成功的商业智能策略的7个关键

商业智能的成功不仅仅需要强大的技术平台。它聚焦于流程和人员,并且是一种业务至上的方法,可以从数据中获得洞察力。

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商业智能(BI) 对于业务增长和竞争优势至关重要,但是从BI中获得收益所需要的不仅仅是实施支持它的技术。

实际上,根据Forrester Research的副总裁兼首席分析师Boris Evelson所说,部署该技术是任何BI计划中最容易的部分。他说,正确设置人员和流程部分更具挑战性。

因此,组织要想成功,就必须将人员和流程作为其BI策略的关键方面。此外,BI战略应进一步细分以解决所有权问题和持续改进。

几位BI专家认为,以下是任何成功BI战略的七个基本组成部分。

1.通过BI授予业务所有权

Evelson说,将BI置于业务用户手中的组织比将BI限制在IT中的组织具有更高的成功率。这可能意味着将BI嵌入业务范围内,或者让BI运营向首席数字官或首席客户官报告。

他补充说:“企业必须绝对负责。”

尽管早期BI技术的复杂性使IT负责许多BI程序,但如今的工具更加直观,使它们可以直接进入可以运行对他们重要的查询的业务用户手中。

同样,近年来,用户需要访问来自BI的数据和见解的速度急剧提高。当今的业务用户通常需要实时提供可操作的信息,而无法等待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力,Evelson说。

2.监视BI的使用并根据需要进行调整

尽管企业应该拥有BI计划,但是IT必须在监视和评估BI系统的使用方面保持活跃的合作伙伴。

正如Evelson解释的那样:“而不是设置障碍,而是监视他们在做什么,他们正在访问什么数据源,他们正在使用哪些工具以及如何使用它们,以及业务部门A是否比业务部门B在使用BI? 。”

他说,通过这种方式,首席信息官可以设定与业务部门合作的门槛。例如,CIO将知道市场营销中是否有少数分析师已经下载了自己的工具并成功使用了该工具,在这种情况下,最好不要理会这些工具。同样,CIO将注意到BI应用程序何时在整个企业中拥有越来越多的用户,从而成为企业级环境和任务关键型企业应用程序,需要额外的纪律和治理。

3.验证,验证,验证

专注于BI的咨询公司WCI Consulting运营副总裁Chris Hagans表示,组织可能会想方设法迅速推出许多BI功能,但质量胜过数量。

他说:“最好让自己信任的事物少,而不要拥有很多可疑的事物。”

结果,组织需要一个强大的验证过程,该过程着重于使能够访问回答查询所需的所有数据。它还应防止有问题的数据进入BI系统,以免产生错误的见解。此外,验证过程应足够敏捷,以快速响应对新BI功能的请求。

Hagans指出了一个假设的用例,其中BI工具生成有关净销售额的报告。如果该工具吸收了销售数据,但没有计算返回的已售商品数量,那么最终信息就不好了。

此外,哈根斯说,验证不仅对于确保准确性而且对抵制怀疑论者来说仍然至关重要。

“只有一两个人说‘我不信任数据’才能使报告无效。这可能会拖累整个项目,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,不要对BI计划采取“一劳永逸”的方法。他说,太多的组织建立数据存储库,将BI放在首位,然后期望业务用户立即加入并参与其中。

“更好的方法是自上而下的方法,这是关于业务成果的方法。他说,我们不是从“数据在哪里?”而是从解决业务问题开始。

Evelson提出了以下示例:市场营销发现了客户流失问题,并想了解客户为什么离开。企业应首先确定需要度量的指标,访问计算这些指标所需的数据,然后使营销部门对数据进行切片和切分,从而着重于提供能力来回答营销业务问题。

Evelson说:“我们需要先确定一个明确的业务问题,然后确定要分析的指标,然后再讨论从何处获取数据。”

5.确定优先顺序并建立改进流程

商业智能领导者认为,成功的商业智能战略将带来扩展和改进。

因此,组织应该知道他们想要什么以及最重要的业务见解,以便IT部门可以首先为业务用户提供最重要的见解,并通过优先级列表进行工作。

此外,BI程序应该能够随着优先级的变化而变化。

Hagans说:“它必须随着商业社区内用户和人员的需求而发展。”

同样,BI策略应内置于流程中以推进和改善系统的工作方式。 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,并确定它可以满足他们的需求,而不能满足他们的需求。

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研究公司Gartner的报告称,“未来几年公民数据科学家的数量将比数据科学家的数量增长五倍”。

Gartner研究副总裁辛迪·豪森(Cindi Howson)说,高管们已经意识到,还不够 数据科学家 满足需求;他们还努力在现有职位中雇用或确定所需的公民数据科学家。

“我们正在谈论中间的信息分析师。他们知道业务领域和要问的问题。”她说,并补充说,人们需要一种更易于使用的软件,以便组织可以更好地为这些员工提供服务。

豪森预计,软件改进最终将使商人能够对未建模的数据集提出并回答自己的问题。发生这种情况时,组织将需要合适的人员来担任公民数据科学家的角色。他们将需要具有分析能力的好奇心的员工,他们喜欢问问题,知道如何解释他们回来的信息,并愿意使用软件来改善业务成果。

7.赋予员工用数据讲故事的能力

类似地,帮助客户利用其数据资产的专业服务公司CBIG Consulting总裁兼负责人Todd Nash表示,他曾与组织合作,在该组织中,员工了解如何使用其BI工具提供的见解来讲述故事。帮助其他人理解“数据试图说些什么”。

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叙述,以帮助最大化分析的价值。

他说:“您拥有讲述故事的数据和工具,您需要人们与他们结婚。”

这种方法不仅是要让人们制作看起来漂亮的报告;纳什说,这些用户能够与其他人可能看不到的数据建立联系,从而提供新的见解,企业可以利用这些见解获得收益。

他说,高管在探索这些联系并提出见解时,需要支持并帮助这些员工。

例如,他说,分析商店销售数字的工人可能会看到较小的天气趋势(不仅仅是大风暴事件)如何对销售产生微妙的影响。他们可能希望利用外部天气数据来进一步分析趋势,以更好地了解商店如何根据这种新见解来优化销售。

纳什说:“要利用各种内部和外部数据来获得更好的见解,”他补充说,成功的商务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。

他说:“挑战自我的方式有很多种,其中一部分挑战每个KPI,并确保您利用了可以理解的信息。”