Business Intelligence против. аналитика?

Enterprise Strategy Business Intelligence

Почти все организации борются, чтобы превратить стратегию Enterprise Business Intelligence в работоспособный, сплоченная рабочая модель для бизнеса заинтересованных сторон.

Отсутствие инвестиций, безразличие к качеству данных и отвесных усилиям, необходимых, чтобы сделать его работу в виде, что многие слетают под откосом.

Качество данных?

Хорошее качество данных стоит денег, требует строгой дисциплины и управления контроля – атрибуты, что большинство организаций имеют мало аппетит.

Многие организации переманил от восхождения на пик Enterprise Business Intelligence в “Большие данные” и “аналитика” хочу попробовать дивный новый мир науки данных, где бэк-офис статистикам в затемненных комнатах вызвать в воображении алгоритмов, которые могут решить многие организационные проблемы, в быстром темпе, постоянно меняющейся окружающей среды.

Наука данных

руководители высшего звена C свежие из последней научно-практической конференции наполняется словечками, такие как “Большие данные”, “Predictive Analytics”, “Машинное обучение” и искусственный интеллект созывать собрание, чтобы объявить о том, что организация должна принять этот новый и проворный способ работы.

Команды установки и архитекторы деловито начинают белый-интернат, Ученые данные набираются, свежие и готовы прямо из университета.

Никогда не возражаю Big Data многие компании борются, чтобы получить их небольшое право данных и спотыкаться на первое препятствие к выводу, что одни и те же вопросы, применимые к Enterprise Business Intelligence присущи аналитике;

  • низкое качество данных, управление и контроль
  • отсутствие инвестиций
  • основные ресурсы растянуты на других важных стратегических проектах
  • дорогие аутсорсинг поставщиков инфраструктуры, которые скрывают за их соглашения SLA
  • ИТ-архитекторы, способствующие голубые решения неба, которые на самом деле не работают в реальном мире, и с неясными аббревиатур, которые запутывают нетехнических пользователей бизнеса.

проворный – что это значит?

Многие бизнес-пользователи хотят застолбить свои претензии “их” данных и вырвать контроль над ним из воспринимаемых монолитных ИТ-отделов, только чтобы понять, что у них не хватает навыков и знаний, чтобы на самом деле делают использование или смысл данных.

IT затем вновь введен в стратегию.

Напряженность затем часто возникает из более структурированных, уверенный IT подход против. the “проворный” способ выдвигаемые Ободренный бизнес команды с небольшим пониманием того, что на самом деле означает Agile (это организационный подход к управлению изменениями и работать лучше всего требует берегового совместным,, целостные команды – часто не обращая внимания на то, что 75% ядра ИТ-ресурсы и навыки были вне подкреплены в последней большой реорганизации).

Результат

Результат часто может быть $$ M, ненужных платформы, ресурсы и затраты поставщика. Поэтому многие организации приступить к этим часто осложненными и обширные проекты, не имеющие какой-либо стратегии – стратегия, которая часто бывает довольно просто понять, но лидеры, ответственные не хватает смелости, чтобы продвигать его на страх неудачи.

Уроки, извлеченные похожи по многим различным типам проектов;

  • развивать, общаться и согласовать четкую стратегию
  • построить бизнес-кейс для поддержки инвестиций
  • обеспечить спонсорство
  • использовать ресурсы с экспертными знаниями домена, а не “ученые данных”

Награды огромны для некоторых организаций, которые успешно используют аналитику, но есть также стоит отказа для тех, кто игнорирует уроки из прошлых инициатив BI и хранилищ данных.