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商业智能部署的三大挑战,教你四步解决!

时间:2019-01-23来源:互联网浏览数:45

BI高失败率的根本原因,在于业界流行的BI建设方法(即基于KPI的方法)脱离企业管理的实际,从而导致企业的管理层和决策层的领导认为,这样的BI系统对他们的日常管理没有太大的直接帮助。久而久之,BI就“死掉了”。


平台挑战:数据分析链条很长,从采集、治理、整合、存储、计算、建模到展现,涉及工具和技术太多,成本高昂,架构复杂,需求实现效率太低,难以满足企业业务的洞察需要。



应用挑战:IT部门辛苦做出的数据报告,业务部门觉得没用,问业务部门有什么需求,又难以提出。

服务挑战:无论是自建服务团队还是找第三方供应商,缺乏贴身的精细化专业服务能力导致解决问题效率低下,带来负面用户反馈。

运营挑战:用的都是国际大牌产品,但系统就是不稳定,问题频出,本质是因为缺少运营的系统化方法。






那BI到底是做还是不做呢?其实解决BI建设过程中的难题,是所有做数据的企业都要面对的,想做数据变现或是有关数据的商业模式,那就一定没有捷径。


企业内BI服务的对象有三种人:决策层、管理层、工作层。作为“BI”工作层人员主要服务于日常业务分析的报表系统,大多数时候只是各部门负责业务分析的人员。这些人员往往局限于单个系统如ERP、CRM等系统,但企业对市场的判断需要企业内部的数据和外部的数据相结合才行,所以光靠系统中的数据应该是不够的。


因此,只有找到能具有智能、能够帮助领导发现工作中问题的“BI”的人和公司,和他们一起用合理的建设方法,才能做出切实有效的BI系统,才能实现让BI发挥真正价值的目标。


所以,评判一个企业实施BI的成功与否,首先看各管理层是否各管理依靠BI中的数据进行日常管理,其次还要看决策层是否依赖BI中的数据进行分析和决策,而不是单纯只看KPI,因为KPI一开始是为了绩效考核而发展出来的,目的并不是为了分析经营中的问题而建立的。


如何才能让BI发挥出它真正的作用?这里有几个关键因素:

首先是建立正确的BI评价标准和体系

其次,让管理层看到他想要的东西;

第三,结合企业的数据基础和管理上目前最关心的问题,来确定出BI的建设内容和顺序;

第四,想方设法让管理部门把BI用到日常管理和决策中。


总的来说,一个企业,如果管理者不能率先认同数据驱动的价值,身先士卒的开展自助式数据分析文化建设,整个企业是无法转型成功的。


正如Gartner所指出的那样:“到2020年,现代商业智能和分析平台的用户数量将因增强的数据发现能力而有所不同,其速度将以两倍的速度增长,并提供两倍的业务价值。”虽然BI建设面临重重困难,但是随着BI市场的成熟,主要受益者最终还是用户和企业。



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