Business Intelligence vs. Analytics?

Sosial

Strategi Enterprise Business Intelligence

Hampir semua organisasi berjuang untuk mengubah strategi Enterprise Business Intelligence menjadi bisa diterapkan, Model operasi kohesif untuk pemangku kepentingan bisnis.

Kurangnya investasi, ketidakpedulian terhadap kualitas data dan upaya semata-mata diperlukan untuk membuatnya bekerja berarti bahwa banyak jatuh di pinggir jalan.

Kualitas data?

kualitas data yang baik biaya uang, membutuhkan disiplin dan manajemen yang kuat kontrol – atribut yang sebagian besar organisasi memiliki sedikit selera untuk.

Banyak organisasi menjauh dari mendaki puncak Enterprise Business Intelligence ke dalam “Data besar” dan “Analytics” ingin mencoba dunia baru yang berani Ilmu data mana kembali statistik kantor di kamar gelap menyulap algoritma yang dapat memecahkan banyak tantangan organisasi secara cepat mondar-mandir, lingkungan yang selalu berubah.

Ilmu Data

eksekutif tingkat C segar dari konferensi penelitian terbaru penuh dengan istilah-istilah seperti “Data besar”, “Analytics prediktif”, “Pembelajaran mesin” dan Artificial Intelligence mengadakan rapat untuk mengumumkan bahwa organisasi perlu untuk merangkul ini cara baru dan tangkas bekerja.

Tim setup dan arsitek sibuk mulai putih-boarding, ilmuwan Data direkrut, segar dan bersemangat langsung dari Universitas.

Jangankan Data yang besar banyak perusahaan berjuang untuk mendapatkan data kecil mereka tepat dan tersandung pada rintangan pertama menemukan bahwa masalah yang sama berlaku untuk Enterprise Business Intelligence melekat dalam analisis;

  • kualitas data yang buruk, pemerintahan dan kontrol
  • kurangnya investasi
  • sumber daya inti membentang pada proyek-proyek strategis penting lainnya
  • pemasok infrastruktur yang mahal outsourcing yang bersembunyi di balik SLA mereka
  • arsitek TI mempromosikan solusi langit biru yang tidak benar-benar bekerja di dunia nyata dan dengan akronim jelas yang membingungkan pengguna bisnis non teknis.

Tangkas – apa artinya?

Banyak pengguna bisnis bersemangat untuk saham klaim mereka untuk “mereka” Data dan merebut kendali dari yang dirasakan departemen IT monolitik hanya untuk menyadari bahwa mereka tidak memiliki keterampilan dan pengetahuan untuk benar-benar memanfaatkan atau rasa data.

IT kemudian kembali diperkenalkan ke strategi.

Ketegangan kemudian sering timbul dari lebih terstruktur, terjamin pendekatan IT vs. itu “tangkas” Cara yang diajukan oleh tim bisnis berani dengan sedikit pemahaman tentang apa yang sebenarnya berarti Agile (itu pendekatan perubahan manajemen organisasi dan bekerja terbaik membutuhkan kolaborasi darat, tim holistik – sering mengabaikan fakta bahwa 75% inti sumber daya TI dan keterampilan yang off-ditopang dalam besar re-organisasi terakhir).

Hasil

Hasilnya sering bisa $$ m di platform terbuang, sumber daya dan biaya pemasok. Begitu banyak organisasi memulai pada proyek-proyek seringkali rumit dan luas tanpa memiliki semacam strategi – strategi yang sering cukup mudah untuk hamil, tetapi para pemimpin yang bertanggung jawab tidak memiliki keberanian untuk mempromosikannya karena takut gagal.

Pelajaran serupa di berbagai jenis proyek;

  • mengembangkan, berkomunikasi dan setuju strategi yang jelas
  • membangun kasus bisnis untuk mendukung investasi
  • memastikan sponsorship
  • mempekerjakan sumber dengan pengetahuan domain ahli daripada “ilmuwan Data”

Imbalan yang besar untuk organisasi tertentu yang memang menggunakan analisis berhasil tetapi ada juga biaya kegagalan bagi mereka yang mengabaikan pelajaran dari masa lalu inisiatif BI dan Data Warehousing.

About Isobella Franks

I am a technology geek and fascinated by new technologies. I write as a guest author on a number of IT and technology blogs and news sites.

Speak Your Mind

*