如果您有一个了解他们领域的完整专家团队，为什么只依靠数据分析师？

数据是现代业务的基础，无论您是销售团队的一员都要分析一个地区胜过其他地区的原因；在市场营销中问为什么资产转换率这么高？甚至是产品团队，都希望确定您的新功能为何不引起客户的共鸣-将正确的数据交到正确的决策者手中可能意味着瞬间增长或错失机会之间的差异，这使得轻松、快速地访问数据至关重要，这项任务已经成为商业智能（BI）分析师的圣杯。为解决这一难题，企业已开始鼓励新一波的“公民数据分析师”（朝着正确方向迈出的一步），但没有提供使这些领域专家成功所必需的工具，许多人经常转向潜在的不安全做法，例如提取，下载和分析电子表格中的数据。

不过分析师通常会根据他们创建的内容来创建有限的仪表板

搜索和查询认为每个团队都需要而不是信任领域专家来挖掘提升其特定业务目标所需的数据，出色的用户界面使他们眼花缭乱，业务主管甚至可能没有意识到他们仍然希望数据团队编写建模代码，以便他们进行远程的新工作或探索性工作。这些所谓的“现代”分析工具仍需要有人编写建模变更的代码，即使是基本的跟进问题，也实质上是编写一个全新的查询。根据复杂性这可能要花费几个小时，因此由于带宽和时间限制，这些请求通常会被忽略或拒绝。对于希望找到独特的数据洞察力以帮助他们与竞争对手区分开来的团队而言，至少可以说，对数据团队前瞻性的依赖可能会受到限制。

我们所需要的是一个平台该平台使领域专家可以根据需要分析数据

从而提供完整的业务监督和授权，没有一种模型可以有效地支持BI的双重化，即罐装仪表板，静态报告和仅支持简单查询的流行自然语言工具，这就提出了一个基本问题：为什么要依靠预定义的预定视图和数据工具，而不是使用真正的自助服务分析？难道没有任何技术可以使业务和数据团队在同一领域工作吗？目前，脱节是关于领先解决方案固有的方法和障碍的。

数据查询用SQL编写

BI工具非常复杂，通常需要花费数月才能掌握。具备说SQL和编写这些查询的能力，使数据团队成员可以直接从数据中提问并检索答案。BI专家可以做类似的事情，但是当该工具无法回答细分的，特定的后续问题时，往往会遇到障碍，导致他们仍然求助于数据团队来更新报告，修复仪表板或共享摘录，这里的“麻烦”是很少有业务团队成员足够了解SQL或他们的BI工具以自己访问数据，因此为什么BI工具的采用率仍然只有35％。通过消除领域专家和数据之间的语言障碍，将数据的可视前端与SQL后端结合在一起，引入了一种新的商业智能方法，允许100％参与迭代数据对话。

尽管许多范例试图弥合这种差距但许多范例声称是“自助式” BI

但他们缺少的是能够为业务专家提供真正的自由的能力，这意味着无需进行大量培训，以及使用数据探索数据的能力。熟悉且舒适的界面。尽管一些可用的工具解决了部分问题，但它们仍然需要SQL知识。预先构建的业务界面和仪表板也基于预定义的问题，即使以适度自适应的视觉界面显示，也几乎没有深度或灵活性。反过来，领域专家无法以自己的方式探索和进一步调查数据。

通过利用受所有业务分析接口（即电子表格）启发的云构建的分析工具

数据分析师专家不仅具有简单的电子表格程序或静态仪表板或报告的功能，而且还具有丰富的功能。通过真正灵活的媒体，领域专家可以在其中进行数据分析而不必了解复杂的BI工具，SQL或更糟的是使用一种全新的专有编码语言，业务团队成员的专业知识可以脱颖而出，而不会失去翻译的风险。编程的束缚终可以消除，使领域专家和决策者可以自由地提出自己想要的问题并检索可能有所作为的数据。

不必以控制为代价而授予这种自由

数据团队与业务专家之间必须建立合作伙伴关系，以允许组织内的每个人安全可靠地浏览和分析与其需求相关的数据。数据团队仍然有责任对数据进行整形，以便组织的其他部门可以访问和建模数据，以便其他人可以轻松地为数据团队为他们奠定的基础建立基础。数据团队还必须继续为组织的所有云数据强制实施和维护单一真相来源，创建可信赖的数据集并消除从流通中提取的危险信息。自由必须始终与适当的控制权相平衡。

相反提供有限的自由度或深度的技术会使这些专家无法充分利用自己拥有的数据

这是违反直觉的真正的技术进步是能力与理解力成反比的特征，意思是随着技术力量的增长，产生的结果应该变得更加全面，很难将创新的基本规则固定在BI工具发展的当前方向上，当您拥有一整套数据分析师思路以及数据分析方法，现在不是在所有业务团队中平坐以待，希望为您的业务增光添彩，而是时候平整一下范围，进行授权数据发现。

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