數據科學家已經Out了，有才的你未來將比他們更高產

最新 02-08

說到童年理想，相信會有一大波童鞋舉手回答「我想要做個科學家」。為了對得起我們小時候一起吹過的這個牛皮，大公司和小公司們都在不遺餘力地努力，發展高科技，研發出各種各樣的神器，分分鐘把你培養成「無所不能」的「科學家」。

辣么，能夠把我們分分鐘培養成為「數據科學家」的神器究竟是啥子嘞？就是我們今天這篇文章中要講到的自助式BI。Gartner報告指出，目前企業正在採用自助式分析和商業智能，以期賦予更多業務人員數據分析的能力。而且，Gartner還說：到2019年，具有自助服務能力的商業用戶的分析產出將超過專業的數據科學家。也就是說，有才的你，在不久的將來，會比數據科學家更有才、更高產哦！

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幾乎所有的企業在生產經營過程中，均會形成各式各樣的數據、資料，通過對這些大量數據、資料展開深入的研究所獲得的數據分析結果，在企業經營管理中發揮著十分重要的意義與作用。

企業數據分析需求旺盛，

自助式BI有待普及

IDC日前發布的《IDC FutureScape：全球製造業2018預測——中國啟示》指出：到2020年底，25%的製造業供應鏈將使用分析驅動的認知能力，從而使成本效率提高10%，服務績效提高5%。到2020年，15%的管理數據密集型生產和供應鏈流程領域的製造商，將利用依賴於邊緣分析的雲執行模式，以實現實時可見性和增強操作的靈活性。

企業數據分析日益上漲，數據人才供不應求。對於普通業務人員來說，不懂SQL，不懂資料庫，Excel不精通，VBA不敢碰，則成為橫亘在數據分析需求面前的一大門檻。

企業組織正在採用自助式分析和商業智能（BI），並將這些能力帶給各級業務用戶。這一趨勢非常明顯，根據Gartner的預測，到2019年，具有自助服務能力的商業用戶的分析產出甚至將超過專業數據科學家。

Gartner研究總監Carlie J. Idoine表示：「數字化趨勢正在推動所有領域的現代企業和政府對分析的需求。人工智慧、物聯網和SaaS（雲）分析以及商業智能平台的快速發展，使得非專業人士也能夠更輕鬆、更經濟有效地進行分析，更好地為決策提供信息。」

Gartner最近對3000多名CIO（首席信息官）進行的調查顯示：CIO把分析和商務智能作為企業組織最重要的、體現差異化的技術。這些技術吸引了最新的投資，也被頂尖CIO視為最具戰略意義的技術領域。

因此，數據和分析領導者們正在越來越多地實施自助服務功能，在整個企業組織中創建以數據為導向的文化。這意味著業務用戶可以更輕鬆地學習如何使用有效的分析和BI工具，並從中獲益，從而在此過程中推動產生有利的業務成果。

技術引領潮流，

雲BI成為大勢所趨

隨著雲計算技術的不斷發展和深入應用，雲端生成和儲存的數據量增加，在雲端處理數據成為解決海量數據處理和系統崩潰問題的必由之路。隨著雲端數據的增多，雲BI的發展更是一種必然趨勢。

在新技術的驅動下，銷售易順應市場需求推出了智能分析雲，應用先進的分散式存儲和SQL資料庫技術，實現可拓展的海量數據存儲和高性能查詢，可以幫助企業實時收集、整合、存儲社交數據、第三方數據和CRM數據，並運用雲計算技術，可靠、高效、可伸縮的實時處理海量業務數據，實現海量數據的同步實時更新，有力避免使用傳統BI時容易出現的報表導出延遲和中斷的現象。

1、數據同步，一鍵清除界面緩存

在銷售易智能分析雲數據看板界面，業務人員只需輕輕點擊「數據同步」按鈕，就可以將看板數據和資料庫進行同步更新，清掉界面緩存，查看同步更新的數據報表，做出準確的決策。

2、移動端數據秒同步，隨時隨地查看最新數據

在移動端，業務人員只需手指輕輕點觸屏幕向下拖拽，就可以一鍵同步數據看板的數據，實時掌握公司運營情況，及時做出決策。

企業需要採取相應策略，

為自助式BI的實施打下紮實基礎

Gartner Idoine表示：「如果數據和分析領導者們只是簡單地提供數據和工具的訪問許可權，那麼自助服務計劃往往效果不佳。這是因為企業用戶的經驗和技能在個別組織中差異很大，因此需要培訓、支持和熟悉的過程，來幫助大多數自助服務用戶產生有意義的輸出。」

實施自助服務分析和商務智能的任務規模可能會讓企業組織倍感意外，特別是如果他們成功的話。在大型企業組織中，流行的自助服務項目可以迅速擴展到覆蓋數百或數千用戶。為了避免陷入混亂，在啟動計劃前要確定組織和流程變化是正確的，這一點至關重要。

Gartner建議先要解決四個方面的問題，為自助式分析和商業智能打下堅實的基礎：

1、讓自助服務舉措與企業組織目標保持一致，收集關於可量化的成功用例的細節

通過成功地傳遞自助式BI的影響力，並將其與組織取得的良好結果直接聯繫起來，從而以此來確認自助式BI的價值是非常重要的。這會增強大家對這種分析方法的信心，同時證明持續支持這種分析方法是有意義的，也可以鼓勵更多的商業用戶參與其中，並將最佳實踐應用到他們自己的領域中。

2、讓商業用戶參與到設計、開發和支持自助服務的過程中來

創建和執行一個成功的自助服務計劃，意味著在IT團隊和業務用戶之間建立和維護雙方之間的信任。沒有相應的技術解決方案可以來幫助構建信任，但是IT部門和業務用戶雙方在構建自助服務的過程中，可以了解雙方的需求，從而增進信任，最終成功構建自助服務體系。

3、採取靈活輕鬆的數據治理方法

自助服務計劃的成功，將取決於數據和分析治理模式是否足夠靈活，以支持自助服務用戶對自由式分析的探索。嚴格的、僵化的框架會讓臨時用戶望而卻步。另一方面，缺乏適當的治理將會讓用戶面對大量無關數據，或者造成嚴重的違規風險。IT領導者必須找到適當的治理平衡，以實現自助服務的成功和可擴展性。

4、通過制定熟悉上手的計劃，讓業務用戶成功使用自助式分析服務

數據和分析領導者們必須為熱情的業務自助服務用戶提供正確的指導，告訴他們如何快速啟動和運行，如何將新工具應用到他們的具體業務問題上。正式的熟悉上手計劃將有助於實現這一流程的自動化和標準化，讓自助服務在整個企業組織範圍內傳播的可擴展性提升。

總結

企業數據服務市場如今正面臨大數據和雲計算的侵襲，在不久的將來，數據資源將集中地遍布在全球的雲伺服器中。對於企業來說，海量數據中蘊藏了豐富的價值和商機，是一座可以不斷挖掘的金礦。而數據分析和處理能力直接決定了企業挖掘數據商業價值的能力。如果，企業想要正確地對數據進行分析，必然需要一個聰明的分析師，即可以處理海量數據的智能分析工具。

銷售易推出的智能分析雲系統，融合數據倉庫、雲計算等新興技術，可以輕鬆處理海量數據，實現多渠道數據的實時更新。使用銷售易分析雲，不需要再擔心數據導出緩慢和系統崩潰問題，享受實時準確的數據分析服務將不會是遙不可及的夢。

Reference：

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