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针对大型组织的8个自助BI最佳实践

自助BI程序可以简化分析过程,但向数千个业务用户扩展需要适当的计划和项目管理。

自助业务智能背后的理念很简单:将分析能力交给最需要它的业务用户,以便及时作出决策。当业务用户授权的组织与正确的工具和自助式BI的最佳实践,它们能够运行查询,构建报告和创建数据可视化,让他们集中洞察商业趋势最相关,所有以最小的输入或BI团队。

然而,虽然驱动程序很简单,但执行一个自助式BI部署要复杂得多,尤其是在大型组织中。这说起来容易做起来难,因为要建立一个能够在数千个用户之间可靠地扩展的自助程序。

寿险软件供应商IPipeline公司的项目总监Brian Moffo说:“企业希望将数据送到最接近这些数据的人手中,而不需要给it部门打电话。”然而,大多数公司还没有做好准备。组织准备、数据质量和治理是最大的挑战。在企业中简单地打开数据水龙头可能是危险的。探索性数据可以成为福音,并作为事实发表。”

为了做好准备,组织需要建立一个过程,使适当的计划,强大数据治理,一个可伸缩的基础设施和必要的资金,以承诺一个全面的、正在进行的商业智能计划。以下是自助BI计划的8个最佳实践,可以帮助您的组织走上成功之路。

1.先快赢

建立动力并证明用例自助分析工具商业智能和数据管理软件供应商Information Builders的市场情报总监林赛•怀斯(lindsay Wise)表示,在美国,企业应该首先寻求速胜。

她说:“这意味着确定关键结果或指标,并创建自服务应用程序,以根据所提供的分析和可视化数据采取行动——做出商业决策。”

一个例子可以是帮助供应链专业人员根据天气、交通等因素路由材料的操作仪表板。同样的,BI仪表板因为高管阶层可以为自助服务提供即时的好处。

“通过洞察整体性能,高管仪表板也提供了一个很棒的自助访问点,但(它们)让人们通过可视化来评估情况,从而利用更多的洞察力做出更好的决定,”Wise说。

作为奖励,这些仪表板也将是一个很好的方式,以获得关键的执行赞助者的支持,以便推出一个组织范围内的自助服务计划。当他们在日常生活中看到这些好处时,他们将更有可能理解自助BI工具对企业中其他用户的价值。

自助BI的工作原理
如果组织遵循最佳实践,自助BI可以提高效率并授权用户。

2.优先考虑数据准备

成功的自助BI应用程序需要一个基础有效的数据治理和管理.像Moffo这样的专家认为,组织必须这样做支持业务分析人员和用户在不牺牲适当的治理的情况下,创造性地关联和可视化数据。他提出了支持数据准备的几个初步步骤。

“加强数据质量标准,使所有与数据打交道的人都能获得干净的数据,”Moffo说。“探索性数据是寻找新方法发展业务的好方法,但它仍然需要有质量标准,这样你就不会根据不准确或不明确的信息做出决定。”

与此同时,他表示,放松数据治理“足够”,让业务分析师和其他用户探索数据流是有益的,否则他们可能无法获得这些数据流。

他说:“逐步打开数据水龙头,并不断地培训所有与数据打交道的人。”“他们理解得越多,结果就越好。”

构建成功的自助服务的方法之一是让IT与业务分析团队协作,确定如何管理数据。
林赛明智市场情报总监,信息建设者

3.强调organizationwide协作

自助BI最佳实践包括三个主要涉众组之间的高度协作:将使用自助服务工具的业务用户,以及支持他们的BI分析师和IT专业人员。

“一般来说,建立成功的自助服务的方法之一是让IT与业务分析团队协作,确定如何管理数据。通过这种方式,分析团队将开发解决方案,而IT将管理整体数据资产。”“在一些组织中,IT管理所有的分析项目。有效地做到这一点的挑战是,大多数IT部门都专注于技术和基础设施。成功的自助服务需要一个致力于利用技术解决商业挑战的团队。”

分析和BI基础设施专家Justin Butlion表示,他也更喜欢BI分析师在构建数据建模过程中发挥主导作用的模型数据可视化功能,而IT处理后端基础设施。

“(分析师)最了解(数据)消费者,他们自己也需要数据可视化来提供服务。IT通常在规划业务用户需求的层面上不熟悉核心业务,”Butlion说,他也是ProjectBI的创始人,这是一个数据和业务分析师社区。

在此基础上,BI分析师应该确定业务部门和部门中的高级用户,以帮助构建工具、分析数据模型和可视化,以最适合他们的日常工作流程。

“视觉化既是一项创造性的工作,也是一项技术性的工作,”Butlion说。“采用敏捷的业务/技术协同工作方法是最大限度地利用设计和开发关键可视化的时间的一种方式,这些可视化最终将帮助塑造你的组织或企业的方向。”

4.为可伸缩性做好计划

虽然一些孤立的试验项目对于展示概念的证明和获得快速的胜利是很好的,但这是唯一的方法维持自助式BI在成千上万的用户中构建程序时,一开始就要考虑到可伸缩性。

在很多情况下,团队会开发出满足团队或部门需求的解决方案。自助服务被认为是不同群体快速获得大量洞察力的一种方式,”Wise说。“不幸的是,这个级别上的许多决策都是在业务级别上做出的,而没有与IT协作。”

这造成了技术债务、不可靠的数据和遵从性噩梦。

她说:“为了扩大规模,公司需要了解他们的数据资产,它们在整个组织中是如何相互关联的,目前存在什么基础设施,以及在平台层面上需要什么来扩大规模。”“基本上,为了在整个企业成功地扩展自助服务,企业需要使用一种主动的方法,并评估能够支持未来可扩展性水平的解决方案提供商,而不仅仅是当前的用例。”

这也不仅仅是一个技术问题。如果想让自助分析真正在用户群中扎根,整个组织的团队都需要为流程可伸缩性做计划。摩根士丹利(Morgan Stanley)等一些机构正在推动可伸缩的分析部署通过规范化工作流、部门间关系的自助BI最佳实践,以及通过卓越中心或支持中心的方法。

5.平衡IT和BI

IT和BI领导人必须认识到,他们将遇到紧张局势,他们需要在长期平衡管理自助BI程序

例如,突然出现的一个大冲突是BI分析师花费时间培训用户现有的自助服务功能和构建新的自助服务功能之间的冲突。

“人们把分析师当作糖果店,不断地想要得到更多的工具、报告和仪表盘,”Butlion说。“采用更重要,你需要强大的分析师,他们可以反驳那些要求新的、闪亮的玩具的强大管理者,而不是使用现有的工具。”

另一个大的冲突是速度和优化之间,Butlion说。

BI和运营团队总是在推动组织内部的效率和优化。问题在于,这种理念可能与公司的总体战略相悖。”“如果目标是增长,而除了行动团队之外,所有人都在关注这一点,那就会有很多人用头撞你。”找到这种平衡是很有挑战性的,这对行动人员来说是非常令人沮丧的。”

6.确保遵守数据安全法律

已经开始或正在考虑采用自助BI计划的组织需要认真考虑关联数据安全和隐私策略分析供应商Course5 Intelligence的数字和应用人工智能全球主管阿尼斯·Merchant强调说。

“数据可能会被误用,或者当组织着眼于不需要个人根据其产生的见解采取步骤或行动的数据元素时,偏见可能会潜入图像中,”Merchant说。他警告说,不需要用于分析的个人身份信息应该“完全排除在自助分析路线图之外”。

BI经理和他们的团队Merchant说,还需要考虑他们想让不同的个人获得多少数据,在什么深度,以及数据更新的频率。

由于正在实施的新法规,保持数据保护和隐私方面的合规要求正成为一个更大的挑战。最明显的例子是GDPR和加州消费者隐私法;此外,美国其他几个州也提出了类似CCPA的措施

“保持合规不是一项简单的任务,”BI和数据可视化开发人员Gene Yampolsky说,他目前在富国银行(Wells Fargo)工作,签订了一份咨询合同。“然而,数据保护和合规必须成为所有商业行为的核心部分的想法非常有道理。”Yampolsky补充说,作为自助BI环境的一部分,各种法规提供了“帮助组织保护其系统和数据免受安全风险的规则和指导方针”。

7.创建一个过程来培训和机上用户

部署一项新技术或启动一项新计划通常需要大量的培训和变更管理。对于自助式商业智能和分析项目来说尤其如此,这意味着业务团队和用户需要从第一天就参与进来,Merchant说。

他解释说:“该计划需要确保业务团队致力于并有动力使项目成功。”为了达到这个目的,商业智能经理和商业领袖“需要确保有足够的时间和预算分配给新员工和必要的指导。”

同样重要的是,培训和入职过程应该强调业务团队如何利用商业智能工具以满足自助BI计划的组织目标。

Merchant说,重点不应该仅仅是如何使用BI平台。相反,他建议它“更专注于解决业务团队每天需要回答的问题,以及自助服务平台如何为他们提供帮助。”

8.监控自助部署和成本

自助BI使业务用户能够更加独立,减少对IT和BI团队的依赖,从数据发现和数据准备用于查询、数据可视化和报表。要想成功,自助服务环境“必须支持信息工作者对个性化和协作决策环境的需求,”Yampolsky说。

然而,麦钱特警告说可能出错如果一个组织不注意监视部署。他说,自助服务项目很快就会失去控制,因为不受控制的规模可能导致成本失控;错误结论和见解的风险从数据不一致;如果不及时制止,这个过程中的漏洞会变得更大。

为了避免这些陷阱,自助BI最佳实践包括设置流程,允许BI团队监控、管理和控制程序,而不妨碍用户进行所需的分析工作。Merchant说,这应该能够使BI计划有效地按需要进行扩展,并取得持续的商业成功。

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