當前，自助式BI正在成為企業部署商業智能產品的首選，其部署靈活、操作簡單、快速響應等特點，讓企業的數據分析效率得到了大幅提高。而且，通過自助式BI產品，企業可以獲得更加直觀快捷的業務洞察，更好的支持和輔助決策。

也正是基于這樣的特性，使得企業內部人人都可以使用自助式BI產品，特別是業務和分析人員。以往，在傳統BI時代，企業內的數據分析工作往往由IT部門主導，任何分析需求都需要依靠IT人員實現，而借助自助式BI產品，業務和分析人員完全可以“自給自足”，這也讓“人人都是數據分析師”成為了可能。

可以說，自助式BI產品讓企業內的每個人都可以自行處理數據、分析數據，從數據中發現更深層次的價值，但在這個過程中，企業往往忽略了一個核心流程，即分析過程中的協作和結果共享，也就是數據協作。在愈發強調團隊協作的今天，企業不僅需要自助式BI的簡單、易用、靈活，更需要一個可以讓各部門共享數據，協同完成業務分析流程的平臺，同時，決策者也可以基于該平臺溝通問題，制定決策。

在Gartner對未來BI發展趨勢的預測中，也曾提到，未來幾年，有15%的BI產品將整合協作和社交功能。在國外，像Tableau、Qlik等BI產品已經加入了這一特性，而在國內，這樣的產品還不多見。據了解，DataHunter是少有的一家基于數據協作打造智能BI產品的企業。

為何數據協作如此重要？數據協作平臺與傳統BI以及自助式BI產品有何區別？下面，我們以DataHunter數據協作平臺為例，為大家一一介紹。

高效處理數據

數據協作的最大意義就在于提高效率。當然，這其中不單是指分析過程，而是指從數據整合、可視化呈現、再到分析協同、共享討論這一完整流程。所以，數據協作平臺首先能夠幫助企業高效的處理數據。

基于異構數據源整合，DataHunter數據協作平臺能夠幫助業務和分析人員輕松導入所有業務數據，包括企業內的各個業務系統以及Excel和CSV等離線數據文件，同時，DataHunter數據協作平臺還支持一鍵導入第三方互聯網數據，包括人口數據、金融數據、天氣數據等等。

此外，同大多數自助式BI產品一樣，DataHunter數據協作平臺的建模過程也非常簡單，業務人員在導入數據后，只需要進行簡單的數據關聯操作，就可以完成建模過程。同時，系統還支持對元數據進行一系列的修改操作。

可以說，借助DataHunter數據協作平臺，幾分鐘完成從數據整合到建模這一復雜的數據處理過程，最大限度的提高了業務和分析人員的數據處理效率。

協同分析

我們知道，傳統BI僅僅是給用戶提供靜態的數據報表、OLAP報表、記分卡等功能，而且，傳統BI更達不到多人分析、協同決策的高度。相對來講，自助式BI產品在這方面則要完善很多，就像我們之前提到的，目前有不少國外BI產品已經加入了協作功能，而在國內，集成度比較高的可能只有DataHunter。

DataHunter數據協作平臺完美支持多種業務層級下的數據分析和決策的協同方式，特別是滿足跨部門的協同分析需求。DataHunter數據協作平臺支持基于業務看板的實時評論、在線討論等功能，用戶可在討論過程中發送文字、快照和圖片等內容。同時，針對團隊成員的評論、分享等操作，用戶也可以在消息通知中第一時間查看到。

DataHunter數據協作平臺真正實現了多人、跨團隊的協同分析，在提高分析效率的同時，也讓決策制定的精準度更加科學合理。

看板分享

除了實時評論、在線討論功能以外，DataHunter數據協作平臺也支持看板的共享和分享功能。用戶可針對某一業務看板，共享給團隊其他成員或跨團隊共享。同時也可以像網盤一樣，通過鏈接分享功能，快速將看板分享給其他人。

這里特別要提到的是，DataHunter數據協作平臺對移動端的支持也很出色。用戶在智能手機、平板等設備中，不僅能夠查看看板，也可以進行協同過濾、數據鉆取等分析操作。

結語：通過數據協作平臺，企業內的業務和分析人員可以更加高效的基于數據進行工作的協同和決策。從異構數據源的整合到協同分析，再到分享討論，應該說，數據協作平臺比一般的自助式BI產品要更加的全面和高效。