站在屏幕前，我仔細檢查了我對烏冬面的選擇。 這是我第一次去東京，小麥麵的誘惑力太強了。 我選好了午餐，拿了一張寫有日文的收據，走進了麵館。
我把我的票遞給一個女人，她舀出我分配的麵條數量。 我的收據和碗被傳遞給另一位加入肉湯的員工。 當我的飯還給我時，我拿起勺子坐在木桌旁。 不需要收銀員，因為我是在機器上預付的。
作為一個內向的日語口語水平最低的人，我在這家餐廳感覺很舒服。 太容易了！ 不需要談話，沒有發生文化錯誤的機會。 我有一個任務——吃烏冬面。 沒有什麼能妨礙我。
這家自助餐廳可以與自助式商業智能保持一致。 如果我是業務用戶，而我的烏冬麵碗是一個儀表板，那麼我只是在挑選我想要的東西並使其成為現實。
當然，輕鬆構建自己的報告可以節省時間並使用戶處於控制之中。 您可以構建自己的報告來顯示所需的確切數據，而不是向 IT 提交幫助單。 這讓您有時間重新構建更多報告以分析更多數據。 您甚至有時間構建更多實驗報告 - 那些您很好奇但沒有時間花時間製作的報告。
結果是，現在企業比以往任何時候都更快地根據數據洞察採取行動。 您的公司獲得了數據消費文化——每個人都成為自己的偵探來解決自己的問題。
隨著您和您的團隊構建越來越多的報告，數據理解的可能性似乎無窮無盡。 但是，如果沒有 BI 經理或部門的治理，您將面臨業務報告不准確數據分析的風險。 多少自由是太多？ 當用戶希望報告顯示特定結果時，他們通常會無意中操縱數據以準確顯示他們想要的內容。 這導致業務根據直覺而不是數據行事。
為了打擊不准確的數據分析，組織應該實施數據治理，因此每個人都在衡量相同的關鍵績效指標 (KPI) 集，以確定每個組織的成功之處。 這可以採取指定個人或整個數據治理專家團隊的形式，以確保滿足 KPI。
就烏冬麵店而言，讓員工按適當的比例分發可以確保每個人都有足夠的烏冬面、肉湯和澆頭。 商店還保持清潔，並確保顧客在用餐時保持安全感。 另外，如果任何讚助人有問題，他們可以詢問其中一名員工。
自助服務 BI 的好處並不那麼明顯。 您的組織的最佳平衡點是什麼？ 您應該將商業智能留給專家嗎？ 還是每個人都應該參與其中？
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