商業智能(BI)對于業務增長和競爭優勢至關重要，但從商業智能獲得收益不能光靠能實現它的技術。
Forrester Research的副總裁兼首席分析師Boris Evelson表示，實際上商業智能行動中最簡單的部分是技術的部署。他說處理好人員和流程的部分更具挑戰性。
因此，如果組織要成功就必須將人員和流程作為其商業智能戰略的關鍵方面。此外，商業智能戰略應進一步細分以同時解決所有權和持續改進的問題。
幾位商業智能專家認為，以下是成功的商業智能戰略的七大要素。
1 將商業智能所有權授予業務
Evelson說將商業智能交給用戶的組織比將商業智能限制在IT的組織有著更高的成功率。他說這可能意味著將商業智能嵌入到行業中或讓商業智能運營向首席數字官員或首席客戶官報告。
他補充說：“業務必須絕對地負責。”
雖然早期的商業智能技術的復雜性使得IT要負責很多商業智能程序，但現在的工具更加直觀，可以直接為業務用戶所用，而業務用戶可以用這些工具來運行對他們來說很重要的查詢。
同樣，用戶需要訪問數據的速度和從商業智能獲得的見解近年來也急劇增加。如今的業務用戶往往需要實時的可操作信息，而不能等待IT生成報告。
Evelson說，因此，IT的所有權可能會阻礙而不是推動商業智能的成功。
2 監控商業智能并在必要時做出調整
雖然業務應該擁有商業智能計劃，但是IT必須在監控和評估商業智能系統的使用方面繼續成為積極的合作伙伴。
Evelson解釋說：“與其設置障礙，不如監控他們正在做什么，他們正在訪問什么數據源，他們正在使用什么工具，以及如何使用它們，甲業務部門對商業智能的使用是否超過乙業務部門。”
他說，這樣的話，首席信息官可以與業務單位一起設定門檻。例如，首席信息官將知道市場營銷中的一些分析師是否已經下載了自己的工具并且成功地使用了它，在這種情況下，不去干預他們可能是件好事。同樣，當商業智能應用程序見證了越來越多跨越業務的用戶，從而成為企業級環境和需要額外的紀律和治理的關鍵任務企業應用程序時，首席信息官就會注意到。
3 驗證，驗證，驗證
致力于商業智能的咨詢公司WCI Consulting的業務副總裁Chris Hagans表示，組織可能很想快速打造出大量的商業智能功能，但質量勝過數量。
他說：“擁有少數幾件值得信任的東西總比擁有很多值得懷疑的東西要好得多。”
因此，組織需要一個強大的驗證過程，該過程重點訪問所有需要回答查詢的數據。它還應該防止有問題的數據進入商業智能系統，使其不會產生有缺陷的洞察。此外，驗證過程應具有足夠的敏感性，以迅速響應新的商業智能功能的請求。
Hagans指出一個假想的用例，在這個用例中商業智能工具生成有關凈銷售額的報告。如果該工具接收到銷售數據，但沒有考慮到已售商品的退貨數量，那么最終的信息就沒什么價值。
Hagans說：此外，驗證不僅對確保準確性，而且對阻截懷疑者來說都是至關重要的。
他說：“只要有一兩個人說‘我不信任數據’就能使報告失效。這使整個項目徹底失敗，然后報告變得毫無價值。”
4 首先關注業務問題，然后再關注數據
Evelson警告說，不要對商業智能計劃采取“車到山前必有路”的方法。他說，太多的組織構建數據存儲庫，將商業智能置于頂尖，然后期望業務用戶一來就能上手。
他說：“就業務成果而言，自上而下的方法效果更好。我們不是從‘數據在哪里’開始，而是從解決業務問題開始。”
Evelson闡述了這個例子：營銷發現了客戶流失的問題，并希望了解客戶為什么要離開。組織應該著重提供回答營銷業務問題的能力，首先確定要衡量哪些指標，訪問用來計算這些指標所需的數據，然后使營銷能夠對數據進行切片和切塊。
Evelson說：“我們首先需要確定一個明確的業務問題，以及我們要分析哪些指標，然后最終討論數據的獲取地點。”
5 確定優先級并建立改進過程
根據商業智能領導人的說法，成功的商業智能戰略有望擴大和改進。
因此，組織應該知道他們想要什么樣的業務洞察，哪些是最重要的，因此IT可以首先提供對業務用戶來說最為關鍵的事情，并通過優先級列表來實現。
此外，商業智能計劃應該能夠隨著優先級的改變而變革。
Hagans說：“必須隨著工商界的用戶和人員的需要而發展。”
同樣，商業智能戰略應該建立在進步和改進系統運作方式的過程中。Evelson建議采用迭代的方法，以便商業智能工具可以隨著業務部門的使用而擴展和改進，并確定哪些地方滿足其需求，哪些地方不能。
6 提高‘公民’數據科學家的技能
研究公司Gartner在2017年的“商業智能和分析平臺的魔力象限”報告中說“未來幾年公民數據科學家的數量的增長速度將比數據科學家快五倍”。
Gartner的研究副總裁Cindi Howson表示，高管們已經認識到數據科學家的不足難以滿足需求；他們也在努力從現有的成員中雇用或發現他們所需的公民數據科學家。
她說：“我們在談論居于期間的信息分析師。他們了解業務領域和要問的問題，她補充說，人們需要更容易使用的軟件，以便組織能夠更好地支持這些工作人員。
Howson預計，軟件的改進最終將允許商人在未建模的數據集上提出并回答自己的問題。一旦這種情況發生，組織就需要合適的人來擔當公民數據科學家的角色。他們就需要具備分析技能、喜歡提問的充滿好奇心的工作人員，他們知道怎么解讀取回來的信息，并且很樂意使用軟件來改善業務成果。
7 授予員工用數據講故事的權利
CBIG Consulting是一家幫助客戶利用數據資產的專業服務公司，它的總裁兼負責人Todd Nash表示，還有個案例，他曾與這樣的組織合作，這些組織里的工作人員明白如何使用商業智能工具提供的洞察來講述有助于他人理解“數據正在試圖表達什么”的故事、。
他說這些人使用商業智能技術內置的報告和可視化功能來開發有助于最大限度地發揮分析的價值的敘事。
他說：“你有講述這個故事的數據和工具，你需要有人與之結合在一起”
這種做法不單單是為了讓人生成光鮮亮麗的報告;Nash表示，這些用戶能夠與其他人看不到的數據建立聯系，從而提供企業可讓企業獲利的新洞察。
他說，當這些工作人員探索這些關系并展示他們的洞察時，高管們需要提供支持并授予他們這么做的權利。
例如，他說，分析店鋪銷售數據的員工可能會看到細微的天氣趨勢(不僅僅是大風暴)對銷售的微妙影響。他們可能想要引入外部的天氣數據，以進一步分析趨勢，更好地了解商店如何通過新的洞察優化銷售。
Nash說：“可以利用各種內部和外部數據來獲得更好的洞察”。他補充說成功的商業智能計劃允許分析師做的事遠遠不止衡量標準的關鍵績效指標那么簡單。
他說：“挑戰自我的方式有很多種。其中一部分是對每個關鍵績效指標的挑戰，并確保你有可資利用的信息來進行了解。”
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本文標題：獲得商業智能戰略成功的七個關鍵
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