自助式商业智能 (BI) 旨在弥合历史上将业务专业人员与其数据分开的知识鸿沟。这是关于取消对信息系统的深入了解，作为找出上一季度增长幅度的先决条件。当谈到用友好的拖放替换 SQL 语句时图形元素，大多数 BI 解决方案在弥合这一差距方面做得非常出色。
那么，为什么这么多 BI 解决方案仍然需要用户了解数据建模？
自助服务和临时解决方案通常以两种方式之一解决数据建模的棘手问题：“构建模型”方法或“选择模型”方法。这两种方法都不适合基本业务用户和具有高报告能力的用户（传统上是业务分析师和数据科学家），因为这两种方法都会产生静态数据模型。静态数据模型是由管理员或最终用户为特定目的而有意构建的。可以建造新的，但一旦建造，就无法更改。这导致了一种千篇一律的用户体验，为了适应所有用户组，却不能很好地服务于他们。
静态建模方法
定制模型
在构建模型方法中，用户在报告中选择他们想要的表格，然后手动将这些表格相互连接以形成模型。在为用户提供对建模的最大控制权的同时，此方法还要求他们了解连接类型、实体关系类型、主键、外键、建模最佳实践和数据语义——无论是一般情况下还是与所讨论的数据集相关。BI 应用程序如何尝试通过工具提示、教程、文档和巧妙的 UI/UX 设计来弥合这种知识鸿沟会有所不同，但用户仍然必须学习构建模型。
这是对
数据分析师的合理期望，但业务用户被迫在获得足够的培训（这是一种不便）和将他们的报告任务传递给团队成员、使他们与应用程序疏远并降低他们的生产力之间做出选择。
有人可能会争辩说，这些非技术业务用户是自助式 BI 的主要受众。数据分析师和数据科学家通常已经习惯于使用 BI 应用程序，有些甚至编写 SQL 和 R。自助式 BI 的目标是电脑杂志解释说，将报告权交给“真正需要了解和了解业务的人——公司决策者”。
“当今大部分 BI 软件的目标是让组织中的任何人都可以使用和使用。高管和决策者无需通过 IT 或数据库部门请求报告或查询，而是可以通过自助服务模型创建自己的查询、报告和数据可视化，并通过预构建的连接器连接到组织内外的不同数据。”
因此，为报告选择数据的过程应该对这些用户尽可能直观。
预制模型
一些 BI 提供商通过为他们提供预制数据模型库来迎合技术含量较低的用户。这里的缺点是，再次使用这些，需要业务用户至少对选项及其含义有所了解。
假设我们要报告数据表 A、B 和 C。ABC 模型不应与 ACB 模型（甚至与由不同连接类型组成的 ABC 模型）混淆。例如，如果 A 是名为 Patients 的表，B 是名为 Insurers 的表，则两个表之间的左外连接将显示所有患者，无论他们是否有保险。它们之间的内部连接将有效地过滤掉给定医疗组中所有没有保险的患者和所有没有患者的保险公司。
连接略有不同的两个模型将产生非常不同的指标。除非模型配备了详细的摘要，否则业务用户很容易简单地选择两者中的一个而不了解它们有何不同以及这些差异将如何影响后续报告、其输出以及基于此的任何后续决策输出。
此外，选择模型方法为那些需要定制模型的高级用户造成了瓶颈。从 IT 获取数据模型会妨碍高级用户，并且与自助服务数据分析解决方案。
动态建模
值得庆幸的是，有动态数据建模。复杂的算法与管理员定义的默认值相结合，有可能使业务用户可以直观地选择数据，同时还可以让分析师完全控制他们自己的模型。
越来越多的 BI 提供商正面临这样一个现实，即一种尺寸并不适合所有人，而且可能永远不会。作为埃克森集团的自助分析的参考架构概述，不同类别的最终用户需要不同的用户体验：
“自助服务分析的承诺难以实现的原因有很多。最大的问题之一是自助服务分析不是可以普遍部署的同类事物。自助服务分析对不同的人意味着不同的事情。”
为了真正适应需要自助分析的不同用户群，BI 提供商需要提供灵活的 UX 设计——并且扩展到数据建模. 构建即席报告的业务用户（Eckerson 称这些用户为“数据浏览器”）应该能够简单地选择他们想要在报告中使用的表，并让应用程序确定它们之间的最佳连接路径。该模型由应用程序本身在用户添加和删除表时动态构建。他们甚至不需要知道他们正在构建模型——它只是在后台发生。
与任何默认值一样，指导动态模型的管理员定义的数据框架将仅满足 80% 的用例。另外 20% 的时间，更高级的用户可能希望偏离默认模型，手动进行微调。
如果特定用户组或部门必须经常使用偏离默认框架的模型，管理员可以设置替代框架，使用标签来引导用户使用最适合他们的框架的数据对象。他们从那里构建的模型仍然是动态构建的，只是根据一组不同的规则。
渐进式用户体验设计可以预测用户的需求，即使他们没有意识到他们的需求没有得到满足。智能、动态的算法可以直观地了解用户的建模需求，为业务用户弥合了知识鸿沟，为高级用户提供了充分的控制权，并代表了交互设计中自助式 BI 创新的下一波浪潮。
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