Att implementera Business Intelligence är inte raketforskning, men det kräver noggranna förberedelser och att man följer steg-för-steg-processen:
1. Utveckla en strategi för implementering av Business Intelligence: Utan en tydlig strategi på plats gör anställda antaganden om oklara affärstermer och definitioner, använder olika data och följer motstridiga instruktioner. Det som förvärrar saken är att datakvaliteten bara beaktas slumpmässigt under sådana slumpmässiga och oplanerade insatser.
När du skapar en färdplan är det absolut nödvändigt att du svarar på dessa grundläggande frågor -
Vad har ditt företag? Vad är ditt slutmål? Vilken teknik/vilka resurser behöver du?
Gör en lista över de avdelningar som ansvarar för att lagra data och de data som för närvarande finns tillgängliga. Förstå sedan om du kommer att behöva ytterligare data och vilka resurser som måste användas för att erhålla dem. Det är viktigt att notera var du skulle använda BI-insikter som härrör från data och hur du kommer att forma dina affärsmål.
Genom att sätta mål och använda data smart kommer du att kunna nå dina mål på ett effektivt sätt. Skapa dig dessutom en vision om hur ditt framtida BI-system kommer att se ut – om det kommer att integrera den befintliga strukturen eller ersätta den. Först efter att du har byggt en sund BI-implementeringsstrategi kan du gå vidare.
2. Utse experter för att genomföra BI-implementeringen: När strategin är utvecklad måste du välja ett team av experter som ska genomföra den. Implementeringsteamet bör inkludera representanter från varje avdelning eftersom Business Intelligence i huvudsak är ett avdelningsövergripande problem snarare än bara ett IT- eller finansiellt initiativ.
Även anställda som är involverade i projektet och som arbetar med affärsdata bör inkluderas. För att övervinna traditionellt motstånd mot förändring bör hela organisationens personal noggrant informeras om hur varje individ kommer att dra nytta av BI-implementeringen.
3. Definiera relevanta nyckeltal: Undersök organisationens affärsmål och smärtpunkter för att avgöra vilka nyckeltal som är avgörande, vilka som är mycket effektiva och vilka som kan elimineras. Organisera nyckeltal i kategorier för att påskynda anställningsprocessen.
Några exempel inkluderar projektledningsmått (ROI och produktivitet), finansiella indikatorer (nettoinkomst, försäljningstillväxt, likviditetsgrad), marknadsföringsdata (kundanskaffningskostnad, kostnad per lead, konverteringsfrekvens), kundmått (trafik på sociala medier, kundens livstidsvärde, månatligt antal nya kunder) och HR-index (kostnad per anställning, nettoinkomst per anställd). Att veta vilka KPI:er du skulle använda för att mäta prestanda i hela organisationen är också av stor betydelse.
4. Hitta en pålitlig mjukvaruleverantör: Moderna företag är i hög grad beroende av IT, därför är det viktigt att använda rätt mjukvarulösningar för att integrera affärsinformation. Naturligtvis kan du försöka hantera det själv och lita på det interna teamet.
I det här fallet bör det inkludera en projektledare, en datakvalitetsanalytiker, en applikationsansvarig och ETL- ansvarig utvecklare, en data mining-specialist, en data- och databasadministratör samt en projektledare.
5. Välj rätt BI-teknik och verktyg: Det finns en mängd olika tekniker och verktyg för business intelligence tillgängliga nuförtiden. Därför är det viktigt att beakta dina funktionella behov och icke-funktionella krav (säkerhet, prestanda, tillgänglighet etc.) för att kunna välja klokt från en mängd olika alternativ.
Ditt beslut påverkas i hög grad av hur du inhämtar data, visualiserar den och interagerar med mätvärdena. Färdiga lösningar fungerar om dina dataintelligensaktiviteter kommer att vara av medelstor omfattning. Men om du tänker fördjupa dig i analys, överväg att investera i specialiserade verktyg som kan vara lämpligt anpassade till din vision av business intelligence.
Du kan dock undvika besväret med att välja BI-verktyg genom att ge den valda leverantören fullständig kontroll över alla tekniska aspekter, vilket oftast är det bästa tillvägagångssättet.
6. Tänk på infrastruktur: Datalagring och BI-plattformen är de två viktiga infrastrukturkomponenterna som är kopplade till att omsätta Business Intelligence-projekt i praktiken. Lokala databaser ses som föråldrade och otympliga och kan knappast hålla jämna steg med de enorma datamängderna och de ständigt föränderliga kraven som ställs på datahantering idag.
På grund av detta väljer majoriteten av företag enterprise data warehouses (EDW), som effektivt kan hantera och lagra stora datamängder från en mängd olika system och applikationer (såsom ERP, CRM och HRM). Lokala BI-plattformar är också föråldrade och ersätts successivt av molntjänster.
Prova hybridlösningar som kombinerar det bästa av två världar som en balanserad avvägning mellan kontrollnivån och lagringskostnaden som endera erbjuder.
7. Dataförberedelse: Dataförberedelseprocessen tar upp ungefär fyra femtedelar av den tid som BI-utveckling kräver. Datasilos, ett fenomen där separata avdelningar kan använda olika verktyg, tekniker, koder, lagringsmönster etc., bör åtgärdas först. Det finns andra datakvalitetsmått att beakta när dataintegritet har uppnåtts (fullständighet, validitet, konsekvens, relevans, noggrannhet, unikhet).
8. Initiera en feedback-slinga: Projektets nuvarande status bör utvärderas, modifieringar (om några) bör implementeras med jämna mellanrum och schemalägga möten med BI-intressenterna.
9. Börja i liten skala: Det rekommenderas starkt att lansera en testperiod med några få viktiga nyckeltal. Samla in feedback om dess effektivitet och eventuella identifierade flaskhalsar för att förbättra den övergripande planen (om det behövs).
10. BI-implementering i större skala: Efter att ha säkerställt att nödvändiga justeringar har gjorts och att ert tillvägagångssätt är effektivt, fortsätt med att integrera Business Intelligence med ytterligare KPI:er. För att slutföra projektet och ge önskade resultat, kom ihåg att utvärdera processen ofta och optimera de problematiska områdena.
LÄS MER: Varför du bör använda agil metodik i ditt Business Intelligence-projekt