Sammanfatta detta blogginlägg med:
Idag hanterar organisationer enorma datamängder, genererade från externa och interna resurser. För att lyckas i dagens affärsklimat behöver alla, från affärschefer och marknadschefer till ekonomi- och teknikexperter, en bra analysstrategi för att leverera insiktsfulla och handlingsbara analyser av den insamlade datan.
Organisationer har inte längre råd att basera sina beslut på magkänslor och aningar. Databaserade insikter måste räcka för att organisationer ska kunna förbli konkurrenskraftiga, och det kräver strategi och analys. Dessutom kräver detta att man tydligt samlar in, analyserar och sedan tillämpar lärdomarna från företagets data.
Att omvandla sig till ett datadrivet företag genom implementering av en företagsomfattande data- och analysstrategi kan hjälpa organisationer att övervinna utmaningarna med att missköta analysprojekt. Med en Business Analytics-strategi på plats kan organisationer fatta välgrundade beslut baserade på interna och externa informationstillgångar, vilket leder till ökade möjligheter och framgång.
Kan du inte uppnå mål-ROI med BI-verktyg?
Identifiera orsaken bakom misslyckandet med Business Intelligence-initiativet för ditt företag.
Ett datadrivet företag baserar sina rutinmässiga beslut på handlingsbara och aktuella insikter från tillförlitlig data. Att utnyttja data för att utveckla en strategi fungerar som grund för alla deras strategier, vilket driver effektivitet i hela processen. Datadrivna organisationer är kända för att konsekvent prestera bättre än icke-datadrivna organisationer när det gäller att fatta välgrundade och effektiva beslut för att öka lönsamheten och minska kostnaderna. Detta har resulterat i att nästan alla organisationer idag aktivt tar initiativ för att bli mer datadrivna. Men få lyckas.
Enligt en studie från Gartner misslyckas nästan 70–80 % av alla initiativ inom Business Intelligence. Det finns betydande hinder som alla organisationer står inför. Att övervinna dessa hinder är ofta skillnaden mellan framgång och misslyckande, och det måste åtgärdas innan organisationer kan uppnå data-nirvana.
Enligt New Vantage Partners Big Data Executive Survey 2018 , när ledningen frågades om vad som hindrade deras företag från att bli mer datadrivna, nämnde 48,5 % av cheferna att problemet var relaterat till människorna på företaget, ytterligare 32 % skyllde på företagets processer medan enligt 19,1 % var tekniken orsaken till denna brist.
Varför är en företagsmässig BI viktig
Läs mer om hur man implementerar en företagsomfattande BI-implementering och vilken metod man ska använda.
Analysstrategin bör först utvärdera de unika affärsutmaningarna, kartlägga dessa utmaningar med rätt lösningar och kommunicera handlingsbara insikter för att hjälpa viktiga beslutsfattare. Analys kräver kostsamma investeringar i teknik.
Men innan du överväger vilken teknik som skulle vara rätt måste du utvärdera dina behov, ditt nuvarande tillstånd och ditt framtida tillstånd. Detta bör avgöra din dataanalysstrategi .
Definiera milstolparna i din färdplan. Identifiera intressenter. Detta steg är mycket viktigt och kräver experthjälp om det behövs. Tänk på din förväntade datatillväxt, dina interna resurser och befintliga teknikluckor.
Här är en användbar infografik som kortfattat sammanfattar punkterna åt dig
Ett framgångsrikt införande av analysverktyg skulle kräva att vissa befintliga kärnmetoder och individuella vanor ändras. Detta kan kräva att du starkt övertygar dina anställda att ändra hur de ser och hanterar data, och hur de utformar och fattar beslut – vilket är svårt att göra. Så hur driver man denna förändring? Förstå användarnas nuvarande kompetensnivåer med analysverktyg. Investera i rätt utbildningsprogram som tar dem till nästa nivå.
Motivera de anställda genom att erbjuda dem värdefulla utbildningsprogram som kommer att förbättra deras karriärer. Det skulle säkerställa att de lägger ner extra ansträngning för att lära sig tekniken och tillämpa den för organisationens fördel. Detta skulle vara en win-win-situation för både företag och anställda samtidigt.
Ibland möter förändringen motstånd från personer som tvivlar på omfattningen av fördelarna som denna teknik kommer att ge. Du måste ge intressenterna förtroende för din strategi för stordataanalys och behovet av en förändring av processer. Annars kan de sluta med att inte anamma detta. Förstå de farhågor, om några, som framförts av alla intressentgrupper och identifiera deras nuvarande utmaningar och sina förväntningar på verktyget.
Visa dem värdet och fördelarna. Du skulle märka att det hjälper mycket att få en högt uppsatt chef att aktivt sponsra projektet.
När kommunikationen kommer uppifrån säkerställer det att användarna obligatoriskt integrerar detta i sina aktiva arbetsflöden. Det säkerställer att det prioriteras i hela organisationen och påskyndar implementeringen. Ha ett team av teknikexperter och affärsexperter för att formulera affärsanalysstrategin för datahantering, analys och styrning.
Se till att personer på olika avdelningar samarbetar och att viktig information inte är inlåst i organisationens silos. Avdelningar måste enkelt kunna dela information för att era analysinsatser ska kunna få vingar och flyga.
Ni behöver ett stabilt organisatoriskt ramverk på plats som säkerställer snabb datainsamling, bearbetning, analys och användning av rätt analysdashboards och rapporter . Ett framgångsrikt analysprojekt kräver att ni har starka processer på plats för att hantera förändringen.
Processen måste definiera vilka datamängder som ska samlas in, hanteras och styras kring. Ett kompetenscenter kan inrättas internt som etablerar och implementerar bästa analyspraxis. Det kan fungera som ett forum för teammedlemmar att dela idéer och tekniker.
Det måste finnas välorganiserade rutiner för att hantera konflikter och prioriteringar, utvärdera och utveckla nödvändig programvara, insamling av krav, kommunikation mellan olika funktioner, driftsätta och designa modeller, hantera fel i arbetet och hantera data, bland annat.
Överbelasta dock inte era team med för många processer och standarder. Det kommer att hämma flexibilitet och smidighet. Med rätt processer på plats kan ni öka implementeringen, minska riskerna och uppnå maximalt affärsvärde.
Att välja det Business Intelligence- eller analysverktyg som skulle vara perfekt som en del av din företagsanalysstrategi är avgörande för framgång. Det finns inget universellt Business Intelligence-analysverktyg. Den bästa Business Intelligence-programvaran är inte nödvändigtvis den produkt med flest funktioner. Snarare bör du avgöra vilket verktyg som bäst passar dina faktiska behov och vilket som möjliggör de typer av analyser dina användare behöver och kommer att använda.
Du måste utvärdera det nuvarande applikationslandskapet och förväntningarna på lösningen. Tekniken bör inte begränsa dig ur ett funktionsperspektiv. Dagens analysverktyg har avancerade funktioner som självbetjänande dataförberedelse, självbetjänande datamodellskapande och självbetjänande visualisering.
Dessa funktioner gör det mycket enkelt för företagsanvändare att arbeta med data och utveckla komplexa analyser för oöverträffade insikter och samarbete. Er analysteknik bör leverera aktuella datainsikter.
Den måste ansluta till företagets datakällor och ha de ETL-funktioner som krävs med rätt dataarkitektur och datahanteringslösningar . Den bör ha rätt datastyrning inbyggd i verktyget. Den ideala tekniken ger dina användare den hastighet och flexibilitet som krävs för att fatta beslut snabbare med insikt i tidpunkten för åtgärden inom en definierad budget och tidsram.
Att ha rätt verktyg och tekniker, modifierade metoder och anpassa mentaliteter kommer att vägleda din resa mot framgång. Många rörliga delar måste balanseras för att rätt lösning ska kunna implementeras.
Inpränta en analyskultur , ha rätt personer med på tåget, få din organisationsstrategi på plats och ha rätt arkitektur och datahanteringsstrategier på plats. Att få dessa komponenter rätt kommer att maximera värdet av företagsdata och leverera anmärkningsvärda och pålitliga insikter. Läs om vår expertis inom implementering av dataanalys och kontakta oss för att få implementeringen av dataanalys skräddarsydd efter dina behov.
Följ oss på LinkedIn och Twitter .