在企业里，过去我们熟知的数据处理的配合模式，是由业务人员提出需求给IT人员，IT人员根据需求进行数据准备和 表开发，最终由双方协调修改后生成一份 表。
但这样的配合模式存在着很多弊端，对IT人员并不友好：
首先，需求反复沟通，疲于应对
很多IT人员80%时间都浪费在 表需求的沟通和修改上，耗费大量精力时间不说，做出来的 表缺乏价值，难以得到认可……
“我们统计了下，10几张 表一年下来都反复修改了将近40次，而这不算IT的绩效”
“我们给业务做了很多 表，但最后都没有人看”
其次，和 表背后的实际业务存在距离
许多IT人员只是根据业务人员的需求把 表做了出来，而对这张 表的分析目的、分析场景、侧重点，并不完全了解…….
“我们擅长的是数据，但我们不擅长业务，比如财务数据是很难懂得”
“业务比IT更熟悉数据，把数据交给业务是企业未来的趋势”
第三，沦为数据搬运工，没有成就感
很多IT人员每周、每月都要重复处理很多数据、重复做 表，单一繁琐，难以提升能力……
“除了给数据做 表，每天还有很多事情要做，响应慢了还要被业务责怪”
“人手不够，响应业务加班多，但我们想做更有价值的事情”
第四， 表不够灵活，难以满足进一步探索需求
业务人员得到的二手分析无法满足进一步探索需求，想要再次分析又得去重新向IT提需求……
“业务是动态变化和发展的，但我们的 表是固定的”
“已经按要求做好了 表，可业务觉得还是不够，要是他们自己会做就好了”
可见，传统的数据处理模式给IT、业务人员带来了很大的困扰。对于企业而言，由于分析人员冗杂，提高了人力成本，使利润降低，同时不能让数据灵活地发挥价值，使业务决策缺乏充分的数据支撑，拖累业务发展。
以上弊端是一串连锁反应，问题的根源是缺乏灵活有效的数据处理方案。
什么是灵活有效的数据处理方案呢？
著名咨询公司 Gartner 在 告中说：越来越多的企业采购开始偏好现代的、以业务用户为中心的自服务数据分析平台。市场正逐步从“IT主导的 表模式”往“业务主导的自服务分析模式”转变。
下面我们就以数据分析工具领导者——FineBI举例，谈谈自助式分析有多“香”。
FineBI主打以业务人员为主导的自助分析模式，特点是简单易上手和支持超大数据量，借助FineBI，每个人都能自主充分地处理数据、分析数据， 从而辅助决策、提升业务效果。
借助FineBI自助分析，传统数据处理模式的弊端就能迎刃而解：
第一，过去IT人员沦为了 表开发“工具人”。
而现在，借助FineBI，IT只需要进行基础的数据准备，业务人员进行自助分析。这样，IT可以从业务脱身出来，不再疲于响应需求，也不用反反复复和业务沟通，可以将更多精力聚焦于公司信息化的建设，或者增加更多新系统新工具服务于业务等等。
第二，过去数据处理由不懂业务的IT开发，时常不能满足业务需求。
而现在，FineBI自助分析将数据分析处理交还于更熟悉业务的分析人员，摆脱了对IT部门的极大依赖，提高了 表开发效率，让数据分析更好服务于业务决策。
不用担心业务用不来，因为FineBI给人的第一感觉就是傻瓜式、简单易用，对于非技术人员十分友好。业务人员不需要会编程，甚至无需培训就可以上手，只需要拖拖拽拽就可以设计出自己想要的分析 表。
第三，过去IT人员总在重复做 表，对个人成长无甚益处。而现在，IT人员可以告别重复 表项目，将时间和精力用在对企业和自身更有价值的地方，提高个人能力，获得更多成就感。
第四，过去开发的 表太固定，不能支撑业务人员进行探索式分析。而现在开发的 表更灵活有效，业务人员可以根据需要随时调整，极大提高了企业数据资产利用率，降低了企业 表开发人力成本。
此外，FineBI的自助式分析还有其他特点，如内置超多图表样式和插件、可视化丰富；支持接入多种数据源、实现数据统筹管理；支持多并发、超大数据量处理……
总的来说，自助式分析可以让IT和业务都能受益，大大释放了IT部门压力，也让数据分析更好地服务于业务发展。
这些年，大数据应用的价值逐渐凸显，企业越来越注重数据分析和业务结合，长远来看，企业里一定会让更多业务人员掌握数据，把数据思维注入到业务中去。传统的数据处理模式逐渐走远，自助式分析正在成为趋势，很多信息化走得比较前面的企业已经逐步推进自助式分析。
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