避免分析师疲劳：如何简化临时请求

商业智能的目标是为利益相关者和战略家提供他们做出数据驱动决策所需的信息。BI 分析师可以回答一些问题来指导这些决策，但通常组织中的某个人需要使用多个数据源进行快速分析，然后将这些发现转换成所有利益相关者都能理解的可读格式（而不仅仅是数据专家）。这就是临时分析的作用所在。

如果管理不善，临时分析可能是一个令人筋疲力的过程。对数据的每次调查都需要时间，BI 分析师经常同时处理来自利益相关者的多个请求。那么问题就变成了：我们如何高效、有效地进行临时分析，同时不使我们的分析师疲惫不堪？

拥抱自助式分析，让团队成员能够自行进行临时分析

临时分析的利益相关者应该知道如何进行一定程度的分析。这并不意味着你的营销人员或人力资源人员需要在数据科学方面双学位，但他们应该配备获取所需答案的基本工具和协议，而无需一定涉及分析师。

Easy Agile的高级洞察分析师Chris Short建议使用Loom访问教程视频，以帮助团队成员更好地理解针对特定用例的统计分析。他说：“我们有一个评分机制……如果是一个简单的问题，他们应该能够自助。”Chris还表示，对于更复杂的查询，他的团队构建了定制解决方案，使非分析师仍然可以独立回答他们的问题。

Mentat Analytics的创始人Ali Bagshomali表示，用户赋权是减少BI分析师工作量的最佳方式，“给高速公路增加车道并不是减少交通的好方法。相反，分析师需要专注于设置事项，以便首先减少他们的团队接收到的数据请求，而不是试图回答尽可能多的请求。继续使用交通类比，目标应该是建立一个更好的公共交通系统。”

Ali认为，良好的文档和“更好的工具、数据资产和非数据团队成员的培训”将为统计分析的改进自助服务铺平道路。

使用票务系统处理即兴分析请求

票务分析请求对于帮助团队跟踪从初步咨询到解决方案的请求至关重要。没有票务，请求可能会丢失、严重延迟，甚至重复——从而减慢整个分析流程。仅使用Slack频道、直接消息和电子邮件，效率和组织性不足以有效处理大量请求。

自助分析票务系统并非相互排斥。“一些制作的内容可以用于自助服务，”Chris Short说。互联网公民策略的Jon Udell将此描述为统计分析的“良性循环”，其中非数据用户提出的问题为新的工具提供信息，帮助他们和未来的用户自己回答这些问题。

票务也是跟踪BI团队带宽的好方法，向请求者展示团队面临的当前工作量，并为其他人（包括管理层）提供一些关于其工作量的观点。

对来自不同部门的资深用户进行简单的即兴分析培训

你们公司非数据团队的所有成员可能没有足够的能力或时间学习如何执行即兴分析。但你们应该至少从每个部门培训一个资深用户作为“数据英雄”，以处理即兴分析。

你们甚至可以考虑将即兴请求完全从BI部门中移除，并坚持要求由发起请求的部门处理这些请求。如果你们选择这条路，你们可能希望你们的BI团队定期举办培训课程，教授对非数据用户感兴趣的即兴分析基础。其他培训资源可能包括额外的在线学习机会，以及在Reddit上的信息问答会。

使用预定义查询进行即兴分析

随着时间的推移，你们可能会注意到你们收到的许多即兴请求相对相似，或使用相同的数据。为常见数据查询创建目录将大大减少你们花费在拉取数据和运行分析的时间和精神。

如果你们想开始构建预定义查询数据库，可以查看SQL速查表。

数据字典

类似于创建预定义查询目录，编制数据字典（元数据的转储）允许你们快速参考不同的查询组件进行即兴分析。

你们可以使用带有数据库、表、字段、字段描述和数据类型（等等）列的电子表格格式轻松实现此解决方案，以便过滤更容易。

与高级领导建立明确的即兴分析程序

临时分析之痛往往是缺乏对请求流程的了解，或完全忽视请求流程。如果请求发送得太频繁，通过错误的渠道，或者优先级设置不准确，它们很容易被误放或丢失，导致BI团队不堪重负。

您应该制定明确的、易于遵循的提交请求指南，允许用户在提交之前自行确定优先级和复杂性。如果您这样做，您还可以将这些请求路由到自助门户。

领导和管理人员应清楚了解这些流程，并对此负责，同时愿意让员工对此负责。

最后思考：临时分析技巧

您能为您的团队和您的非数据同事做的最好的事就是尽可能地赋予自助功能。这将减少您收到的临时请求的数量，即使偶尔会有一些复杂的查询通过。除此之外，良好的文档和强大的数据库将帮助您的团队快速轻松地处理请求。