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成功商业智能战略的7个关键

时间:2018-11-06来源:Mary K. Pratt浏览数:146

商业智能(BI)对于业务增长和竞争优势至关重要,但从BI中获取收益不仅仅需要实现支持它的技术。
事实上,Forrester Research的副总裁兼首席分析师Boris Evelson表示,部署该技术是任何BI计划中最容易的部分。他说,让人员和流程部分正确处理更具挑战性。
因此,组织必须将人员和流程作为其BI战略的关键方面,如果他们想要成功的话。此外,BI战略应进一步细分,以解决所有权和持续改进问题
根据几位BI专家的说法,以下是任何成功的BI战略的七个基本组成部分。

 
1.为BI提供业务所有权
Evelson表示,将商业用户置于商业用户手中的组织比那些将商业智能限制在商业用户中的组织具有更高的成功率。这可能意味着将BI嵌入业务线或将BI操作报告给首席数字官或首席客户官。
“企业必须绝对负责,”他补充道。

虽然早期BI技术的复杂性使IT部门负责许多BI程序,但是今天的工具更加直观,允许他们直接掌握能够运行对他们而言重要的查询的业务用户。
同样,近年来用户需要访问BI的数据和见解的速度也急剧增加。今天的业务用户通常需要实时可操作的信息,并且不能等待IT生成报告。
因此,IT所有权可能成为BI成功的障碍,而不是推动因素,Evelson说。 


2.监控BI使用并根据需要进行调整
虽然企业应该拥有BI计划,但IT必须仍然是监控和评估BI系统使用的积极合作伙伴。
正如Evelson解释的那样:“不是设置障碍,监控他们正在做什么,他们正在访问什么数据源,他们使用什么工具以及他们如何使用它们,业务部门A是否使用BI而不是业务部门B “。
他说,通过这种方式,CIO可以与业务部门合作设定门槛。例如,CIO将知道市场营销中的一些分析师是否已经下载了他们自己的工具并且成功地使用了它,在这种情况下可以将它们单独留下来。同样,CIO会注意到该BI应用程序在业务中遇到越来越多的用户,因此成为企业级环境和需要额外纪律和治理的关键任务企业应用程序。


3.验证,验证,验证
商业智能咨询公司WCI咨询公司运营副总裁克里斯·哈根斯(Chris Hagans)表示,组织可能很想快速推出大量商务智能功能,但质量超过数量。
他说:“拥有更少的东西比拥有可疑的东西更好。”
因此,组织需要一个强大的验证流程,专注于支持访问回答查询所需的所有数据。它还应该防止有问题的数据进入BI系统,这样它就不会产生错误的见解。此外,验证过程应该足够灵活,以便快速响应对新BI功能的请求。
Hagans指出了一个假设的用例,其中BI工具生成净销售数据的报告。如果该工具接收销售数据但未计入返回的已售商品数量,则结束信息不合适。
此外,Hagans表示,验证仍然至关重要,不仅要确保准确性,还要阻止怀疑论者。
“只需要一两个人说'我不相信数据',就会使报告无效。这可能会影响整个项目,然后报告变得毫无价值,“他说。 


4.首先关注业务问题,然后关注数据
Evelson警告说,不要采用构建它和将来的方法来实现BI计划。他说,有太多的组织构建数据存储库,将BI放在首位,然后期望业务用户可以直接进入并玩游戏。
“更好的是自上而下的方法,一种关于业务成果的方法。我们不是从“数据在哪里?”开始的。我们从解决业务问题开始,“他说。
Evelson列举了这个例子:营销发现客户流失问题,并希望了解客户离职的原因。组织应该专注于提供回答营销业务问题的能力,首先确定需要衡量哪些指标,访问计算这些指标所需的数据,然后使市场营销能够对数据进行切片和切块。
“我们需要首先确定一个明确的业务问题以及我们想要分析的指标,然后在最后我们讨论从哪里获取数据,”Evelson说。 


5.优先考虑 - 并建立改进流程
BI领导者表示,成功的BI战略可以预测扩张和改进。
因此,组织应该知道他们想要什么样的业务洞察力以及哪些最重要,因此IT可以首先向业务用户提供最重要的业务洞察,并通过优先级列表。
此外,BI计划应该能够随着优先级的变化而变化。
“它必须随着商业社区内用户和人们的需求而发展,”Hagans说。
同样,BI策略应该建立在流程中,以推进和改进系统的工作方式。Evelson建议采用迭代方法,以便BI工具可以随着业务部门的使用而扩展和改进,并确定它满足其需求的位置和不需要的位置。 


6. Upskill'公民'数据科学家
在其2017年“ 商业智能和分析平台魔力象限 ”报告中,研究公司Gartner表示,“未来几年,公民数据科学家的数量将比数据科学家数量增长五倍”。
Gartner研究副总裁Cindi Howson表示,高管们已经认识到没有足够的数据科学家来满足需求; 他们也在努力雇用或在他们现有的职级中确定他们需要的公民数据科学家。
“我们谈论的是中间信息分析师。他们知道业务领域和要问的问题,“她说,并补充说,需要更容易使用的软件,以便组织能够更好地启用这些工作人员。
Howson预计,软件改进最终将允许商人在未建模的数据集上询问和回答他们自己的问题。当这种情况发生时,组织将需要合适的人才来承担公民数据科学家的这一角色。他们需要具有分析能力的好奇工作者,他们喜欢提问,知道如何解释他们所获得的信息,并且习惯使用软件来改善业务成果。 


7.授权员工讲述数据故事
同样值得注意的是,CBIG咨询公司总裁兼负责人托德•纳什(Todd Nash)是一家帮助客户利用其数据资产的专业服务公司,他说,他曾与工作人员合作,让员工了解如何使用他们的商务智能工具提供的见解来讲述故事。帮助其他人理解“数据试图说什么。”
他说,这些人使用BI技术中内置的报告和可视化功能来开发有助于最大化分析价值的叙述。
“你有数据和工具来讲述这个故事,你需要人们嫁给他们,”他说。
这种方法不仅仅是让人们制作光滑的报告; Nash表示,这些用户能够与其他人可能看不到的数据建立联系,从而提供企业可以利用收益的新见解。
他说,管理人员需要支持和支持这些工作人员,因为他们探索这些联系并展示他们的见解。
例如,他说,分析商店销售数据的工人可能会看到较小的天气趋势 - 不仅仅是大风暴事件 - 对销售产生微妙影响。他们可能希望利用外部天气数据来进一步分析趋势,以便更好地了解商店如何根据这一新见解优化销售。
“有各种内部和外部数据可以利用来获得更好的见解,”纳什说,并补充说,成功的商业智能计划使分析师能够超越衡量标准关键绩效指标的范围。
“有很多不同的方法来挑战自己,”他说,“其中一部分是挑战每一个关键绩效指标,并确保你利用可用的信息来理解。”


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