这种级别的自助服务还可以与自动分析相结合，让更多人从数据中获得更深入的洞察。借助此功能，业务专业人员（无论技能水平如何）都可以并被鼓励自行执行查询并生成报告，而无需 或数据科学家的支持。这也有助于资源匮乏的公司最大限度地减少数据人才短缺的影响。通过更强大的自助服务，业务团队可以提高数据素养，更快地根据洞察采取行动，并更有效地与数据专家同行合作。
大多数组织的数据堆栈中都有许多工具 从 仪表板、电子 白俄罗斯电话号码数据 表格、 查询工具到机器学习软件 这些工具将不同角色的个人分开，并使他们无法使用共同的语言。事实上，根据一项研究， 的公司报告称，确定一个有凝聚力的数据策略是他们面临的最大问题之一 阿伯丁。研究还发现， 的公司难以访问来自不同业务领域的数据。这些问题不仅使消费者和分析师分离，而且脱节的工具还意味着组织必须维护多个数据副本并操作多工具工作流程，这使得迭代和扩展变得困难。
现代组织需要统一的分析生命周期方法，包括数据连接、查询、机器学习和可视化。这种方法为分析师提供了使用他们喜欢的方法（例如 或 ）处理数据的能力和灵活性，同时也使业务用户能够可视化数据和监控指标。统一的数据环境创建了更顺畅的端到端工作流程，使不同角色的人员可以更轻松地协作。例如，这将允许公司建立一个模型，根据客户续订或升级订阅的可能性对其进行细分。业务用户可以通过搜索或交互式可视化访问这些预测和建议，以验证结果、提供反馈，然后快速整合业务专业知识并微调模型。