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7步提升企业自助化分析能力
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提升企业自助化分析能力（一）：解决人员和流程挑战
可视化分析和发现技术通常是由企业重要流程线部门或寻求解决特定业务问题的部门选择的——无需IT参与即可获得这些技术。当业务用户成功进行发现工作时，他们希望与希望共享相同技术的同事共享他们的工作。这是IT和BI团队应参与的地方，以便对项目进行适当的管理。
提升企业自助化分析能力（二）：将稳固和平衡的治理作为优先事项
在用户自由和治理之间寻求良好的平衡至关重要，组织应避免仅出于控制目的而施加不必要的规则。数据仓库研究所强烈建议成立治理委员会，因为它们可以促进业务用户和IT之间的富有成果的讨论，从而使每个人都处于同一立场。
提升企业自助化分析能力（三）：改进数据准备过程
长时间等待IT准备数据会破坏快速自助服务分析和发现的目的。数据仓库研究所提供了一些改进数据准备的技巧，包括研究新的自助数据准备技术以及改进传统的ETL例程。妥善管理的数据准备对于分析成功至关重要。
提升企业自助化分析能力（四）：使用治理指导用户与集成数据交互
业务用户通常需要查看趋势，找到相关性，并不仅仅是查看一个来源，而是寻求其他见解。组织应评估新方法，使用户可以访问由更广泛，不同的数据集构建的数据视图，并具有访问和分析多个数据源的能力。数据集成对于视觉分析和发现工具的用户至关重要。治理流程可确保用户查看的是高质量的相关数据，并且还可以帮助保护敏感数据免遭错误暴露。
提升企业自助化分析能力（五）：通过管理项目来提高敏捷性
敏捷性提高是组织希望从传统的BI和数据仓库环境转移到允许对瞬息万变的市场进行快速调整，改变客户喜好以及出现新的竞争的系统的主要原因之一。由于许多视觉分析和发现工具都是自助服务，因此非常适合更快，更敏捷的决策。治理方法必须调整以适应这一加快的步伐。
提升企业自助化分析能力（六）：培训用户利用数据可视化讲故事
尽管仪表板通常是进入数据可视化领域的第一步，但用户需要更好的方式来消费数据，这些信息将为数据驱动的决策提供依据。可视化数据交互，深入到更深层次的功能，地理空间分析和数据讲故事都在流行的数据可视化技术列表中，这些技术使专家可以更有效地处理数据，并增强与同事的协作。
提升企业自助化分析能力（七）：使用受控分析制定更明智的运营决策
一直以来，提高运营效率和有效性一直是部署BI解决方案的首要原因之一，并且在今天仍然是一个关键的驱动因素。用户正在实施自助服务分析工具，以便他们可以更好地了解其数据和目标。数据仓库研究所推荐了三个重点领域来帮助用户使用受控的分析和发现来改善操作，包括设置用户对可能尚未应用数据质量过程的近距离或实时数据质量的期望。
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