IT團隊必須應對的商業智慧六挑戰

ビジネス インテリジェンス (BI) を使用すると、企業は大量のデータから洞察を得ることができます。しかし、そのためには、多くの戦略的および戦術的な課題を克服する必要があります。

現在、あらゆる種類の組織にさまざまなソースからのデータが大量に流入しており、そのすべてを理解しようとするのは大変な作業です。したがって、強力なビジネス インテリジェンス (BI) 戦略は、プロセスを整理し、ビジネス ユーザーがビジネスの洞察にアクセスしてそれに基づいて行動できるようにするのに役立ちます。 BI 戦略を通じて、さまざまなデータ ソースを統合し、ユーザーに正確で有用な情報を提供できます。 BI 戦略の利点は数多くあります。まず、組織がビジネス データをより深く理解し、深い洞察を提供できるようになります。第 2 に、BI 戦略は、組織が大量のデータを管理および分析するのにも役立ちます。

シアトルに本拠を置く Launch Consulting Group の優れた業界データ責任者である Lisa Thee 氏は次のように述べています。「2025 年までに、 「私たちは毎日 4.63 テラバイトのデータを生成します。データ。企業が市場とのつながりを維持し、それに反応し、消費者とつながる製品を作成するには、この情報によって生成される洞察を活用することが重要です。」 このデータ量の増加は、企業が有意義な洞察を得るために、より効率的にデータを収集、保存、分析する必要があることを意味します。同時に、消費者とつながり、消費者のニーズや好みに合わせた製品を作成する機会も提供します。この情報を活用することで生成される洞察は、企業がより多くの情報に基づいた意思決定を行い、競争市場での競争上の優位性を維持するのに役立ちます。 この膨大なデータの課題に対処するには、企業は高度なビジネス インテリジェンス ソフトウェアに投資する必要があります。このソフトウェアは、適切なデータを分析レポートや視覚化に導き、ユーザーが情報に基づいた意思決定を行えるようにするものです。しかし、これらのツールを導入するための適切なアプローチがなければ、組織は依然として価値を最大化し、ビジネス目標を達成するという課題に直面しています。

ここでは、企業が直面する 6 つの一般的なビジネス インテリジェンスの課題と、IT 部門がそれに対処する方法を示します。

1. ユーザーの導入率が低い

ビジネス インテリジェンス ツールは企業において重要な役割を果たしています。最初に抵抗があると導入率が低くなるため、すべての関係者から賛同を得ることが重要です。 ビジネス インテリジェンス ツールの導入を促進するには、次の点が重要です。 1. 明確な目標: ビジネス インテリジェンス ツールの目標と期待される結果が明確に定義され、伝達されていることを確認します。これは、関係者がツールの理解を助けるのに役立ちます。

「当社のビジネス インテリジェンス チームにとって、最初の課題は、ビジネス インテリジェンスが真のデータドリブンな意思決定に役立つと人々に納得してもらうことです。」 Schellman Corporation は、情報セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスを専門とするコンサルティング会社です。ビジネス アナリストのチームは、クライアントが必要とするビジネス インテリジェンス ソリューションを提供することに専念しています。ビジネス インテリジェンスは、データを有意義な洞察とアクションに変換し、ビジネス運営を最適化し、効率を高め、利益を増やすことができる機能です。 今日のデジタル時代では、データはどこにでもあります

従業員の賛同を得るために、スタウトのチームはビジネス インテリジェンス ダッシュボードを構築し、効果的な方法で簡単にデータに接続して操作する方法を示しました。方法。ダッシュボードは、重要なデータのリアルタイム更新を提供するだけでなく、チームメンバーがデータをよりよく理解し活用できるように、直感的な方法でデータを表示します。このようにして、チーム メンバーはビジネス状況をより深く理解し、迅速な意思決定を行い、作業効率を向上させることができます。

彼女は次のように述べました。「たとえば、特定の利害関係者は、特定の製品ラインが利益を上げていると信じています。自分のアイデアが正しいことを証明するか、間違っていることを証明し、その理由を示すインテリジェンスを示すダッシュボードです」とスタウト氏は述べ、これによりユーザーはビジネス インテリジェンス ツールの価値を導入することができると述べました。

2. どのビジネス インテリジェンス配信方法が最適であるかを判断する

データからレポートや洞察を提供するための従来の IT 管理方法は数多くあります。しかし、セルフサービスのビジネス インテリジェンス ツールを、より直観的なダッシュボードやユーザー インターフェイスとともに使用することで、企業はマネージャーやその他の非技術スタッフがレポートに簡単にアクセスできるようにしてプロセスを合理化し、データからより大きなビジネス価値を引き出すことができます。

しかし、スイスのバーゼルに本拠を置く多国籍製薬メーカー、ノバルティス社のビジュアル分析グローバル責任者であるアクセル・ゴリス氏は、セルフサービスアプローチの導入には障害が生じる可能性があると述べています。たとえば、複数の部門にまたがるアクセスが多すぎると、コストが増加し、ビジネスがデータ セキュリティの問題にさらされます。営業チームが入手したあらゆるデータに基づいて意思決定を行い、何が最も効果的かを判断するために自主的に組み合わせて使用​​できるようにしたいですか? ツールの展開を一元化および標準化して制御することが重要です。これを適切に行うには、IT 部門がデータを適切に管理する必要があります。

これらのトレードオフのため、企業は、当面のビジネス アプリケーションに最適なビジネス インテリジェンス アプローチを確実に選択する必要があります。

AxelGoris表示：「除了為我們工作的外部員工，我們還有10萬多名員工，這是一個相當大的用戶群。一個關鍵的挑戰是圍繞交付組織，你如何組織交付，因為製藥公司受到高度監管。」

Goris解釋說，IT管理的商業智慧交付模型需要大量的工作和流程，這不適用於業務的某些部分。

Goris說，「這是因為他們覺得遊戲太複雜，有太多的開銷，他們想要行動得更快、更敏捷，如果IT是交付的首選場所，那麼它就會成為瓶頸，因為我們的規模不足以為每個人提供交付服務。」

為了應對這項挑戰，諾華公司實施了兩種交付方式：IT管理方法和自助服務、業務管理方法。

他說：「透過業務管理交付，我們提供了平台和工具，並允許業務在一定的參數下自行發展，使用其首選的供應商，或讓團隊自己完成，這非常受歡迎。」他補充說，這一切都取決於決定「我們如何為業務中的每個人服務，或允許商業智慧用戶以可擴展的方式為自己服務。」

3.是否整合數據

隨著企業發現自己必須整合來自內部部署和雲端中各種資料來源的資料(這可能是耗時且複雜的流程)，簡化設定過程的需求也在增加。但許多人找到了其他解決方案。舉例來說，總部位於北卡羅來納州的美國玩具火車和模型鐵路設計和進口商Lionel公司首席資訊長Rick Gemereth說，該公司使用ERP作為記錄系統。

他說：「我們的單一資料來源是NetSuite，我們的整個ERP和電子商務都基於NetSuite。這樣做的好處之一是，我們不需要面臨試圖將不同來源的資料結合起來的挑戰。」然而，適用於Lionel公司的方法在其他地方可能並不適用。挑戰在於找到最適合你特定情況的解決方案。

例如，Stout說明如何解決客戶關係管理(CRM)和財務資料的整合問題。

她說：「許多商業智慧軟體都是從資料倉儲中提取的，在資料倉儲中載入所有資料表，這些資料表是不同軟體的後端。或者你有一個商業智慧工具，例如Schellman使用的Domo，它可以作為資料倉儲。可以連接到這個軟體，它會把它拉到一個表格中。然後你把所有這些表格放在一個地方，這樣你就可以取得資訊並處理。」

Gartner公司傑出的副總裁兼分析師Jim Hare表示，有些人認為，他們需要把各個業務部門系統中孤立的所有資料轉儲到資料湖中。

他說，「但他們真正需要做的是從根本上重新思考如何管理和存取資料。Gartner公司寫的是資料結構的概念。」

資料結構被定義為分散式資料環境中無摩擦存取資料共享的啟用器，旨在幫助企業存取、整合和管理數據，無論資料儲存在何處，使用語義知識圖、主動元資料管理和嵌入式機器學習。 Hare說，“數據結構允許數據駐留在雲端或內部設施中的不同類型的存儲庫中，關鍵在於能夠找到相關數據，並通過知識圖譜將其聯繫起來。其中的關鍵是元數據管理。”

4.不必讓資料變得完美

傳統觀點認為，企業需要使用高品質的資料來收集必要的見解，以做出最佳的商業決策。但總部位於瑞士的LKQ歐洲有限公司汽車市場零件經銷商的數位轉型主管NicoleMiara表示，這種說法並不十分準確。

僅僅因為認為不是最高品質的數據並不意味著它沒有價值。

當涉及決策時，企業對獲得完美數據的渴望可能會減緩其努力，因為他們會花時間盡可能收集數據，修復不完整的數據或修正格式。 Miara表示，很難擁有完美的數據，但企業可以使用和分析不完美的數據，並開始將其轉化為業務見解。

她說：「數據不一定要完美才能開始這段旅程。這是一個循序漸進的方法。」此外，她補充說，如果沒有基本的數據層，就無法做出預測。

例如，LKQ歐洲公司正試圖應用其數據，包括銷售數據，以改善其供應鏈業務，因為該公司因新冠疫情而經歷了35個月的中斷。然而，該公司只有大約12個月的銷售歷史數據。

Miara說:「我們收集了發票數據，但我們沒有關於銷售的額外信息，所以使用了不完善的銷售數據，並試圖找到與我們未來業務的相關性。但我們想知道是否可以改善我們的預測，僅根據這些數據來預測需求。我們發現，不完美的數據與通膨和就業指數等外部訊號的相關性非常好，儘管並不完美。」

5.應對變革的阻力

總部位於喬治亞州的豪華黑膠地板和瓷磚地板HappyFeetInternational公司的首席資訊長NickSchwartz表示，變革管理是實施商業智慧時面臨的頭號難題。

Schwartz表示，在地板產業中，很多人不使用新技術。事實上，當Schwartz三年前加入該公司時，銷售人員在日常工作中甚至還不使用電子郵件，因為他們更習慣透過電話開展業務。

他說，「人們習慣以某種方式做事，」他們多年來一直這樣做，他們會問你為什麼要嘗試一種不同的方式。因此，我們必須盡可能簡化他們的體驗，同時延長訓練時間。 ”

6.資料治理一致性

研究諮詢和諮詢機構The Hackett集團的首席資料科學家Justin Gillespie表示，企業需要確保他們有成熟的資料治理流程，包括資料管理以及圍繞關鍵指標和關鍵績效指標(KPI)的治理。

他說，「我接觸過的每一家公司都有同樣的問題，人們在相互溝通方面並不順暢，因此擁有一套由組織認證的集中管理的KPI和指標是關鍵。 」

Gillespie認為，治理還包括標準化工具和平台。他說：「從工具和技術的角度來看，這很少是因為缺乏工具，而是因為有太多工具。所以企業應該在一個工具集上進行標準化，然後圍繞它建立一個熟練度。