Блог

Величезна кількість даних, якими володіють сучасні компанії, надають нові можливості для їхнього розвитку. Проте вони є джерелом додаткових проблем. Основною метою Business Intelligence є забезпечення процесів збирання, обробки та аналізу даних. Однак, існують деякі проблеми, які ускладнюють завдання BI бути ефективним, дієвим та корисним. Розглянемо основні завдання Business Intelligence у 2022 році.

1. Інтеграція даних із різних вихідних систем

Кількість джерел даних зростає. Для повного та коректного аналізу компаніям необхідно збирати дані з різних джерел: бази даних, платформи обробки та аналізу великих даних, внутрішні та веб-додатки. Досить поширеним варіантом є використання сховища даних, як центральний репозиторій даних бізнес-аналітики. Використання віртуалізації даних або інструментів BI для інтеграції даних без поміщення їх у систему баз даних є більш гнучким варіантом, але досить складним.

2. Якість даних

Точність BI-додатків безпосередньо залежить від даних, на яких вони засновані. Старт будь-яких BI-ініціатив передбачає доступ користувача до високоякісних даних. Однак, багато компаній в гонитві зібрати якомога більше даних, не приділяють уваги якості даних. Більше того, вони вважають, що проблеми можна вирішити після отримання даних. Причиною такої позиції може бути нестача знань користувачів про важливість та необхідність ефективного управління даними. Розгортаючи BI-технології, варто розробити стратегію збору правильних даних і план управління даними.

3. Відокремлені бази даних із суперечливою інформацією

Поширеною проблемою BI є розрізнені системи. Успішна бізнес-аналітика потребує повноти даних. Проте різні рівні доступу та налаштування безпеки ускладнюють процес отримання необхідних для аналізу даних. Для досягнення бажаного результату необхідно усунути розрізненість та впорядкувати дані. Суперечливі розрізнені дані можуть призвести до різних версій правди. Різні результати для KPI та інших показників, однаково позначених у різних системах, потім відображаються бізнес-користувачам. Для запобігання такій ситуації варто почати з певного рівня моделювання даних та точних визначень для кожного KPI.

4. Навчання кінцевого користувача

Важливо, щоб кінцевий користувач розумів мету впровадження та використання нововведення. Керівники та менеджери компанії також повинні брати активну участь в ініціативах щодо ефективного навчання та управління змінами, пов’язаними з BI-проектами. Для більш широкого та швидкого впровадження змін варто розробити коротку та зрозумілу програму навчання користувачів.

5. Управління процесом використання BI-інструментів самообслуговування

Безконтрольне розгортання самообслуговування BI може призвести до хаотичного середовища даних із розрізненими сховищами та суперечливими аналітичними результатами. BI-інструменти регулярно оновлюються. Бізнес-аналітикам необхідно взаємодіяти з кінцевими користувачами, аби краще зрозуміти їхні потреби та розробити стратегії для надання релевантних даних та інформаційних панелей із використанням готового функціоналу.

6. Низький рівень впровадження BI-інструментів

Кінцеві користувачі часто обирають найпростіший варіант і використовують Excel або SaaS. Перед розгортанням BI-технологій, важливо розробити хороший сценарій, який буде демонструвати негайні переваги для бізнесу і спонукати співробітників використовувати нову систему.

7. Дизайн інформаційних панелей

Труднощі у розумінні інформації можуть виникати через збої візуалізації даних. Інформаційна панель та аналіз можуть бути корисними у разі коли кінцеві користувачі мають можливість легко вивчити інформацію. Однак, зосередженість на отриманні даних та процесі аналітики відсуває питання дизайну на другий план. Тому до створення простого та зрозумілого візуального інтерфейсу варто залучити UX-дизайнера.