自助服務分析定義：最佳實務和策略

企業領導者需要資訊來做出關鍵決策，並預測和回應產業和市場變化。理論上，現今龐大的資料庫應能讓洞察力更容易獲得。但往往如此，取得相關資料時，必須向 IT 人員提出要求，要求才能履行多項職責。

自助分析改變了業務人員的遊戲規則，它取代了依賴 IT 票務、資料擷取和報告請求的傳統流程，提供讓非專業人士能夠收集和處理資料、應用機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 等先進技術，並自行生成視覺化和報告的技術。其結果是，企業中的業務使用者可以在適時的情況下根據自己的直覺和好奇心發掘所需的答案，確保這些發現仍然具有相關性並能付諸實行。

什麼是自助服務分析？

自助服務分析是一種技術，可讓沒有 IT 或資料科學經驗的人員透過營運資料進行合併，並尋找及時相關的見解。透過自助服務分析，業務使用者 (例如銷售人員、行銷人員和製造團隊) 可以在沒有資料科學家或 IT 專業人員的支援下利用分析平台的功能。

若要啟用自助服務分析，公司會實作分析工具 (通常位於雲端 )，然後將其連線至資料儲存區域。在傳統分析中，IT 團隊通常必須處理來自業務使用者的要求，才能建立和下載資料擷取。同樣地，有時銷售和行銷會轉向商業智慧或資料科學團隊來產生摘要、報表或分析。自助服務分析的「自助服務」層面指的是業務使用者無需協助即可處理這兩項任務。資料會直接連線至分析軟體，因此使用者可以自行選取正確的資料，而平台的工具則可讓他們執行自己的分析和視覺化。

透過自助服務分析，業務使用者可以執行許多先前需要特定專業知識的工作，包括處理資料集、產生洞察分析、設計儀表板及建立視覺化。某些自助服務分析工具具有內建的 AI 和 ML 功能，可快速篩選過非常大型的資料集，以尋找洞察並發掘隱藏的模式。特別是，近期 AI 和 ML 整合對分析功能造成了轉型影響。藉由使用自動化功能，可在探索過程中強化非技術使用者能力。只要將分析應用程式連線至來源，即可建立相關資料的自動設定檔 - 略過許多步驟來協助使用者找到正在搜尋的步驟。在許多情況下，這可讓使用者在資料尋找中甚至沒有特別查詢時，自由移動。

重點精華

• 自助服務分析使業務使用者能夠更輕鬆、更快速地產生報告、視覺化和分析，從而幫助他們更有效地回應不斷變化的條件。
• 透過讓團隊直接存取資料和工具，業務使用者可以重複研究，並視需要新增資料來源。
• 由於不再需要協助，員工可以更自由地追求假設情境，並迅速應對出現的新問題或把握機會。
• 自助服務分析可降低 IT 員工的負擔，讓他們有時間探索機會，例如整合新資料來源或尋找分析和治理的新工具。

自助服務分析為何重要？

無論是在財務、人力資源、營運或銷售與行銷方面，成功通常都取決於對發生和變更的情況產生明確的見解，然後快速制定和執行回應計畫。什麼因素會妨礙快速行動？通常，業務部門團隊必須仰賴組織的其他部分來執行分析，才能清楚瞭解情況。

自助分析改變了這種情境。使用者無須提出回報項目或傳送電子郵件，而是改為前往自助服務分析平台來直接存取資料集、選取參數，然後使用提供的工具來產生資料導向的洞察分析並建立視覺化和報表。產生的分析會在工具本身內載入並執行，而不是使用應用程式 (例如試算表) 來收集資料。這可將手動錯誤或意外資料刪除的機會降到最低。另一個改進是，自助服務分析讓迭代更容易 - 在資料中尋找小工具，然後以不同的分析路徑遵循該想法，而無需等待 IT 團隊回應。

分析功能不必脫離組織的應用程式。事實上，研究顯示，當使用者可直接在應用程式內存取嵌入式工具時，所採用的分析會顯著增加。為什麼會這樣？這純粹是人類的行為：當操作變得更簡單，所需步驟更少時，人們更有可能去嘗試。就嵌入式分析分析而言，當環境支援分析功能時，資料匯出/匯入的障礙就會消失，從而鼓勵使用者立即進行分析。這樣一來，他們能夠更快、更頻繁地生成進一步的洞察。常見的範例來自 Web，分析資料和報表通常會內嵌在文章或頁面中，以授予即時存取權。

11 個自助服務分析最佳實務和策略

實施自助分析不僅僅是購買雲端工具並開啟「開關」那麼簡單。在整個組織中成功推出這種方法需要一些業務策略和技術考量，包括訓練員工和建立資料標準。以下是成功將自助服務分析帶入組織的重要最佳實務和策略。

1. 評估您的需求

在公司取得自助服務分析平台之前，領導者應先找出他們最重要的資料導向流程，並藉助更強大的分析功能對這些流程進行改善。營運團隊應建立支援該願景所需的內部和外部資料來源清單，以及可能受益於其他資料來源或更強大的技術 (例如 AI 驅動的分析和模型製作) 的區域。這些洞察分析將告知哪些分析平台提供必要功能。

2. 尋找合適的平台供應商

有了需求評估，IT 領導者可以提供資料分析平台供應商的簡短清單。IT 應與業務群組合作，使用工具進行產品審查和選擇。預訂示範以向員工展示 UI 並檢閱自訂選項。與財務部門合作：您選擇雲端還是內部部署？成本結構是否符合需求？同時，讓安全團隊和法務部門參與其中，以評估資料安全和治理功能。

請尋找下列主要功能：

• 自助式拖放式資料載入、資料轉換及業務模型設計。
• 由 AI 和 ML 提供的分析引擎，可提升非技術使用者之間的存取能力。
• 內建的圖表分析可將資料實體之間的關係和連線視覺化。例如，您的財務長是否能夠查看與指定客戶專案關聯的所有供應商成本和內部人員編制？
• 空間分析可回答諸如惡劣天氣對我們的交付有何影響，或哪些客戶可能回應特定的向上銷售優惠等問題？

3. 從小勝利開始

推動新自助分析平台的被廣泛採用，可能是最具挑戰的步驟之一。我們用於熟悉的流程，但這些流程並不完美。讓員工充分運用新平台的最佳方式，就是顯示該平台如何協助每個團隊更輕鬆地完成經常性、耗時的任務。範例包括分析行銷活動轉換率 (行銷)、依地區區分的銷售成長 (銷售) 以及庫存週轉率 (作業)。

4. 擴展至更進階的使用

成功的自助服務分析關鍵，在於使用者逐步採取更複雜的分析。這些平台可讓您更輕鬆地使用多個資料來源、大量資料，以及機器學習等進階功能。以上述範例中的銷售成長為例，銷售領導者可以透過匯入行銷活動資料，瞭解各個區域如何從行銷活動支持中受益，而不必擔心手動整合資料時出現的複製/粘貼問題。

5. 鼓勵實驗

自助服務分析平台具備強大的功能，可讓業務使用者輕鬆存取更深入的分析，例如透過自然語言處理、單一觸控視覺化及預測模型製作的查詢。為了確保團隊利用這些功能，請啟動具有高階功能導覽的自助服務平台，以及如何在特定使用案例中套用這些功能的範例。透過專屬的支援資源培養超級使用者。確保員工瞭解此平台不僅僅是取代試算表，理想情況下，員工可以使用此分析平台來處理從資料到決策的整個分析工作流程。如果您的應用程式將分析功能嵌入環境中，這將有助使用者克服採用障礙，提升採用率，從而更快、更輕鬆地進行實驗。

6. 識別資料差距

隨著團隊更熟悉在分析導向組織工作，他們將發現可改善結果的新資料來源，無論是填補缺口或取代不完整、過時或難以使用的來源。鼓勵團隊尋找差距並識別新的資料串流。建立一個流程，讓員工向上游傳達其需求。這可讓 IT 的資料策展人評估新的資料來源或轉換技術，以填補這些缺口。

7. 建置資料整備度

「資料就緒程度」是指將精確、完整且重複的資料格式化，以用於自助服務分析和其他工具。自助服務分析的最大優點是它可以讓業務使用者和其他非專家從資料集取得洞察。然而，另一方面是，這些使用者不具備資料庫管理員或資料科學家的專業知識，因此在將資料提供給自助分析工具之前，必須解決資料準備方面的問題，例如格式錯誤或缺失資料。應驗證資料來源的準確性並加以清除，以符合格式和定義的標準。資料準備還應包括對業務部門中的高階使用者進行培訓，解釋可能出現的問題以及如何將這些問題報告給 IT 團隊。

8. 成長計畫

推出自助服務分析時，基礎基礎架構必須能夠處理跨團隊的廣泛採用，以及對內送資料集的支援和管理。根據使用者數目、正在進行的分析類型、資料集大小及設定了多少來源，組織間的調整需要有什麼不同。其他實用考量包括治理問題，以及資料來源是否包含結構化或非結構化資料。結構化資料可能有某些需求，例如特定資料倉儲需求，使擴展成本更高。在許多情況下，企業選擇按部門逐步推出自助服務分析，而不是在全公司範圍內推出，以平衡在擴大使用權限過程中涉及的技術和培訓因素。

9. 建立組織資料標準

隨著業務使用者獲得自助服務分析的體驗，他們將開始看到更多令人興奮的可能性，並應鼓勵這種思維。實際上，IT 團隊必須開發資料的組織標準，包括格式化、資料擷取、完整性和組織。如果強迫使用者解決日期/時間格式和有效數字等元素的不一致問題，將會降低他們的熱情。相反地，制定標準以確保一致性，並鼓勵團隊帶來新的洞察來源。

資料標準讓使用者更容易使用及共用資訊。對於 IT 人員而言，擁有標準代表將正常化資料所花費的工作降到最低，同時也能更輕鬆地發現異常。組織層級標準應著重於高階資料政策，包括資料定義、轉換流程、資料採購。在操作層面，企業還可以設置標準報告格式，協助創建者和讀者瞭解預期內容，同時如果自助服務平台支持，仍然給予他們創建自定義報告的自由。例如，設定特定機器學習演算法的標準報表輸出，可協助團隊更快速地將該分析整合至使用者建立的報表。

10. 將資料安全性、隱私權及規範視為首要任務

若要讓更多員工能夠存取更多自助服務分析資料，組織必須採取步驟以避免揭露客戶資訊或敏感營運資料的風險。法規遵循和隱私要求，例如 GDPR 或國家特定的資料駐留規則，意味著公司必須遵守法規。處理安全性也必須檢查錯誤當事人看不到機密資料，或是在公用網站揭露，而公用網站需要根據使用者角色和資料敏感度設定精細的存取層次。

11. 瞭解自助服務分析的限制

自助服務分析可以促進生產力和創造力，但並非所有資料都適合自助服務環境。某些資料集可能會很大，因此分析這些資料集會讓整個基礎架構產生壓力。有些資料來源可能需要過多的前期清理，卻無法帶來足夠的收益，而另一些則包含敏感資料，不應該在自助環境中公開。業務部門應確定目前無法取得的資料集，哪些資料集對團隊最有價值，並與 IT 部門合作，評估將這些資料集納入系統所需的成本，包括人力、基礎架構使用和安全性。

使用自助服務分析增強您的業務

若要實施上述自助服務分析最佳實務，組織需要一個平台，讓所有依賴資料的人都能使用，尤其是超級使用者、業務單位主管、IT 團隊和高階主管。理想情況下，自助服務分析平台提供直觀式介面，讓業務使用者能夠直接使用、支援資料科學家和進階使用者複雜專案的功能、輕鬆連接資料湖或資料倉儲，以及使用鼓勵實驗的人工智慧建立模型和洞察力。

Oracle Analytics 提供各種支援自助服務分析的功能。Oracle Analytics 可整合至資料儲存區域，同時提供一套功能，讓具備各種技能的人員取得成果。Oracle Analytics 提供立即可用的功能，包括自助服務分析、即時串流分析和資料視覺化，從雲端、內部部署或混合環境中等所有類型的資料中提取可操作的見解。

別讓治理和標準問題減緩您接受自助服務分析。如果業務使用者無法自行探索和分析資料，IT 與資料科學團隊將始終面臨龐大的需求積壓，而員工可能因此感到灰心，並放棄尋求新的業務洞察。

能夠促進自由探索和隨機分析資料的工具，將帶來及時的新洞察、提升資料品質，並促使企業從僅僅報告「發生了什麼」轉變為理解「為什麼會發生」。

自助服務分析最佳實務常見問題

誰是自助服務分析的理想使用者？

自助服務分析的理想使用者是瞭解資料價值，但沒有技術專業知識可以管理和篩選龐大的資料集。在大多數情況下，這是業務使用者，例如行銷、銷售、財務、供應鏈或製造中的人員。這些類型的使用者都瞭解資料所提供的潛力，只需更輕鬆地分析資訊以產生洞察分析即可。

自助服務分析與傳統分析有何不同？

傳統的分析流程通常需要業務使用者提出請求，要求獲得特定目標的資料集。這些請求可能會在 IT 部門的待辦清單中積壓，直到錯失了商機。透過轉向自助式分析，使用者可以啟動工具，載入資料集，定義維度和參數，並操控資料以查看能夠產生哪些類型的洞察、視覺化和報告。

結構化與非結構化資料有何差異？

結構化資料隨附定義的格式和命名法，例如指定 YYYY-MM-DD 格式的日期欄位。非結構化資料沒有設定格式。

結構化資料的範例為醫療保險表單，其已定義客戶帳號、程序及帳單代碼欄位。非結構化資料的範例包括 MRI 掃描、拜訪醫生的注意事項和治療選項。這些作業將需要新增標記和其他描述資料，以描述資產並提供相關資訊環境。

AI 和機器學習如何協助自助式分析？

人工智慧和機器學習 (AI/ML) 功能可以識別傳統以規則為基礎的分析系統可能遺漏的洞察力。隨著時間的推移，機器學習演算法在接觸更多資料後，能夠更精確地識別模式。這不僅為業務使用者節省了時間，還協助識別以往被忽略的洞察。隨著 AI 驅動的分析工具上線，使用者將能夠使用自然語言搜尋提出問題，並讓系統選擇正確的資料來源來產生回應。

自然語言處理如何支援自助服務分析？

在自助服務分析平台中使用自然語言處理 (NLP) ，可讓人員詢問對話問題，並根據指定的資料集取得答案。NLP 包含自然語言理解 (NLU) 和自然語言生成 (NLG)，兩者都能提升分析的可用性和可訪問性。使用 NLU 時，應用程式可以瞭解以自然語言產生的問題，而不使用技術查詢。例如，HR 人員可能會問，「去年員工離職的五大原因是什麼？」或行銷專員會問，「過去六個月中，哪些搜尋引擎廣告活動的轉換率最高？」藉助 NLP，系統可以自動生成報告，提供簡單易懂的洞察與發現摘要。