Business Intelligence vs. Analytics?

Soziales

Enterprise Business Intelligence-Strategie

Fast alle Organisationen kämpfen eine Enterprise Business Intelligence-Strategie in eine tragfähige drehen, zusammenhängende Betriebsmodell für die Stakeholder.

Mangelnde Investitionen, Gleichgültigkeit gegenüber der Datenqualität und der schieren Aufwand erforderlich ist, um es auf der Strecke, dass viele fallen bedeutet funktioniert.

Datenqualität?

Gute Datenqualität kostet Geld, erfordert eine starke Disziplin und Management-Kontrollen – Attribute, die die meisten Organisationen wenig Appetit für.

Viele Organisationen klettern die Spitze der Enterprise Business Intelligence-abgeworben in “Große Daten” und “Analytics” gespannt auf die schöne neue Welt der Daten, Wissenschaft, wo Back-Office-Statistiker in abgedunkelten Räumen versuchen Algorithmen heraufbeschwören, die viele der organisatorischen Herausforderungen in einem schnellen Tempo lösen können, sich ständig verändernden Umwelt.

Daten Wissenschaft

C Level-Führungskräfte frisch aus der aktuellen Konferenz Forschung mit Buzzwords voller wie “Große Daten”, “Predictive Analytics”, “Maschinelles lernen” und Künstliche Intelligenz nennt eine Sitzung zu verkünden, dass die Organisation diese neue und agile Art und Weise umarmen muss den Arbeits.

Teams sind Setup und Architekten beginnen eifrig weiß-Internat, Daten Wissenschaftler rekrutiert, frisch und eifrig gerade von der Universität.

Geschweige denn die Big Data viele Unternehmen kämpfen, um ihre kleine Daten richtig zu machen und stolpern an der ersten Hürde zu finden, dass die gleichen Fragen für Enterprise Business Intelligence inhärent sind Analytik;

  • schlechte Datenqualität, Führung und -kontrolle
  • Mangel an Investitionen
  • Kernressourcen gespannt auf andere wichtige strategische Projekte
  • teure Outsourcing-Infrastrukturanbieter, die hinter ihrer SLAs verbergen
  • IT-Architekten blaue Himmel Lösungen zu fördern, die nicht wirklich in der realen Welt arbeitet und mit obskuren Akronymen, die nicht technischen Business-Anwender verwirren.

agil – Was heißt das?

Viele Business-Anwender sind bestrebt, ihren Anspruch auf Beteiligung an “ihr” Daten und die Kontrolle über sie aus wahrgenommen monolithischen IT-Abteilungen abzuringen nur zu erkennen, dass sie die Fähigkeiten und Kenntnisse, um tatsächlich Gebrauch oder Sinn der Daten machen fehlen.

IT wird dann an die Strategie wieder eingeführt.

Spannungen entstehen dann oft aus dem strukturierteren, gesicherter IT-Ansatz vs. das “agil” Art und Weise durch die ermutigten Business-Teams mit wenig Verständnis für vorbringen, was Agile eigentlich bedeutet, (es ist ein organisatorischer Management-Ansatz ändern und beste erfordert Onshore kollaborative Arbeit, ganzheitliche Teams – oft ohne Berücksichtigung der Tatsache, dass 75% der Kern ausgelagert große Umorganisation wurden IT-Ressourcen und Fähigkeiten in der letzten).

Das Ergebnis

Das Ergebnis kann oft Ms in verschwendeten Plattformen $$ wird, Ressourcen und Lieferantenkosten. So viele Organisationen begeben Sie sich auf diese oft kompliziert und große Projekte ohne jede Art von Strategie, die – eine Strategie, die oft recht einfach zu begreifen, aber die Führer verantwortlich nicht den Mut es für Angst vor dem Scheitern zu fördern.

Die Lehren sind ähnlich über viele verschiedene Arten von Projekten;

  • entwickeln, Kommunikation und eine klare Strategie zustimmen
  • Aufbau eines Business Case, um die Investitionen zu unterstützen
  • sicherzustellen, Sponsoring
  • beschäftigen Ressourcen mit Expertenwissen Domäne statt “Daten Wissenschaftler”

Die Belohnungen sind immens für bestimmte Organisationen, die Analytik tun nutzen erfolgreich, aber es sind auch die Kosten des Scheiterns für diejenigen, die die Lehren aus der Vergangenheit BI und Data Warehousing Initiativen ignorieren.

Über Isobella Franken

Ich bin ein Technologie-Aussenseiter und fasziniert von neuen Technologien. Ich schreibe als Gastautor auf einer Reihe von IT-und Technologie-Blogs und News-Site.

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