如何制定成功的商业智能(BI)战略

什么是 BI 策略?

简单地说,BI 就是在正确的时刻向正确的人传递相关信息,以便以更快的方式做出更好的决策。为此,BI 采用了收集非结构化数据并将其转换为信息以改进业务决策的方法。

BI 可能包括:

  • 绩效管理
  • 预测建模
  • 分析学
  • 数据挖掘等

BI 利用您的业务在其所有活动中生成的数据。然后,它会分析并可视化这些数据,以理解它,并获取有价值的见解,通过做出更好的决策来促进您的业务发展。基本上,通过收集、构建和分析,BI 将原始数据转换为有意义的信息。

公司投资 BI 的原因是数据分析。无论公司如何处理数据,分析报告中的见解都会影响所有公司的流程。BI 使用过去和现在的数据为当前决策提供信息,而业务分析则使用过去的数据来解释当前数据并预测未来会发生什么。BI 使用不同的分析方法,包括:

  • 数据挖掘(或发现)包括自动分析大数据集以查找模式。
  • 文本分析通过文本(非结构化)数据(电子书或研究论文)进行梳理,以找到模式。这可用于社交媒体或在线客户反馈等的语言分析或情绪分析。
  • 业务分析将数据与使用数据预测未来趋势的公司联系起来,并揭示其系统中未知的低效率。

为什么企业应该实施 BI

如果您的公司正在遭受:

  • 表现不佳的员工
  • 客户损失
  • 浪费资源和时间
  • 库存不足/积压
  • 有大量数据,但不知如何使用

数据驱动的决定可以帮助您的公司:

  • 跟踪性能
  • 优化操作
  • 预见趋势
  • 增加利润的规划方法
  • 分析客户行为
  • 分析竞争对手数据
  • 发现问题及其解决方案

其他好处在以下部分细分为以下部分。

业务决策

BI 有助于从您的数据中获取见解,以便做出更明智的业务决策。例如,仪表板中的图形和图表无法直观地显示您的业务绩效,而可视化使阅读和理解数据、观察趋势、看到进展顺利的事物和需要改进的部分更加容易。

识别趋势

BI 分析行业、市场、竞争对手、优势和劣势,并定义趋势。

风险管理

每个行业都面临自身风险。它可以是网络威胁、数据泄露等。BI 允许组织以最有效的方式发现、识别和减少它们。例如,通过 BI 金融技术机构创建安全的情报平台,减少欺诈和网络攻击,就可能以更困难、更长的方式实现。

预算

BI 获得的见解不仅有助于做出更明智的业务决策,而且还可以通过发现可以节省资金的领域来提高绩效或降低成本,从而增加收入。此外,还有 BI 工具成本低,甚至是免费的(例如谷歌数据工作室),所以预算问题不会是一个问题。

数据可访问性

大多数业务数据都很容易访问。无需编写代码、执行数据挖掘或聘请专家。数据可在几分钟内通过 BI 工具从存储位置(例如 Excel)导出。然后,您需要处理数字并分析和可视化数据,以便开始利用 BI。

如何构建 BI 战略

商业智能战略被视为一种路线图,旨在帮助企业衡量其绩效,并通过架构和解决方案加强其绩效。在制定商业情报实施计划时,需要遵循几个步骤。

1、定义当前状态

为了获得商业智能的全部潜力,并将您的组织提升到一个新的水平,您需要定义简单的问题:

  • 此刻你在哪里?
  • 你想达到什么目的?
  • 有什么可能实现的?

高效的商业智能实施策略将使您的业务得以增长,因此,作为所有者,您可以回答一些问题:

  • 机器学习 – 什么,什么时候,为什么它会发生?
  • 预测分析 – 会发生什么?
  • 描述性分析 – 发生了什么?现在发生什么事了?

2、构建 BI 路线图

商业智能战略从计划开始。在任何组织中实施 BI 的阶段很多,因此项目路线图应包含实施的原因、内容、时间和方式。无论您使用哪种项目管理方法(敏捷、瀑布等),在项目里程碑和任务完成时进行沟通都是一个明智的决策。

路线图是按时间顺序排列的里程碑和可交付成果的前景。关键是,它可以帮助每个员工保持在同一页,所以要知道已经做了什么,会发生什么,使他们能够适应变化。

3、设置 KPI 和要求

在这个阶段,您需要定义问题并思考在 BI 发展战略的帮助下您将要实现的业务目标。设置计划可帮助您确定 BI 的更多参数,例如:

  • 将使用哪些数据源?
  • 您想要关注的业务分析是什么?
  • 哪些指标可以提高您的绩效和策略?
  • 哪些 KPI 和评估指标将任务定义为已完成?

4、选择工具

选择 BI 基础设施的工具通常取决于行业、公司规模和业务需求。要了解您需要什么工具,有必要为您的商业智能系统撰写一份要求列表并进行市场调研。

BI 市场提供许多工具,这些工具既可作为嵌入式版本,也可作为基于云的(软件即服务)技术。一些最常用的 BI 工具是谷歌数据工作室、PowerBI、Tabulae、Looker、Charito、Periscope Data 等。

5、创建原型

这是一个简短的项目,通过提出许多简化功能、验证假设、测试产品的功能以及确保该概念可实施或反之亦然来验证技术概念。此外,它有助于找到源数据,以及在最终用户访问数据时,可以进行一些转换以确保海量数据的安全。

6、设置团队

创建团队的最佳方式是召集来自公司不同部门的专家,他们提供具体见解,有不同的愿景,并做出架构、技术和战略决策。通常,有五个主要角色:

  • BI 主管-具有业务和技术技能的人,他能够产生见解并推动 BI 实现。
  • BI 工程师-设计、构建、实现和设置 BI 系统的人(使用最常见的技术是 SQL、MySQL、AWS Redshift、HBase、BigSQL、Oracle、Apache Spark & Hadoop、SSIS、SSAS、Pentaho、Tableau、Power BI 等)。
  • 业务分析师-为团队其他成员提供数据验证、处理和可视化专业知识的人,以及将分析转化为可操作见解的人。
  • 数据科学家-使用分析、统计工具和机器学习从大数据中提出可操作价值的人。

作者:Nazar Kvartalnyi

免责声明:凡未注明来源或者来源为网络的信息均转自其它平台,是出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。网站只负责对文章进行整理、排版、编辑,不承担任何法律责任。若有侵权或异议请联系我们删除,谢谢。

类似文章

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。