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分析学的世界正在发生变化。 自助服务分析工具，如Tableau、Qlik和Power BI，使企业用户能够在几乎没有IT组织支持的情况下，自行执行报告和分析。这一趋势的发展得益于以下几个因素。

• 组织被数据淹没，IT组织无法跟上。
• 更容易使用的商业智能工具使企业用户直接创建他们的报表，而不是通过IT部门来进行项目，效率更高。
• IT组织的分析项目可能需要几个月的时间，而业务需要这些信息的时间只有几周。

这种趋势使得IT商业智能(BI)团队的努力，大部分精力都花在了收集、清洗和结构化数据上，让企业通过自助服务模式进行自己的分析。在特殊情况下，它们提供的工业强度报告可以扩展到成千上万的用户，在那里需要可信的验证数据。 

IT商业智能团队如何才能保持对业务的相关性和价值？这里有几个建议，涉及到拥抱自助服务分析作为新的现实，以及将商业智能团队的核心能力从纯粹的描述性报告过渡到诊断和预测性分析。

在开出几种解决方案之前，先解释一下最后一个概念。大多数分析的现状是描述性的，有助于回答 "发生了什么？"的问题。诊断性和预测性分析有助于回答 "为什么会发生？"的问题，并为回答 "我能做些什么？"奠定基础。诊断性分析帮助组织不仅了解是什么，而且了解为什么，以及可以采取什么决策和行动来解决这个问题。这种类型的分析对业务更有价值，需要IT、BI团队从多年的分析解决方案构建中带来的独特的能力。

为了使IT商业智能团队能够从提供商品报告到业务驱动分析的价值链上移，建议添加这四个组件。

建立数据科学能力

数据科学家开始出现在公司内部的分析小组中。然而，他们仍然没有普及，而且该职能的人员不足。此外，公司内部的大多数小组无法证明全职数据科学家的成本是合理的。通过在IT BI组织中增加数据科学家，你正在创建一个集中的团队，可以为组织中服务不足的部分提供分析。 这个团队已经专注于创建分析性的数据结构和报告，而增加从数据中获取洞察力的能力是一个自然的延伸。

做出决定

在你的需求过程中，将决策架构方法论作为一种能力添加进去。大多数捕捉分析需求的方法论都集中在对数据提出的问题上，以推测维度和事实。虽然这给我们提供了很好的描述性分析，但它并不能使公司沿着分析成熟度曲线前进。更深入地关注企业所做的决策，从而将分析能力围绕帮助实现可操作的洞察力而展开，将推动分析的发展。

将决策理论添加到您的分析中

如果说数据科学帮助你将信息转化为可操作的洞察力，那么决策理论则帮助你构建决策过程，引导人们做出正确的选择。决策理论与行为经济学一样，专注于理解决策过程的组成部分，以解释我们为什么做出这样的选择。它提供了一种系统化的方法来考虑属性之间的权衡，帮助我们做出更好的决策。阈值、警报、决策矩阵和选择架构等工具应被视为添加到你的团队工具箱中的重要能力。

创建报告认证流程

随着自助服务分析的报告扩散，如果分析结果要被更多的受众消费并得到信任，那么为报告的健康性和有效性创建一个标准将非常重要。 例如，你可能会让一个小组创建一份报告，其中的关键指标来源于未经认证的数据源。通过将各个部门的报告通过类似于电气产品UL标签的认证流程，更广泛的消费者将知道数据治理和IT团队对报告的审查程度，从而信任报告中包含的数据和指标。

随着IT商业智能团队希望在向内部客户提供的能力中向价值链上游发展，增加额外的技能、方法和工具将是必要的。所概述的能力非常适合集中式团队拥有，IT商业智能团队的这种转变可以说明这些增强的能力为企业提供的价值。

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