6 wyzwań Business Intelligence w 2022

Znaczenie rozwiązań BI staje się niepodważalne. Statystyki pokazują, że 26% wszystkich firm przyjęło już BI, a około 33% wdroży go do 2023 roku. Jednak mimo szybkiego wzrostu trendu droga do lewarowania jego wartości nie jest usłana płatkami róż. Wiele wyzwań związanych z analizą biznesową wynika z ograniczeń systemu, skomplikowanych wymagań biznesowych, czynników ludzkich i innych.

Głęboka wiedza we wdrażaniu rozwiązań BI w różnych branżach i na różnych poziomach biznesowych pozwala nam wyjaśniać problemy z zakresu Business Intelligence i dostarczać przełomowych wskazówek dotyczących ich rozwiązywania.

Wkroczenie w erę działania wiąże się z pewnymi wyzwaniami BI

Analiza biznesowa nie ogranicza się już do wielkich facetów. Firmy każdej wielkości mogą teraz zamienić rozbieżne dane w plan działania. Jednak analiza danych zorientowana na działanie opiera się na wielu prekursorach, z których każdy stanowi potencjalne wyzwanie dla wczesnych użytkowników BI.

1. Integracja danych z różnych systemów źródłowych

BI ma sens tylko wtedy, gdy może zestawiać i analizować dane z wielu źródeł, aby zapewnić użytkownikowi końcowemu solidne podstawy do spostrzeżeń. W przeciwnym razie po co? Jednak liczne źródła danych, z którymi oprogramowanie BI musi się łączyć — od mnóstwa baz danych i aplikacji biznesowych po systemy Big Data — zwiększa ryzyko opowiedzenia złej historii.

Od początku może nie wydawać się to problemem, o ile wbudowane procesy ETL umożliwiają gotowym platformom BI bezpośrednie łączenie się z różnymi źródłami danych i przekształcanie danych na własny użytek. Tak szybki i atrakcyjny, jak się wydaje, wbudowany ETL nie jest wszystkożerny. Chociaż niektóre wyspecjalizowane łączniki są stale finalizowane dla nowych systemów źródłowych, średnie i duże organizacje w pewnym momencie będą miały problemy ze skalowaniem, wydajnością i konserwacją, jeśli będą używać wyłącznie przepływów danych usługi Power BI jako narzędzia ETL i magazynu DWH.

Po pierwsze, praca z surowymi, nieustrukturyzowanymi danymi zwiększa złożoność i liczbę zestawów danych, co sprawia, że ​​raportowanie jest bardziej czasochłonne. Jeśli raport integruje dane z różnych źródeł, tej samej logiki nie można łatwo zastosować do innego zestawu danych. Po drugie, z wieloma wersjami prawdy w różnych zbiorach danych, prawdopodobieństwo rozbieżności w systemie raportowania jest wysokie. Po trzecie, jeśli dane obejmują miliony wierszy, wbudowany ETL nie będzie w stanie ich obsłużyć, co prowadzi do spowolnienia odpowiedzi raportu.

Najbardziej racjonalnym rozwiązaniem w tej sytuacji wydaje się stworzenie jednego repozytorium, w którym dane byłyby wstępnie agregowane i przechowywane w ustrukturyzowany sposób — hurtowni danych. Wyeliminowanie zamieszania w Twoich danych przyczynia się do stworzenia jednej wersji prawdy. Wśród innych znaczących korzyści, jakie przynoszą centralne repozytoria, jest możliwość analizy danych historycznych i szybszego przygotowania raportów. Technologia hurtowni danych pozwala radzić sobie z coraz większą ilością źródeł danych bez konieczności zwiększania wydatków na utrzymanie narzędzia BI.

2. Problemy z jakością danych

Jakość danych jest jednym z głównych wyzwań analizy biznesowej i przeszkód na drodze do osiągnięcia celów BI, a mianowicie podejmowania właściwych, wartościowych decyzji. Błędy ludzkie, zduplikowane i nieprawidłowe dane oraz niespójne formaty danych nie pozwalają na uzyskanie wartościowych informacji i mogą dodatkowo prowokować błędne działania.

Właściwa strategia zarządzania danymi pomaga rozwiązać problemy z jakością danych. Mówiąc w skrócie, zajmuje się danymi zebranymi lub wygenerowanymi przez firmę, aby zapewnić lepsze podejmowanie decyzji.

Architektura danych to kluczowy element zarządzania danymi, który odgrywa istotną rolę w dostarczaniu wysokiej jakości informacji. Powiedzmy, że firma ma wiele kanałów sprzedaży, fajnym pomysłem jest scalanie wszystkich generowanych przez nią informacji na poziomie hurtowni danych, z których można je dalej dystrybuować do różnych raportów, po przejściu określonych algorytmów rozliczeniowych określonych regułami biznesowymi.

Modelowanie danych to kolejna rzecz, której nie można zaniedbać, próbując nadawać dane do analizy. Na przykład osoba odwiedzająca Twoją witrynę, uczestnik przeprowadzonej przez Ciebie ankiety i Twój klient może być jedną osobą. Jednak możesz mieć je prezentowane w różnych rolach w różnych systemach, nawet jeśli jest to ta sama jednostka. Dlatego, aby uniknąć nadmiarowości danych, należy zdecydować, do jakiego systemu (CRM, ERP itp.) przypisać tę encję.

Strategia zarządzania danymi to w dużej mierze działalność administracyjna. Jednocześnie nie można pomijać technicznej części budowy odpowiedniej, przemyślanej architektury rozwiązania. Prace nad strategią należy rozpocząć od diagramu wszystkich przepływów danych w firmie. Określ, jakie masz systemy źródłowe, gdzie dane są generowane i zużywane, jakie encje posiadasz i gdzie są przechowywane, a następnie zdecyduj, jak to technicznie wdrożyć.

— Alex Obolensky, kierownik działu BI w *instinctools

3. Brak talentu do danych

Niedobór umiejętności jest jednym z powszechnych problemów z zakresu Business Intelligence, które utrudniają wysiłki w zakresie analizy danych. W 2020 r. Stany Zjednoczone stanęły w obliczu niedoboru talentów w zakresie analityki danych — firmy nie obsadziły około 250 000 stanowisk. Badanie Tech Hiring Survey z 2022 r. określiło również analitykę danych jako umiejętność, w przypadku której zapotrzebowanie znacznie przewyższa podaż.

Sytuację pogarsza zbliżający się kryzys talentów na całym rynku zatrudnienia, zmieniające się dane demograficzne oraz „wielka rezygnacja”, zagęszczona przez coś, co może być kolejną recesją. Bez odpowiednich umiejętności firmy nie są w stanie efektywnie wykorzystywać analityki BI, nie konfigurują hurtowni danych dla informacji podstawowych ani ogólnie nie ustalają wymaganego poziomu znajomości danych.

Aby uporać się z kryzysem talentów, firmy zwykle wykorzystują wiedzę ekspercką zleconą na zewnątrz. Dedykowany zespół BI składa się z całego zestawu wewnętrznych ekspertów ds. danych i pomaga firmom szybko i bez kłopotów z rekrutacją weryfikować ich inicjatywy dotyczące danych.

4. Zła wizualizacja danych

Jakość Twoich danych i procesów analitycznych zwykle kradnie całą chwałę. Jednak projekt pulpitów nawigacyjnych BI jest równie ważny, aby przekazywać złożone dane decydentom i przekuwać krytyczne spostrzeżenia w działanie.

Jeśli dane nie są prezentowane i argumentowane w przekonujący sposób, są ignorowane lub przebijane przez opinię. Nigdy nie należy lekceważyć wartości kłótni i tworzenia elementu fabularnego.

— Dan Sommer, starszy dyrektor ds. analizy rynku w Qlik

Brak interaktywności, niemożność pobierania danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego, sztywne szablony, a nawet zły dobór kolorów mogą prowadzić do potencjalnych wyzwań we wdrażaniu deski rozdzielczej. Aby podkreślić właściwe wartości danych, firmy powinny stosować wysoce konfigurowalne pulpity nawigacyjne z szerokimi możliwościami personalizacji, aby sprostać unikalnym potrzebom organizacji.

Właściwy wybór typu pulpitu nawigacyjnego może również nadać kształt Twojemu zarządzaniu BI. Pulpity analityczne zapewniają kompleksowy przegląd kluczowych danych, podczas gdy pulpity operacyjne zawierają aktualizacje w czasie rzeczywistym istotne dla konkretnego działu. Typ strategiczny zapewnia kadrze kierowniczej zestawienie najważniejszych wskaźników KPI.

5. Wybór odpowiedniego oprogramowania

Wybór odpowiedniego narzędzia BI to połowa sukcesu, jeśli chodzi o sprostanie wyzwaniom związanym z wdrożeniem analizy biznesowej. Według TrustRadius, Tableau, Qlik Sense i Microsoft Power BI to wiodące platformy Business Intelligence z największymi udziałami w rynku. Ale który odpowiada Twoim wyjątkowym potrzebom? Dotknijmy głównej różnicy między tymi trzema.

Jak widać z tabeli, wybór między tymi trzema narzędziami jest jak wybór między Audi, BMW i Mercedesem, mniej więcej tej samej jakości zapakowanej w nieco inny wygląd zewnętrzny.

Jednak w przypadku adopcji na dużą skalę zaczynają odgrywać rolę nawet subtelne różnice. Aby zoptymalizować doświadczenie BI, należy wziąć pod uwagę typ licencji, role i uprawnienia, alokację rabatów i inne czynniki.

Co więcej, ogólne rozwiązania komercyjne nie zawsze wystarczają na potrzeby wizualizacji. Na przykład start-upy B2C radzą sobie lepiej z rozwiązaniami BI typu open source ze względu na wysokie potrzeby analityczne i brak obciążeń licencyjnych. W niektórych przypadkach firmy wybierają niestandardowe narzędzie BI do projektowania markowego.

6. Niski poziom adopcji BI wśród pracowników

Mimo wszystkich pieniędzy, czasu i wysiłku zainwestowanego w oprogramowanie analityczne, może ono nie działać, ponieważ użytkownicy go nie zaakceptują. Niski poziom adopcji w organizacjach pozostaje jednym z głównych problemów BI. Jeśli chcesz, aby świeżo wdrożone narzędzie BI było używane nie tylko przez analityków lub analityków danych, upewnij się, że jest przyjazne dla użytkownika i nie onieśmielające.

Poza tym pracownicy często wykazują uzasadniony – z ich punktu widzenia – opór wobec nowego oprogramowania. Taka niechęć do BI jest całkowicie zrozumiała, ponieważ osoby, których głównym zadaniem było ręczne łączenie analityków firmy, obawiają się, że automatyzacja raportowania pozbawi ich pracy. Dlatego trzeba ich przekonać inaczej. Pracownicy, którzy potrafią sprostać wyzwaniom i możliwościom związanym z analizą biznesową, staną się cenniejszymi zasobami dla firmy, ponieważ nie będą już musieli marnować mnóstwo czasu na analizowanie liczb lub martwić się ryzykiem popełnienia błędu. Zamiast tego przeanalizują informacje od góry do dołu i przekażą wyniki tej analizy swoim menedżerom.

Subtelna sztuka radzenia sobie z kwestiami menedżerskimi związanymi z implementacją BI i praktykami transformacji sposobu myślenia wymaga jeszcze większej precyzji, jeśli chodzi o Excela. Nie należy ignorować lojalności ludzi wobec tego narzędzia. Liczby mówią głośniej niż słowa. Wykorzystaj je, aby pokazać swoim pracownikom, jak korzystne może być narzędzie BI pod względem oszczędności czasu. Na przykład, kontrolerzy finansowi potrzebują jednego lub dwóch dni na obsłużenie wniosków ad hoc, trzy pięć dni na przygotowanie się do comiesięcznych spotkań i około trzech tygodni na podsumowanie rocznych wyników. Dzięki systemowi BI wszystkie raporty są wykonywane automatycznie, za jednym kliknięciem przycisku.

Głównym celem jest pokazanie osobie, jak korzystać z pulpitu nawigacyjnego, aby odpowiadać na pytania i szybko i sprawnie eksplorować dostępne dane. Trendy są znacznie łatwiejsze do wykrycia, gdy dane są odpowiednio zwizualizowane, a nie rozproszone w arkuszach kalkulacyjnych.

Tak, wiemy, że Excel to nie tylko tabele i można w nim również tworzyć wykresy, ale nie będzie można z nimi komunikować się na miejscu. Na pulpicie nawigacyjnym możesz kliknąć pojedynczy segment i od razu zobaczyć potrzebne informacje, podczas gdy w programie Excel zrobienie tego samego zajmie Ci więcej czasu.

Alex Obolensky, kierownik działu BI w *instinctools

Skutecznym sposobem radzenia sobie z wyzwaniami związanymi z wdrożeniem Business Intelligence i niezbędnym elementem prawidłowego zarządzania zmianą, który ma łagodzić ból użytkowników, jest szkolenie personelu. Dlatego użytkownicy nie powinni pozostawać na lodzie po wdrożeniu systemu. Znajdź partnerów wdrożeniowych BI, którzy przygotują dokumentację dotyczącą nowych procesów i zorganizują szeroko zakrojone szkolenia mające na celu nie tylko nauczenie pracy z oprogramowaniem, ale także podniesienie ogólnej znajomości technologii.

Poruszanie się ścieżką Business Intelligence

Wskaźniki niepowodzeń projektów z zakresu nauki o danych są wysokie i wynoszą 87%. Świadczy to o tym, że solidnej architektury analizy danych i wizualizacji nie można wymyślić, chyba że chcesz uzyskać sporadyczne i niepełne spostrzeżenia. Świadomość, planowanie i doświadczenie pomogą Ci uniknąć większości problemów z BI. Poniżej omówimy trzy filary skutecznej strategii analizy biznesowej.

Określ, jaki problem chcesz rozwiązać

Obszar zastosowań business intelligence jest ogromny i obejmuje praktycznie każdą działalność biznesową. Dlatego warto zacząć od określenia zakresu analizy i powiązania go z korelowanymi metrykami i raportami. Z kolei raporty powinny obracać się wokół określonego wyboru KPI, wewnętrznych lub zewnętrznych, w celu mierzenia i analizowania danych organizacji oraz ich ulepszania. Partner konsultingowy BI może doradzić w zakresie odpowiednich metryk i zweryfikować zakres analizy.

Zmień sposób myślenia organizacji dzięki odpowiedniemu zarządzaniu zmianą

W miarę jak użytkownicy przechodzą od fragmentarycznych narzędzi do zintegrowanego systemu BI, należy dysponować odpowiednimi metodami transformacji, aby wyeliminować bezwładność i promować akceptację systemu. Ustanawiaj stabilne i przejrzyste przepływy komunikacji, łącz ze sobą liderów z różnych linii oraz prowadź warsztaty i szkolenia, aby rozwijać wspólne przepływy danych i bezproblemowe dzielenie się wiedzą w celu uzyskania dokładnych informacji biznesowych.

Wybierz wiarygodnego partnera doradczego

Pojedyncza, ujednolicona hurtownia danych i spójna strategia danych stanowią podstawę szybkiej i dokładnej analizy danych. Bez tych prekursorów Twoje spostrzeżenia będą izolowane w silosach danych, zamknięte w działach jako utracone możliwości. Aby uniknąć awarii danych, zabezpiecz doświadczony zespół konsultantów BI, który stworzy solidną infrastrukturę danych, zarządzaj danymi i połącz hurtownię danych z odpowiednim narzędziem BI.

Hit pay brud z business intelligence

Podejmowanie decyzji w oparciu o dane nie jest już opcją; to mandat dla długowieczności i konkurencyjności biznesu. Analiza biznesowa jest tym, co pielęgnuje podejście oparte na danych i umożliwia firmom przekształcenie danych w działanie.

Czujność oparta na BI jest zbiorowym wynikiem odpowiedniej strategii przetwarzania danych, ujednoliconej architektury IT i spójnego tempa wdrażania. Jeśli w Twojej układance BI zabraknie choćby jednego elementu, Twoja firma będzie krótkowzroczna w zakresie danych, nie podejmując właściwej decyzji. Pozyskanie wsparcia specjalistów ds. danych i BI pomoże Ci ułożyć puzzle i przezwyciężyć typowe wyzwania związane z analizą biznesową.

Artykuł został pierwotnie opublikowany tutaj.