【自助服务分析】自助服务分析的5个技巧

通过直接向业务用户提供分析功能，企业正在加快其做出数据驱动决策的能力。以下是正确的做法。

基于数据的决策是现代数字企业的一个关键属性。但经验丰富的数据分析师和数据科学家可能很昂贵，很难找到和保留。

解决这一挑战的一个潜在解决方案是部署自助分析，这是一种商业智能（BI），使业务用户能够在很少或没有IT或数据专家帮助的情况下自行执行查询和生成报告。

自助分析通常涉及易于使用且具有基本数据分析功能的工具。例如，商业专业人士和领导者可以利用这些工具来操纵数据，从而识别市场趋势和机会。他们不需要有任何分析经验或统计或其他相关学科背景。

鉴于对经验丰富的数据分析师的需求与这些专业人员的供应之间的持续差距，以及快速将有价值的业务见解掌握在最需要的用户手中的愿望，很容易理解为什么企业会觉得自助分析很有吸引力。

但部署和使用自助服务分析的方法有对有错。以下是IT领导者希望兑现自助服务分析战略承诺的一些建议。

有一个清晰、全面的分析计划

数据分析和分析工具在许多企业中获得了如此高的知名度，很容易看出它们是如何被过度使用或不当应用的。这更是自助分析的一个问题，因为它使更大范围和基础的人能够分析数据。

这就是为什么制定一个计划来确定何时何地使用分析是有意义的，并有合理的控制来防止您的分析策略成为一种免费的策略是非常重要的。

世伟洛克（Swagelok）的业务和销售流程分析师Brittany Meiklejohn表示：“在开始之前，确定您的任务、愿景和需要围绕分析回答的问题。”世伟洛克是石油、天然气、化工和清洁能源行业流体系统产品和服务的开发商。

Meiklejohn说：“你很容易被你能创建的所有图表和图表所吸引，但这很快就会让你不知所措。”。“从一开始就有了路线图，有助于精简并专注于要创建的实际指标。还有一个数据治理计划，以验证并保持指标的清洁。一旦一个指标不准确，就很难再次获得认可，因此定期确认所有分析的准确性非常重要。”

Meiklejohn表示，分析计划应尽可能强调使用主动数据。她说：“把重点放在可操作的数据上，这些数据可以重新应用到业务中。”。“在组织范围内整合经验，以转变流程和决策。了解业务的历史方面很好，但如果你只关注过去，很难改变。”

在世伟洛克，各部门正在使用Domo提供的自助分析工具来确定客户订单是否会延迟，安排生产运行，分析销售业绩，并做出供应链决策。

Meiklejohn说：“我们已经看到了效率的提高；每个人都能够比以前更快地获得所需的数据，以推动决策。”。“我们正在做出更负责任的数据驱动决策，因为每个部门都在使用数据进行决策。”

追求快速胜利

虽然制定长期分析战略很重要，但这并不意味着组织应该缓慢地进行自助分析。

Hemlock Semiconductor首席信息官基思·凯里（Keith Carey）表示：“在我之前的公司，我们的先进材料业务有一句话，‘快速行动，冒险，学习’。Hemlock半导体是电子和太阳能行业的产品制造商。“这将是我对那些刚刚开始（自助分析）的人的建议。不要误会，治理非常重要，可以稍后进行，以免扼杀创造力。”

凯里说，找一个小型工作小组“并指派一个登月任务来展示可能的艺术”是个好主意。他建议团队关注“推动整个企业一致业务逻辑和度量的数据管道。了解做出重要决策的数据的及时性和质量的重要性。这是一个很好的开始。”

Hemlock于2018年利用Tibco的Spotfire平台推出了一项自助分析计划，目前该平台正被该公司的所有职能部门使用。Carey说：“在此之前，IT部门将开发自定义的.NET应用程序，这些应用程序可以处理数据并提供初始图表功能。”。“这些应用程序最流行的功能是‘导出到Excel’按钮，在那里（Microsoft电子表格）成为了首选的分析平台。”

凯里说，该公司少数最聪明的工程师还创建了宏，可以将新的数据集混合在一起，“这需要一夜的时间才能在某人的电脑上运行”。“希望，如果它没有崩溃，数据集会在工程专业人员之间共享。

凭借自助分析功能，Hemlock获得了更快的决策和更快的结果等好处。自助服务支持所有功能，包括运营、财务、采购、供应链和持续改进团队，以执行数据发现并创建强大的可视化。

Carey表示：“我们缩短了学习曲线，更快地交付结果，并加快了对制造流程的理解，从而改进了产品并降低了成本。”。“在很短的时间内，我们通过改进现有的报告方法和发现新的见解，节省了数百万美元。”

利用自然语言处理

Ventana research高级副总裁兼研究总监Dave Menninger表示，自然语言处理（NLP）消除了对SQL、数据库结构以及将表连接在一起的概念的理解，从而使更多人更容易访问分析。

Menninger表示，NLP与分析相关，主要有两个方面：自然语言搜索-也称为自然语言查询和自然语言呈现-也称为天然语言生成。

Menninger说：“自然语言搜索允许人们在没有任何特殊语法的情况下提出问题并得到回答。”。“就像在谷歌搜索栏中键入搜索一样，你可以用日常语言键入查询，或者在某些情况下说查询。”

例如，用户可以要求查看当月销售额增减最大的产品。结果将显示出来，然后用户可以改进搜索，例如，确定某些产品的现有库存。

Menninger说，自然语言表达处理的是分析结果，而不是查询部分。他说：“一旦使用NLP或其他方式制定了一个查询，结果就会显示为解释所发现内容的叙述。”。

在产品示例中，自然语言演示将生成几句话或一段话来描述产品的具体细节，而不是显示显示销售额增加或减少的产品图表。

“人们有不同的学习风格，”Menninger说。“有些人喜欢数字表。有些人更喜欢图表。有些人不知道如何解释表格或图表，而更喜欢叙述。自然语言的表达使人们更容易知道在分析中要查找什么。它还通过准确地列出分析中应该删除的内容来消除数据解释方式的不一致性。”

使用嵌入式分析

嵌入式分析涉及将分析功能和数据可视化集成到业务应用程序中。将实时报告和仪表板嵌入这些应用程序，使业务用户能够分析这些应用程序中的数据。

Menninger表示：“嵌入式分析将分析应用于个人日常活动中使用的应用程序。”。这可能包括企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）或人力资源信息系统（HRIS）等业务线应用程序，以及协作、电子邮件、电子表格、演示和文档等生产力工具。

Menninger表示：“在业务应用程序的背景下，预先构建的分析使业务线人员更容易访问和利用分析。”。“它还提供了良好的治理，因为数据由已经维护访问权限的底层应用程序管理。”

选择正确的工具

自助分析的成功与失败之间的区别可以归结为公司选择部署的技术工具。业务主管需要与IT领导层密切合作，以评估工具，并确定哪些工具最能满足组织的需求并适合其基础架构。

金融服务公司Western Union在选择自助分析平台时的要求之一是，该平台易于与多个不同的数据源集成，灵活且易于使用，具有强大的分析能力，并且基础设施要求最低。

西联首席数据架构师兼数据工程和架构负责人Harveer Singh表示，该公司部署了Tableau平台，使业务用户能够在受管理的环境中根据自己的查询和分析做出决策。

辛格表示，业务部门可以创建自己的查询和报告，并进行协作，而无需IT部门的支持。他说：“用户可以在没有技术诀窍的情况下自由地对数据进行切片和切割。”。“数据可以以各种格式从多个源派生。”

辛格表示，当组织选择正确的分析工具时，自助分析“使业务用户能够检索和分析数据，而无需IT专业知识/产品专家来进行报告开发和分析”。它是一种“响应动态业务需求的资产”