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获得商业智能战略成功的七个关键

2017-10-26
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要获得商业智能的成功不仅仅需要一个强大的技术平台。它要求对流程和人员上有极细微的关注,并以业务优先的方式从数据中获得洞察。

商业智能(BI)对于业务增长和竞争优势至关重要,但从商业智能获得收益不能光靠能实现它的技术。



Forrester Research的副总裁兼首席分析师Boris Evelson表示,实际上商业智能行动中最简单的部分是技术的部署。他说处理好人员和流程的部分更具挑战性。


因此,如果组织要成功就必须将人员和流程作为其商业智能战略的关键方面。此外,商业智能战略应进一步细分以同时解决所有权和持续改进的问题。


几位商业智能专家认为,以下是成功的商业智能战略的七大要素。


1 将商业智能所有权授予业务


Evelson说将商业智能交给用户的组织比将商业智能限制在IT的组织有着更高的成功率。他说这可能意味着将商业智能嵌入到行业中或让商业智能运营向首席数字官员或首席客户官报告。


他补充说:“业务必须绝对地负责。”


虽然早期的商业智能技术的复杂性使得IT要负责很多商业智能程序,但现在的工具更加直观,可以直接为业务用户所用,而业务用户可以用这些工具来运行对他们来说很重要的查询。


同样,用户需要访问数据的速度和从商业智能获得的见解近年来也急剧增加。如今的业务用户往往需要实时的可操作信息,而不能等待IT生成报告。


Evelson说,因此,IT的所有权可能会阻碍而不是推动商业智能的成功。


2 监控商业智能并在必要时做出调整


虽然业务应该拥有商业智能计划,但是IT必须在监控和评估商业智能系统的使用方面继续成为积极的合作伙伴。


Evelson说明说:“与其设置障碍,不如监控他们正在做什么,他们正在访问什么数据源,他们正在使用什么工具,以及如何使用它们,甲业务部门对商业智能的使用是否超过乙业务部门。”


他说,这样的话,首席信息官可以与业务单位一起设定门槛。例如,首席信息官将知道市场营销中的一些分析师是否已经下载了自己的工具并且成功地使用了它,在这种情况下,不去干预他们可能是件好事。同样,当商业智能应用程序见证了越来越多跨越业务的用户,从而成为企业级环境和需要额外的纪律和治理的关键任务企业应用程序时,首席信息官就会注意到。


3验证,验证,验证


致力于商业智能的咨询企业WCI Consulting的业务副总裁Chris Hagans表示,组织可能很想快速打造出大量的商业智能功能,但质量胜过数量。


他说:“拥有少数几件值得信任的东西总比拥有很多值得怀疑的东西要好得多。”


因此,组织需要一个强大的验证过程,该过程重点访问所有需要回答查询的数据。它还应该防止有问题的数据进入商业智能系统,使其不会产生有缺陷的洞察。此外,验证过程应具有足够的敏感性,以迅速响应新的商业智能功能的请求。


Hagans指出一个假想的用例,在这个用例中商业智能工具生成有关净销售额的报告。如果该工具接收到销售数据,但没有考虑到已售商品的退货数量,那么最终的信息就没什么价值。


Hagans说:此外,验证不仅对确保准确性,而且对阻截怀疑者来说都是至关重要的。


他说:“只要有一两个人说‘我不信任数据’就能使报告失效。这使整个项目彻底失败,然后报告变得毫无价值。”


4首先关注业务问题,然后再关注数据


Evelson警告说,不要对商业智能计划采取“车到山前必有路”的方法。他说,太多的组织构建数据存储库,将商业智能置于顶尖,然后希望业务用户一来就能上手。


他说:“就业务成果而言,自上而下的方法效果更好。大家不是从‘数据在哪里’开始,而是从解决业务问题开始。”


Evelson阐述了这个例子:营销发现了客户流失的问题,并希翼了解客户为什么要离开。组织应该着重提供回答营销业务问题的能力,首先确定要衡量哪些指标,访问用来计算这些指标所需的数据,然后使营销能够对数据进行切片和切块。


Evelson说:“大家首先需要确定一个明确的业务问题,以及大家要分析哪些指标,然后最终讨论数据的获取地点。”


5确定优先级并建立改进过程


根据商业智能领导人的说法,成功的商业智能战略有望扩大和改进。


因此,组织应该知道他们想要什么样的业务洞察,哪些是最重要的,因此IT可以首先提供对业务用户来说最为关键的事情,并通过优先级列表来实现。


此外,商业智能计划应该能够随着优先级的改变而变革。


Hagans说:“必须随着工商界的用户和人员的需要而发展。”


同样,商业智能战略应该建立在进步和改进系统运作方式的过程中。Evelson建议采用迭代的方法,以便商业智能工具可以随着业务部门的使用而扩展和改进,并确定哪些地方满足其需求,哪些地方不能。


6提高'公民'数据科学家的技能


研究企业Gartner在2017年的“商业智能和分析平台的魔力象限”报告中说“未来几年公民数据科学家的数量的增长速度将比数据科学家快五倍”。


Gartner的研究副总裁Cindi Howson表示,高管们已经认识到数据科学家的不足难以满足需求;他们也在努力从现有的成员中雇用或发现他们所需的公民数据科学家。


她说:“大家在谈论居于期间的信息分析师。他们了解业务领域和要问的问题,她补充说,人们需要更容易使用的App,以便组织能够更好地支撑这些工作人员。


Howson预计,App的改进最终将允许商人在未建模的数据集上提出并回答自己的问题。一旦这种情况发生,组织就需要合适的人来担当公民数据科学家的角色。他们就需要具备分析技能、喜欢提问的充满好奇心的工作人员,他们知道怎么解读取回来的信息,并且很乐意使用App来改善业务成果。


7授予员工用数据讲故事的权利


CBIG Consulting是一家帮助客户利用数据资产的专业服务企业,它的总裁兼负责人Todd Nash表示,还有个案例,他曾与这样的组织合作,这些组织里的工作人员明白如何使用商业智能工具提供的洞察来讲述有助于他人理解“数据正在试图表达什么”的故事、。


他说这些人使用商业智能技术内置的报告和可视化功能来开发有助于最大限度地发挥分析的价值的叙事。


他说:“你有讲述这个故事的数据和工具,你需要有人与之结合在一起”


这种做法不单单是为了让人生成光鲜亮丽的报告;Nash表示,这些用户能够与其他人看不到的数据建立联系,从而提供企业可让企业获利的新洞察。


他说,当这些工作人员探索这些关系并展示他们的洞察时,高管们需要提供支撑并授予他们这么做的权利。


例如,他说,分析店铺销售数据的员工可能会看到细微的天气趋势(不仅仅是大风暴)对销售的微妙影响。他们可能想要引入外部的天气数据,以进一步分析趋势,更好地了解商店如何通过新的洞察优化销售。


Nash说:“可以利用各种内部和外部数据来获得更好的洞察”。他补充说成功的商业智能计划允许分析师做的事远远不止衡量标准的关键绩效指标那么简单。


他说:“挑战自我的方式有很多种。其中一部分是对每个关键绩效指标的挑战,并确保你有可资利用的信息来进行了解。”


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