Блог

Повернутися до всіх статей

5 патернів використання вбудованої бізнес-аналітики

Помилки та невдачі є супутниками розвитку та успіху. Такі ситуації сприяють детальному аналізу, визначенню робочих та неробочих схем, а також формуванню інсайтів та патернів, які дозволяють діяти наступного разу ефективніше.

Якщо проаналізувати досвід успішних компаній, можна виділити 5 патернів використання вбудованої бізнес-аналітики.

  1. Розробка плану управління даними

Обов’язковий мінімум – формування плану ефективного управління даними. Адекватне планування процесів моделювання, вилучення та управління даними є важливим етапом у процесі формування системи управління корпоративною інтелектуальною власністю. Хоча управління даними може здатися не найцікавішою частиною ведення бізнесу, але є життєво необхідною. Вже під час розгортання вбудованої бізнес-аналітики всі витрачені зусилля та ресурси трансформуються у прибуток.

  1. Зосередженість на фазах

Розгортання вбудованої бізнес-аналітики повинно проходити поступово. Метод поступового розгортання потребує менше часових та ресурсних витрат, а також майже завжди призводить до довгострокової економії. Такий метод може включати випуск бета-версії, яка дозволяє отримувати зворотній зв’язок. Це, зі свого боку, дозволяє команді розробників збирати всі відгуки, провести аналіз кейсів та огляди продукту. поступовий план релізу дозволяє командам, які мають обмежені ресурси, повністю запустити додаток, не збавляючи темп.

  1. Фокус на фактори успіху

Для досягнення успіху важливо чітко визначити цільову точку бізнесу. Розуміння цілей дозволить визначити фактори, які приведуть до успіху. Це має вирішальне значення для основних цілей впровадження бізнес-аналітики – мінімізація невиконаних звітів та збільшення продажів. Фактори успіху та цілі змінюватимуться залежно від розвитку бізнесу. Досягнення початкових цілей є спусковим механізмом для корегування та постановки більш високої мети.

  1. Навчання користувачів

Ролі бізнес-користувачів повинні бути чітко визначені та зафіксовані. Імплементація бізнес-аналітики – можливість визначити ролі співробітників організації, які взаємодіють з BI, визначити та усунути «білі плями» у знаннях та ресурсах для покращення її ефективності.

Всіх учасників, які взаємодіють з бізнес-аналітикою, можна поділити на 2 групи: досвідчені користувачі та звичайні. І, якщо для досвідчених користувачів зовсім не складно використовувати всі можливості бізнес-аналітики, то  для звичайних користувачів на початковому етапі потрібне навчання. Статистика показує, що 90% учасників – це звичайні користувачі. Скоріш за все вони не потребують глибинних знань для виконання специфічних завдань, але такі учасники повинні мати вичерпні знання та володіти інструментами відповідно до їхніх ролей.

  1. Популяризація культури прийняття рішень на основі даних

У міру того як звичайні користувачі трансформуються у впевнених користувачів та як зростає кількість організацій, які приймають рішення на основі даних, грамотність використання даних стає важливою складовою всього процесу впровадження бізнес-аналітики. Фундаментом будь-якого бізнес-рішення є дані, які повинні бути правильно інтерпретовані та проаналізовані користувачем. Завдання топ-менеджменту – заохочувати рішення, прийняті на основі даних та просувати саме такий підхід.

Організація коректного та поступового процесу впровадження бізнес-аналітики на підприємстві дозволяє розкрити та отримати всі можливості передових технологій, водночас покращувати оперативну діяльність бізнесу та збільшувати темпи його розвитку.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat