對於各行業的企業來說，數據優先於所有其他數位資產，因此第一線員工應該能夠獲得強大的洞察力，從而做出明智的、基於事實的決策。這是透過使資料存取民主化並使每個使用者都可以進行自助分析來創建協作環境來實現的，在該環境中團隊無需訴諸繁瑣的手動分析。他們可以利用現有的BI 工具來提取有價值的資料、執行查詢、產生報表等等。
然而，當資料分散在儲存系統和伺服器之間時，定位和存取資料以進行分析是說起來容易做起來難。這就是組織需要優化其自助數據分析以做出數據驅動的決策的地方。方法如下：
透過數據素養克服文化挑戰
有時，採用正確的技術並不是障礙；創造一種採用文化是。打破資 埃及 電話號碼庫 料孤島，讓團隊為資料可訪問性和自助分析的準備可能具有挑戰性，特別是如果使用者看不到添加到其分析堆疊中的新的、直觀的工具所帶來的生產力優勢。
領導階層可以透過培養組織內各個層級的數據素養來緩解這些挑戰。這只是為了讓團隊能夠以適合其目標和學習標準的方式輕鬆理解數據。除了查看儀表板之外，這些使用者群組還應該能夠在任何方向上對每個指標進行切片和切塊，以獲得更深入的見解，而無需依賴資料工程師。
重新評估 BI 和資料分析堆疊
組織必須查看現有的技術堆疊並找到缺少的鏈接，以使團隊能夠 殺手級電子郵件通訊的 4 個關鍵組成部分 獲得更好的見解。例如，有時，前端可能沒有問題，但儀表板背後的資料治理可能缺失。保證資料安全對於維護其神聖性和可信賴性至關重要。
理想的方法是選擇一個平台，透過在 BI 堆疊上維護多個安全層來防止未經授權的資料存取。與所有雲端平台和BI工具無縫協作的語意層可以確保完整的資料保護。它還透過使用者和群組層級的行和列層級存取控制確保企業安全。
另一件很棒的事情是選擇一個與來源和工具無關的平台，並為每個發出查詢的用戶提供標準化的業務語言。無論企業內使用哪種以及多少種 BI 工具，所有資料都應該可供所有使用者訪問，並且查詢結果應該一致。這創造了一個有凝聚力的工作環境，可以立即獲得人們進行定期或臨時分析所需的資訊。
提高性能
在實施自助服務功能時，資料領導者必須確保團隊可以在不影響速度的情況下存取無限量的資料。這些工具應該允許透過強大的數據視覺化進行迭代、靈活和深入的分析。實現較高的技術上限使數據團隊能夠使用他們習慣使用的語言進行工作。
所有這一切都應該在不依賴技術專家的情況下實現，並且透過 人工智慧資料庫 使用可以實現單一標準來消費和驅動分析的工具，即使在處理複雜的資料集、增加基數和多個維度時也是如此。
儘管衡量企業技術堆疊的真實投資回報率很複雜，但企業可以從明確的策略開始，使用可靠的分析加速平台實現自助分析，該平台提供更深入的數據存取和堅實的護欄，並確保即使在高用戶並發情況下也能降低分析成本。