商業智能（BI）對于業務增長和競爭優勢至關重要，但從BI中獲取收益不僅僅需要實現支持它的技術。
事實上，Forrester Research的副總裁兼首席分析師Boris Evelson表示，部署該技術是任何BI計劃中最容易的部分。他說，讓人員和流程部分正確處理更具挑戰性。
因此，組織必須將人員和流程作為其BI戰略的關鍵方面，如果他們想要成功的話。此外，BI戰略應進一步細分，以解決所有權和持續改進問題
根據幾位BI專家的說法，以下是任何成功的BI戰略的七個基本組成部分。

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1.為BI提供業務所有權
Evelson表示，將商業用戶置于商業用戶手中的組織比那些將商業智能限制在商業用戶中的組織具有更高的成功率。這可能意味著將BI嵌入業務線或將BI操作報告給首席數字官或首席客戶官。
“企業必須絕對負責，”他補充道。

雖然早期BI技術的復雜性使IT部門負責許多BI程序，但是今天的工具更加直觀，允許他們直接掌握能夠運行對他們而言重要的查詢的業務用戶。
同樣，近年來用戶需要訪問BI的數據和見解的速度也急劇增加。今天的業務用戶通常需要實時可操作的信息，并且不能等待IT生成報告。
因此，IT所有權可能成為BI成功的障礙，而不是推動因素，Evelson說。?

2.監控BI使用并根據需要進行調整
雖然企業應該擁有BI計劃，但IT必須仍然是監控和評估BI系統使用的積極合作伙伴。
正如Evelson解釋的那樣：“不是設置障礙，監控他們正在做什么，他們正在訪問什么數據源，他們使用什么工具以及他們如何使用它們，業務部門A是否使用BI而不是業務部門B “。
他說，通過這種方式，CIO可以與業務部門合作設定門檻。例如，CIO將知道市場營銷中的一些分析師是否已經下載了他們自己的工具并且成功地使用了它，在這種情況下可以將它們單獨留下來。同樣，CIO會注意到該BI應用程序在業務中遇到越來越多的用戶，因此成為企業級環境和需要額外紀律和治理的關鍵任務企業應用程序。

3.驗證，驗證，驗證
商業智能咨詢公司WCI咨詢公司運營副總裁克里斯·哈根斯（Chris Hagans）表示，組織可能很想快速推出大量商務智能功能，但質量超過數量。
他說：“擁有更少的東西比擁有可疑的東西更好。”
因此，組織需要一個強大的驗證流程，專注于支持訪問回答查詢所需的所有數據。它還應該防止有問題的數據進入BI系統，這樣它就不會產生錯誤的見解。此外，驗證過程應該足夠靈活，以便快速響應對新BI功能的請求。
Hagans指出了一個假設的用例，其中BI工具生成凈銷售數據的報告。如果該工具接收銷售數據但未計入返回的已售商品數量，則結束信息不合適。
此外，Hagans表示，驗證仍然至關重要，不僅要確保準確性，還要阻止懷疑論者。
“只需要一兩個人說'我不相信數據'，就會使報告無效。這可能會影響整個項目，然后報告變得毫無價值，“他說。?

4.首先關注業務問題，然后關注數據
Evelson警告說，不要采用構建它和將來的方法來實現BI計劃。他說，有太多的組織構建數據存儲庫，將BI放在首位，然后期望業務用戶可以直接進入并玩游戲。
“更好的是自上而下的方法，一種關于業務成果的方法。我們不是從“數據在哪里？”開始的。我們從解決業務問題開始，“他說。
Evelson列舉了這個例子：營銷發現客戶流失問題，并希望了解客戶離職的原因。組織應該專注于提供回答營銷業務問題的能力，首先確定需要衡量哪些指標，訪問計算這些指標所需的數據，然后使市場營銷能夠對數據進行切片和切塊。
“我們需要首先確定一個明確的業務問題以及我們想要分析的指標，然后在最后我們討論從哪里獲取數據，”Evelson說。?

5.優先考慮 - 并建立改進流程
BI領導者表示，成功的BI戰略可以預測擴張和改進。
因此，組織應該知道他們想要什么樣的業務洞察力以及哪些最重要，因此IT可以首先向業務用戶提供最重要的業務洞察，并通過優先級列表。
此外，BI計劃應該能夠隨著優先級的變化而變化。
“它必須隨著商業社區內用戶和人們的需求而發展，”Hagans說。
同樣，BI策略應該建立在流程中，以推進和改進系統的工作方式。Evelson建議采用迭代方法，以便BI工具可以隨著業務部門的使用而擴展和改進，并確定它滿足其需求的位置和不需要的位置。?

6. Upskill'公民'數據科學家
在其2017年“ 商業智能和分析平臺魔力象限 ”報告中，研究公司Gartner表示，“未來幾年，公民數據科學家的數量將比數據科學家數量增長五倍”。
Gartner研究副總裁Cindi Howson表示，高管們已經認識到沒有足夠的數據科學家來滿足需求; 他們也在努力雇用或在他們現有的職級中確定他們需要的公民數據科學家。
“我們談論的是中間信息分析師。他們知道業務領域和要問的問題，“她說，并補充說，需要更容易使用的軟件，以便組織能夠更好地啟用這些工作人員。
Howson預計，軟件改進最終將允許商人在未建模的數據集上詢問和回答他們自己的問題。當這種情況發生時，組織將需要合適的人才來承擔公民數據科學家的這一角色。他們需要具有分析能力的好奇工作者，他們喜歡提問，知道如何解釋他們所獲得的信息，并且習慣使用軟件來改善業務成果。?

7.授權員工講述數據故事
同樣值得注意的是，CBIG咨詢公司總裁兼負責人托德?納什（Todd Nash）是一家幫助客戶利用其數據資產的專業服務公司，他說，他曾與工作人員合作，讓員工了解如何使用他們的商務智能工具提供的見解來講述故事。幫助其他人理解“數據試圖說什么。”
他說，這些人使用BI技術中內置的報告和可視化功能來開發有助于最大化分析價值的敘述。
“你有數據和工具來講述這個故事，你需要人們嫁給他們，”他說。
這種方法不僅僅是讓人們制作光滑的報告; Nash表示，這些用戶能夠與其他人可能看不到的數據建立聯系，從而提供企業可以利用收益的新見解。
他說，管理人員需要支持和支持這些工作人員，因為他們探索這些聯系并展示他們的見解。
例如，他說，分析商店銷售數據的工人可能會看到較小的天氣趨勢 - 不僅僅是大風暴事件 - 對銷售產生微妙影響。他們可能希望利用外部天氣數據來進一步分析趨勢，以便更好地了解商店如何根據這一新見解優化銷售。
“有各種內部和外部數據可以利用來獲得更好的見解，”納什說，并補充說，成功的商業智能計劃使分析師能夠超越衡量標準關鍵績效指標的范圍。
“有很多不同的方法來挑戰自己，”他說，“其中一部分是挑戰每一個關鍵績效指標，并確保你利用可用的信息來理解。”