تیم های BI با چالش های مختلف فنی و مدیریت پروژه در استقرار مواجه هستند. در ادامه مهمترین چالش های BI، همراه با مشاوره در مورد نحوه رسیدگی به آن ها را مورد بررسی قرار می دهیم.
کسب‌وکارها در هر اندازه ای که باشند، برای درک حجم فزاینده داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنند عجله دارند. بنابراین با چالش‌های هوش تجاری مختلفی روبرو می‌شوند که تلاش‌ها برای مولد، مؤثر و مفید کردن فرآیندهای BI را پیچیده می‌کند.چالش‌ها توسط عوامل متعددی شکل می‌گیرند، از جمله زیرساخت‌های داده‌های متنوع، مسائل مدیریت داده، انواع جدیدی از قابلیت‌های BI و سطوح مختلف دانش مرتبط با داده در نیروی کار.
از یک طرف، تیم‌های BI باید اطمینان حاصل کنند که مدیریت داده‌ها و حفاظت‌های امنیتی به درستی اعمال می‌شوند. از سوی دیگر، آن ها باید نشان دهند که چگونه BI می تواند به کارکنان، از جمله افرادی که سواد اطلاعاتی کمتری دارند، سود برساند.
مجموعه دیگری از چالش های BI حول تغییرات در روش هایی است که از ابزارهای هوش تجاری در سازمان ها برای هدایت تصمیمات تجاری استفاده می شود.
BI سنتی معمولاً شامل داده‌ها و برنامه‌هایی است که توسط فناوری اطلاعات هدایت می‌شوند. رویکرد سنتی اطلاعات را از طریق داشبورد، گزارش‌ها و پورتال‌ها با گردش‌های کاری کاملاً تعریف‌شده در اختیار کاربران تجاری قرار می‌دهد. در مقابل، ابتکارات مدرن BI اغلب توسط واحدهای تجاری با استفاده از BI سلف سرویس، آماده سازی داده و ابزار تجسم داده برای جستجوی بینش هدایت می شود.
در بسیاری از موارد، چالش‌ها با دریافت تاییدیه و بودجه برای یک برنامه هوش تجاری و توسعه یک استراتژی BI قوی که الزامات کسب‌وکار را برآورده می‌کند و می‌تواند بازده سرمایه‌گذاری وعده داده شده را ارائه دهد، شروع می‌شود.
علاوه بر پرس و جو و گزارش گیری مرسوم، استراتژی های BI اغلب نیاز به ترکیب BI موبایل، BI و تجزیه و تحلیل بی درنگ، تجزیه و تحلیل افزوده و سایر برنامه های تخصصی دارند که چالش های استقرار و مدیریت را بیش تر می کند.
از آن جایی که مدیران BI و داده به همه مسائل می پردازند، باید تعادل مناسبی بین چابکی خود سرویس و مدیریت خوب ایجاد کنند. سرعت در کسب بینش مناسب می تواند یک مزیت رقابتی ایجاد کند. اما آیا سرعت ایجاد این بینش ها ارزش این را دارد که بدانیم برخی از بینش ها ممکن است معیوب باشند؟
در ادامه نگاهی دقیق‌تر به چالش‌های برتر هوش تجاری برای شرکت‌ها، به‌علاوه توصیه‌هایی از متخصصان BI در مورد نحوه اجتناب و غلبه بر آن ها داریم.
1. یکپارچه سازی داده ها از سیستم های منبع مختلف
رشد منابع داده به این معنی است که بسیاری از سازمان‌ها باید داده‌ها را برای تجزیه و تحلیل از انواع پایگاه‌های داده، سیستم‌های کلان داده و برنامه‌های تجاری، هم در فضای لوکال و هم در فضای ابری جمع‌آوری کنند. رایج ترین راه، استقرار یک انبار داده به عنوان یک مکان مرکزی برای داده های BI است. روش‌های دیگر چابک‌تر هستند - برای مثال، استفاده از نرم‌افزار مجازی‌سازی داده یا خود ابزارهای BI برای ادغام داده‌ها بدون بارگیری آن‌ها در انبار داده. اما این هم یک فرآیند پیچیده است.
در حالی که ابزارهای BI قابلیت ادغام داده‌ها از منابع داده مختلف را دارند، اما همچنان به ترکیبی از مهارت‌های فنی و درک داده‌ها نیاز است. این مقیاس پذیری می تواند محدود شود و زمان تجزیه و تحلیل داده ها افزایش یابد. برای کمک به سرعت بخشیدن به این عمل، ایجاد یک کاتالوگ داده که حاوی اطلاعاتی در مورد منابع داده برای کاربران باشد، توصیه می شود.
2. مسائل مربوط به کیفیت داده ها
برنامه های BI فقط به اندازه داده هایی که روی آن ها ساخته شده اند دقیق هستند. کاربران باید قبل از شروع هر پروژه BI به داده‌های با کیفیت بالا دسترسی داشته باشند.
اما معمولا در عجله برای جمع‌آوری داده‌ها برای تجزیه و تحلیل، بسیاری از سازمان‌ها کیفیت داده‌ها را نادیده می‌گیرند یا فکر می‌کنند که پس از جمع‌آوری داده‌ها می‌توانند خطاها را برطرف کنند. "کیفیت داده ها یکی از مهم ترین جنبه های BI است که اغلب نادیده گرفته می شود."
علت اصلی می تواند عدم درک اهمیت مدیریت صحیح داده ها در بین کاربران باشد. وقتی سازمان‌ها ابزارهای BI را به کار می‌گیرند، باید فرآیند جمع‌آوری داده‌ها را ایجاد کنند که همه را درگیر فکر کردن در مورد چگونگی اطمینان از دقیق بودن داده‌ها کند. البته یک استراتژی مدیریت داده که پایه محکمی برای ردیابی کل چرخه عمر داده‌ها فراهم می‌کند هم مورد نیاز است.
3. سیلوهای داده با اطلاعات متناقض
سیستم های Siled یکی دیگر از چالش های رایج هوش تجاری است. کامل بودن داده‌ها برای BI مؤثر ضروری است، اما دسترسی ابزارهای BI به داده‌های ذخیره‌شده با سطوح مجوز و تنظیمات امنیتی متفاوت دشوار است. تیم‌های BI و مدیریت داده‌ها باید سیلوها را تجزیه کرده و داده‌های موجود در آن ها را هماهنگ کنند تا تأثیر مطلوبی بر تصمیم‌گیری تجاری داشته باشند.
با این حال، بسیاری از سازمان ها به دلیل فقدان استانداردهای داخلی داده در بخش ها و واحدهای تجاری مختلف، با آن مشکل دارند.
4. ایجاد فرهنگ داده محور
یکی از چالش های جاری ایجاد یک فرهنگ مبتنی بر داده است. آن هم نه فقط در سطح اجرایی، بلکه در خطوط مقدم، جایی که تجارت واقعاً با دنیای اطراف خود در تعامل است.
ایجاد این نوع فرهنگ شرکتی مستلزم موفقیت سازمان ها در دو جبهه است: دادن ابزارهای مناسب به کارکنان و همین طور توانمندسازی آن ها برای به کارگیری بینش هایی که این ابزارها در فرآیندهای تجاری ایجاد می کنند.
مدیران BI باید رهبران کسب و کار را از تمام بخش‌های یک سازمان استخدام کنند تا به ایجاد یک تغییر فرهنگی که استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها را برای اطلاع‌رسانی تصمیم‌گیری در اولویت قرار می‌دهد، کمک کنند. مدیران میانی نیز باید برای تسهیل در تغییر عملیات تجاری در نظر گرفته شوند.
5. آموزش کاربر نهایی
آموزش و برنامه های مدیریت تغییر مرتبط با ابتکارات BI نیز برای موفقیت آمیز بودن نیازمند مشارکت کاربران و مدیران تجاری است.
6. مدیریت استفاده از ابزار سلف سرویس BI
استقرار کنترل نشده سلف سرویس BI در واحدهای تجاری مختلف می تواند منجر به یک محیط داده آشفته با سیلوها و نتایج تجزیه و تحلیل متناقض شود که باعث ایجاد سردرگمی در ذهن مدیران تجاری و سایر تصمیم گیرندگان می شود.
اکثر ابزارهای مدرن BI دارای یک معماری داده و امنیتی هستند که مکانی محافظت شده برای تجزیه و تحلیل های تولید شده توسط کاربر برای ذخیره و اشتراک گذاری فراهم می کند. با این حال، بهتر است که BI و تیم‌های مدیریت داده، مجموعه‌های داده را در انبارهای داده یا دیگر مخازن تجزیه و تحلیل از قبل مدیریت کنند تا از ناهماهنگی جلوگیری شود.
کلید غنی‌سازی تجربه سلف‌سرویس، قرار دادن این ابزارها در معرض داده‌ها و محتوای تنظیم‌شده است که کاربران می‌توانند از آن برای ایجاد جریان‌های داده استفاده کنند.
ما در گروه مدیریت فرآیند پارس می توانیم ضمن بررسی فرآیندها و جریان کارهای شما، امکان ساخت فرآیند در پروسس میکر را در سازمان شما فراهم آوریم.
https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/tip/Top-11-business-intelligence-challenges-and-how-to-overcome-them
هیچ دیدگاهی تا به این لحظه در این صفحه ثبت نشده است