NộI Dung
- Thiếu kiểm soát chất lượng dữ liệu nguồn
- Dựa vào trực quan hóa quá mức
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Thiếu giá trị kinh doanh thực sự
- Quá phụ thuộc vào đám mây
Nguồn: Mọi thứ có thể / Dreamstime.com
Lấy đi:
Nhận được nhiều hơn từ trí thông minh kinh doanh của bạn bằng cách phá vỡ những thói quen xấu này.
Với các tổ chức đấu tranh để sắp xếp và lấy giá trị từ hàng núi dữ liệu ngày càng tăng, trí tuệ kinh doanh (BI) đã trở thành một chiến lược quan trọng. Các chiến lược và phương pháp luận của BI đã phát triển cùng với các công nghệ mà nó phân tích - và thông qua quá trình phát triển, nhiều tổ chức đã phát triển một số thói quen BI kém.
Trí tuệ kinh doanh nảy sinh như một nỗ lực để thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu trong thời đại điện toán đám mây, tiếp thị kỹ thuật số và dữ liệu lớn. Tuy nhiên, hầu hết các doanh nghiệp sử dụng một số hình thức BI aren lồng đều nhận ra những lợi ích đáng kể có thể có được. Những lý do đằng sau sự thất bại trong việc tận dụng BI này rất đa dạng, nhưng nhiều lý do trong số đó tập trung vào những thói quen xấu cần phải phá vỡ.
Dưới đây là bốn cách tổ chức thể hiện thói quen xấu trong việc thực hiện thông minh kinh doanh thực tế.
Thiếu kiểm soát chất lượng dữ liệu nguồn
Dữ liệu lớn là một "điều mới, nóng" với tiềm năng đáng kinh ngạc và nhiều tổ chức đã nhiệt tình sử dụng nó. Tuy nhiên, rất nhiều doanh nghiệp đã phát triển thói quen xấu là bỏ mọi luồng dữ liệu mà họ có thể truy cập vào cấu trúc kho dữ liệu - thường được xây dựng tùy chỉnh với chi phí đáng kể cho công ty - và sau đó cố gắng lọc qua từng byte cuối cùng, tìm kiếm những đốm sáng nhỏ nhất vàng tiếp thị kỹ thuật số.
Những gì các tổ chức nên tập trung vào là tìm cách sắp xếp dữ liệu liên quan khỏi tiếng ồn không liên quan, trước khi các luồng được đưa vào kho. Dữ liệu lớn có thể có tiềm năng vô hạn, nhưng nó không phải là tất cả có thể sử dụng cho mọi công ty, trong mọi ngành công nghiệp. Bằng cách thực hiện kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt hơn để xử lý dữ liệu, các tổ chức có thể tiết kiệm đáng kể thời gian, tiền bạc và rắc rối.
Dựa vào trực quan hóa quá mức
Trực quan hóa dữ liệu, từ sơ đồ cổ điển đến định dạng infographics tương đối mới, là những công cụ chính cho trí tuệ doanh nghiệp. Trực quan hóa cho phép dữ liệu BI phức tạp được trình bày theo cách dễ đọc và dễ tiêu hóa cho người dùng doanh nghiệp có thể thiếu hiểu biết kỹ thuật để hiểu dữ liệu ở dạng thô. Tuy nhiên, nhiều tổ chức đưa ý tưởng đơn giản hóa quá xa.
Ngày nay, lực lượng lao động ngày càng bao gồm những cá nhân am hiểu công nghệ, những người đã lớn lên trong thời đại kỹ thuật số - thực tế, nhiều người trong số họ chưa bao giờ biết đến cuộc sống mà không có Internet. Những cá nhân này được trang bị tốt để xem và hiểu các tính năng nâng cao hơn. Vấn đề với sự đơn giản hóa là dữ liệu quan trọng có thể dễ dàng bị bỏ qua, điều này sẽ thay đổi sắc thái của kết quả và cho phép giải thích hiệu quả hơn.
Mặc dù các tổ chức nên giữ các tính năng và giao diện thân thiện với người dùng, họ cũng nên nhận ra rằng nó hoàn toàn nằm trong khả năng của lực lượng lao động hiện đại để xử lý các tùy chỉnh, bộ công cụ phát triển và các thành phần trực quan nâng cao khác của BI.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Thiếu giá trị kinh doanh thực sự
Thói quen BI xấu này liên quan đến việc thiếu kiểm soát chất lượng mà hầu hết các tổ chức có khi nói đến dữ liệu lớn. Những đổi mới trong kho dữ liệu và các công cụ phân tích đã thay đổi cách các công ty thu thập và quản lý thông tin, nhưng nhiều người dùng cuối đã không đủ thông tin về cách thức hoạt động của công nghệ này.
Trong nhiều trường hợp, một phần đáng kể dữ liệu lớn bắt nguồn từ dữ liệu sự kiện do máy tạo ra, trong khi tỷ lệ phần trăm dữ liệu kinh doanh có thể hành động vẫn còn thấp. Những người dùng cuối không quen thuộc với hệ thống cụ thể mà họ đang làm việc thường bị buộc phải sử dụng các công cụ cũ hơn, chậm hơn để truy cập và hiểu thực tế lượng vô hạn của dữ liệu được lưu trữ - và kết quả là tiến trình phân tích bị chậm lại đáng kể.
Quá phụ thuộc vào đám mây
Một công cụ mới sáng bóng khác dành cho doanh nghiệp, lưu trữ và ứng dụng dựa trên đám mây, đã thể hiện sự tiện lợi và hiệu quả chi phí. Vấn đề ở đây là nhiều hệ thống và công cụ dữ liệu lớn đã bị thiếu sót - và việc chuyển chúng sang đám mây không khắc phục được các vấn đề tiềm ẩn.
Dựa vào nền tảng đám mây để bằng cách nào đó làm cho dữ liệu lớn trở nên dễ quản lý hơn là một thói quen không hiệu quả. Các cách tiếp cận truyền thống để phân tích dữ liệu chỉ đơn giản là có đủ trên quy mô lớn hơn của dữ liệu lớn và các tổ chức cần một cách tốt hơn để sắp xếp, theo dõi, trích xuất và trình bày dữ liệu - có hoặc không có giải pháp đám mây.
Kinh doanh thông minh là một lĩnh vực có tiềm năng to lớn cho các tổ chức sẵn sàng phá bỏ những thói quen xấu này và tìm kiếm các giải pháp hiệu quả hơn.