비즈니스 인텔리전스 대. 해석학?

사회적인

엔터프라이즈 비즈니스 인텔리전스 전략

거의 모든 조직은 가능한에 엔터프라이즈 비즈니스 인텔리전스 전략을 설정하는 투쟁, 비즈니스 이해 관계자에 대한 일관성있는 운영 모델.

투자의 부족, 데이터 품질과는 중도 많은 가을을 의미 작동하도록 요구 깎아 지른듯한 노력에 무관심.

데이터 품질?

좋은 데이터 품질 비용 돈, 강한 규율과 관리 통제가 필요 – 대부분의 조직은 거의 식욕을 가지고 속성.

많은 조직은에 엔터프라이즈 비즈니스 인텔리전스의 피크를 등반에서 멀리 유인하는 “빅 데이터” 과 “해석학” 빠른 진행에 조직의 많은 도전을 해결할 수 어두운 방에서 백 오피스 통계 알고리즘을 연상 데이터 과학의 용감한 새로운 세계를 시도하고 싶어, 환경을 끊임없이 변화하는.

데이터 과학

같은 유행어 넘치는 최신 연구 회의에서 신선한 C 레벨 임원 “빅 데이터”, “예측 분석”, “기계 학습 (Machine Learning)” 및 인공 지능은 조직이 작업이 새로운 민첩한 방법을 채택 할 필요가 발표하는 회의를 소집.

팀 설정하고 건축가는 바쁘게 화이트 보딩을 시작, 데이터 과학자 모집, 신선하고 바로 대학의 열망.

를 신경 쓰지 마 빅 데이터 많은 기업들은 작은 데이터 권리를 얻기 위해 투쟁 과에 그 같은 문제에 적용 찾는 첫 번째 장애물에 걸려 넘어 엔터프라이즈 비즈니스 인텔리전스 분석에 내재;

  • 빈약 한 데이터 품질, 관리 및 제어
  • 투자의 부족
  • 핵심 자원은 다른 중요한 전략적 프로젝트에 뻗어
  • 자신의 SLA의의 뒤에 숨어 비싼 아웃소싱 인프라 공급 업체
  • 실제로 현실 세계에서와 비 기술 비즈니스 사용자를 혼란스럽게 모호한 약어 작동하지 않습니다 푸른 하늘 솔루션을 홍보하는 IT 설계자.

기민한 – 무슨 뜻이에요?

많은 비즈니스 사용자에 지분 자신의 주장을 열망 “그들의” 데이터와 인식 모 놀리 IT 부서에서 그것의 제어를 막지는 실제로 데이터의 사용이나 감각을 만들 수있는 기술과 지식이 부족 것을 깨닫게하기.

IT는 다음 전략에 다시 도입.

긴장은 종종 더 구조에서 발생, 대 보장 IT 접근 방식. 그만큼 “기민한” 방법은 민첩한 실제로 무엇을 의미하는지 거의 이해와 대담 비즈니스 팀 제시 (그것은 조직의 변화 관리 접근 방법과 가장 잘 작동하는 것은 역내 협력을 필요로의, 전체적인 팀 – 종종 그 사실을 무시 75% 핵심의 IT 자원과 기술은 마지막 큰 다시 조직의 오프 -이 강해했다).

결과

그 결과는 종종 낭비 플랫폼에서 m의의를 $$ 될 수있다, 자원 및 공급 비용. 그래서 많은 기업들이 전략의 어떤 종류없이이 종종 복잡하고 방대한 프로젝트에 착수 – 종종 아주 간단 전략은 임신을하기 위해 책임있는 지도자는 실패의 두려움을 촉진 할 수있는 용기가 부족.

배운 교훈은 프로젝트의 많은 다른 유형에서 비슷;

  • 나타나게 하다, 통신 및 명확한 전략을 동의
  • 투자를 지원하기위한 비즈니스 사례를 구축
  • 후원을 위해
  • 전문가 도메인 지식보다는과 자원을 사용 “데이터 과학자”

보상이 성공적으로 분석을 사용합니까 특정 조직에 엄청난하지만 또한 BI와 데이터웨어 하우징 이니셔티브 과거로부터 교훈을 무시하는 사람들을 위해 실패가 비용된다.

Isobella 프랭크 소개

나는 기술 괴짜와 새로운 기술에 매료입니다. 나는 IT 기술 블로그와 뉴스 사이트의 수에 게스트 저자로 쓰기.

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