Sisu
- Lähteandmete kvaliteedikontrolli puudumine
- Tuginedes lihtsustatud visualiseerimistele
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
- Ettevõtte tõelise väärtuse puudumine
- Pilve ületalitlus
Allikas: Kõikvõimalikud / Dreamstime.com
Ära võtma:
Nende halbade harjumuste murdmise abil saate oma äriteabe põhjal rohkem ära kasutada.
Kuna organisatsioonid üritavad üha suurenevate andmete hulgast sorteerida ja väärtust leida, on äriteave (BI) muutunud elutähtsaks strateegiaks. BI strateegiad ja metoodikad on arenenud koos analüüsitavate tehnoloogiatega - ja evolutsiooni käigus on paljudes organisatsioonides välja kujunenud mõned kehvad BI harjumused.
Äriteave tekkis andmete kogumise, talletamise ja analüüsimise püüdlusena pilvandmetöötluse, digitaalse turunduse ja suurandmete ajastul. Enamik ettevõtteid, kes kasutavad mingisugust BI-d, ei taju siiski olulist kasu, mis peaks olema võimalik. BI-ga kapitaliseerimata jätmise põhjused on erinevad, kuid paljud neist peituvad halbades harjumustes, mis tuleb murda.
Siin on neli viisi, kuidas organisatsioonid näitavad äriteabe tegelikul rakendamisel halbu harjumusi.
Lähteandmete kvaliteedikontrolli puudumine
Suurandmed on uskumatu potentsiaaliga kuum ja uus asi ning paljud organisatsioonid on selle kasutamisest entusiastlikud. Kuid paljudel ettevõtetel on välja kujunenud halb komme, et nad vabastavad iga juurdepääsu võimaldava andmevoo andmehoidlate struktuuriks - mis on sageli ettevõtte jaoks märkimisväärsel kulul üles ehitatud - ja proovivad seejärel iga viimase baidi läbi sõeluda, otsides kõige väiksemaid voldikuid. digitaalse turunduse kullast.
Organisatsioonid peaksid keskenduma sellele, et leida viis, kuidas sorteerida asjakohased andmed ebaolulisest mürast enne voogude ladudesse viimist. Suurandmetel võib olla piiramatu potentsiaal, kuid see pole kõik kasutamiseks kõigis ettevõtetes ja igas tööstusharus. Andmetöötluse rangema kvaliteedikontrolli rakendamisel saavad organisatsioonid säästa märkimisväärselt aega, raha ja vaeva.
Tuginedes lihtsustatud visualiseerimistele
Andmete visualiseerimine alates klassikalisest vooskeemist kuni suhteliselt uue infograafika vorminguni on äriteabe põhiandmed. Visualiseerimised võimaldavad keerukate BI-andmete esitamist loetavatel ja seeditavatel viisidel ärikasutajate jaoks, kellel võib puududa piisav tehniline arusaam andmete töötlemata kujul mõistmiseks. Paljud organisatsioonid viivad lihtsustamise idee siiski liiga kaugele.
Tänapäeva tööjõud koosneb üha enam tehniliselt asjatundlikest inimestest, kes on üles kasvanud digiajastul - tegelikult pole paljud neist kunagi Internetti tundmata elanud. Need isikud on täiustatud funktsioonide vaatamiseks ja mõistmiseks hästi varustatud. Lihtsustamise probleem seisneb selles, et ülitähtsaid andmeid saab hõlpsalt välja jätta, mis oleks muutnud tulemuste nüansse ja võimaldanud tõhusamat tõlgendamist.
Ehkki organisatsioonid peaksid hoidma kasutajasõbralikke funktsioone ja liideseid, peaksid nad ka mõistma, et kohandamine, arendaja komplektid ja muud BI-visualiseerimise täiustatud komponendid on täielikult kaasaegse tööjõu käes.
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Te ei saa oma programmeerimisoskusi parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Ettevõtte tõelise väärtuse puudumine
See halb BI-harjumus on seotud kvaliteedikontrolli puudumisega, mis enamikul organisatsioonidel on suurandmete osas. Andmehoidlate ja analüütiliste tööriistade uuendused on muutnud ettevõtete teabe kogumise ja haldamise viise, kuid paljud lõppkasutajad pole piisavalt teadlikud sellest, kuidas see tehnoloogia peaks toimima.
Paljudel juhtudel tuleneb märkimisväärne osa suurandmetest masina genereeritud sündmuste andmetest, samas kui kasutatavate äriandmete protsent on endiselt madal. Lõppkasutajad, kes ei ole kursis konkreetse süsteemiga, millega nad töötavad, on sageli sunnitud kasutama vanemaid aeglasemaid tööriistu, et pääseda juurde ja mõista praktiliselt piiramatul hulgal salvestatud andmeid - ning seetõttu aeglustub analüütiline areng märkimisväärselt.
Pilve ületalitlus
Veel üks läikiv uus tööriist äri jaoks, pilvepõhine salvestus ja rakendused, on tulnud esindama mugavust ja kulutõhusust. Siin on probleemiks see, et paljud suured andmesüsteemid ja tööriistad on juba puudulikud - ja nende pilve teisaldamine ei lahenda kaasnevaid probleeme.
Pilveplatvormidele tuginemine, et suurandmeid kuidagi hallatavamaks muuta, on ebaproduktiivne harjumus. Andmeanalüütika traditsioonilistest lähenemisviisidest lihtsalt ei piisa suurandmete märkimisväärselt suuremal skaalal ja organisatsioonid vajavad paremat viisi andmete sortimiseks, jälgimiseks, ekstraheerimiseks ja esitamiseks - kas pilvelahendustega või ilma.
Äriteave on valdkond, millel on tohutu potentsiaal organisatsioonidele, kes soovivad neid halbu harjumusi murda ja otsida tõhusamaid lahendusi.