Семь советов по разработке стратегии управления
BI-инструментами для конечного пользователя
Инструменты BI и аналитики для конечного пользователя дают уникальную возможность получить ответы на важные для бизнеса вопросы с помощью данных. С другой стороны, корпоративные ИТ-системы уже давно стали визитной карточкой компаний, которые работают в сфере бизнес-аналитики. Такие системы позволяют решать важные задачи, связанные с управлением данными и обеспечением их целостности и качества.
Современные инструменты BI и аналитики для конечного пользователя невероятно просты и удобны в использовании. Благодаря внедрению интерактивной визуализации данных можно эффективно управлять данными и взаимодействовать с ними. Пользователи, которые знакомы с такими инструментами, зачастую считают, что корпоративным решениям бизнес-аналитики не достает гибкости, а набор доступных в них функций весьма ограничен.
Есть ли способ гармонично соединить BI-инструменты для конечного пользователя и корпоративные ИТ-решения? TDWI предлагает семь идей, которые могут использовать компании при разработке стратегии гармоничного соединения.
Бесплатные рекомендации TDWI по разработке стратегии
Бизнес-аналитика пользователей и контроль со стороны ИТ-отдела — зачастую кажется, что эти два процесса невозможно совместить. Смогут ли они мирно сосуществовать? И жить долго и счастливо? TDWI считает, что это возможно. Скачайте бесплатный отчет и ознакомьтесь с рекомендациями TDWI, которые помогут вам по-новому взглянуть на корпоративную бизнес-аналитику и гармонично вписать её в концепцию пользовательского самообслуживания.
Совет №1. Пересмотрите роль ИТ-отдела таким образом, чтобы привести ее в соответствие с требованиями к инструментам бизнес-аналитики для конечного потребителя
В стандартных корпоративных системах бизнес-аналитики большинство пользователей используют данные, приложения и средства визуализации, которые предоставляет ИТ-отдел. Самообслуживание требует более гибкого подхода со стороны коммерческих служб компании и руководства ИТ-отдела, а также тщательного дозирования вмешательства ИТ-специалистов в действия пользователей. Главная задача ИТ-отдела должна сводиться к поддержке пользователей на пути достижения ими своих целей. Это возможно путем предоставления им необходимых данных, консультирования по поводу максимально эффективного использования инструментов бизнес-аналитики и помощи в масштабировании приложений.
Совет №2. Обновите процессы управления ради поддержки инструментов BI и аналитики для конечного пользователя
Пытаясь найти новые источники данных и аналитики, пользователи не хотят ждать, пока новые данные будут добавлены в существующее хранилище. Озера больших данных и облачные хранилища данных увеличиваются. Так происходит отчасти потому, что пользователям требуется доступ к самым разным типам данных. К сожалению, такие источники зачастую недостаточно эффективно контролируются. Качество и согласованность данных в них очень часто не проверяется. Компаниям необходимо пересмотреть существующие стратегии управления бизнес-аналитикой и убедиться в том, что они способны эффективно обслуживать расширенную среду данных.
Совет №3. Измените семантический слой, чтобы обеспечить поддержку самостоятельного создания интерактивных отчетов
Одним из преимуществ зрелой корпоративной архитектуры бизнес-аналитики и хранения данных является согласованный и актуальный семантический слой, благодаря которому также расширяются возможности аналитики и бизнес-аналитики для конечного пользователя. Тем не менее, разноплановая распределенная технология самообслуживания может существенно затруднить разработку и обслуживание семантического слоя. Компаниям необходимо оценить существующий слой корпоративной бизнес-аналитики и системы хранения данных и убедиться в том, что он обеспечивает достаточную поддержку для специальной аналитики, а также аналитики и бизнес-аналитики для конечного пользователя.
Совет №4. Обеспечьте баланс между стандартизацией корпоративной бизнес-аналитики и гибким подходом к работе пользователей
В децентрализованной среде, которая недостаточно эффективно координируется, любая реализация технологии самообслуживания рискует превратиться в изолированное хранилище разрозненных данных. Компаниям достаточно сложно поддерживать баланс между гибкостью работы пользователей и стандартизацией бизнес-аналитики. TDWI рекомендует выполнить следующие три шага:
- Создать управляемую среду для конечного потребителя, которая предоставляет методологическую основу.
- Создать приложения для конечного потребител, которые содержат стандартные варианты выбора.
- Стремиться минимизировать вмешательство ИТ-отдела и его функции управления и контроля.
Совет №5. Тщательно и внимательно подходите к подготовке данных для систем пользователя
Подготовка данных вызывает наибольшее беспокойство у тех, кто пытается достичь баланса между контролируемой средой бизнес-аналитики и функциями самообслуживания для пользователей. Чтобы избежать типичных трудностей, TDWI предлагает компаниям организовать централизованный мониторинг метаданных, интегрировать подготовку данных с процедурами контроля и ориентироваться на более высокие уровни воспроизводимости, используя технологии автоматизации и веб-администрирования.
Совет №6. Разработайте открытую архитектуру, чтобы обеспечить наличие необходимых технологий для обработки различных типов рабочих нагрузок
Использование технологий с открытым исходным кодом и облачных технологий требует от компаний свежего взгляда на корпоративные архитектуры бизнес-аналитики и хранения данных. Возможно, уже пора реализовать гибридный подход. Далеко не всегда для рабочих нагрузок в рамках корпоративных систем бизнес-аналитики и хранения данных требуется строгий контроль и жесткая структура, характерные для традиционной единой архитектуры. Стратегия должна обеспечивать достаточную гибкость и открытость, чтобы максимально эффективно использовать потенциал новых технологий и методик.
Совет №7. Обновите программы обучения в соответствии с потребностями пользователей
Хотя инструменты аналитики и бизнес-аналитики становятся все более простыми и удобными в использовании, далеко не всегда пользователи (особенно без технического образования) способны сразу научиться эффективно работать с ними. Этот отчет рекомендует в числе прочих стратегий использовать концепцию наставничества с привлечением узких специалистов по бизнес-аналитике, а также поощрять совместную работу пользователей и обмен опытом между ними.
Самообслуживание – это джинн, которого уже не вернуть обратно в бутылку. Аналитика и бизнес-аналитика для конечного пользователя останутся с нами надолго. Дэвид Стоддер (David Stodder) руководитель научных исследований в сфере бизнес-аналитики TDWI
Рекомендуем прочитать
- Article What is synthetic data? And how can you use it to fuel AI breakthroughs?There's no shortage of data in today's world, but it can be difficult, slow and costly to access sufficient high-quality data that’s suitable for training AI models. Learn why synthetic data is so vital for data-hungry AI initiatives, how businesses can use it to unlock growth, and how it can help address ethical challenges.
- Article Beyond IFRS 17 – what's next?IFRS 17 is not just a new accounting standard. Its fundamental objective is to provide transparency and insight to the insurance business while identifying strengths and areas for improvement. Learn how to keep a long-term vision and achieve broader business value beyond the immediate demands of IFRS 17.
- Article Operationalizing analytics: 4 ways banks are conquering the infamous ‘last mile’Here are four examples across the banking industry that show how these leading organizations followed a clearly defined path to conquer the infamous 'last mile' of analytics.
- Article Этика ИИ: 3 шагаБудет ли искусственный интеллект полезен человечеству или приведет к ряду нежелательных последствий? Этика ИИ может быть одним из гарантов использования искусственного интеллекта во благо.
Ready to subscribe to Insights now?