能需要过多的前期清洁工作，但却无法带来足够的好处，而另一些数据源则包含了不应该在自助服务环境中公开的敏感数据。业务部门团队应确定哪些当前不可用的数据集对其更有用，并与 IT 部门就增加员工时间、基础设施使用和安全性的成本进行协作。

通过自助分析革新业务

为了实施上述自助分析优秀实践，企业需要一个平台适用于所有依赖数据的员工，尤其是超级用户、业务部门负责人、IT 团队和高管。在理想情况下，自助分析平台能够提供一个直观的界面让业务用户可以直接使用，为数据科学家和高级用户提供支持复杂项目的功能，与数据湖或数据仓库轻松连接，并使用 AI 进行建模和洞察，鼓励员工进行实验。

Oracle Analytics 提供了一系列支持自助分析的功能。Oracle Analytics 可集成到数据存储库中，同时提供一系列的功能，让具有广泛技能的人员能够获得结果。Oracle Analytics 提供了现成可用的功能，包括自助分析、实时流分析和数据可视化，可以从在云端、本地和混合环境中所有类型的数据获取切实可行的洞察。

不要让治理和标准影响您采用自助分析的速度。如果商业用户无法自行探索和分析数据，那么 IT 和数据科学团队将会背负过重的负担，始终面临着巨大的需求积压，员工也可能会感到沮丧并放弃寻找新的业务洞察。

这些可推动自由格式和临时数据探索的工具将带来新的、更及时的洞察，有助于提高数据素养，可以从仅仅报告业务中“发生了什么”发展到理解“为什么”。

自助分析优秀实践的常见问题解答

谁是自助分析的理想用户？

自助分析的理想用户是那些了解数据价值，但缺乏管理和筛选庞大数据集的技术专业知识的人。在大多数情况下，他们是商业用户，例如市场营销、销售、财务、供应链或制造方面的人员。这类用户了解数据的潜力；他们只需要一种更简单的方法来分析信息以生成洞察。

自助分析与传统分析有何不同？

传统分析流程要求商业用户为具有特定目标的数据集提交请求。该请求可能会在 IT 部门排队等待很长时间，并因此错过了商机。通过使用自助分析，该用户可以启动工具、加载数据集、定义维度和参数并处理数据，从而了解洞察的的类型、进行可视化并报告结果。

结构化和非结构化数据有何区别？

结构化数据附带定义的格式和命名法，例如指定 YYYY-MM-DD 格式的日期字段。非结构化数据没有固定的格式。

结构化数据的其中一个例子是医疗保险单，其中包含了客户账号、过程和开单代码的定义字段。非结构化数据的例子有 MRI 扫描、医生的看诊记录和治疗方案。这些将需要添加标签和其他元数据来描述资产并提供上下文。

AI 和机器学习如何帮助自助分析？

人工智能和机器学习 (AI/ML) 功能可以识别传统基于规则的分析系统可能错过的洞察。随着机器学习算法接触更多的数据，它们发现模式的能力会越来越好。这不仅为商业用户节省了时间，同时也为以前错过的洞察打开了大门。AI 分析工具上线后，用户将能够使用自然语言搜索提出问题，让系统选择合适的数据源来生成响应。

自然语言处理如何支持自助分析？

当我们将自然语言处理 (NLP) 用于自助分析平台时，用户可以通过会话提出问题，并获得根据给定数据集生成的答案。NLP 由自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 组成，两者都可以提高分析的可用性和可访问性。使用 NLU，应用可以理解以自然语言提出的问题，用户无需使用技术查询。比如，HR 人员可以问：去年员工离职的五大原因是什么？或者，营销专业人员可以问：哪些搜索驱动的广告活动在过去六个月中实现了更高的转化率？借助 NLP，输出结果可以自动生成报告，提供易于理解的洞察和发现的摘要。