Sechs Business-Intelligence-Herausforderungen, denen sich IT-Teams stellen müssen

Business Intelligence (BI) ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Dafür müssen jedoch eine Reihe strategischer und taktischer Herausforderungen bewältigt werden.

Derzeit werden Organisationen aller Art mit Daten aus unterschiedlichen Quellen überschwemmt und sind überfordert, alles zu verstehen. Daher kann eine starke Business-Intelligence-Strategie (BI) dabei helfen, Prozesse zu organisieren und sicherzustellen, dass Geschäftsanwender auf geschäftliche Erkenntnisse zugreifen und darauf reagieren können. Durch BI-Strategien können verschiedene Datenquellen integriert werden, um Benutzern genaue und nützliche Informationen bereitzustellen. Die Vorteile einer BI-Strategie sind vielfältig. Erstens hilft es Unternehmen, ihre Geschäftsdaten besser zu verstehen und tiefe Einblicke zu gewinnen. Zweitens kann eine BI-Strategie Unternehmen auch dabei helfen, große Datenmengen zu verwalten und zu analysieren, von

Lisa Thee, Leiterin für gute Branchendaten bei der in Seattle ansässigen Launch Consulting Group, sagte: „Bis 2025 werden wir schätzungsweise 4,63 generieren Für Unternehmen ist es wichtig, die durch diese Informationen gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen, um mit dem Markt in Verbindung zu bleiben, zu reagieren und Produkte zu entwickeln, die eine Verbindung zu den Verbrauchern herstellen.“ Dieses Wachstum des Datenvolumens bedeutet, dass Unternehmen Daten effizienter sammeln, speichern und analysieren müssen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Gleichzeitig bietet es auch die Möglichkeit, mit Verbrauchern in Kontakt zu treten und Produkte zu entwickeln, die auf ihre Bedürfnisse und Vorlieben abgestimmt sind. Die durch die Nutzung dieser Informationen gewonnenen Erkenntnisse können Unternehmen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil in einem wettbewerbsintensiven Markt zu sichern. Um diese enorme Datenherausforderung zu bewältigen, müssen Unternehmen in fortschrittliche

Business-Intelligence-Software investieren, die Unternehmen dabei unterstützt, indem sie die richtigen Daten in Analyseberichte und Visualisierungen umwandelt, damit Benutzer fundierte Entscheidungen treffen können. Aber ohne den richtigen Ansatz zur Implementierung dieser Tools stehen Unternehmen immer noch vor der Herausforderung, den Wert zu maximieren und ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Hier sind sechs häufige Business-Intelligence-Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, und wie IT-Abteilungen diese bewältigen können.

1. Geringe Benutzerakzeptanzrate

Business-Intelligence-Tools spielen in Unternehmen eine wichtige Rolle. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Zustimmung aller Beteiligten zu gewinnen, da jede anfängliche Zurückhaltung zu einer geringen Akzeptanz führen wird. Um die Einführung von Business-Intelligence-Tools voranzutreiben, sind die folgenden Punkte von entscheidender Bedeutung: 1. Klare Ziele: Stellen Sie sicher, dass die Ziele und erwarteten Ergebnisse des Business-Intelligence-Tools klar definiert und kommuniziert werden. Dies wird Stakeholdern helfen, die Funktionsweise des Tools zu verstehen. Schellman Corporation ist ein Beratungsunternehmen, das sich auf Informationssicherheit, Datenschutz und Compliance spezialisiert hat. Ihr Team aus Geschäftsanalysten widmet sich der Bereitstellung der Business-Intelligence-Lösungen, die ihre Kunden benötigen. Business Intelligence ist die Fähigkeit, Daten in aussagekräftige Erkenntnisse und Maßnahmen umzuwandeln, die den Geschäftsbetrieb optimieren, die Effizienz steigern und den Gewinn steigern können. Im heutigen digitalen Zeitalter sind Daten überall

Um die Zustimmung der Mitarbeiter zu gewinnen, hat das Team von Stout ein Business-Intelligence-Dashboard erstellt, um ihnen zu zeigen, wie sie Daten einfach verbinden, mit ihnen interagieren und sie in eine sinnvolle Datenvisualisierung integrieren können. Das Dashboard bietet nicht nur Aktualisierungen wichtiger Daten in Echtzeit, sondern präsentiert diese auch auf intuitive Weise, sodass Teammitglieder die Daten besser verstehen und nutzen können. Auf diese Weise können Teammitglieder die Geschäftssituation besser verstehen, schneller Entscheidungen treffen und die Arbeitseffizienz verbessern

Sie sagte: „Zum Beispiel glaubt ein bestimmter Stakeholder, dass eine bestimmte Produktlinie profitabel ist. Ich kann ein Dashboard erstellen.“ Dies ermöglicht „Benutzer können den Wert der Einführung von Business-Intelligence-Tools erkennen“, sagte Stout.

2. Bestimmen Sie, welche Business-Intelligence-Bereitstellungsmethode für Sie am besten geeignet ist.

Es gibt viele traditionelle IT-Managementmethoden für die Bereitstellung von Berichten und Erkenntnissen aus Daten. Doch durch den Einsatz von Self-Service-Business-Intelligence-Tools sowie intuitiveren Dashboards und Benutzeroberflächen können Unternehmen einen größeren Geschäftswert aus ihren Daten ziehen, indem sie Prozesse rationalisieren, indem sie Managern und anderen nicht-technischen Mitarbeitern einen besseren Zugriff auf Berichte ermöglichen.

Allerdings könnte es Hindernisse bei der Einführung eines Self-Service-Ansatzes geben, sagte Axel Goris, globaler Leiter für visuelle Analysen bei Novartis, einem multinationalen Pharmahersteller mit Sitz in Basel, Schweiz. Beispielsweise erhöht ein zu großer Zugriff über mehrere Abteilungen hinweg die Kosten und setzt das Unternehmen Datensicherheitsproblemen aus. Möchten Sie, dass Ihr Vertriebsteam Entscheidungen auf der Grundlage aller verfügbaren Daten trifft und die Autonomie hat, herauszufinden, was am besten funktioniert? Eine zentrale, standardisierte Kontrolle über die Tool-Einführung ist der Schlüssel. Um dies ordnungsgemäß zu tun, muss die IT die Daten gut verwalten.

Aufgrund dieser Kompromisse müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie den Business-Intelligence-Ansatz wählen, der am besten zu der jeweiligen Geschäftsanwendung passt.

Axel Goris sagte: „Zusätzlich zu den externen Mitarbeitern, die für uns arbeiten, haben wir mehr als 100.000 Mitarbeiter, was eine ziemlich große Benutzergruppe darstellt. Eine zentrale Herausforderung liegt in der Lieferorganisation, denn wie organisiert man die Lieferung, denn Pharmaunternehmen.“ sind stark regulierte Governance.“

Goris erklärte, dass IT-verwaltete Business-Intelligence-Bereitstellungsmodelle viel Arbeit und Prozesse erfordern, die für einige Bereiche des Unternehmens nicht geeignet sind.

Goris sagte: „Das liegt daran, dass sie der Meinung sind, dass das Spiel zu komplex ist, es zu viel Overhead gibt, sie schneller vorankommen und agiler sein wollen, und wenn die IT der bevorzugte Ort für die Lieferung ist, dann wird es zu einem Engpass, weil unser Unternehmen nicht groß ist.“ genug, um Lieferservices für alle bereitzustellen.“

Um dieser Herausforderung zu begegnen, implementierte Novartis zwei Liefermethoden: einen IT-verwalteten Ansatz und einen Self-Service-Ansatz mit geschäftsverwalteter Verwaltung.

„Mit Business Management Delivery stellen wir die Plattform und die Tools bereit und ermöglichen es dem Unternehmen, innerhalb bestimmter Parameter selbstständig zu wachsen, indem es seine bevorzugten Lieferanten nutzt, oder überlassen es das Team selbst, was sehr beliebt ist“, fügte er hinzu. Es kommt darauf an, zu entscheiden, „wie wir alle im Unternehmen bedienen oder es Business-Intelligence-Benutzern ermöglichen, sich selbst auf skalierbare Weise zu bedienen.“ aus verschiedenen Datenquellen sowohl vor Ort als auch in der Cloud (was ein zeitaufwändiger und komplexer Prozess sein kann), steigt auch der Bedarf, den Einrichtungsprozess zu vereinfachen. Aber viele Menschen haben andere Lösungen gefunden. Rick Gemereth, Chief Information Officer von Lionel, einem in North Carolina ansässigen US-amerikanischen Designer und Importeur von Spielzeugeisenbahnen und Modelleisenbahnen, sagte beispielsweise, dass das Unternehmen ERP als Aufzeichnungssystem verwende.

Er sagte: „Unsere einzige Quelle der Wahrheit ist NetSuite, unser gesamtes ERP und unser E-Commerce basieren auf NetSuite. Einer der Vorteile davon ist, dass wir uns nicht der Herausforderung stellen müssen, Daten aus verschiedenen Bereichen zu kombinieren.“ Quellen.“ Allerdings funktioniert das, was für Lionel funktioniert, woanders möglicherweise nicht. Die Herausforderung besteht darin, die Lösung zu finden, die für Ihre spezifische Situation am besten funktioniert.

Stout erklärt beispielsweise, wie man das Integrationsproblem von Customer Relationship Management (CRM) und Finanzdaten löst.

Sie sagte: „Viele Business-Intelligence-Software greift auf ein Data Warehouse zurück, wo sie alle Datentabellen lädt, die das Backend für verschiedene Software sind. Oder Sie haben ein Business-Intelligence-Tool wie das, das Schellman mit Domo verwendet Ein Data Warehouse. Sie können eine Verbindung zu dieser Software herstellen und diese wird dann in eine Tabelle eingefügt, sodass Sie die Informationen erfassen und verarbeiten können Analyst bei IBM sagte, einige Leute glauben, sie müssten alle isolierten Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichssystemen in einem Datensee ablegen.

Er sagte: „Aber was sie wirklich tun müssen, ist, die Art und Weise, wie Daten verwaltet und darauf zugegriffen werden sollen, grundlegend zu überdenken. Worüber Gartner geschrieben hat, ist das Konzept der Datenstrukturen.

Datenstrukturen werden als reibungsloser Zugriff in verteilten Datenumgebungen definiert.“ des Datenaustauschs, der Unternehmen dabei helfen soll, auf Daten zuzugreifen, sie zu integrieren und zu verwalten, wo immer sie sich befinden, mithilfe semantischer Wissensgraphen, aktivem Metadatenmanagement und eingebettetem maschinellem Lernen. „Data Fabrics ermöglichen es, Daten in verschiedenen Arten von Repositorys zu speichern, entweder in der Cloud oder vor Ort“, sagte Hare. „Der Schlüssel liegt darin, relevante Daten zu finden und sie über einen Wissensgraphen zu verbinden. Der Schlüssel dazu ist die Metadatenverwaltung.“

4. Daten müssen nicht perfekt sein

Die gängige Meinung besagt, dass Unternehmen hochwertige Daten nutzen müssen, um die notwendigen Erkenntnisse zu sammeln, um die besten Geschäftsentscheidungen zu treffen. Doch Nicole Miara, Direktorin für digitale Transformation bei der in der Schweiz ansässigen LKQ Europe Ltd., einem Teilehändler für den Automobilmarkt, sagte, dass diese Aussage nicht ganz zutreffend sei.

Nur weil Daten nicht als hochwertig gelten, heißt das nicht, dass sie keinen Wert haben.

Wenn es um die Entscheidungsfindung geht, kann der Wunsch von Unternehmen nach perfekten Daten ihre Bemühungen verlangsamen, da sie Zeit damit verbringen, so viele Daten wie möglich zu sammeln, unvollständige Daten zu korrigieren oder Formate zu korrigieren. Miara sagte, es sei schwierig, perfekte Daten zu haben, aber Unternehmen könnten unvollständige Daten nutzen und analysieren und damit beginnen, sie in geschäftliche Erkenntnisse umzuwandeln.

„Die Daten müssen nicht perfekt sein, um diese Reise zu beginnen“, sagte sie. Darüber hinaus seien Vorhersagen nicht ohne eine grundlegende Datenebene möglich.

Zum Beispiel versucht LKQ Europe, seine Daten, einschließlich Verkaufsdaten, zu nutzen, um seine Lieferkettenabläufe zu verbessern, da es aufgrund der COVID-19-Pandemie eine 35-monatige Unterbrechung gibt. Allerdings verfügt das Unternehmen nur über etwa 12 Monate an historischen Verkaufsdaten.

Miara sagte: „Wir haben Rechnungsdaten gesammelt, aber wir hatten keine zusätzlichen Informationen zu den Verkäufen, also haben wir unvollständige Verkaufsdaten verwendet und versucht, Zusammenhänge mit unserem zukünftigen Geschäft zu finden. Aber wir wollten wissen, ob wir unsere Prognosen und Nachfrageprognosen verbessern können.“ Allein anhand dieser Daten haben wir festgestellt, dass unvollständige Daten sehr gut, wenn auch nicht perfekt, mit externen Signalen wie Inflation und Beschäftigungsindizes korrelieren.“

5. Umgang mit Widerstand gegen Veränderungen

Nick Schwartz, Chief Information Officer von HappyFeet International, einem in Georgia ansässigen Unternehmen für Luxus-Vinyl- und Fliesenböden, sagte, Änderungsmanagement sei die größte Herausforderung bei der Implementierung von Business Intelligence.

Schwartz sagte, dass in der Bodenbelagsbranche viele Menschen keine neuen Technologien nutzen. Als Schwartz vor drei Jahren in das Unternehmen eintrat, nutzten die Vertriebsmitarbeiter bei ihrer täglichen Arbeit noch nicht einmal E-Mails, da sie eher daran gewöhnt waren, Geschäfte über das Telefon abzuwickeln.

Er sagte: „Menschen sind es gewohnt, Dinge auf eine bestimmte Art und Weise zu tun“, und sie machen es schon seit Jahren so und werden dich fragen, warum du es anders versuchst. Deshalb müssen wir ihre Erfahrung so einfach wie möglich gestalten und gleichzeitig die Schulungszeit verlängern.

6. Daten-Governance-Konsistenz

Justin Gillespie, leitender Datenwissenschaftler beim Forschungs- und Beratungsunternehmen The Hackett Group, sagte, dass Unternehmen sicherstellen müssen, dass sie über ausgereifte Data-Governance-Prozesse verfügen, einschließlich Datenmanagement und rund um wichtige Kennzahlen und Leistungsindikatoren (Governance von KPIs.

Er sagte: „Jedes Unternehmen, mit dem ich Kontakt hatte, hat das gleiche Problem: Die Leute kommunizieren nicht gut miteinander, daher ist es sinnvoll, einen zentral verwalteten Satz von KPIs und Metriken zu haben, die von der Organisation zertifiziert sind.“ Schlüssel.

Gillespie glaubt, dass Governance auch standardisierte Tools und Plattformen umfasst. „Aus Tools- und Technologieperspektive liegt das selten an einem Mangel an Tools, sondern daran, dass es zu viele Tools gibt“, sagte er. Daher sollten Unternehmen ein Toolset standardisieren und dann Kompetenzen darauf aufbauen.

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