Сфера бизнес-аналитики постоянно развивается. Генеративный искусственный интеллект в системе планирования ресурсов предприятия становится обычным явлением, а аналитика принятия решений превращается в насущную необходимость. Тем не менее, хотя все эти новшества помогают многим компаниям оставаться конкурентоспособными, их внедрение сопряжено с рядом подводных камней, о которых необходимо знать. В этой статье мы рассмотрим общие проблемы внедрения бизнес-аналитики и дадим рекомендации по их решению.
Потенциальные проблемы с внедрением бизнес-аналитики
1. Неохотное принятие со стороны специалистов
Внедрение программного обеспечения для бизнес-аналитики или системы планирования ресурсов предприятия требует от сотрудников отказа от привычных рабочих процессов и адаптации к новой системе. Не все готовы принять подобные перемены. Залогом успеха здесь является комплексный план управления организационными изменениями, призванный выделить приоритеты потребностей конечных пользователей и предполагающий постоянную коммуникацию с ними. Его разработка предполагает изучение проблем пользователей, сбор отзывов и постоянное совершенствование системы с целью обеспечить максимальную эффективность.
Чтобы минимизировать сопротивление инновациям, следует привлекать к процессу ключевые заинтересованные стороны с самого начала их внедрения. Когда же настанет черёд этапа проектирования, покажите им, как вы собираетесь воплотить их идеи в жизнь. Это побудит их начать поддерживать проект.
2. Выбор подходящего программного решения для бизнес-аналитики
В ходе обсуждения этого вопроса со своими сотрудниками следует быть готовым получить множество различных ответов по поводу того, зачем нужна бизнес-аналитика. У каждого есть свои проблемы и представления о том, как соответствующая система может их решить. Поэтому стоит выделить все возможные группы пользователей и попросить их описать ключевые проблемы бизнес-аналитики. Если вы ответственно подойдёте к этому вопросу, конечное решение окажется удобным для всех.
3. Решение проблемы низкого качества данных
Найти способное управлять большими объемами данных решение крайне важно, но всё же недостаточно. Исследования показывают, что низкое качество данных может стоить компаниям до 31% выручки. Очистка данных, их стандартизация и управление ими имеют решающее значение не только для обычного анализа, но и для эффективного обучения моделей на основе генеративного ИИ. Если проблемы с качеством начнут оказывать влияние на вашу систему обработки больших данных, это может привести к неточным выводам и прогнозам. И они будут лишь усиливаться по мере того, как в систему будет поступать всё больше и больше различных типов данных. Чтобы избежать этой проблемы, возьмите за правило регулярно отслеживать и улучшать качество собираемых данных.
Дублирование и опечатки — обычное дело, особенно при работе с данными из нескольких источников. Чтобы обеспечить максимальную чистоту данных, внедрите систему, способную сравнивать дубликаты с дисперсией и сообщать об опечатках. Хотя её разработка может занять некоторое время, подобный инструмент сэкономит время ваших сотрудников и поможет выявлять проблемы до того, как они приведут к критическим ошибкам.
4. Подогрев интереса со стороны руководства
На заре появления бизнес-аналитики компании внедряли системы, основанные на крупных ИТ-инфраструктурах. Несмотря на то, что они были передовыми для своего времени, они, в конечном счёте, предоставляли информацию неэффективным образом. Однако если вы будете продвигать более продвинутую систему бизнес-аналитики, у вас есть шанс столкнуться с определённым противодействием со стороны вашего руководства. Оно будет спрашивать, зачем менять уже сложившуюся инфраструктуру или выделять дополнительные инвестиции на бизнес-аналитику. Приведение вашей стратегии обработки данных в соответствие с бизнес-целями компании имеет важное значение для привлечения внимания руководства.
Демонстрация того, как анализ данных помогает достигнуть конкретных бизнес-целей, позволит заручиться поддержкой и ресурсами для соответствующих инициатив. Главное здесь точно оценить ожидаемую окупаемость инвестиций и объяснить, насколько она перевешивает любые сопряжённые риски или расходы. Обсудите также, как новые решения позволят улучшить рабочие процессы в режиме реального времени и сэкономить время. Соответствующая информация и визуализация должны говорить сами за себя, особенно если предыдущее внедрение бизнес-аналитики не оправдало ожиданий.
5. Учёт этических моментов
По развития инструментов бизнес-аналитики обостряются этические проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, справедливостью и потенциальной предвзятостью. Поэтому компаниям приходится обеспечивать:
- Прозрачность и объяснимость. Ясность в отношении того, как собираются, используются и анализируются данные.
- Справедливость алгоритмов. Выявление и устранение потенциальных искажений в данных и алгоритмах во избежание предвзятых результатов.
- Конфиденциальность данных. Соблюдение всех требований к конфиденциальности с целью защиты пользовательской информации.
Старайтесь избежать возникновения всех этих проблем
Специализированное программное обеспечение способно преобразить ваш бизнес путём оптимизации использования данных, с которыми вы взаимодействуете ежедневно. Однако внедрение решений для бизнес-аналитики может оказаться непростым делом. Заранее планируя и обеспечивая необходимую инфраструктуру, вы получаете возможность избежать большинства потенциальных проблем. Чтобы успешно всё это реализовать, вам стоит проконсультироваться со специалистами по внедрению систем планирования ресурсов предприятия.
Нашли ошибку в тексте? Выделите нужный фрагмент и нажмите ctrl + enter
