管理 学习应用最佳实践并优化您的操作。

8个自助服务BIAR BIAT BIAL BEST实践

自助服务BI程序可以简化分析过程,但缩放成千上万的业务用户需要适当的规划和项目管理。

自助业务智能背后的理念很简单:将分析能力交给最需要它的业务用户,以便及时作出决策。当业务用户授权的组织与正确的工具和自助式BI的最佳实践,它们能够运行查询,构建报告和创建数据可视化,让他们集中洞察商业趋势最相关,所有以最小的输入或BI团队。

然而,虽然驱动程序很简单,但执行一个自助服务双部署要复杂得多,尤其是在大型组织中。这说起来容易做起来难,因为要建立一个能够在数千个用户之间可靠地扩展的自助程序。

寿险软件供应商IPipeline公司的项目总监Brian Moffo说:“企业希望将数据送到最接近这些数据的人手中,而不需要给it部门打电话。”然而,大多数公司还没有做好准备。组织准备、数据质量和治理是最大的挑战。在企业中简单地打开数据水龙头可能是危险的。探索性数据可以成为福音,并作为事实发表。”

为了准备好,组织需要建立一个实现适当规划,强大的过程数据治理,可扩展的基础架构以及承诺满量程,正在进行的商业智能计划的基础架构和必要的。以下是自助服务双举措的八项最佳实践,以帮助将组织放在成功之路上。

1.先快赢

建立势头并证明用例自助分析工具,组织应该先寻找快速获胜,是信息建设者,BI和数据管理软件供应商的市场智能总监Lyndsay Wise。

“这意味着识别关键结果或指标,并创建与采取行动制定业务决策对齐的自助服务应用程序 - 基于交付的分析和可视化,”她说。

一个示例可以是操作仪表板,可帮助基于天气,流量等因素提供链专业人员路线材料。相似地,BI仪表板对于C-Suite,可以立即为自助商车提供爆炸。

“行政仪表板还通过洞察整体性能提供良好的自助式接入点,但[他们]让人们通过可视化来评估通过利用更多洞察力来评估更好决策的情况,”智慧说。

作为奖励,这些仪表板也将是一个很好的方式,以获得关键的执行赞助者的支持,以便推出一个组织范围内的自助服务计划。当他们在日常生活中看到这些好处时,他们将更有可能理解自助BI工具对企业中其他用户的价值。

自助服务如何工作
如果组织遵循最佳实践,自助BI可以提高效率并授权用户。

2.使数据准备好优先权

成功的自助服务BI应用程序需要基础有效的数据治理和管理。像Moffo这样的专家认为,组织必须启用业务分析师和用户在不牺牲适当的治理的情况下,以如何关联和可视化数据的创造性。他提供了一些支持数据准备的第一步。

“加强数据质量标准,使所有与数据打交道的人都能获得干净的数据,”Moffo说。“探索性数据是寻找新方法发展业务的好方法,但它仍然需要有质量标准,这样你就不会根据不准确或不明确的信息做出决定。”

与此同时,他表示,松开数据治理“就足够了”是有益的,让业务分析师和其他用户探索否则可能无法使用的数据流。

“逐步打开数据龙头,不断培训与数据一起使用的人,”他说。“他们越好,结果越好。”

构建成功的自助服务的方法之一是让IT与业务分析团队协作,确定如何管理数据。
lyndsay明智市场智能总监,信息建设者

3.强调organizationwide协作

自助BI最佳实践包括三个主要涉众组之间的高度协作:将使用自助服务工具的业务用户,以及支持他们的BI分析师和IT专业人士。

“一般来说,建立成功的自助服务的方法之一是让IT与业务分析团队协作,确定如何管理数据。通过这种方式,分析团队将开发解决方案,而IT将管理整体数据资产。”“在一些组织中,IT管理所有的分析项目。有效地做到这一点的挑战是,大多数IT部门都专注于技术和基础设施。成功的自助服务需要一个致力于利用技术解决商业挑战的团队。”

Justin Butlion是一家分析和BI基础设施专家,他也更喜欢一个模型,BI分析师在建立数据建模过程中的领先地位数据可视化能力,同时处理后端基础架构。

“[分析师]了解[数据]消费者最好,需要数据可视化自己提供他们的服务。它通常不熟悉绘制业务用户需求所需的核心业务,”说Butlion,谁也是Projectbi的创始人,是数据和商业分析师的社区。

在此基础上,BI分析师应该确定业务部门和部门中的高级用户,以帮助构建工具、分析数据模型和可视化,以最适合他们的日常工作流程。

“视觉化既是一项创造性的工作,也是一项技术性的工作,”Butlion说。“采用敏捷的业务/技术协同工作方法是最大限度地利用设计和开发关键可视化的时间的一种方式,这些可视化最终将帮助塑造你的组织或企业的方向。”

4.为可伸缩性做好计划

虽然一些孤立的飞行员项目非常适合显示概念证明,并迅速获胜,唯一的途径维持自助式BI在成千上万的用户中构建程序时,一开始就要考虑到可伸缩性。

“在许多情况下,团队开发满足他们团队或部门的需求的解决方案。自助服务被视为各种群体迅速获得大量洞察力的方式,”明智说。“遗憾的是,在这个级别的许多决定都是在商业水平没有与它合作的情况下制作的。”

这会产生技术债务,不可靠的数据和遵守噩梦。

她说:“为了扩大规模,公司需要了解他们的数据资产,它们在整个组织中是如何相互关联的,目前存在什么基础设施,以及在平台层面上需要什么来扩大规模。”“基本上,为了在整个企业成功地扩展自助服务,企业需要使用一种主动的方法,并评估能够支持未来可扩展性水平的解决方案提供商,而不仅仅是当前的用例。”

这也不仅仅是一个技术问题。如果想让自助分析真正在用户群中扎根,整个组织的团队都需要为流程可伸缩性做计划。摩根士丹利(Morgan Stanley)等一些机构正在推动可扩展的分析部署通过规范化工作流、部门间关系的自助BI最佳实践,以及通过卓越中心或支持中心的方法。

5.让它和BI平衡

它和副领导人必须认识到他们将遇到紧张局势,他们需要长期平衡他们管理自助BI程序

例如,突然出现的一个大冲突是BI分析师花费时间培训用户现有的自助服务功能和构建新的自助服务功能之间的冲突。

“人们把分析师当作糖果店,不断地想要得到更多的工具、报告和仪表盘,”Butlion说。“采用更重要,你需要强大的分析师,他们可以反驳那些要求新的、闪亮的玩具的强大管理者,而不是使用现有的工具。”

另一个大的冲突是速度和优化之间,Butlion说。

“BI和运营团队始终在组织内推动效率和优化。这个问题是这种理念可能是针对公司的总体战略,”他说。“如果目标是增长和每个人,但OPS团队都专注于此,那么你最终会有很多头脑。找到这个平衡有挑战性,对于OPS人来说,这可能会非常令人沮丧。”

6.确保遵守数据安全法

已经开始或正在考虑采用自助服务双倡议的组织需要严重思考相关联数据安全和隐私策略分析供应商Course5 Intelligence的数字和应用人工智能全球主管阿尼斯·Merchant强调说。

“数据可能会被误用,或者当组织着眼于不需要个人根据其产生的见解采取步骤或行动的数据元素时,偏见可能会潜入图像中,”Merchant说。他警告说,不需要用于分析的个人身份信息应该“完全排除在自助分析路线图之外”。

BI管理人员和他们的团队Merchant说,还需要考虑他们想让不同的个人获得多少数据,在什么深度,以及数据更新的频率。

由于正在实施的新法规,保持数据保护和隐私方面的合规要求正成为一个更大的挑战。最明显的例子是GDPR和加州消费者隐私法;此外,美国其他几个州也提出了类似CCPA的措施

“保持符合符合方案并不是一项简单的任务,”Gene Yampolsky,BIA和数据可视化开发商,目前在咨询合同下工作。“然而,数据保护和合规的思想必须是所有商业实践的核心部分,这是完美的感觉。”各种规则提供了“帮助组织保护其系统和数据从安全风险保护其系统和数据”的规则和指导方针“作为自助服务双环境的一部分,yampolsky添加。

7.创建培训和船上用户的进程

部署一项新技术或启动一项新计划通常需要大量的培训和变更管理。对于自助式商业智能和分析项目来说尤其如此,这意味着业务团队和用户需要从第一天就参与进来,Merchant说。

“该计划需要确保业务团队致力于和动机,以使该计划成功,”他解释说。朝着那个终点,BI管理人员和商业领袖“需要确保在需要的情况下为船上和手持式举办有足够的时间和预算。”

同样重要的是,培训和船上过程应该强调业务团队如何使用所产生的洞察力商业智能工具以满足自助BI计划的组织目标。

商家说,重点不仅仅是如何使用BI平台。相反,他建议将它“更加符合商业团队需要日常答案的问题以及自助服务平台如何能够实现这些问题。”

8.监控自助部署和成本

自助服务BI使业务用户能够更加自力更生,更少依赖于IT和BI团队,从数据发现和数据准备用于查询、数据可视化和报表。要想成功,自助服务环境“必须支持信息工作者对个性化和协作决策环境的需求,”Yampolsky说。

然而,麦钱特警告说可能出错如果组织对监视部署并不谨慎。他说,自助服务计划可以迅速摆脱困境,引用了由于不受控制的缩放而导致失控成本的潜力;错误结论和见解的风险从数据不一致;并在这个过程中休息“如果没有及时被捕,那就可以更宽。”

为了避免这些陷阱,自助BI最佳实践包括设置流程,允许BI团队监控、管理和控制程序,而不妨碍用户进行所需的分析工作。Merchant说,这应该能够使BI计划有效地按需要进行扩展,并取得持续的商业成功。

下一个步骤

8商业智能趋势为2021年做准备

今年要读的9本商业智慧书籍

13商业智能分析师面试问题和答案

深入挖掘自助服务和协作商业智能

搜索数据管理
搜索AWS
搜索内容管理
搜索甲骨文
搜索树液
搜索SQL.服务器
关闭