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億信華辰

連續(xù)3年穩(wěn)坐商務(wù)智能應(yīng)用榜首
與此同時(shí),億信華辰在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域榮登五強(qiáng)
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避免企業(yè)實(shí)施商務(wù)智能的6個(gè)致命錯(cuò)誤,以及如何抉擇BI工具

時(shí)間:2021-01-26來(lái)源:億信華辰BI工具知識(shí)庫(kù)瀏覽數(shù):208

當(dāng)今社會(huì),企業(yè)如何處理海量復(fù)雜的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的分析工具顯然難以應(yīng)付,商務(wù)智能技術(shù)的出現(xiàn)給解決此類(lèi)問(wèn)題提供了很好的解決方案,但是許多企業(yè)還對(duì)商務(wù)智能的認(rèn)識(shí)存在很多的誤區(qū),例如忽視用戶的商務(wù)智能需求、公司缺乏整體考量、盲目的節(jié)約成本、不完善的用戶支持等等。

本文來(lái)自ITbusinessedge,下面看Paul Rubens給我們帶來(lái)的精彩分享。

如何讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)?這是大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)必須思考的關(guān)鍵問(wèn)題。如今,企業(yè)需要應(yīng)對(duì)太多的業(yè)務(wù)部門(mén)需求,而數(shù)據(jù)的復(fù)雜性決定了企業(yè)必須利用商務(wù)智能以應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)需求的變化和不確定性,信息處理能力的強(qiáng)弱決定了企業(yè)興衰成敗的關(guān)鍵。很多企業(yè)花費(fèi)了大量的財(cái)力、人力、物力去構(gòu)建聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)和企業(yè)資源計(jì)劃(ERP),積累了大量的數(shù)據(jù),然而傳統(tǒng)的分析工具很難及時(shí)、準(zhǔn)確地對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行商務(wù)分析,商務(wù)智能技術(shù)的產(chǎn)生為這些問(wèn)題提供了解決方案。

 

然而,基于數(shù)據(jù)分析的商務(wù)智能平臺(tái)在大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨著越來(lái)越多的機(jī)遇和挑戰(zhàn),許多企業(yè)在商務(wù)智能問(wèn)題的認(rèn)識(shí)上存在許多誤區(qū),以下列舉了六種常見(jiàn)的問(wèn)題。

 

IT部門(mén)管的太多

讓IT部門(mén)做商務(wù)智能平臺(tái)采購(gòu),結(jié)果往往不盡如人意,這是因?yàn)闉榱耸共少?gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化,IT部門(mén)大多把注意力放在穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性、安全性和供應(yīng)商聲譽(yù)這類(lèi)因素上。對(duì)產(chǎn)品的分析少之又少,和業(yè)務(wù)人員站的角度不同,也會(huì)造成不同的效果。

Boris Evelson——Forrester Research的分析師,他警告我們最好不要這樣做,在采購(gòu)決定上給終端用戶(IT部門(mén)人員)太多的發(fā)言權(quán)會(huì)是一個(gè)代價(jià)高昂的錯(cuò)誤。

Boris Evelson還指出:“桌面系統(tǒng)或云系統(tǒng)可以滿足商業(yè)用戶的需求,而且這樣不需要依賴(lài)IT報(bào)告開(kāi)發(fā)商,但也可能會(huì)導(dǎo)致解決方案不安全或者不可靠,所以最好折中考慮?!?

IT人員管太多就會(huì)造成效率低下,普通業(yè)務(wù)人員想通過(guò)數(shù)據(jù)去分析但是需要IT部門(mén)的幫助,那么一款業(yè)務(wù)人員也能進(jìn)行拖拉拽的操作必不可少。

 

忽視用戶的商務(wù)智能需求

企業(yè)在投資商務(wù)智能時(shí),最可能犯的一個(gè)錯(cuò)誤是沒(méi)有將系統(tǒng)性能與用戶的實(shí)際需求結(jié)合起來(lái)。這一點(diǎn)在很多人看來(lái)似乎并不重要,然而,很多企業(yè)都會(huì)因?yàn)檫@個(gè)基本錯(cuò)誤導(dǎo)致商務(wù)智能系統(tǒng)實(shí)施的失敗。

Rita Sallam是Gartner的分析師,她在談到商務(wù)智能時(shí)告訴我們:“這些系統(tǒng)會(huì)花費(fèi)企業(yè)數(shù)百萬(wàn)美元,有時(shí)候它們能提供的實(shí)際價(jià)值卻很少,甚至沒(méi)有,最關(guān)鍵的原因在于采購(gòu)和用戶需求不匹配。”

要避免這樣的問(wèn)題,至關(guān)重要的一點(diǎn)是要建立一個(gè)具體的用戶需求報(bào)告功能,確保用戶參與到商務(wù)智能系統(tǒng)的采購(gòu)和實(shí)施中。Sallam還告訴我們:“可能出現(xiàn)用戶需要交互式報(bào)表,而系統(tǒng)只能生成靜態(tài)報(bào)表這樣的情況,也有可能出現(xiàn)系統(tǒng)功能太簡(jiǎn)單或者太復(fù)雜的情況?!?

 

低估用戶培訓(xùn)和用戶支持的成本

“許多企業(yè)在作商務(wù)智能的預(yù)算時(shí),僅考慮購(gòu)買(mǎi)軟件的成本,當(dāng)然也許會(huì)考慮短期(比如兩個(gè)星期)的用戶培訓(xùn)成本。如今商務(wù)智能系統(tǒng)的復(fù)雜度不容低估,要想從系統(tǒng)中獲得真正的價(jià)值必須有更長(zhǎng)時(shí)間的用戶培訓(xùn)?!?

 

忽視未來(lái)的商務(wù)智能需求

在不久前的一次統(tǒng)計(jì)中,大約30%的企業(yè)已經(jīng)計(jì)劃使用基于云的商務(wù)智能平臺(tái)。根據(jù)Gartner調(diào)查顯示,這一數(shù)字現(xiàn)在已經(jīng)超過(guò)了45%。Sallam表示:“這意味著就算你選擇的商務(wù)智能系統(tǒng)供應(yīng)商目前沒(méi)有基于云的產(chǎn)品,那它也至少應(yīng)該有這樣的計(jì)劃,以滿足你未來(lái)可能的商務(wù)智能需求?!?

 

當(dāng)然對(duì)于未來(lái)需求,云不是唯一需要考慮的因素,還要考慮怎樣讓復(fù)雜的分析變得易于用戶理解,考慮如何將交互式發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)發(fā)現(xiàn),供應(yīng)商的產(chǎn)品路線圖中至少有相關(guān)的計(jì)劃。

 

很多企業(yè)選擇商務(wù)智能系統(tǒng)供應(yīng)商時(shí),缺乏一些長(zhǎng)遠(yuǎn)的考慮,比如供應(yīng)商能否滿足企業(yè)未來(lái)的需求,缺乏長(zhǎng)遠(yuǎn)考慮會(huì)導(dǎo)致商務(wù)智能系統(tǒng)只能在短期發(fā)揮作用。

 

缺乏整體考慮

 

商務(wù)智能實(shí)際上主要用于分析數(shù)據(jù),如果你打算訪問(wèn)大型ERP系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),那就不能低估商務(wù)智能的作用。Evelson提醒我們:“訪問(wèn)數(shù)據(jù)并不容易,訪問(wèn)數(shù)據(jù)不是說(shuō)簡(jiǎn)單地訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù),還需要理解元數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)的布局方式?!币约斑@個(gè)產(chǎn)品如何很好的和ERP對(duì)接。

 

為節(jié)約成本采用非專(zhuān)業(yè)的商務(wù)智能工具

 

Evelson告訴我們,所有業(yè)務(wù)分析中,大約有80%是使用簡(jiǎn)單工具完成的,這些工具包括Microsoft Excel和Access。采用非專(zhuān)業(yè)的商務(wù)智能工具也有好處,比如便宜、易于使用而且高效(針對(duì)簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)分析)。

 

但是非專(zhuān)業(yè)商務(wù)智能工具只適用于小型企業(yè):它們可以分析TB級(jí)數(shù)據(jù),但對(duì)于處理更大的信息量就顯得吃力了;它們會(huì)產(chǎn)生一個(gè)“孤立的電子表格庫(kù)(spreadsheet silos)”;對(duì)于同一個(gè)問(wèn)題,針對(duì)企業(yè)的不同部門(mén),可能會(huì)給出不同的回答,因?yàn)樗鼈儗?duì)于同一事件沒(méi)有統(tǒng)一的描述。

 

更糟糕的是,非專(zhuān)業(yè)智能工具會(huì)帶來(lái)安全和業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),Evelso 警告我們:“對(duì)于‘誰(shuí)可以訪問(wèn)數(shù)據(jù)、誰(shuí)可以處理數(shù)據(jù)’,你很難作出限制,而且一旦數(shù)據(jù)或者某個(gè)公式出錯(cuò),那基于這些處理結(jié)果得到的信息會(huì)帶來(lái)很大的問(wèn)題。”

 

此外,不同的企業(yè)所處商務(wù)智能的階段不同,面臨的問(wèn)題也不一樣,一些企業(yè)商務(wù)智能平臺(tái)已經(jīng)發(fā)展到數(shù)據(jù)挖掘階段,有些則處于數(shù)據(jù)分析階段,甚至很多企業(yè)還處于報(bào)表階段。處于報(bào)表階段企業(yè)的商務(wù)智能往往面臨數(shù)據(jù)量很大、有價(jià)值信息太少的問(wèn)題,數(shù)據(jù)處理難度大。定制好的報(bào)表缺乏靈活性,因?yàn)闃I(yè)務(wù)經(jīng)常要從多個(gè)角度分析問(wèn)題,所以用戶需要交互性報(bào)表,了解到不同數(shù)據(jù)的組合并產(chǎn)生新的信息,解決新的問(wèn)題。

 

寫(xiě)在最后

 

正確地認(rèn)識(shí)這些問(wèn)題是發(fā)展“企業(yè)”商務(wù)智能的關(guān)鍵,這里的企業(yè)其實(shí)包含了各行各業(yè)的組織機(jī)構(gòu)。比如政府部門(mén)、教育機(jī)構(gòu)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和公用事業(yè),商務(wù)智能有著廣泛的適用面。商務(wù)智能問(wèn)題其實(shí)也是一類(lèi)數(shù)據(jù)管理問(wèn)題,包括對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、提取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載、整合……一系列的數(shù)據(jù)處理,為的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性。企業(yè)要充分發(fā)揮出商務(wù)智能的優(yōu)勢(shì),必須依靠更加強(qiáng)有力的工具,這有賴(lài)于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、專(zhuān)家智能系統(tǒng)等科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展。商務(wù)智能體系的建立是一項(xiàng)長(zhǎng)期、艱巨的任務(wù),企業(yè)需要很強(qiáng)的領(lǐng)導(dǎo)力和執(zhí)行力才能保證商務(wù)智能發(fā)揮出真正的優(yōu)勢(shì)。

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