我怀疑，数据中心解决方案，临时用户是组织分析的绝大多数积极参与者。他们坐在会议上，像一张张又一张的幻灯片，一张又一张的图表、表格、报告和关键绩效指标滑过，对可能应用于数据的假设或处理一无所知。图形被裁剪以隐藏难看的异常值，它们的数据被仔细地框起来以获得最大的影响。数据真的只是用来支持（过去的？）演讲者的结论。没有进行更广泛或更深入的分析：数据中是否有趋势？当跨历史背景查看数据或与其他数据集进行比较时，是否会出现不同的情况？

通常情况下，即使粗略地看一眼数据，也会发现一些有趣的模式，并提出许多问题，合理地说，在会议上几乎没有时间讨论这些问题。因此，可悲的是，通往更多见解或更深理解的道路到此结束。更糟糕的是，分析内容通常只是剪切并粘贴到Powerpoint幻灯片上，因此很少有机会查看分析或探索底层数据。这是他们的第一个障碍。

相反，如果你能在演讲结束后，自己获取数据并理解它，那就太好了，因为有一个链接。如果你点击这个链接，你会看到一个充满了熟悉控件、按钮和数据源的浏览器窗口，那就更好了。所有这些都是你信任的，并且乐于使用的。如果你想这样做的话，你现在可以探索数据了。

探索数据是很好的，但是，就像配方一样，这个过程遵循一个典型的路径——通常收集数据，准备或清理数据，合并和处理数据，最后呈现报告，可视化，分析。

所以，它会有助于提高生产率，有助于缩短洞察时间，有助于避免错误，有助于理解活动顺序和工作流程。因此，员工可以返回并重新访问配方的各个阶段：查看哪些数据源通知了它，了解数据可能是如何处理的。菜谱隐喻仍然很有帮助——你可能想拿一个菜谱来"调整"一下。调整一下，改变一下口味，或者添加一种新的配料（好的，是的，巧克力）。

稍微扩展一下比喻，这些员工不是厨师长，不是组织的专业厨师。他们更像是家庭烹饪爱好者，拥有丰富的知识和癖好。但他们的共同点是，私有云市场，他们可以遵循和调整食谱，他们有一个不同的成分发挥作用的想法。因此，这些用户很乐意这样做，数据建模，什么是数据中台，因为他们使用可信的数据源作为他们的原料，无论是结构化数据还是非结构化数据，因此他们可以决定添加新数据还是新数据源将改善最终结果。他们也可以选择使用不同的分析，以那些以前应用，调整配方，以达到一个新的菜。这两种"每天"的技能提供了一种方法，怎么成为淘客，当应用于分析时，可以产生新的和有价值的见解，所有这些都是激发你对会议兴趣的结果。

但是，老实说，他们喜欢与其他人分享他们的新食谱。正是在这种分享中，他们的想法、数据和分析的全部价值得以实现。分享会带来热烈的讨论，这是合作的基础。这是敏捷分析的一种方式，使75%的组织人员能够利用企业中已有的潜在数据和洞察，而这些人目前没有、不能或没有利用这些数据和洞察。6月4日，伦敦，参加SAP UKI创新论坛活动，了解更多信息：

我要感谢SAP BI大师Pete Humble对本博客的深刻贡献。