هوش تجاری سلف سرویس (سلف سرویس بی آی) یک رویکرد تجزیه و تحلیل داده است که کاربران کسب و کار را قادر به دسترسی و کار با داده‌های شرکت‌های بزرگ حتی اگر زمینه‌ای در تجزیه و تحلیل آماری، هوش کسب و کار یا داده کاوی ندارند. ابزارهای سلف سرویس هوش تجاری به کاربران اجازه می‌دهد تا فیلتر کردن، مرتب سازی، تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها را بدون درگیر کردن تیم‌های هوش تجاری و IT سازمان انجام دهند.

هوش تجاری سنتی در مقابل هوش تجاری سلف سرویس

با ابزارهای سنتی هوش کسب و کار، دانشمندان داده‌ها و تیم‌های IT کنترل دسترسی به داده‌ها را کنترل می‌کنند. کاربران درخواست گزارش جدید و لیستی از الزامات تجاری را ارائه می‌دهند؛ هنگامی که پروژه تایید می‌شود – که می‌تواند هفته‌ها طول بکشد – داده‌ها استخراج، تبدیل و بارگذاری شده تبدیل به یک انبار داده عملیاتی می‌شوند. تیم IT یا هوش تجاری سپس گزارش یا داشبورد را تولید می‌کند.

برعکس، یک معماری هوش تجاری سلف سرویس توسط افرادی که ممکن است تکنیکال نباشند استفاده می‌شود؛ بنابراین، ضروری است که رابط کاربری (UI) برای نرم افزار تجزیه و تحلیل خودآموزی بصری باشد. داشبورد و ناوبری کاربر پسند باید به نیازهای هر دو کاربر گاه به گاه (کسانی که ممکن است نیاز به دسترسی به داده‌ها دارند اما گزارش‌های تولید نکنند) و کاربران قدرت (بیشتر کاربران هوشمند، مسئول دسترسی نهفته و تجزیه و تحلیل داده‌ها، بلکه گزارش‌های متفاوتی) در حالت ایده آل، باید آموزش داده شود تا به کاربران کمک کند تا درک کنند که چه اطلاعاتی در دسترس هستند و چگونه اطلاعات را می‌توان برای تصمیم گیری‌های مبتنی بر داده‌ها برای حل مشکلات کسب و کار مورد پرسش قرار داد.

هنگامی که بخش فناوری اطلاعات ،انبار داده‌ها و داده‌ها را که سیستم هوش تجاری را پشتیبانی می‌کند ایجاد کرده است، کاربران تجاری باید بتوانند داده‌‌ها را پرس و جو کرده و گزارش‌های شخصی را با کمی تلاش ایجاد کنند.

 مزایا و چالش‌های هوش تجاری سلف سرویس

فعال کردن کاربران نهایی به منظور تصمیم گیری براساس درخواست‌های خود و تجزیه و تحلیل‌ها، تیم هوش تجاری و IT سازمان را از ایجاد اکثر گزارش‌ها آزاد می‌کند. آن‌ها می‌توانند بر روی کارهای دیگر تمرکز کنند که به سازمان کمک می‌کند تا به اهداف خود برسد. افزایش چابکی و کارایی می‌تواند پس از آن به کاربران کسب و کار کمک کند و ادارات سریعا به بینشی مفید از اطلاعات برسند. علاوه بر این، در حالی که هوش تجاری سلف سرویس تشویق کاربران به تصمیم گیری در مورد داده‌ها به جای شهود می‌شود، دسترسی به داده‌های آن فراهم می‌شود، در صورت عدم وجود یک سیاست حاکمیت داده، مشکلات به وجود می‌آید، نظیر تحلیل نادرست و گزارش دهی نامناسب. در میان سایر موارد، سیاست باید معیارهای کلیدی برای تعیین موفقیت را تعیین کند، چه پروسه‌هایی باید برای ایجاد و به اشتراک گذاری گزارش‌ها، چه امتیازاتی برای دسترسی به اطلاعات محرمانه و نحوه حفظ کیفیت، امنیت و حفظ حریم خصوصی مورد نیاز باشد.

کلیک سنس (qlikSence) نیز از ابزارهای سلف سرویس هوش تجاری (self service BI)  مطرح در سال‌های اخیر می‌باشند.