数字经济的增值态势在数字化转型浪潮的强力推动下已经是大势所趋，而当前几乎每个企业都将数字化转型升级作为重要的战略目标。在数字经济中，数据是一种重要的资产，企业需要通过分析和利用数据来探索更多的业务价值，获取更多的竞争优势。自助式BI，也称为自助式BI分析，是一种新型的数据探索及分析方式。通过这种方式，不具备统计分析、数据挖掘、数据库相关知识的业务人员，可以进行丰富的数据交互和深入的数据探索，从而发现数据背后的价值，辅助业务决策的制定。
传统BI vs 自助式BI
在自助式BI出现之前，BI产品主要面向的使用对象是具有IT技术背景的研发人员和数据科学家，他们大多集中在企业的技术部门，通常也称为企业级BI。
使用传统BI工具的企业，往往需要经过较长的时间进行数据建模，然后由分析师或 IT 团队负责维护数据的使用。这意味着当业务部门需要报表或仪表板时，必须等待分析师给他们提供对应的报告内容，从需求提出、讨论、实施到提交，整个流程会影响数据获取和决策制定的时效性。
传统BI产品典型缺点：
- 使用门槛高，具有IT或数据分析背景的人员才具有自主分析能力
- 报表内容刚性，无法实时、动态进行调整
- 进行新报表或图表开发时往往需要耗费很长时间
- IT部门负责多个数据报表的开发需求，负担重
而在新的数据经济时代，随着数据量的不断膨胀和业务分析需求的不断增加，传统的商业智能（BI）技术已经无法满足业务人员对数据分析的敏捷响应需求。依赖传统BI进行数据分析，可能会导致分析的时间越来越长，响应越来越慢。随着自助式BI技术的出现和逐渐成熟，企业对自助式BI依赖会越来越凸现。
自助式BI（又称作敏捷BI）面向的是不具备IT背景的业务分析人员，与传统BI相比，它更灵活且易于使用，而且一定程度上摆脱了业务部门对IT部门的依赖，自助式BI的出现标志着商业智能分析正在从“IT主导的报表模式”向“业务主导的自助分析模式”的转变。
自助式BI工具提供了拖、拽式数据分析的使用方式，不用编写 SQL 查询语句，没有专门技术知识的业务人员也可以轻松地访问并分析数据。而且，通过共享的数据模型，每个人都将使用相同的维度和度量方式进行数据分析，通过对数据进行及时的钻取、联动、过滤、排序等操作，创建具有完整数据支撑的数据见解报告。
自助式BI使业务人员可以访问数据、建立模型和分析数据，与传统的BI相比，可以以更快速、更敏捷地方式进行数据洞察。
自助式BI典型特征如下：
- 友好的用户操作界面
- 支持多种数据源接入和分析
- 支持交互分析的可视化分析结果
- 可以集成到企业现有平台共享和查看数据分析结果
自助式BI的价值
在使用传统商业智能BI软件的企业中，需要先准备数据仓库和数据集市，然后由IT或分析团队创建分析看板和报表。然而，随着企业发展步伐的加快，业务用户需要更快速、更容易地访问数据，这将帮助他们在复杂多变的环境中更好的做出决策。借助自助式BI分析工具，可以让这一需求快速得到满足，还能很好的提高企业的数据文化。
更好地利用BI和 IT 团队资源
在自助式分析的模式下，业务用户可以自己进行数据分析，这让企业的IT 团队省去了编写 SQL 查询语句、创建仪表板、报表等工作，使他们能够更加专注于需要更多技术技能的工作类别上，如为业务部门提供BI 技能的培训、创建可复用的数据集模型、BI 平台的运维管理等相关工作。这一转变可以让业务人员更快速地从海量数据中获取有意义的洞察力和数据应用价值，让BI 团队和 IT 团队的协同更加高效。
更高效的制定决策
当业务用户可以在任何时间访问数据而无需依赖 IT 部门时，数据的洞察力就可以更快的进行流转，从而帮助企业更及时地做出决策。业务部门不再需要花费大量时间准备需求去提交给其他团队，他们自己就可以有效地获得数据见解，而不需要等待技术人员的报告和分析结果，从而更快地做出决策。这一点，可以使得企业在激烈的商业竞争中保持领先地位。
构建数据驱动型组织
随着业务主管、经理和工作人员对BI工具使用的日趋深入，他们的分析能力也将得到快速的提升，业务人员可以更灵活地探索和分析数据，而不需要事先对数据做出固定的假设和预测，自助式BI将进一步推动决策管理和业务运营中建立完全由数据驱动的企业管理文化。
应用软件公司的模式转型
以往的软件项目需要软件公司进行定制开发，上线之后出现的任何需求也需要技术团队协助完成。然而通过自助式BI分析，在项目上线之后，实施人员和最终用户能够按照自己的需要对数据图表进行调整，无需专业技术团队支持就能快速上线，提升软件公司的运维服务满意度。
自助式BI的三个层次
自助式分析功能可以来自一套独立运行的BI软件，也可以通过行业应用软件提供给用户。独立的BI软件有助于企业搭建自助式报表分析平台，供业务部门分析数据所用。而运行在业务系统内的BI分析功能，可以更好的与业务流程相结合，在业务流程过程中即时分析并做出快速决策。
基于数据分析结果的交互分析
业务人员可以基于已经设计好的仪表板和报表进行更多的数据交互式分析，比如常用的切片、联动和钻取功能，还有运行时的高级数据探索分析功能。最终用户可以对数据进行过滤、排序、排名、条件格式化、切换统计维度及指标、切换行/列切面等操作，还可以按自己的分析需要选择图表类型，并在图表和表格之间任意切换。打破常规的静态报表，通过交互式分析，挖掘业务背后更深层的原因和价值，快速响应问题，实现业务流程的优化。
自助完成一站式数据分析
除了上面基于现有的数据分析结果，业务人员完全可以自助完成所有数据分析的内容，包括接入数据到分析平台、数据加工、仪表板和报表的设计等，可以根据自己的业务需要进行数据分析，通过拖、拉、拽等可视化的方式快速对数据数据进行加工，然后选择合适的可视化图表，即可形成数据分析见解。除此之外，业务人员也可以直接分析已有的 Excel 数据，降低数据的重复准备，提升运行效率，以适应瞬息万变的市场环境。
集成到业务系统流程中的自助分析
在这种模式下，所有的BI分析功能均运行在业务系统内，完全集成到业务系统的界面和流程中，从而让数据分析成为业务系统的原生功能。用户无需在业务系统和BI工具之间往返切换，整体提升业务系统的用户体验、应用价值和用户黏性。运行在业务系统内的自助BI分析功能，能更好地支撑行业软件的转型升级，改变以往客户个性化需求只能通过修改代码和二次开发才能满足的响应方式，即使在软件项目交付后，仍可快速满足客户的新需求，极大地降低系统运营成本。
如何选择一款自助式BI工具
在当今快速发展的商业环境中，数据分析已经成为企业获取竞争优势的关键。然而，传统的商业智能（BI）技术已经无法满足企业对数据分析的快速诉求。为了满足业务人员对数据分析的需求，自助式BI分析平台应运而生并逐渐成为许多企业的选择。
自助式BI是否会取代传统BI？对比传统的Excel，Python等分析语言，如何选择一款易用、上手门槛低的自助式商业智能（BI）工具？如何根据企业的业务需求和数据类型选择最适合的自助式BI工具，并确保其能够满足未来业务及数据增长的需要？可以从以下几个因素进行评估：
功能和特性： 不同的自助式BI工具可能具有不同的功能和特性，例如数据可视化、数据探索、数据挖掘、预测分析、报告和仪表板等，需要根据业务需求和数据类型选择适合的自助式BI工具。
数据源和连接： 自助式BI工具需要能够连接到各种数据源，例如数据库、云存储、Excel表格等，以高效获取所需的数据。
用户体验和易用性： 自助式BI工具应该具有友好的用户界面和易于使用的功能，以便业务人员和非技术人员能够快速地掌握和使用，上手快，学习成本低。
安全和隐私： 自助式BI工具需要具有安全和隐私保护功能，以确保数据的保密性和完整性。
成本和可扩展性： 自助式BI工具的成本和可扩展性也是考量的重要因素，需要选择成本合理且能够满足未来业务及数据增长需求的自助式BI工具。
自助式BI发展趋势
自助式商业智能（BI）分析平台已经成为企业数据分析和决策的重要工具，未来会在以下几个方面不断增强：
- 数据可视化和交互性： 自助式BI工具将更加注重数据可视化和交互性，以帮助业务人员更加直观地分析数据和洞察价值。未来的自助式BI分析平台将不仅提供基本的数据可视化和报告，还将引进更多先进的可视化技术，而这些技术能够使用户以更直观和沉浸式的方式与数据进行互动，更好地理解和分析数据。
- 人工智能和机器学习： 自助式BI工具将更多地利用人工智能和机器学习技术，以帮助业务人员更好地探索和分析数据，并发现隐藏的模式和趋势。未来的自助式BI分析平台将会与人工智能及机器学习深度融合，通过模型与数据双驱动的方式不断为业务人员提供更多的洞察指引及创新思路。
- 自动化和智能化： 自助式BI工具将越来越自动化和智能化，从而帮助业务人员更快地获取数据分析结果和洞察力。自动化和智能化的自助式BI分析平台将能够实现数据采集、清洗、转换和建模等过程的自动化，并具备自动发现及最优推荐功能，帮助业务人员更快速地获取所需的数据分析结果。
- 云端和移动化： 自助式BI工具将越来越多的向云端和移动化方向发展，以帮助业务人员更方便地使用和访问数据分析工具。云端和移动化的自助式BI分析平台将支持多设备、多平台的数据分析和共享，让业务人员可以随时随地访问数据分析结果。
相比传统的商业智能BI，自助式BI更加注重业务的主导性和自助性，让业务人员能够更加便捷地探索和分析数据，并从中获取洞察力和价值。自助式BI工具的出现，不仅提高了企业的数据分析效率和准确性，还为业务人员带来了更大的自由度和灵活性，可以更好地满足企业不断变化的业务需求。
因此，对于企业而言，选择一款适合自身发展需求的自助式BI平台，可以极大地提升企业的数据分析效率，帮助企业更好地洞察市场动态、抓住商机，实现业务增长和价值创造。可以预见，未来自助式BI分析平台将继续发展壮大，并成为企业数据分析和决策的重要工具。
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