发布日期：2024 年 9 月 4 日
作者：Ivan Belcic、Cole Stryker
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七大赌注：是时候押注未来了
自助式数据平台为企业的数据管道提供结论。他们将相关数据输入到具有强大分析功能的直观界面中，从而理解关键业务数据。
许多分析解决方案（如 Tableau、Microsoft 的 Power BI 和 IBM Cognos Analytics）都提供了以下几种常见功能：
增强分析：AI 自动化数据分析。
数据建模：确定数据之间的关系。
数据可视化：创建数据的图形化表示。
数据监控：实时数据质量保证。
数据建模
数据建模是基于数据点之间的关系构建关系数据库的过程。它需要对数据库内容进行高级概述，以帮助确保准确的关系映射以及数据表示和存储。在为数据仓库和湖仓一体设计模式时，数据建模至关重要。
准确的数据表示使 BI 工具在搜索数据库时更容易地将自然语言查询转换为结构化查询语言 (SQL)。
数据可视化
数据可视化是创建数据图形表示的一种实践，可使临时分析和数据探索更加直观。表格、图形和图表是三种常用的数据可视化技术，可揭示数据集的趋势和模式。
自助服务商业智能平台的主要优势之一，就是能够让业务用户轻松理解复杂的数据集。拖放数据加载功能可根据需要简化自定义数据可视化的创建过程。
自助分析为应对不断变化市场所需的更明智的决策、更高效的工作流程和更好灵活性铺平了道路。正确实施自助服务分析的优点包括：
更好的数据驱动决策：数据为明智决策提供了信息丰富的背景信息。
效率更高：所有人员都能根据需要访问数据。
更多的跨团队协作：团队可以在同一平台上协同工作。
提高准确性：自动数据服务使工作人员无需手动输入数据。
提高灵活性：组织可快速应对不断变化的情况。
更多定制：工作人员可以创建自己的定制数据工作区。
数据驱动决策也许是自助服务分析最强大的用例。当可靠的数据普遍可访问并以易于理解的可视化格式提供时，业务用户就能做出明智的决策，实现最佳结果。
自助服务 BI 工具将内部数据转化为组织最宝贵的资产之一。在掌握相关信息的情况下，可以做出各个层面的业务决策。
自助服务 BI 工具使所有人员能够工作，而不必等待别人提供他们所需的数据。业务用户可以创建报告、执行临时分析、采取适当的行动并做出独立决策。
在自助式分析出现之前，数据团队负责准备和交付数据，从而导致了组织瓶颈，而这种瓶颈现在已经被消除。自助式数据分析提高了效率，使企业能够创建具有高度可扩展性和弹性的数据工作流程。
在单一自助服务分析平台的保护伞下，整个组织的不同团队可以在同一环境中工作。集中式数据工作区可让所有人员保持一致，调整工作重点，消除阻碍有效协作的数据孤岛。
直观的数据工具使业务用户和数据分析师能够做出协作和明智的决策，从而产生更强大的整体成果。
泛组织数据交付使工作人员无需在工作时手动输入数据，从而提高了准确性。自动数据服务可防止业务用户错误地输入不正确的数据，从而进一步导致下游的不准确性。
当良好的数据始终可用时，企业领导者和员工可以进行临时分析并对不断变化的情况做出快速反应。他们根据过去的趋势和模式采取行动和决策，同时从准确的预测中受益。与此同时，团队可以自由参与假定场景模拟，并为假设的未来制定行动计划。
自助服务分析工具使用户能够根据自己需要的信息创建自定义数据工作区。拖放界面和自动数据可视化功能可在用户的仪表板上显示与其角色相关的所有数据，而不会受到不需要的信息的干扰。
数据分析领域可分为四大类。通过使用自助服务数据分析，这一切都变得更加简单。数据分析的主要类型有：
描述性分析：过去发生了什么？
诊断性分析：为什么会发生这些事件或趋势？
预测性分析： 接下来会发生什么？
规范性分析： 下一步该怎么做？
描述性分析旨在确定以往的趋势和事件，回答“发生了什么？”的问题。这些信息可为今后的决策提供依据。例如，大型餐饮连锁店可以识别受欢迎的食品、揭示季节性趋势或发现客户可能会一起购买的商品。自助服务分析平台将这些数据输入可视化仪表板中，以自动化方式进行更直观的数据分析。
诊断性分析是研究复杂数据集内的原因和相关性，回答事件和趋势背后的“为什么”。利益相关者可以深入了解通过描述性分析揭示的事件，并了解导致这些事件发生的原因。然后，这些见解可以应用于改进过去的成功并从错误中吸取教训。
预测性分析从而对未来做出有根据的猜测，预测趋势和结果。一些自助服务分析平台提供由 AI 驱动的内置预测模型，为企业领导者提供可靠的预测，为战略决策提供依据。
规范性分析提供有关业务领导者在特定情况下应如何应对的建议。业务团队在根据当前或理论情景制定行动计划时，可以考虑这些规定。
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