在當今洞察力驅動的商業環境中，各種規模的企業都在努力競爭，并轉向自助式商業智能工具以提高生產力。

其中一些企業擁有成熟的數據團隊，而另一些企業則依靠商業智能工具為他們指明方向。還有一些人經常犯錯誤，只關注眼前的需求，這會使可擴展性成為未來的問題。

擁有復雜數據團隊和技術結構的企業不斷向前看，因為他們意識到業務需求和技術能力一直在發展。

跨國信息技術服務商Tech Mahindra公司美洲戰略垂直業務總裁Lakshmanan Chidambaram說：“在不斷變化的業務需求的推動下，人們對自助服務分析的興趣越來越大，但在整個企業中實現自助服務需要的不僅僅是部署用戶友好的工具。它涉及整個企業中干凈且隨時可用的數據的可用性，這可以作為真相的單一版本。”

實施分析和商業智能工具的企業可以利用自助式商業智能優勢。

1、改進決策

企業首先投資于商業智能和分析的主要原因是改進決策。自助式商業智能使這一點民主化，但數據必須易于訪問，其質量必須適合用例。因此，創建數據管道以提供商業智能和分析平臺的數據工程師正在興起。

硅谷數據工程專業服務商Apexon公司的高級副總裁Sree Majji表示：“卓越中心(COE)可以為每個業務組建立專門的發現環境，以實現對商業智能功能或數據分析的端到端發現。此外，可以針對完全治理與松散治理的商業智能環境實例化專用平臺。”

Majji說，所有這些都會帶來意想不到的成本——軟件許可、硬件、開發和維護成本是最初采購成本的5到10倍。

2、提高效率和靈活性

業務和IT都歡迎自助服務，因為業務專業人員厭倦了等待IT生成新報告或儀表板。與其相反，IT團隊忙于處理日益復雜的IT堆棧，而數據團隊則更愿意解決難題。

自助式商業智能通過易于使用的可視化工具和支持人工智能的搜索功能快速提供信息，讓更多人訪問數據，從而提高企業效率。

獲得這些好處是技術、流程和人員的問題，盡管很容易假設自助式商業智能工具會影響變化而不考慮如何影響。

IT服務商IT Companies公司聯合創始人Joseph Harisson表示：“企業的團隊是否會調整以評估自己的數據，并運行自己的報告，這在很大程度上受到文化的影響。許多經驗豐富的企業通常的工作方式可能與自助服務方式不兼容。”

3、 增強協作

不同的人對分析結果的解釋不同，這就是增強分析平臺使用人工智能“敘述”數據可視化的原因。經驗豐富的數據專業人員重視整個企業的某種程度的數據素養，因為它有助于促進數據專業人員和非數據專業人員之間更有效的協作。

現實情況是，一般的業務專業人員不像數據分析師那樣思考，盡管他們很快發現，在使用商業智能平臺時，更好的查詢可以提供更好的答案。這就是增強分析平臺建議流行搜索的原因，但工具并不能完全替代思維。隨著時間的推移，假設界面足夠簡單，非數據專業人員僅使用自助式商業智能即可提高他們的技能。

一些供應商(如Sisense)鼓勵數據團隊支持大眾的原因之一是因為它促進了雙峰數據分析。業務用戶可以進行簡單的分析，而數據專業人員可以進行高難度的分析。

Majji說，“最好的方法是建立一個定義自助式商業智能功能和工具的商業智能卓越中心(COE)。”

4、降低成本并提供經濟利益

請求一次性報告的傳統商業智能模型既昂貴又低效。很多時候，業務專業人員會要求IT提供最終并非他們想要的報告，或者是因為業務在概述其需求方面做得很差，或者是因為IT誤解了業務的需求。

然后，在IT團隊交付報告之前，可能會經過數周或數月。隨后要求提交其他報告。與此同時，每個人都對時間感到焦慮。企業現在就需要答案，而且IT團隊太忙，無法提供實時報告或儀表板生成服務。

自助服務分析加快了業務級別的決策制定，從而減少了與商業智能相關的傳統開銷。很多時候，查詢與某些類型的業務績效有關，例如為什么某種產品在一個地方比另一個地方銷售得更好，或者為什么這么多商品必須以低利潤或低于利潤的價格清算。自助式商業智能可幫助各個部門優化成本和結果。

Chidambaram表示，如果企業發現自己的業務陷入衰退，那么削減成本和提高效率就會變得很重要。

Chidambaram說，“自助分析工具可以成為改善用戶數據分析的好方法，同時保持低成本，并輕松顯示投資回報率，我們預計這一類別將在未來幾年隨著更多產品和創新繼續增長：自助分析、人工智能，并最終將人工智能融入流程以實現卓越運營。”