整个过程无需任何编程知识，却能获得以前需要专门数据工程资源才能获得的洞察。通过授权像 Hannah 这样的团队成员独立进行复杂的数据分析，决策可以更快做出，并且不会遇到技术瓶颈。
任何数据工具的真正考验在于其对业务成果的影响。对于 Hannah 的团队来说，来自 Data Productivity Cloud 的洞察直接影响了人才管理策略：
我们利用这些洞察支持 People 的业务合作伙伴与其
领导者需要关注团队的技能发展。在某些情况下，这证实了团队自认为已经掌握的知识，而在其他情况下，它为领导者带来了新的洞察。
Hannah Burke
高级人才发展经理 | Matillion
结果如何？更有针对性的发展计划有助于“激励、培养和 白俄罗斯 whatsapp 数据库 留住我们的团队”。团队现在可以收集个人数据，并识别模式，从而推动关键人才的战略性留任计划。
转变业务团队与数据团队的关系
从数据团队的角度来看，赋能像 Hannah 这样的业务用户能够创造双赢的局面。正如 Susana 所解释的那样：
对于数据团队来说，最耗时的部分通常是理解查询背后的数据和业务背景，以及处理在获得初步洞察后随之而来的多次查询迭代。当业务团队感到能够掌控构建或完善数据管道时，数据团队就可以将精力重新集中到更复杂的数据问题上。当然，业务团队也能获得更快、更相关的答案。
Susana Cardoso
数据工程师 | Matillion
这种新模式意味着数据科学家可以专注于解决新问题，而不是为不同的利益相关者重复执行类似的转换，最终提高整个组织的整体数据生产力。