CTO练习营 | 12月3-5日，深圳，是时刻成为优良的技巧治理者了

靠得住的贸易智能对于制订计谋性营业决定计划至关重要，然则对于很多组织而言，贸易智能方面的付出因数据实践不佳，战术缺点等原因而受挫。
 
治理人员知道他们须要高质量的数据才能做出合理的营业决定计划。然则，以及时、用户友爱的情势获取精确的数据仍然是一个挑衅。当然，拥有贸易智能(BI)专业常识的广泛的参谋和供给商行业。

你怎么知道你是否被“带入歧途”呢?是进级到商务智能照样推出新的培训筹划?要答复这些问题，知道别人在哪里犯错是大年夜规语益的。
 
1.在构建商务智能体系时作为“接单员”
 
“客户永远是对的”。这是一个崇高的大年夜大年夜改良客户办工作感，特别是在零售业。然则，跟着技巧的成长，企业用户可能并不老是明白他们的需求。更糟的是，他们可能会试图指定解决筹划的技巧细节。
 
实现用户所请求的而不是他们所须要的，这注定会让贸易智能掉败。Tricentis的开创人Wolfgang Platz表示：“成功的贸易智能项目须要具体阐述和治篮孟耋，以及精确验证商务智能结不雅的才能。他为HBO、丰田和宝马等公司供给持续测试平台。“五个为什么”的技能——对一个单一的问题问五次为什么，以获得更大年夜的深度——这是懂得用户真实需求的一种办法。
4.采取被动的办法来捣乱花户
2.削减测试时光和资本
 
“快速行动，废除陈规”是创业界的一个重要思惟。已成立的企业也往往须要速度。然则为了寻求更快，被认为是帮助的晃荡可能会受到影响，如测试。将测试视为包袱可能会导致严重的质量问题，如不雅你依附手动测试的话尤其是如许。相反，要将测试和相干的“帮助”流程视为供给更高质量的商务智能体验的门路。
 
Platz说：“限制测试，尤其当独一的测试是手动时，会导致用户验收测试中出现大年夜量的缺点，最终影响到交付时光。”
3.对更广泛的数据完全性的短视是个问题
 
贸易智能对象在处理，显示和分析数据方面异常出色。然则如不雅你在体系中输入破坏的数据会怎么样呢?或稍好一些：你若何向IT审计员证实你拥有指导治理决定计划的高质量数据?过分狭隘地存眷贸易智能对象及其设备可能意味着你将错过这些关键细节。
 
Platz说：“如今，商务智能并不仅仅用于支撑更好的决定计划。贸易智能经常嵌入到运营流程中。如不雅你的财务或律例申报(平日由数据仓库技巧支撑)存在缺点，则贸易智能有助于使这些缺点为人所知。但其它流程仍然可能掉败。例如，保险公司哪怕算错一点点经纪费，也会对你的荣誉产生负面影响，进而增长客户流掉率。如今的企业须要有一个主动的、主动化的贸易智能测试办法，以尽快裸露数据完全性问题。”
 
在财务和监管数据方面掉足可能会导致昂贵的问题。数据质量差也会浪费金钱。在2013年，美国邮政办事无法送达的邮件跨越60亿。这意味着客户的陈述损掉或延迟了客户对账单，掉去了营销机会等等。
 
 
没有技巧专业人欲望应对末路怒的用户。体系故障和挫折点老是会产生的。你对这些问题的答复将影响你的贸易智能筹划的成败。
 
重点存眷搜刮驱动的零售，金融办事分析等行业的ThoughtSpot的首席数据布道师Doug Bordonaro解释道：“我看到贸易智能新手所犯的两个最大年夜的缺点，就是过分存眷请求的实现，而不是将最终营业用户包含在项目中。当客户经久交货时光和办事程度协定被大年夜家忽视的时刻，这是显而易见的存眷点。过于卷入日常交付而忽视了更大年夜的贸易智能大年夜局。你供给了客户做决定计划所须要的器械吗?你知道他们须要什么数据吗?除了再供给一份申报之外，还有更好的解决实际问题的办法吗?”
 
与其对所出现的问题采取放下手上的工作的办法，不如根据半数体策略的相对重要性来分用户投诉的优先级。
 
5.寻求无意义的分析
 
当你拥有强大年夜的对象时，找机会来应用它是理所当然的。然则没有偏向的贸易智能会浪费时光。这个问题在相对初级的专业人士中尤为常见。
 
 
 
Anexinet是一家在决定计划支撑和客户分析范畴拥有专业常识的芽办事公司，它的分析副总裁Mark Langsfeld说：“新手和热情的商务智能专业人士冒着如许的风险，即眼光狭隘且未经有意义的问题指导的情况下进行有趣的分析。结不雅往往可能缺乏一个‘那又若何’般的发明以及不克不及供给有影响力的洞察”
 
避免这个缺点须要贸易常识和断定力力。问本身“这个分析若何为公司的目标做供献?”是防止“那又若何”问题的一种办法。如不雅你不肯定若何将分析结不雅与公司目标接洽起来，那么可以思虑一些下落点。你的商务智能分析若何解释进步收入、削减成本或改良办事的方法?这些是大年夜多半贸易领袖经久以来的担心。
 
6.假设数据本身就足够了
 
“更多的数据”可以治愈我们所有的营业问题吗?这是很多贸易智能和分析评论辩论中不问可知的假设。简单地把数据丢给主管并欲望获得最好的结不雅是行不通的。
Qlik的市场谍报高等总监Dan Sommer评论道：“如不雅数据不是以一种惹人注目标方法被提出和评论辩论的，那么它就会被忽视，或者被看法所束缚。展开争辩并编制故事要素的价值决不该被低估”。你的前哨分析师可能很清跋扈数据集的含义。对于那些微微偏离数据的仁攀来说，你不克不及认为这一点是清跋扈的。
 
为了编制更好的故事，可以推敲大年夜其它范畴获取灵感。在《让创意更有黏性：为什么竽暌剐些不雅念幸存，而有些却消掉了》一书里，Chip和Dan Heath勾画出一个模型来解释是什么使不雅念有“粘性”。同样，小说作家和编剧也用“豪杰之旅”的概念来讲故事。如不雅你想让治理人员和顾客明白，切记并按照你的看法采取行动，讲故事的技能就会起感化。

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本文标题：CIO的前车之鉴：商业智能失败的九种方式

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