Блог

Повернутися до всіх статей

Основні фактори, які негативно впливають на ефективність BI

|

Бізнес-аналітика (Business Intelligence, BI) трансформує бізнес у будь-якій галузі, робить його більш ефективним та швидким. Впровадження бізнес-аналітики відбувається з урахуванням цілей та завдань бізнесу задля досягнення максимальної ефективності. Окрім іншого, це допомагає підвищити залученість клієнтів, збільшити прибуток, отримати конкурентну перевагу, приймати більш обґрунтовані та точні рішення на основі даних тощо. Однак у всього є друга сторона. Існують деякі практики впровадження бізнес-аналітики, які негативно впливають на бізнес-процеси та їх ефективність, що може призвести до великих втрат. Розглянемо основні фактори, які заважають ефективному застосуванню BI.

  1. Збір неякісних даних

Найважливішою та найціннішою складовою бізнес-аналітики є дані, які інтегруються в модель штучного інтелекту. Збір неякісних даних може перешкоджати всьому процесу управління даними, а також їх відстеженню в режимі реального часу, гармонізації тощо. Тому важливо розуміти які дані необхідні і, виходячи з цього, організувати збір потрібних даних;

  1. Ігнорування ключових джерел даних

Кожна компанія має знати свої ключові джерела даних. Крім основних джерел, таких як сховище даних, CRM, база даних, варто звернути увагу на дані із соціальних мереж, дані веб-моніторингу тощо. Дані з цих джерел можуть бути дуже корисними, аналіз яких може допомогти прийняти ефективніші рішення;

  1. Складність застосування BI

Мета бізнес-аналітики полягає у спрощенні та прискоренні бізнес-процесів, процесу прийняття рішення, аналізу даних. Впровадження штучного інтелекту, зі свого боку, спрощує практику бізнес-аналітики;

  1. Ігнорування навчання методам бізнес-аналітики

Важливо організувати якісний процес навчання всіх працівників. Ігнорування навчання може призвести до труднощів у роботі, плутанин та проблем через відсутність необхідних знань;

  1. Організаційна структура та культура

Для впровадження BI слід розуміти культуру та структуру компанії. Важливо, щоб команди могли самостійно вибирати BI-методи в залежності від їхніх потреб. В іншому випадку неточне розуміння даних може уповільнити процес впровадження та досягнення ефективності;

  1. Погане розуміння BI-проєктів

Завданням інтеграції бізнес-аналітики є трансформація бізнес-цілей у більш досяжні та за короткий період. Нерозуміння BI-проєктів заважатиме процесу досягнення цілей та, відповідно, отриманню користі від впровадження BI;

  1. Excel – платформа для BI за замовчуванням

Робити Excel платформою для всіх методів BI неправильне рішення. Це може спричинити певні проблеми в процесі управління штучним інтелектом в бізнесі (помилки в процесах, помилки в даних тощо). Варто запобігти накопиченню важливих даних у таблицях Excel;

  1. Ігнорування KPI

Використання BI передбачає визначення ключових показників ефективності. Стратегічні методи BI включають визначення KPI у різних категоріях (показники управління проектами, маркетингові дані, фінансові показники, клієнтські метрики, показники HR тощо). Усі ці показники мають бути визначеними та зрозумілими;

  1. Відсутність компетентного постачальника ПЗ

Впровадження бізнес-аналітики передбачає наявність таких фахівців, як архітектор інфраструктури BI, адміністратора баз даних, аналітика даних, розробника ETL, менеджера проєкту тощо. Важливо знайти компетентного постачальника програмного забезпечення для роботи з BI-проектами;

  1. Неточне оцінювання

Неточні оцінки призводять до затримок у BI-проектах. Як наслідок це уповільнює отримання прибутку у довгостроковій перспективі.

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