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资料来源：Lightspectrum / Dreamstime.com
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由于自助服务和自动化，大数据正变得更广泛的用户可以访问。
自助分析软件已成为软件开发的趋势已有一段时间了。从概念上讲，它并没有太多新颖之处–自助服务作为一种概念已被应用于快餐店，金融服务和其他行业，并且软件领域只是根据其独特需求对其进行了定制。
自助服务分析专门针对需要轻松处理数据和创建分析而不必依赖技术合格的数据人员（例如数据科学家）的业务用户。人们相信自助服务分析将减少对数据科学家的依赖。还有一群专家认为，将分析绝对传递给业务用户会破坏治理，并且业务用户需要高质量的培训。两种观点都有实质性。尽管自助服务分析市场的预测是积极的，但重要的是要培训用户正确使用该软件。商业用户有很多学习这类软件工具的范围。 （要了解有关商业智能和分析的更多信息，请参阅大数据分析能否消除商业智能差距？）
大数据与商业智能（BI）中的自助服务
考虑以下用例：在组织中，客户或面向市场的人员在很大程度上取决于数据来制定决策。现在，获得定制的分析并不容易，因为数据量巨大且来自多个来源。它需要特定的技能来处理数据并以易于理解的格式生成分析。因此，数据科学家和其他技术人员需要参与其中。这就产生了很多问题。例如，技术人员和数据科学家的带宽被划分，对技术人员的过多依赖可能会延迟分析的获取，这可能会妨碍决策。
通过授权业务用户可以解决此问题。可以使业务用户具备操纵数据和生成自定义报告的能力。现在我们在谈论自助服务。大数据和BI的自助服务是业务用户根据需求操纵和生成分析的能力。就像快餐店中的自助服务概念一样，业务用户正在独立生成报告。当然，在用户可以生成报告之前，必须将数据收集，处理并转换为某种格式，这不是业务用户的责任。
自助服务有很多优点和缺点。但是现在市场上有许多针对企业用户的自助服务产品。这些产品具有某些共同点：直观友好的用户界面，自定义报告生成和业务术语。假定此类产品具有内置功能，无需业务用户的参与即可接受，挖掘和处理大数据。因此，可以说自助服务软件通过减少（但不消除）对技术人员的依赖性解决了为业务用户赋权的用例。根据Forrester Research，Inc.的说法，只有20％的生成报告和查询的请求应发送给BI团队或IT部门。
自助服务的优势
显而易见，拥有自助服务软件的主要优点是它为企业用户提供了独立性。用户无需依赖BI团队或IT部门即可运行查询或生成报告。这也释放了技术人员的精力来专注于其他重要任务。由于业务用户能够独立创建自定义报告和分析，因此他们能够发现见解并更快地做出重要决策。 SAS负责按需解决方案和高性能计算的东南亚总经理James Foster表示：“因此，将更多的决策能力嵌入业务范围是一件好事，”他说“此外，向自助服务的转变也对IT产生了积极影响，使他们有更多的策略思考能力，并专注于公司的增值活动，而不仅仅是保持联系。”
自助服务的挑战
自助服务模型基于授权业务用户查询和生成分析，而BI团队和IT部门则负责后端系统和数据集成。但是，这种模型带来了挑战。从技术上讲，将数据与BI系统集成是一项复杂的任务。 BI团队努力提供单一，统一的企业系统视图。 （有关分析的更多信息，请参阅权衡实时大数据分析的优缺点。）
第二个挑战是关于数据治理。为业务用户提供使用应用程序的完全自由权充满了风险。例如，它可能导致重复的数据和报告，尖峰的查询和请求，导致服务器崩溃以及报告的数据或结构过时。显然，数据治理策略和用户访问之间必须保持平衡。
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实例探究
不论大小，许多组织都从采用自动化或自助服务软件中受益。这些公司削减了成本，提高了生产率，并提高了客户满意度。第一种情况是Microsoft呼叫中心的情况。 Microsoft的内部服务台为105,000多名员工，供应商，承包商和客户提供支持。它希望减少通话量，因此部署了一些自助服务工具，一个在线支持门户并提供了对知识库文章的访问。结果，Microsoft能够将通话量减少15.4％，每次通话费用约为30美元。
管理咨询公司eVergance Partners，LLC进行的一项研究表明，如果公司在线响应客户的问题，则成本比通过呼叫中心答复问题要低4至40倍。
充分利用自助服务和自动化
首先，从行业的角度来看，自助服务和自动化并没有退步。但是，需要仔细把握这些机会。这里有一些提示：
- 为您的客户提供良好的自动化体验。例如，如果您的客户使用在线聊天或网站资源而不是呼叫中心，请确保该过程轻松，快速，顺畅。如果客户体验不佳，则很有可能永远不会回来。
- 培训业务用户以按照最佳实践使用应用程序。应在应用程序处理方面进行广泛的培训，并且BI团队和业务用户之间应明确划分职责。
- 逐步构建自动化工具，并利用您的经验进行改进。 eVergance战略和市场营销高级副总裁Allen Bonde表示：“利用过去十年来积累的管道技术。”您可以做很多事情，例如工资业务流程，自动化界面对于人力资源，以及对移动现场服务团队的呼叫调度请求。尽管如此，这并不能保证客户的获取或保留。
结论
在处理大数据的行业中，自助服务和自动化被认为是巨大的机会。但是，公司在使用这些机会时需要小心，因为不小心执行可能会导致声誉和客户损失。适当的培训和明智的政策是前进的方式。