Isi
- Kurangnya Kontrol Kualitas untuk Sumber Data
- Mengandalkan Visualisasi yang Disederhanakan
- Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda
- Kurangnya Nilai Bisnis Sejati
- Terlalu mengandalkan Cloud
Sumber: Everythingpossible / Dreamstime.com
Bawa pulang:
Dapatkan lebih banyak dari intelijen bisnis Anda dengan menghentikan kebiasaan buruk ini.
Dengan organisasi yang berjuang untuk memilah-milah dan mendapatkan nilai dari gunung data yang terus meningkat, intelijen bisnis (BI) telah menjadi strategi vital. Strategi dan metodologi BI telah berkembang seiring dengan teknologi yang dianalisis - dan melalui evolusi, banyak organisasi telah mengembangkan beberapa kebiasaan BI yang buruk.
Kecerdasan bisnis muncul sebagai upaya untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data di era komputasi awan, pemasaran digital, dan data besar. Namun, sebagian besar bisnis yang menggunakan beberapa bentuk BI tidak menyadari keuntungan signifikan yang seharusnya dimungkinkan. Alasan di balik kegagalan ini untuk memanfaatkan dengan BI sangat beragam, tetapi banyak dari mereka bermuara pada kebiasaan buruk yang harus dilanggar.
Berikut adalah empat cara organisasi menunjukkan kebiasaan buruk dalam implementasi aktual intelijen bisnis.
Kurangnya Kontrol Kualitas untuk Sumber Data
Data besar adalah "hal baru yang panas" dengan potensi luar biasa, dan banyak organisasi yang antusias menggunakannya. Namun, banyak bisnis telah mengembangkan kebiasaan buruk membuang setiap aliran data yang dapat mereka akses ke dalam struktur pergudangan data - seringkali dibuat khusus dengan biaya yang signifikan bagi perusahaan - dan kemudian mencoba menyaring setiap byte terakhir, mencari flek terkecil. emas pemasaran digital.
Apa yang harus dikonsentrasikan oleh organisasi adalah menemukan cara untuk mengurutkan data yang relevan dari kebisingan yang tidak relevan, sebelum aliran dibuang ke pergudangan. Data besar mungkin memiliki potensi tak terbatas, tetapi tidak semua dapat digunakan untuk setiap perusahaan, di setiap industri. Dengan menerapkan kontrol kualitas yang lebih ketat untuk pemrosesan data, organisasi dapat menghemat waktu, uang, dan kerumitan yang signifikan.
Mengandalkan Visualisasi yang Disederhanakan
Visualisasi data, dari diagram alur klasik ke format infografis yang relatif baru, adalah alat pokok untuk intelijen bisnis. Visualisasi memungkinkan data BI yang kompleks disajikan dalam cara yang mudah dibaca dan dicerna bagi pengguna bisnis yang mungkin kurang memiliki pemahaman teknis yang memadai untuk memahami data dalam bentuk mentah. Namun, banyak organisasi mengambil gagasan penyederhanaan terlalu jauh.
Tenaga kerja saat ini semakin terdiri dari orang-orang yang paham teknologi yang telah tumbuh dewasa di era digital - pada kenyataannya, banyak dari mereka yang tidak pernah mengenal kehidupan tanpa internet. Orang-orang ini diperlengkapi dengan baik untuk melihat dan memahami fitur yang lebih canggih. Masalah dengan penyederhanaan yang berlebihan adalah bahwa data penting dapat dengan mudah ditinggalkan, yang akan mengubah nuansa hasil dan memungkinkan interpretasi yang lebih efektif.
Sementara organisasi harus menjaga fitur dan antarmuka yang ramah pengguna, mereka juga harus menyadari bahwa itu sepenuhnya dalam kapasitas tenaga kerja modern untuk menangani penyesuaian, kit pengembang dan komponen canggih lainnya dari visualisasi BI.
Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda
Anda tidak dapat meningkatkan keterampilan pemrograman Anda ketika tidak ada yang peduli dengan kualitas perangkat lunak.
Kurangnya Nilai Bisnis Sejati
Kebiasaan BI yang buruk ini terkait dengan kurangnya kontrol kualitas yang dimiliki sebagian besar organisasi dalam hal data besar. Inovasi dalam pergudangan data dan alat analitis telah mengubah cara perusahaan mengumpulkan dan mengelola informasi, tetapi banyak pengguna akhir tidak cukup mendapat informasi tentang bagaimana teknologi ini seharusnya bekerja.
Dalam banyak kasus, sebagian besar data besar berasal dari data peristiwa yang dihasilkan mesin, sementara persentase data bisnis yang dapat ditindaklanjuti tetap rendah. Pengguna akhir yang tidak terbiasa dengan sistem tertentu yang bekerja dengan mereka sering dipaksa untuk menggunakan alat yang lebih lama dan lebih lambat untuk mengakses dan memahami jumlah data tersimpan yang praktis tak terbatas - dan sebagai akibatnya, kemajuan analitis melambat secara signifikan.
Terlalu mengandalkan Cloud
Alat baru lain yang berkilau untuk bisnis, penyimpanan dan aplikasi berbasis cloud, telah mewakili kenyamanan dan efektivitas biaya. Masalahnya di sini adalah bahwa banyak sistem dan alat data besar sudah cacat - dan memindahkannya ke cloud tidak memperbaiki masalah yang mendasarinya.
Mengandalkan platform cloud untuk membuat data besar lebih mudah dikelola adalah kebiasaan yang tidak produktif. Pendekatan tradisional untuk analisis data tidak cukup pada skala data besar yang jauh lebih besar, dan organisasi memerlukan cara yang lebih baik untuk mengurutkan, melacak, mengekstraksi dan menyajikan data - dengan atau tanpa solusi cloud.
Kecerdasan bisnis adalah bidang dengan potensi besar bagi organisasi yang mau menghentikan kebiasaan buruk ini dan mencari solusi yang lebih efisien.