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时间：2018-11-26来源：大卫斯多德浏览数：588次
今天的自助式BI和分析工具比以往任何时候都更容易使用。交互式数据可视化为更多用户提供了与数据交互的能力和控制。那些经历过自己探索数据自由并不断提出新问题的人经常将BI企业解决方案视为限制性和不灵活性。那么有没有办法将自助式BI和IT主导的企业解决方案结合在一起？本文提供了七个技巧教您如何创建自助BI治理策略，因为它将用户生产力和企业BI治理融合到一个和平共处的战略中。
技巧1：校准IT的角色以适应自助BI需求
在传统的企业BI环境中，大多数用户使用IT生成的数据，应用程序和可视化。自助服务趋势要求业务和IT领导更加灵活，并根据用户尝试做的事情调整IT参与量。IT的主要目标应该是采用推动者角色，通过引导他们获取正确的数据，帮助用户实现他们的目标，建议他们如何充分利用BI工具并帮助扩展应用程序。
技巧2：更新治理以包含自助BI和分析
寻求数据发现和分析的新来源的用户不喜欢等待将新数据合并到现有数据仓库中。大数据湖泊和基于云的数据源正在增长，部分原因是用户需要访问更多种类的数据。不幸的是，这些来源通常没有得到充分的治理，更不用说质量和一致性。组织需要检查当前的BI治理策略，并确保它们考虑到不断扩展的数据环境。
技巧3：修改语义层以支持自助交互式报告
成熟的企业BI和数据仓库体系结构的优势之一是具有连贯且最新的语义层，自助服务BI和分析也可从中受益。然而，多样化和分布式的自助服务技术可以使语义层的开发和维护具有挑战性和复杂性。组织应评估其现有的企业BI和数据仓库语义层，以确保它可以扩展到临时的自助BI和分析用例。
技巧4：通过用户敏捷性平衡企业BI标准化
在分散且不协调的情况下，每个自助服务技术实施都可以成为自己的数据孤岛。组织努力平衡用户敏捷性和BI标准化。TDWI建议采取三个步骤：
· 提供可提供指导的托管自助服务。
· 创建自助服务应用程序，在其中提供标准选择。
· 旨在减少不那么突兀的IT管理和治理。
技巧5：仔细介绍自助数据准备
对于那些试图平衡BI治理和用户自助服务功能的人来说，数据准备是一个关键问题。为了避免自助数据准备的缺陷，TDWI建议组织集中监控元数据，将数据准备与治理相结合，并使用自动化和基于Web的管理技术实现更高级别的可重复性。
技巧6：开发一个开放式架构，使工作负载与技术相匹配
开源和云技术要求组织重新审视其企业BI和数据仓库架构。可能是采用混合方法的时候了。并非所有用例和工作负载都需要严格的治理和结构，以用于企业BI和数据仓库的传统单一体系结构。该战略必须具有灵活性和开放性，以利用新技术和新方法的潜力。
技巧7：刷新培训以满足不同的用户需求
尽管BI和分析工具变得越来越容易使用，但理解和应用BI和分析技术并不一定是直截了当的，特别是对于非技术用户。在其他策略中，本报告建议通过BI团队进行指导，并鼓励协作和提示共享，以帮助用户相互学习。
