ビジネスインテリジェンス対. 解析?

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エンタープライズビジネスインテリジェンス戦略

ほとんどすべての組織が実行可能にエンタープライズビジネスインテリジェンス戦略を回すのに苦労します, ビジネスの利害関係者のための凝集オペレーティングモデル.

投資の欠如, データ品質とそれを動作させるために必要な膨大な努力への無関心は路傍によって、多くの秋を意味します.

データ品質?

良いデータ品質はお金がかかります, 強い規律と管理統制を必要とし – ほとんどの組織がために少し食欲を持っていることを属性.

多くの組織では、企業にビジネスインテリジェンスのピークを登るから離れて魅了されています “ビッグデータ” そして “解析” 暗く部屋でバックオフィスの統計は速いペースでの組織的課題の多くを解決することのアルゴリズムを想起させる、データ・サイエンスの勇敢な新しい世界を試すことを熱望, 刻々と変化する環境.

データサイエンス

などの流行語に満ち最新の研究会議からの新鮮なCレベルの幹部 “ビッグデータ”, “予測分析”, “機械学習” 人工知能は、組織が作業のこの新しいかつ機動的な方法を採用する必要があることを発表する会議を呼び出します.

チームはセットアップされ、建築家は忙しくホワイト搭乗を開始します, データ科学者が募集されています, ストレート大学から新鮮で熱心.

気にしないで ビッグデータの多くの企業は、小さなデータの権利を取得するために苦労します とに同じ問題が適用見つける最初のハードルでつまずきます エンタープライズビジネスインテリジェンス 分析に内在しています;

  • 貧弱なデータ品質, ガバナンスとコントロール
  • 投資の欠如
  • コアリソースは、他の重要な戦略的なプロジェクトに伸ばし
  • そのSLAの後ろに隠れる高価な外部委託インフラサプライヤー
  • 実際に現実の世界でと非技術的なビジネスユーザーを混乱あいまいな頭字語では動作しません青空のソリューションを推進し、ITアーキテクト.

敏捷 – どういう意味ですか?

多くのビジネスユーザーは、彼らの主張への出資比率を熱望しています “彼らの” だけで、実際にデータの使用や意味をなすために、彼らはスキルと知識が不足していることを理解することが認識されるモノリシックIT部門からのコントロールをデータと奪い取ります.

ITは、戦略に再導入されます.

緊張はその後、多くの場合、より構造から発生します, VS確実なITアプローチ. インクルード “敏捷” 方法は、アジャイルが実際に何を意味するのかほとんど理解して勇気づけビジネスチームによって提唱します (それは、組織の変更管理アプローチだと最適に動作することは陸上の協調が必要です, 総合的なチーム – しばしばあるという事実を無視 75% コアITリソースやスキルの最後の大きな再編成にオフshoredました).

結果

結果は、多くの場合、無駄なプラットフォームでのmの$$することができます, 資源やサプライヤーのコスト. だから、多くの組織は戦略の任意の並べ替えを持つことなく、これらの多くの場合、複雑で膨大なプロジェクトの時に乗り出します – 多くの場合、想像するのは非常に簡単ですが、責任ある指導者たちは失敗を恐れてそれを促進する勇気が欠けている戦略.

学んだ教訓は、プロジェクトの多くの異なる種類間で類似しています;

  • 開発, 明確な戦略を伝え、同意
  • 投資を支援するためのビジネスケースを構築
  • スポンサーを確保
  • 専門領域の知識とリソースを利用するのではなく “データ科学者”

報酬は成功した分析を使用しない特定の組織にとって計り知れないですが、BIおよびデータウェアハウスの取り組み、過去から教訓を無視しているもののための失敗のコストもあります.

Isobellaフランクスについて

私は、技術オタクと新技術に魅了しています. 私はIT技術ブログやニュースサイトの数にゲスト著者として書き込みます.

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