其中一些企业拥有成熟的数据团队，而另一些企业则依靠商业智能工具为他们指明方向。还有一些人经常犯错误，只关注眼前的需求，这会使可扩展性成为未来的问题。
拥有复杂数据团队和技术结构的企业不断向前看，因为他们意识到业务需求和技术能力一直在发展。
跨国信息技术服务商tech mahindra公司美洲战略垂直业务总裁lakshmanan chidambaram说：“在不断变化的业务需求的推动下，人们对自助服务分析的兴趣越来越大，但在整个企业中实现自助服务需要的不仅仅是部署用户友好的工具。它涉及整个企业中干净且随时可用的数据的可用性，这可以作为真相的单一版本。”
实施分析和商业智能工具的企业可以利用自助式商业智能优势。
1.改进决策
企业首先投资于商业智能和分析的主要原因是改进决策。自助式商业智能使这一点民主化，但数据必须易于访问，其质量必须适合用例。因此，创建数据管道以提供商业智能和分析平台的数据工程师正在兴起。
硅谷数据工程专业服务商apexon公司的高级副总裁sree majji表示：“卓越中心(coe)可以为每个业务组建立专门的发现环境，以实现对商业智能功能或数据分析的端到端发现。此外，可以针对完全治理与松散治理的商业智能环境实例化专用平台。”
majji说，所有这些都会带来意想不到的成本——软件许可、硬件、开发和维护成本是最初采购成本的5到10倍。
2.提高效率和灵活性
业务和it都欢迎自助服务，因为业务专业人员厌倦了等待it生成新报告或仪表板。与其相反，it团队忙于处理日益复杂的it堆栈，而数据团队则更愿意解决难题。
自助式商业智能通过易于使用的可视化工具和支持人工智能的搜索功能快速提供信息，让更多人访问数据，从而提高企业效率。
获得这些好处是技术、流程和人员的问题，尽管很容易假设自助式商业智能工具会影响变化而不考虑如何影响。
it服务商it companies公司联合创始人joseph harisson表示：“企业的团队是否会调整以评估自己的数据，并运行自己的报告，这在很大程度上受到文化的影响。许多经验丰富的企业通常的工作方式可能与自助服务方式不兼容。”
3. 增强协作
不同的人对分析结果的解释不同，这就是增强分析平台使用人工智能“叙述”数据可视化的原因。经验丰富的数据专业人员重视整个企业的某种程度的数据素养，因为它有助于促进数据专业人员和非数据专业人员之间更有效的协作。
现实情况是，一般的业务专业人员不像数据分析师那样思考，尽管他们很快发现，在使用商业智能平台时，更好的查询可以提供更好的答案。这就是增强分析平台建议流行搜索的原因，但工具并不能完全替代思维。随着时间的推移，假设界面足够简单，非数据专业人员仅使用自助式商业智能即可提高他们的技能。
一些供应商(如sisense)鼓励数据团队支持大众的原因之一是因为它促进了双峰数据分析。业务用户可以进行简单的分析，而数据专业人员可以进行高难度的分析。
majji说，“最好的方法是建立一个定义自助式商业智能功能和工具的商业智能卓越中心(coe)。”
4.降低成本并提供经济利益
请求一次性报告的传统商业智能模型既昂贵又低效。很多时候，业务专业人员会要求it提供最终并非他们想要的报告，或者是因为业务在概述其需求方面做得很差，或者是因为it误解了业务的需求。
然后，在it团队交付报告之前，可能会经过数周或数月。随后要求提交其他报告。与此同时，每个人都对时间感到焦虑。企业现在就需要答案，而且it团队太忙，无法提供实时报告或仪表板生成服务。
自助服务分析加快了业务级别的决策制定，从而减少了与商业智能相关的传统开销。很多时候，查询与某些类型的业务绩效有关，例如为什么某种产品在一个地方比另一个地方销售得更好，或者为什么这么多商品必须以低利润或低于利润的价格清算。自助式商业智能可帮助各个部门优化成本和结果。
chidambaram表示，如果企业发现自己的业务陷入衰退，那么削减成本和提高效率就会变得很重要。
chidambaram说，“自助分析工具可以成为改善用户数据分析的好方法，同时保持低成本，并轻松显示投资回报率，我们预计这一类别将在未来几年随着更多产品和创新继续增长：自助分析、人工智能，并最终将人工智能融入流程以实现卓越运营。”
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