Qlever

Рецепты улучшения стратегии бизнес-анализа

        Так как цена внедрения средств бизнес-аналитики снижается, многие предприятия все больше полагаются для внутреннего использования на BI-инструменты, созданные, по сути, «на коленке». В результате, компании уверенно принимают решения, основанные на информации, полученной за копейки. Но насколько хороши эти решения?

        Конечно, множество предприятий может выиграть от доступности современных BI-инструментов. Но это может привести и к ошибкам. При правильном применении, внедрение BI-инструментов может дать более чем десятикратный возврат инвестиций. Однако более 70 процентов BI-реализаций не достигают ожидаемых бизнес-целей.
        В чем же секрет успеха? Вот несколько правильных вопросов, которые могут прояснить ситуацию.

        Какие источники данных вам использовать?

        Данные — это основа бизнес-анализа, и каждый современный бизнес имеет хотя бы элементарную стратегию для сбора и анализа существенных сведений, успех которой зачастую зависит от надежности источника данных.

        Существуют общеизвестные источники данных, и некоторые из них даже бесплатны. С их помощью можно иначе взглянуть на рынок, аудиторию и ваши процессы.

        Правильное аналитическое программное обеспечение сможет сопоставлять данные из внешних источников данных с вашими внутренними, и позволит вам получить новое, более общее понимание, а это то, что вам нужно.

        Правильно ли вы храните данные?

        Организация хранения данных – то, как ваша компания обеспечивает сохранность данных из различных внешних и внутренних источников, обеспечивает их обработку и оперативный доступ к ним для анализа и создания отчетов, тоже имеет ключевое значение. Имеет большое значение, какие BI-инструменты вы используете для работы с существенными для своей компании данными.

        Вам понадобится хранилище данных, которое эффективно накапливает данные, обеспечивает их целостность и предоставляет возможность извлекать их для анализа.

        Для облачных хранилищ, следует обратить внимание на то, насколько данные защищены и на механизмы разграничения прав доступа. Необходимо для всех заинтересованных сторон предоставить доступ к хранилищу данных без ущерба безопасности. Для того, чтобы одновременно учесть и вопросы безопасности, и вопросы оперативной доступности может потребоваться нетривиальное техническое решение.

        Насколько ваша аналитика готова к автоматизации?

        Если вам нужна собственная BI-инфраструктура, вам нужно определиться с архитектурой аналитики, которая будет отвечать вашим нуждам. Потому что хаотические потоки разрозненных данных в сочетании с непродуманными процессами обработки могут свести к нулю все попытки разработать систему бизнес-анализа.

        BI-решения помогут представить аналитику в простом для понимания графическом пользовательском интерфейсе, который позволяет объединять большие наборы данных из нескольких источников и форматов и не потребуют высокопроизводительной вычислительной техники.

        Насколько хорошо ваше BI-решение интегрируется с уже имеющимися платформами?

        BI-инструмент корпоративного масштаба должен легко работать с различными информационными форматами, процессами и системами, которые применяются в вашей компании.

        Если ваши данные в форматах табличных и текстовых файлов или в формате корпоративной базы данных не будут хорошо совместимы с выбранным BI-решением, это решение принесет только проблемы и разочарование.

        Так что обязательно уточняйте, можете ли вы себе позволить внедрение того или иного BI-инструмента с точки зрения усилий и ресурсов, которые потребует интеграция?

        Насколько используемый вами механизм отчетности гибкий и понятный?

        Наиболее сложной проблемой аналитики остаются разночтения в интерпретации данных. Большинство пользователей не понимают что-либо выходящее за рамки упрощенных графиков.

        Эффектные инструменты визуализации могут сбить с толку, но не стоит принимать решение о внедрении руководствуясь только «красотой»: любой инструмент аналитики призван помогать людям понять данные, которые им нужны для работы.

        Так что от красоты стоит отвлечься. Важно обратить внимание на то, чтобы ваш механизм анализа данных позволял интерпретировать данные, которые иначе интерпретировать бы не получилось.

        Станут ли решения принимаемые в вашей компании лучше от применения нового инструмента? Достаточно ли он прост в использовании, чтобы привлечь все заинтересованные стороны к его использованию?

        Не противоречит ли ваше BI-решение установленным правилам и требованиям?

        Стоит предусмотреть, чтобы внедряемые BI-инструменты способствовали соблюдению разного рода правил и нормативных регулирующих требований. Хорошее BI-решение должно помогать в аудите, проверке данных и их источников, там где это может понадобиться.

        Ваша конечная цель в том, чтобы ваше BI-решение позволяло предоставлять ключевую информацию всем заинтересованным сторонам, внутри или за пределами вашей организации. Данные, например, финансовых отчетов должны быть точными, проверяемыми и не противоречить никаким стандартным требованиям к составу и формату для такого рода документов, чтобы вам не приходилось отвечать за то, что эти отчеты чему-то не соответствуют.

        Заключение: ваш успех зависит от данных!

        Методы обработки и анализа данных — это развивающаяся область знаний, и даже специалисты, работающие в этой области, не всегда сходятся во мнениях о тех или иных возможностях.

        Важно то, что вы уже рассматриваете вопрос о важности данных для вашей компании, и что у вас есть соответствующие ответы на вопросы, поставленные выше.
        (c) qlever solutions, 2017