Надежная бизнес-аналитика играет важную роль при принятии стратегических бизнес-решений, но зачастую  усилия в области BI срываются из-за плохой работы с данными, совершения тактических ошибок и т. д.

Руководители понимают, что им нужны высоко достоверные данные, чтобы принимать обоснованные бизнес-решения. Но получение точных данных в своевременном и удобном для пользователя формате остается проблемой. Несомненно, существует обширная индустрия консультантов и поставщиков с опытом работы в бизнес-аналитике.

Как узнать, если вас “водят за нос”?  Возможно, пришло время для обновления вашего BI или для внедрения новой учебной программы? Чтобы ответить на эти вопросы, будет полезно выяснить какие ошибки в этой сфере уже были допущены и чего нельзя делать:

1.Учитывать все пожелания клиента при построении бизнес-системы

«Клиент всегда прав». Этот благородный девиз многое сделал для улучшения обслуживания клиентов, особенно в розничной торговле. Но в отношении технологии он не всегда помогает - ведь бизнес-пользователи могут не всегда хорошо разбираться в том, о чем они просят. Хуже того, они иногда пытаются диктовать технические детали решения.

Воплощение в реальность запросов клиентов вместо их настоящих потребностей - это рецепт провала BI. «Успешные BI-проекты нуждаются в разработке и управлении запросами, а также требуют умения правильно проверять результаты бизнес-аналитики» - говорит Вольфганг Платц, основатель компании Tricentis, которая предлагает платформу для непрерывного тестирования для таких компаний, как HBO, Toyota и BMW. Техника “5 Почему” предполагает задать вопрос “почему” об одной проблеме 5 раз, чтобы лучше в нее вникнуть. Это один из способов понять, что действительно нужно пользователям.

2. Сокращать время и ресурсы тестирования

«Двигаться быстро, снося все на своем пути» - ключевая идея в мире стартапов. У признанных предприятий тоже часто есть потребность в скорости. Но в этом стремлении идти быстрее действия, воспринимаемые как вспомогательные, такие как тестирование, могут пострадать. Рассматривая тестирование в качестве дедвейта, можно получить низкое качество, особенно если вы полагаетесь на ручное тестирование. Вместо этого взгляните на тестирование и связанные с ним «вспомогательные» процессы как на способы предоставления более качественного BI-опыта.

«Ограничение тестирования, проведение разового ручного тестирования приводят к многочисленным  дефектам при приемочных пользовательских тестированиях , которые в конечном итоге влияют на сроки доставки», - говорит Платц.

3. Недооценивать значение целостности данных

Инструменты бизнес-аналитики превосходны при обработке, отображении и анализе данных. Но что, если в вашей системе процветают поврежденные данные? Смогли бы вы продемонстрировать  ИТ-аудитору, что вы обладаете  высококачественными данными, определяющие ваши управленческие решения? При слишком пристальном сосредоточении на инструменте бизнес-аналитики и его конфигурации вы рискуете упустить более важные детали.

«Сегодня бизнес-аналитика используется не только в качестве инструмента поддержки лучших решений, ее также часто внедряют в операционные процессы. Если у вас есть ошибки в вашей финансовой или нормативной отчетности, которые часто поддерживаются технологиями хранилища данных, BI может помочь выявить их. Тем не менее, некоторые процессы могут остаться в стороне. К примеру, страховая компания, чье комиссионное вознаграждение рассчитывается не совсем правильно, может утратить свою репутацию, а затем и число клиентов», - говорит Платц. «Сегодня компании должны выработать активный, автоматизированный подход к бизнес-аналитике, чтобы как можно быстрее выявлять проблемы с целостностью данных».

Ошибки с финансовыми и нормативными данными могут привести к дорогостоящим проблемам. Плохое качество данных также приводит к затратам. В 2013 году Почтовая Служба США не смогла доставить более 6 миллиардов писем. Это означает потерянные или отсроченные обращения клиентов,  упущенные маркетинговые возможности и многое другое.

4. Игнорировать недовольных клиентов

Никто не хочет иметь дело с недовольными пользователями. Когда в системе начинаются сбои и начинаются разочарования клиентов, подумайте, насколько преуспевает ваша бизнес-аналитика.

«Две самые большие ошибки, совершаемые новичками в бизнес-аналитике, это то, что они слишком много внимания уделяют доставке запросов и не вовлекают в проект своих конечных бизнес-пользователей», - объясняет Дуг Бордонаро,  главный евангелист данных ThoughtSpot, чья деятельность сосредоточена на поисковой аналитике для розничной торговли, финансовых услуг и других отраслях. «Когда клиенты возмущены длительными сроками доставки и уровне обслуживания, не стоит ли сфокусироваться на этом? Чрезмерная вовлеченность в каждодневную доставку данных оставляет незамеченной общую картину бизнес-аналитики. Даете ли вы своим клиентам все необходимое для принятия решений? Хорошо ли вы понимаете, какие данные им нужны? Есть ли решение для этой проблемы лучше, чем тот или иной отчет?”

Лучше уделить время и разобраться с жалобами пользователей,  исходя из их важности для вашей общей стратегии, чем закрывать глаза на возникающие проблемы, считая, что все в порядке.

5. Проводить бессмысленный анализ

Когда у вас есть в распоряжении мощные инструменты, это естественно искать возможность их применить. Но  бесцельная бизнес-аналитика лишь попусту тратит время. Эта проблема особенно распространена среди молодых специалистов.

«Начинающие и “рвущиеся в бой”  BI-специалисты рискуют слишком увлечься самим процессом и проводить тщательный анализ без осмысления его конечной цели.  Поэтому результаты зачастую оказываются пустыми и не дают впечатляющих идей», - говорит Марк Лангсфельд, вице-президент аналитики Anexinet, консалтинговой компании, обладающей опытом в области поддержки принятия решений и аналитики клиентов.

Чтобы избежать такой ошибки, вам необходимы деловые знания и осмысление. Задав себе вопрос: «Как этот анализ способствует достижению целей компании?», вы сможете избежать проблемы бессмысленности анализа. Если вы не знаете, как связать свой анализ с целями компании, есть несколько основных моментов,  которые следует учитывать. Как ваш  BI -анализ иллюстрирует способы повышения доходов, сокращения затрат или улучшения обслуживания? Это основные вопросы, волнующие большинство глав компаний.

6. Думать, что одних лишь данных достаточно.

Может ли получение большего объема данных решить все проблемы бизнеса?  Такое невысказанное предположение скрывается под многими обсуждениями бизнес-аналитики. Простое заваливание руководителя данными не принесет пользы.

«Если данные не представлены и аргументированы убедительным образом,  их игнорируют или не придают им должного значения. Значение аргументации и презентации никогда не следует недооценивать », - комментирует Дэн Соммер, старший директор отдела маркетинговой разведки в Qlik. Смысл простого набора данных может быть понят вашими коллегами по аналитике. Вы не можете быть уверены, что он будет понятен тем, кто немного далек от этого.

Чтобы создавать лучшие презентации,  подумайте, как вы можете вдохновить других людей. В книге “Сделано чтобы прилипать. Почему одни идеи выживают, а другие умирают.” Чип и Дэн Хит описывают модель, объясняющую, что делает идеи «липкими».

Если вы хотите, чтобы руководители и клиенты понимали, помнили и реагировали на ваши идеи, овладейте искусством рассказа.

7. Чрезмерно полагаться на инструменты BI, недостаточно задействуя людей и процессы.

Технолог знает, что наличие нужного инструмента может обеспечить успешность аналитики. Вспомните первый раз, когда вы использовали сценарий для автоматизации повторяющейся задачи. Те ранние победы побуждают вас постоянно искать новые инструменты для решения бизнес-задач. Но, к сожалению, чрезмерная увлеченность  BI-инструментарием может привести к разочаровывающим результатам.

«Как отраслевой аналитик, я недооценил, насколько трудно получить по-настоящему широкое и соответствующее внедрение использования бизнес-аналитики в организации.

Несмотря на то, что инструменты становятся все проще в использовании, для достижения успеха необходимы составляющие процесса, культуры и обучения. Вот почему нам нужно все больше говорить о грамотности данных как о ключевом компоненте обеспечения надлежащего внедрения BI », - говорит Соммер.

Если вы разочарованы своей BI-технологией, попробуйте взглянуть за ее пределы. Знает ли ваш персонал, как представлять данные?

8. Неэффективно работать с поставщиками

У вашей компании может не быть отдела бизнес-аналитики. В таком случае целесообразно работать с внешними экспертами в этой области.  Вы можете попросить их выполнять функцию аутсорсингового поставщика услуг или оказать помощь на проектной основе. В любом случае вам необходимо изучить своего будущего поставщика и обеспечить надзор, особенно над субподрядчиками.

«Моя компания не обеспечивала достаточного контроля над одним из проектом,  где мы работали с субподрядчиком компании-разработчика ПО, у которой мы приобретали решение BI. У нас были особые проблемы с управлением и очисткой данных - “барахла и мусора”, как любят говорить мои аналитики», - объясняет Эндрю Пирсон, президент консалтинговой компании Intelligencia, расположенной в Гонконге. «Наши аналитические модели не были эффективны, потому что мы не могли доверять данным. Мы не были полностью уверены в своих возможностях по очистке данных, а поскольку это основа для составления хорошей  BI-отчетности и необходимая составляющая сильного моделирования, мы оказались не в лучшем положении».

Если вы работаете с третьей стороной, вы несете ответственность за понимание проекта и контролем тех, кто работает с вашей  учетной записью. В противном случае вы можете столкнуться с разочарованием бизнес-аналитикой.

9. Игнорировать приверженность к основным инструментам, таким как SQL и Excel

Знаете ли вы, что в мире проводятся ежегодные чемпионаты по владению Microsoft Excel? Возьмите для примера  Microsoft Office Specialist World Championship - в нем принимает участие около  пятисот тысяч человек, а победители получают денежные призы.

Это лишь один из признаков того, насколько популярен Excel в мире бизнеса.  SQL имеет чуть меньшее применение  в мире технологий.

Пренебрежение человеческим фактором при смене или приобретении новых решений в сфере бизнес-аналитики увеличивает ваши шансы потерпеть неудачу.  «Людей, владеющими навыками работы с  SQL и Excel на порядок больше, чем владеющими навыками работы с такими продуктами, как Tableau, Qlik, Spotfire, SAS и SAP. Когда вы внедряете новое программное обеспечение и новые способы ведения бизнеса, происходит отход от пользователей, привыкших все делать в  Excel и SQL », - объясняет Пирсон.

Значительные перемены в бизнес-аналитике компания имеют последствия для кадров. Искусство управления изменениями и лидерства нельзя игнорировать при ведении персонала через преображения.

No Comments