Business Intelligence vs. Analitika?

Enterprise Business Intelligence stratégia

Szinte minden szervezet küzd, hogy kapcsolja be a vállalati üzleti intelligencia stratégia egy működőképes, összetartó működési modell a vállalati szféra.

A beruházások hiánya, közömbösség adatok minősége és a puszta erőfeszítés szükséges, hogy ez a munka azt jelenti, hogy sok esik az útszélen.

Adat minőség?

Jó minőségű adatok pénzbe, megköveteli az erős fegyelem és vezetői ellenőrzés – tulajdonítja, hogy a legtöbb szervezet kevés étvágy.

Számos szervezet csábította el mászni a csúcsot a vállalati üzleti intelligencia figyelembe “Nagy adat” és “Analitika” alig várja, hogy próbálja meg a szép új világ Data Science, ahol back office statisztikusok elsötétített szobában megidézni algoritmusokat, amelyek megoldására számos szervezeti kihívások gyors tempójú, állandóan változó környezetben.

Data Science

C szintű vezetők friss a legújabb kutatási konferencián csupa hívószavak, mint “Nagy adat”, “prediktív elemző”, “Gépi tanulás” és mesterséges intelligencia ülését jelenti be, hogy a szervezetnek szüksége van, hogy átfogja az új és agilis munkamódszer.

A csapatok a telepítést és építészek buzgón kezdeni fehér beszállás, adatok tudósok toborzott, friss és lelkes egyenesen University.

Nem is beszélve a Nagy mennyiségű adatot sok vállalat küzd, hogy a kis adat jobb és megütköznek az első akadályt megállapította, hogy ugyanazokat a kérdéseket alkalmazandó Enterprise Business Intelligence velejárói Analytics;

  • gyenge adatok minősége, irányítás és ellenőrzés
  • beruházások hiánya
  • core források kifeszített más kritikus stratégiai projektek
  • drága kiszervezett infrastruktúra beszállítók, amelyek mögé a SLA
  • IT építészek támogatása kék ég megoldásokat, amelyek valójában nem működik a valós világ és a homályos kifejezéseket, megzavarja a nem műszaki üzleti felhasználók.

Agilis – mit jelent?

Sok üzleti felhasználók szívesen tét igényüket “azok” adatok és kicsikarni az irányítást ez a vélt monolit informatikai részlegek csak észre, hogy hiányzik a készségek és ismeretek, hogy ténylegesen, vagy annak használatát az adatok.

Ezután újra bevezette a stratégia.

A feszültség akkor gyakran adódnak szervezettebb, biztosítjuk, hogy a megközelítés vs. a “agilis” út által előterjesztett felbátorodott üzleti csoportok kevés megértésének Agile jelent valójában (ez egy szervezeti változás-menedzsment megközelítés és működnek a legjobban igényel szárazföldi együttműködő, holisztikus csapatok – gyakran figyelmen kívül hagyva azt a tényt, hogy a 75% alapvető informatikai erőforrások és készségek arra off-alátámasztható az utolsó nagy átszervezés).

Az eredmény

Az eredmény gyakran $$ M elvesztegetett állványok, erőforrások és a szállító költségeit. Tehát sok szervezet belekezdünk ezek gyakran bonyolult és hatalmas projektek anélkül, hogy bármilyen fajta stratégia – olyan stratégiát, amely gyakran egészen egyszerű elképzelni, de a vezetők felelősek hiányzik a bátorság, hogy támogassák azt a kudarctól való félelem.

A tanulságok hasonlóak számos különböző típusú projektek;

  • fejleszt, kommunikálni és elfogadja, világos stratégiával
  • építeni egy üzleti ügy, hogy támogassa a beruházást
  • biztosítása szponzorálás
  • foglalkoztatnak források szakértői szakterületi tudás helyett “adatok tudósok”

A jutalom óriási bizonyos szervezeteknek, amelyek használják az Analytics sikeresen de ott is költség a kudarc azon, hogy figyelmen kívül hagyják a tanulságokat a múltbeli BI és adattárház kezdeményezések.