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资料来源：Nexusplexus / Dreamstime.com
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在自助服务分析的帮助下，即使不是专门从事数据科学的人也可以解释数据。
自助服务是我们日常生活的一部分。人们有权自行完成任务，例如在ATM上进行货币交易，在加油站抽气，在机场办理登机手续以及许多其他类似活动。因此，一方面，它降低了组织的运营成本；另一方面，它生成了大量的数据（通常是大数据）。这些数据在分析领域具有很大的潜力。组织正在从此类自助数据中提取有意义的见解，并从中产生更多的商机。
什么是自助数据？
自助数据分析实际上是一种高级分析，可以使企业使用大量的数据/云数据来寻找最佳的业务前景和选择。对于没有非常清楚的统计或技术背景的人来说，这也很容易使用。
自助服务分析允许用户扫描大型数据转储，可视化数据并使用它来获取有用的业务见解。这也使企业能够确保满足其日常需求，并了解可能出现的其他需求。这些见解来自大型企业拥有的数据储备，而这些储备又来自各种交易数据，Web日志，传感器数据和社交媒体数据。自助服务商务智能是自助服务数据的子集，可帮助企业根据数据做出重要决策。
自助数据如何帮助分析
如今，许多公司正在开发允许企业用户从各种来源收集信息的软件。这样的软件可能难以使用。它具有仪表板，可让分析人员查询和分析数据。由于其复杂性和陡峭的学习曲线，此类软件只能由训练有素的数据分析师（也称为数据科学家）使用。 （要了解有关数据科学家的更多信息，请参阅数据科学家：科技界的新摇滚明星。）
相反，引入自助服务分析是为了帮助企业在无需任何训练有素的专业人员的情况下继续有效地分析数据，因为如今数据科学家变得越来越难找。这也将允许业务用户直接处理数据，他们可以根据自己的需求和偏好轻松地对其进行操作。因此，自助服务数据使业务用户可以基于功能强大但易于执行的分析做出正确的决策。
自助数据如何影响BI
尽管实现这些目标所需的技术会随着时间和当前可用技术而变化，但业务需求始终保持不变。如今，数据量也增加了许多倍。由于这些数据来自许多不同的来源，因此它们也非常复杂。
但是，随着自助数据分析的出现，可以轻松分析大量数据。此外，特殊的“语义层”甚至可以让普通的商业用户轻松地访问和使用数据，因为它可以解决数据的复杂性。这使得基于更准确的数据分析的业务决策更加容易，并且为商业智能起了一个新的名字。 （要了解BI的基础知识，请阅读《商业智能入门》。）
有哪些挑战？
集成自助服务商务智能工具必须非常精细，因为尽管它可以使业务用户轻松执行与业务智能相关的任务，但它需要IT专业人员来管理其数据。但是，与任何BI解决方案一样，集成数据可能非常困难。
波士顿学院大学图书馆是教育资源中心，由三个图书馆组成，藏书超过250万本。但是，该系统需要自助服务报告以正确分配预算并确保移动访问。
实施自助服务解决方案后，其学生基础又增加了约14,000名学生。他们可以随时随地访问其庞大的资源。
Motionsoft
Motionsoft是面向健康和保健领域企业的金融解决方案提供商。其旧的Crystal报表系统功能不足以进行交互式仪表板和基于Web的报表，因此它选择了Logi Ad Hoc和Logi Info等自助服务解决方案。该解决方案非常强大，并允许许多自助服务功能。
海兰特
Hylant是极具成本效益的保险经纪服务提供商。他们还为各种业务提供风险管理解决方案。他们需要通过增强报告请求流程来消除任何临时更改。他们还需要帮助用户创建自己的报告。
因此，他们使用了Logi的自助服务模块，该模块允许其客户非常轻松地查询和管理自己的报告，从而有助于做出更好的决策。
结论
自助服务确实是业务分析领域的一个转折点。自助是众所周知的最好的帮助，借助自助业务分析，我们可以实现这一点。业务用户不得不就任何问题或任务咨询数据科学家的日子已经一去不复返了。现在，用户可以轻松，准确地进行自己的分析，这也可以提高业务速度。而且，随着经验丰富的数据科学家的寻找变得越来越困难，因此需要即使是没有经验的用户也可以通过适当的培训来简化操作。尽管存在某些问题，例如安全性问题，数据完整性问题等，但是这种自助服务解决方案将不断发展，并有望自动消除它们。因此，可以断定自助式商业智能将成为未来的商业智能。