Echipele de BI se confruntă cu diverse provocări tehnice și de management de proiect în cadrul implementărilor. Iată care sunt cele mai importante provocări BI, cu câteva sfaturi de la oameni cu experiență în BI, despre cum să le abordați.
Pe măsură ce întreprinderile de toate mărimile se grăbesc să dea sens volumelor tot mai mari de date pe care le colectează, se confruntă cu o varietate de provocări în materie de business intelligence care complică eforturile de a face procesele BI productive, eficiente și utile.
Provocările sunt determinate de mai mulți factori, printre care se numără infrastructuri de date diverse, probleme de gestionare a datelor, noi tipuri de capacități de BI și niveluri diferite de cunoaștere a datelor în rândul forței de muncă. Pe de o parte, echipele de BI trebuie să se asigure că sunt puse în aplicare măsuri adecvate de guvernanță a datelor și de protecție a securității; pe de altă parte, trebuie să demonstreze modul în care BI poate aduce beneficii lucrătorilor, inclusiv celor mai puțin alfabetizați în materie de date.
Un alt set de provocări BI se concentrează în jurul schimbărilor în ceea ce privește modul în care instrumentele de business intelligence sunt folosite în organizații pentru a ghida deciziile de afaceri.
BI-ul tradițional implică, de obicei, date curatoriate și aplicații conduse de IT. Abordarea tradițională oferă informații utilizatorilor de afaceri prin intermediul tablourilor de bord, rapoartelor și portalurilor, cu fluxuri de lucru bine definite. În schimb, inițiativele moderne de BI sunt deseori conduse de unitățile de afaceri care folosesc BI de tip self-service, instrumente de pregătire a datelor și de vizualizare a datelor pentru a vâna informații.
În multe cazuri, provocările încep cu obținerea aprobării și a finanțării pentru un program de Business Intelligence și cu dezvoltarea unei strategii solide de BI care să îndeplinească cerințele de afaceri și să poată oferi randamentul promis al investiției. Pe lângă interogarea și raportarea convențională, strategiile de BI trebuie adesea să includă BI mobil, BI și analiză în timp real, analiză augmentată și alte aplicații specializate, ceea ce sporește și mai mult provocările legate de implementare și gestionare.
În timp ce abordează toate aceste probleme, managerii de BI și de date trebuie să găsească echilibrul corect între agilitatea autoservirii și buna guvernanță. Un timp mai scurt pentru obținerea de informații poate oferi un avantaj competitiv. Dar acest lucru trebuie să fie pus în balanță cu preocupările legate de securitatea și confidențialitatea datelor și cu riscul ca utilizatorii de afaceri să perpetueze constatări inexacte. Merită oare viteza cu care sunt generate aceste informații să acționăm, știind că unele dintre ele ar putea fi eronate?
Iată o privire mai detaliată asupra principalelor provocări în materie de inteligență de afaceri pentru întreprinderi, precum și sfaturi de la specialiștii în BI cu privire la modul de a le evita și de a le depăși.
1. Integrarea datelor din diferite sisteme sursă
Creșterea numărului de surse de date înseamnă că multe organizații trebuie să adune date pentru analiză dintr-o varietate de baze de date, sisteme de date mari și aplicații de afaceri, atât la sediu, cât și în cloud. Cea mai comună modalitate este implementarea unui depozit de date ca locație centrală pentru datele BI. Alte abordări sunt mai agile – de exemplu, utilizarea unui software de virtualizare a datelor sau a instrumentelor BI în sine pentru a integra datele fără a le încărca într-un depozit de date. Dar și acesta este un proces complicat.
Deși instrumentele BI au capacitatea de a îmbina din mers date din diferite surse de date, este nevoie de o combinație de competențe tehnice și de înțelegere a datelor. Acest lucru limitează scalabilitatea și crește timpul necesar pentru a analiza datele. Pentru a ajuta la accelerarea acestui proces, se recomandă crearea unui catalog de date care să conțină informații despre sursele de date și linia de proveniență pentru utilizatori.
Alte tipuri de provocări legate de integrarea datelor necesită compromisuri tehnice, performanța fiind limitată de hardware-ul utilizat.
Pot fi și provocări în armonizarea diferitelor formate de fișiere utilizate de sistemele sursă. Se poate explora posibilitatea de a crea o cartografiere separată de extragere, transformare și încărcare (ETL) pentru fiecare fișier, dar acest lucru ar fi luat prea mult timp. În schimb, printr-o aplicație Java se pot aduce toate fișierele într-un format comun care să poată fi procesat eficient într-o singură sarcină ETL.
2. Probleme privind calitatea datelor
Aplicațiile BI sunt la fel de precise precum datele pe care sunt construite. Utilizatorii trebuie să aibă acces la date de înaltă calitate înainte de a începe orice proiect BI.
Dar, în graba de a agrega date pentru analiză, multe organizații neglijează calitatea datelor sau cred că pot rezolva erorile doar după ce datele au fost colectate. Calitatea datelor este unul dintre cele mai cruciale aspecte ale BI care este adesea neglijat.
Cauza principală poate fi lipsa de înțelegere a importanței gestionării corespunzătoare a datelor în rândul utilizatorilor. Recomandarea este ca, atunci când organizațiile implementează instrumente BI, să se creeze un proces de colectare a datelor care să implice pe toată lumea în gândirea despre cum să se asigure că datele sunt corecte, împreună cu o strategie de gestionare a datelor care să ofere o bază solidă pentru a urmări întregul ciclu de viață al datelor.
3. Silozuri de date cu informații incoerente
Sistemele de tip siloz reprezintă o altă provocare frecventă în materie de informații de afaceri. Completitudinea datelor este o necesitate pentru un BI eficient, dar este dificil pentru instrumentele de BI să acceseze date izolate cu diferite niveluri de permisiune și setări de securitate. Echipele de BI și de gestionare a datelor trebuie să spargă silozurile și să armonizeze datele din acestea pentru a avea impactul dorit asupra procesului decizional de afaceri.
Multe organizații se luptă cu acest lucru, însă, din cauza lipsei de standarde de date interne în diferite departamente și unități de afaceri.
Acesta este unul dintre cele mai greu de depășit, deoarece trebuie să se facă multă muncă de definire între funcțiile de afaceri.
Datele incoerente din silozuri pot duce la mai multe versiuni ale adevărului. Oamenii de afaceri văd apoi rezultate diferite pentru KPI și alți indicatori de afaceri care sunt etichetați în mod similar în sisteme separate. Pentru a evita acest lucru, este recomandat să se înceapă cu un strat de modelare a datelor bine definit și cu definiții clare pentru fiecare KPI și metrică.
4. Crearea unei culturi bazate pe date
Una dintre provocările actuale este crearea unei culturi bazate pe date, nu doar la nivel executiv, ci și în prima linie, unde afacerea interacționează cu adevărat cu lumea din jurul ei. Pentru a construi o astfel de cultură corporativă este nevoie ca organizațiile să reușească pe două fronturi: să ofere lucrătorilor instrumentele potrivite și să le dea posibilitatea de a aplica informațiile generate de aceste instrumente în procesele de afaceri.
Managerii BI trebuie să implice liderii de afaceri din toate părțile unei organizații pentru a ajuta la impulsionarea unei schimbări culturale care să acorde prioritate utilizării analizei datelor pentru a informa procesul decizional. Managerii intermediari ar trebui, de asemenea, să fie incluși pentru a facilita schimbarea în operațiunile de afaceri.
5. Instruirea utilizatorilor finali
Programele de formare și de gestionare a schimbării legate de inițiativele BI necesită, de asemenea, implicarea directorilor și managerilor de afaceri pentru a avea succes.
De exemplu, CIO-ul unui furnizorul de servicii de recuperare în caz de dezastru, a declarat că echipa sa a colaborat îndeaproape cu echipa de resurse umane a companiei pentru a dezvolta un tablou de bord BI cu date globale privind numărul de angajați, noile angajări și concedieri, remunerarea și alți parametri. Finalizat în 2019, noul tablou de bord este actualizat automat, înlocuind un proces manual de raportare care dura ore întregi.
Tabloul de bord a fost adoptat rapid de către liderii de afaceri din HR, iar echipa lui CIO-ului a creat un program de instruire simplu pentru managerii din alte departamente și unități de afaceri pentru a promova o implementare în întreaga companie. CIO-ul a spus că acest lucru a stimulat adoptarea tabloului de bord și a generat numeroase cereri pentru aplicații BI suplimentare.
6. Gestionarea utilizării instrumentelor BI de tip self-service
Implementarea necontrolată a BI de tip self-service în diferite unități de afaceri poate duce la un mediu de date haotic, cu silozuri și rezultate analitice contradictorii care creează confuzie în mintea directorilor de afaceri și a altor factori de decizie.
Majoritatea instrumentelor BI moderne au o arhitectură de date și securitate care oferă un loc protejat pentru ca analizele generate de utilizatori să fie stocate și partajate. Echipele de BI și de gestionare a datelor trebuie să verifice în prealabil seturile de date din depozitele de date sau din alte depozite de analize pentru a evita neconcordanțele.
Cheia pentru îmbogățirea experienței de autoservire este de a expune aceste instrumente la date și conținut curatoriat, pe care utilizatorii le pot valorifica pentru a crea fluxuri de date și mashup-uri mult mai bune.
Cu toate acestea, companiie trebuie să găsească un echilibru între dezvoltarea de măsurători și tablouri de bord standardizate și permiterea utilizatorilor să își creeze propriile lor instrumente. Acest lucru necesită considerații atente, a adăugat el. De exemplu, atunci când libertatea de a explora și de a analiza datele nu este reglementată de niciun principiu de guvernanță, utilizatorii BI self-service pot publica tablouri de bord care au KPI suprapuși sau metrici care sunt definite diferit de la un tablou de bord la altul. Pe de altă parte, prea mult control poate împiedica inovația și agilitatea în domeniul analizei.
În plus, instrumentele BI sunt adesea modificate cu extensii personalizate care răspund unor nevoi specifice de afaceri. În timp, astfel de modificări obstrucționează actualizările produselor. Pentru a preveni acest lucru, echipele de BI ar trebui să colaboreze cu utilizatorii finali pentru a le înțelege nevoile și pentru a găsi modalități de a furniza datele și tablourile de bord necesare folosind funcționalități gata de utilizare.
7. Adoptarea redusă a instrumentelor BI
Utilizatorii finali aleg adesea calea celei mai mici rezistențe și caută să continue să folosească instrumente familiare, cum ar fi Excel sau aplicațiile SaaS. În loc să folosească instrumentele BI pentru a analiza datele pentru a obține informații, aceștia exportă datele și apoi își efectuează analizele în altă parte. Acest lucru duce la modele de utilizare neașteptate care nu sunt optime și la rate scăzute de adoptare a acestor instrumente.
Este recomandată monitorizarea continuă a activității utilizatorilor și a jurnalelor de solicitări ale utilizatorilor pentru a identifica eventualele probleme de adoptare și probleme cu instrumentele BI. De asemenea, echipele de BI ar trebui să urmărească să ofere îmbunătățiri continue ale funcționalității cu scopul de a stimula adoptarea de către utilizatori.
Dacă abia începeți o implementare, adoptarea de către utilizatori depinde adesea de găsirea unui caz de utilizare bun care să demonstreze rapid beneficiile tangibile pentru afaceri și să încurajeze oamenii să adopte un nou instrument BI.
8. Practici proaste de vizualizare a datelor și de proiectare a tablourilor de bord
Vizualizările de date greșesc adesea, făcând dificilă descifrarea informațiilor pe care încearcă să le ilustreze. În mod similar, un tablou de bord sau un raport BI este valoros doar dacă este ușor pentru utilizatorii finali să navigheze și să înțeleagă datele prezentate. Însă organizațiile se concentrează adesea pe obținerea corectă a datelor BI și a procesului de analiză, fără a se gândi la design și UX.
Managerii BI ar trebui să implice un designer UX pentru a dezvolta un aspect inteligibil pentru tablourile de bord și rapoarte cu o interfață vizuală care să nu fie aglomerată. De asemenea, echipele de BI ar trebui să promoveze bune practici de proiectare a vizualizării datelor, în special în mediile de BI cu autoservire. Acești pași sunt deosebit de importanți pentru aplicațiile BI mobile pe smartphone-uri și tablete cu ecrane de dimensiuni mici.
Mai multe sfaturi pentru depășirea provocărilor legate de business intelligence
O altă problemă este aceea că aplicațiile BI și tablourile de bord trebuie să fie implementate în mod continuu către utilizatorii finali – dar, este greu de extins și predispus la erori.
Pentru a evita acest lucru și pentru a contribui la reducerea costurilor, se poate apela la automatizarea de tip DevOps. Scripturile scrise la comandă fac posibilă implementarea rapidă a tablourilor de bord într-un mod standardizat și repetabil. Acest lucru permite echipei să aloce mai multe resurse pentru a lucra mai degrabă la dosarul [de proiecte], decât la implementare.
Managerii de BI ar trebui să creeze, de asemenea, un proces pentru menținerea și actualizarea măsurătorilor, a modelelor de date și a tablourilor de bord. Acest lucru include examinarea de rutină a ceea ce este utilizat și ce nu este utilizat și eliminarea elementelor care nu mai sunt necesare. Dacă nu ștergeți lucrurile care nu sunt folosite, vă veți trezi într-o situație în care veți avea prea multe de întreținut fără niciun motiv întemeiat.
Alte sfaturi generale pentru gestionarea cu succes a provocărilor includ asigurarea faptului că arhitectura BI subiacentă se poate extinde și poate găzdui noi instrumente, după cum este necesar, și că diferiți utilizatori au instrumentele potrivite pentru nivelurile lor de calificare. De exemplu, funcțiile de analiză augmentată din software-ul BI pot ajuta utilizatorii să găsească date relevante, să le pregătească pentru analiză, să ruleze interogări în limbaj natural și să creeze vizualizări de date.
Alte sfaturi generale pentru gestionarea cu succes a provocărilor includ asigurarea faptului că arhitectura BI subiacentă poate fi adaptată și poate găzdui noi instrumente în funcție de necesități și că diferiți utilizatori au la dispoziție instrumentele potrivite pentru nivelurile lor de calificare. De exemplu, funcțiile de analiză augmentată din software-ul BI pot ajuta utilizatorii să găsească date relevante, să le pregătească pentru analiză, să ruleze interogări în limbaj natural și să creeze vizualizări de date.
Sursă articol: https://www.techtarget.com/.
Pentru informații despre Qlik™, vă rugăm să vizitați pagina: qlik.com.
Pentru soluții specifice și specializate de la QQinfo, vă rugăm accesați pagina: QQsolutions.
Pentru a fi în contact cu ultimele noutăți în domeniu, soluții inedite explicate, dar și cu perspectivele noastre personale în ceea ce privește lumea managementului, a datelor și a analiticelor, vă recomandăm QQblog-ul !