對于很多組織來說，自助式BI是一個巨大的改變，與傳統BI相比更靈活且易于使用，而且一定程度上擺脫對IT部門的大幅度依賴。但是使用自助式BI面臨這一個困難，就是它的部署是一件困難的事，本文將會介紹如何才能減輕自助式BI工具部署的痛苦。

當企業開始使用自助服務BI工具進行首次嘗試時，通常會發現自己處于以下情況之一：

• 評估了BI工具，并購買了一個工具來進行企業范圍的部署，但是大多數員工還是都迅速恢復使用電子表格的狀態。
• 少數員工自己獲得自助式BI工具并獲得成功；但是，其他所有人繼續使用他們現有的報告或電子表格。
• 許多員工在整個企業中使用自助服務BI工具。但是，它們是孤島運作的。結果，每個業務部門都會生成自己的編號，該編號不同于其他業務部門中的編號。

在第一種和第二種情況下，人們繼續使用電子表格，從而創建了數據影子系統，也稱為spreadmarts。在第三種情況下，自助式BI工具也會生成影子系統。但是在大多數情況下，它都是完全混亂的狀態。

選擇正確的自助服務工具

在評估自助服務BI工具時，目標是為企業選擇一個工具，但是通常偏向于“一刀切”的工具。這種方法的缺陷在于業務用戶并不完全相同，他們具有不同的分析需求和分析技能。但是，在選擇工具的前提下，每個員工都是要創建自己的儀表板，數據可視化和報告的高級用戶。大多數員工應該是需要消耗數據來完成工作，而不是被數據消耗。

分析有四種類型：描述性，診斷性，預測性和決策性（慧都大數據分析團隊可進行這四種類型的分析，感興趣的朋友可以了解）。并且有不同的業務分析角色：臨時信息消費者，業務分析師，數據分析師，數據工程師和數據科學家。

壓倒性的分析需求是描述性分析，它使業務人員可以檢查業務中發生的事情或趨勢。 這是臨時信息消費者需要的分析類型。這些用戶不想創建儀表板，但希望能夠從現有儀表板，可視化或報告中篩選并深入數據。把一個數據發現工具放在他們面前的空白屏幕上，是讓他們不知所措并把他們送回電子表格的最可靠方法。

數據發現工具是有時間和地點的。他們對自助式BI的幫助就是由業務或數據分析師進行診斷分析。他們的工作是分析數據，并在啟用的情況下，為自己和他人創建儀表盤、可視化和報告。預測性和規范性分析是數據工程師和數據科學家的職權范圍，他們不僅需要自助式BI工具，還需要統計應用和數據準備工具。

 在選擇自助式商業智能工具之前，應從分析需求和技能的角度分析客戶的細分情況。有了這種細分，你應該能夠建立正確的工具和分析環境，以促進和鼓勵廣泛使用自助式商業智能 -- -- 并避免購買一個沒有人最終使用的工具。

轉變業務和信息技術角色

傳統上，業務人員使用嵌入在其企業應用程序中的報告和儀表盤或由IT部門開發的定制BI應用程序。由于嵌入的報表永遠不夠用，而且不能訪問企業的多個應用程序，因此IT小組會發現自己的BI儀表盤積壓越來越多。這種積壓會使企業更容易受到自助式BI工具供應商的營銷炒作的影響，他們的銷售宣傳總是說 "不需要IT"。這就從IT做所有的BI工作轉變為業務做所有的BI工作；兩者都對業務沒有好處。

能夠成功部署自助服務的新公式是業務和IT建立伙伴關系。IT的角色是創建和管理企業應用的數據骨干和數據倉庫，并創建休閑信息消費者所需要的描述性分析。業務和數據分析師的角色是利用IT的數據骨干，創建和發布診斷分析。數據工程師和數據科學家在創建和發布預測性和規范性模型時，也將利用數據主干。

實施數據治理

最后，無論如何構建自助式BI工具，跨業務組共享的儀表盤和報表都絕對需要數據治理。業務指標或關鍵績效指標（KPI）是基于業務規則創建的，這些業務規則選擇數據、過濾數據并應用業務算法。如果企業想要超越數據孤島，就需要就KPI定義達成一致，然后在儀表盤和報告中應用。當數據治理建立起來，并成為企業公認的業務實踐的一部分時，這種共識就會實現。

成功的、無痛的自助式BI需要企業遵循這里討論的三個原則。能夠使自助服務成功的不是工具，而是對政策、流程和政治的適當關注。

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