家和数据好奇团队 我们热爱数据科学家：他们不仅和我们一样对数据充满热情，还能帮助企业了解数据。然而，这些拥有博士学位的程序员数量远远少于商界人士，他们拥有众多问题和大量数据。
幸运的是自助分析让业务用户能够
自己探索数据，了解业务和客户行为。这让数据科学家可以腾出时间从事更具技术挑战性的项目。
自助分析可以帮助数据知情公司 手机号码数据 的所有参与者，包 家和数据好奇团队 括数据科学家、产品经理、营销人员、业务用户、数据基础设施。Interana 提供大规模事件数据的行为分析，为数据好奇的员工提供自助服务。
大量数据和问题
公司早就意识到数据的价值，因此他们保存了大量数据。数据驱动型公司出现的问题数量通常与数据量一样多。随着越来越多的员工体验到数据探索的强大力量，他们希望能够访问自己的数据。他们将对互联网研究的期望带到了数据分析中：快速获得结果、多次探索、快速迭代。
数据科学家压力巨大
数据科学家将数学、编码和业务技能相结合，以发现公司“大数据”的真谛。企业无法雇佣足够的数据科学家，因为典型的探索周期始于业务用户想要回答特定问题。他们 使用二维码进行即时支付的最明智方法 通常不具备编写大量 SQL 查询或 MapReduce 作业的技能，因此他们会去找数据科学家并解释他们的问题。过了一会儿，数据科学家带着答案回来了，但马上又被问到下一个问题。
简单问题
通常，数据探索周期中的初始问题相当常见：计数和基本分组。这些问题不需要博士学位，但数据科学家可以花费大部分时间来回答这些问题。即使是关于群组、会话或渠道的中级问题也应该足够简单，以便每个人都可以自己提出。业务用户可能会对回答所花费的时间感到沮丧。
自助分析来拯救你
自助分析工具（如 Scuba）可节省数据科学 邮寄线索 家 家和数据好奇团队 的时间，并使业务人员能够了解数据。这些工具降低了访问和分析数据的技术门槛，因此不同技能水平的人都可以自己提出日常问题。
Scuba 使快速迭代成为一种自然的工作
流程，因为员工可以在几秒钟内探索大量数据。使用自助服务模式提供见解使所有员工能够更快、更轻松地访问数据；同时让数据科学家专注于他们受雇的战略数据计划。