自助式数据分析/BI(Self-Service DA/BI)的基本理念是将数据的自主权和力量交到业务用户手中。通过自助式分析/BI工具，他们可以自主查询数据、制作报告和探索见解。自助式BI的目的是实现更快速、更灵活的报告，以及更好的数据驱动决策。这将为数据团队节省时间，使其能专注于战略项目，而不是无休止的临时取数、分析和报表需求。听起来很美好，对吧？然而，现实往往不如预期，自助式数据分析/BI在运行一段时间后，常常沦为摆设。
自助式数据分析/BI并不如预想的那样可靠，至少不是数据团队和利益相关者所期望的那样。太多的问题导致了糟糕的结果和信任的丧失。
但也不要灰心！仍然可以让利益相关者自己制作报告。只需要合适的工具、组织培训、适当的流程，以及一个组织机构来统筹和管理这一切。
以下是自助式数据分析/BI（Self-Service DA/BI）中最大的三个挑战以及应对方法。
挑战一：没有数据治理、没有统一和标准的指标定义
这个真实而熟悉的现实故事：销售团队报告的第一季度收入是1000万，但财务部门显示的是600万。市场营销部有1,000个潜在客户（销售线索/leads），但销售部门只看到500个。不同团队对同一关键绩效指标（KPI）报告的数字不一致，导致数据混乱和不信任。这场景是不是很熟悉、很真实？
这是怎么回事呢？没有数据治理、没有统一和标准的指标库，每个团队在自助报告中创建自己的指标定义和计算方法。销售团队包括经常性和服务收入，而财务部门只计算经常性收入。市场营销计算营销合格线索（Marketing Qualified Lead/MQL），而销售只看销售合格线索（Sales Qualified Lead/SQL）。就像每个部门都使用自己的货币一样，没有一个统一的真相来源！
随着时间的推移，高管们对数据失去了信心。会议变成了关于谁的数字正确的争论，而不是做出决策。人们放弃了数据，转而依靠直觉决策。这并不是你想要的数据驱动型组织！
解决方法：只有标准化才能实现自助服务
要实现自助服务，必须进行数据治理和标准化，包括指标的定义和计算，以及自助服务的流程。具体步骤如下：
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对关键指标的标准定义和计算方法达成一致。
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将这些定义记录在共享系统中。
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根据这些定义构建数据仓库的指标层。
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确保自助数据分析使用标准和统一的指标数据，使所有自助报告的数据一致。
数据治理的工作复杂、困难且漫长。每个部门都认为自己的定义是正确的，构建统一、标准化的数据词典和指标库是一个漫长而痛苦的过程。
但这一切都是值得的。只有通过标准化，才能真正实现自助服务，确保数据的一致性和可靠性，从而建立一个数据驱动的组织。
挑战二：没有数据模型，缺乏可扩展性
我们面临的挑战：自助式数据分析/BI（Self-Service DA/BI）环境从小而简单开始，最终却变成了数据和报告的沼泽。随着组织的增长和数据复杂性的增加，自助报告往往会崩溃。随着数据源数量的增加和业务逻辑的演变，维护大量的自助报告变得不可持续。
这就像举办一场晚宴，每个客人都坚持在公共的厨房里做自己的菜。两三个人还可以，但随着客人名单的增加，公共的厨房变成了混乱的泥潭：没有操作空间，脏盘子堆积如山，味道冲突。
如果没有可管理的数据模型及适当的治理，自助数据分析在大规模应用时就会如此，一团无法管理的混乱数据报告，过时且不准确。“单一的报告”分裂成多个歧义版本。混乱占据主导，自助式数据分析/BI的采用率逐渐下降，最终被束之高阁，沦为系统化石。
解决方法：数据模型是自助服务的基石
采用语义层来管理业务逻辑、制定数据标准和可管理的数据模型，只有标准数据规范和可管理的数据模型才能使数据系统具有良好的扩展性，才能实现持续的自助数据分析。与其让用户查询原始数据，不如创建一个带有对象、指标、层级和友好命名的精心设计的数据模型。然后，通过这个语义层赋能自助服务。
用户获得了所需的灵活性，同时数据保持一致和可维护。
挑战三：缺乏团队互动合作，数据素养不足
这里有一个残酷的事实：自助分析的效果取决于使用者的数据能力。即使你提供了最好的分析/BI工具，如果用户缺乏基本的数据技能，那就注定是灾难。
把分析/BI工具交给没有经过适当培训的业务用户，就像把车钥匙交给从未驾驶过的人，事故在所难免！
不理解基本数据概念的利益相关者会误解他们看到的数据。他们会对不可比的指标进行比较，并将相关性误认为因果关系。他们会基于错误的分析做出决策。
随着时间的推移，这些由于数据误用而造成的“自伤”会削弱对分析计划的信任。自助服务的声誉受损，数据驱动的决策进程也将停滞不前。
解决方法：构建交互数据分析平台(Notebook)、强化培训
为了防止这种情况，应该为所有人而不仅仅是高级用户提供数据素养培训。将基本的数据能力培训作为员工入职和持续教育的一部分。
交互式Notebook数据分析平台可以教会用户如何解释可视化、理解常见的数据陷阱，以及何时寻求帮助。
具体措施包括：
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创建交互数据分析平台
：为用户提供一个互动式的环境，以便他们能够进行数据探索和学习。
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强化数据素养培训
：将数据素养培训纳入员工入职和持续教育中，确保所有用户具备基本的数据理解能力。
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建立数据的共同语言
：在组织内部建立一致的数据术语和解释，促进各部门之间的沟通和理解。
通过教育和工具的结合，建立一个互动的数据分析平台，实现真正的自助服务。
自助式数据分析/BI（Self-Service DA/BI）旨在将数据自主权赋予业务用户，实现快速、灵活的报告和数据驱动决策。然而，实践中存在三个主要挑战：缺乏统一标准的指标和定义、没有数据模型导致的可扩展性问题以及团队互动不足、数据素养欠缺。解决这些问题需要通过标准化数据治理、建立语义层和数据模型以及提供全面的数据素养培训，构建一个互动的数据分析平台，确保数据的一致性、可扩展性并且用户能够正确理解和使用该平台。
