可靠的商業(yè)智能對于制定戰(zhàn)略性業(yè)務(wù)決策至關(guān)重要，但是對于很多組織而言，商業(yè)智能方面的付出因數(shù)據(jù)實(shí)踐不佳，戰(zhàn)術(shù)錯(cuò)誤等原因而受挫。
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管理人員知道他們需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才能做出合理的業(yè)務(wù)決策。但是，以及時(shí)、用戶友好的形式獲取準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。當(dāng)然，擁有商業(yè)智能(BI)專業(yè)知識(shí)的廣泛的顧問和供應(yīng)商行業(yè)。

你怎么知道你是否被“帶入歧途”呢?是升級(jí)到商務(wù)智能還是推出新的培訓(xùn)計(jì)劃?要回答這些問題，知道別人在哪里犯錯(cuò)是大有裨益的。
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1.在構(gòu)建商務(wù)智能系統(tǒng)時(shí)作為“接單員”
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“客戶永遠(yuǎn)是對的”。這是一個(gè)高尚的大大改善客戶服務(wù)情感，特別是在零售業(yè)。但是，隨著技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)用戶可能并不總是明白他們的需求。更糟的是，他們可能會(huì)試圖指定解決方案的技術(shù)細(xì)節(jié)。
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實(shí)現(xiàn)用戶所要求的而不是他們所需要的，這注定會(huì)讓商業(yè)智能失敗。Tricentis的創(chuàng)始人Wolfgang Platz表示：“成功的商業(yè)智能項(xiàng)目需要詳細(xì)闡述和管理需求，以及正確驗(yàn)證商務(wù)智能成果的能力。他為HBO、豐田和寶馬等公司提供連續(xù)測試平臺(tái)。“五個(gè)為什么”的技巧——對一個(gè)單一的問題問五次為什么，以獲得更大的深度——這是了解用戶真實(shí)需求的一種方法。
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2.削減測試時(shí)間和資源
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“快速行動(dòng)，破除陳規(guī)”是創(chuàng)業(yè)界的一個(gè)重要思想。已成立的企業(yè)也往往需要速度。但是為了追求更快，被認(rèn)為是輔助的活動(dòng)可能會(huì)受到影響，如測試。將測試視為負(fù)擔(dān)可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的質(zhì)量問題，如果你依賴手動(dòng)測試的話尤其是這樣。相反，要將測試和相關(guān)的“輔助”流程視為提供更高質(zhì)量的商務(wù)智能體驗(yàn)的途徑。
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Platz說：“限制測試，尤其當(dāng)唯一的測試是手動(dòng)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致用戶驗(yàn)收測試中出現(xiàn)大量的缺陷，最終影響到交付時(shí)間。”
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3.對更廣泛的數(shù)據(jù)完整性的短視是個(gè)問題
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商業(yè)智能工具在處理，顯示和分析數(shù)據(jù)方面非常出色。但是如果你在系統(tǒng)中輸入損壞的數(shù)據(jù)會(huì)怎么樣呢?或稍好一些：你如何向IT審計(jì)員證明你擁有指導(dǎo)管理決策的高質(zhì)量數(shù)據(jù)?過分狹隘地關(guān)注商業(yè)智能工具及其配置可能意味著你將錯(cuò)過這些關(guān)鍵細(xì)節(jié)。
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Platz說：“如今，商務(wù)智能并不僅僅用于支持更好的決策。商業(yè)智能常常嵌入到運(yùn)營流程中。如果你的財(cái)務(wù)或法規(guī)報(bào)告(通常由數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)支持)存在錯(cuò)誤，則商業(yè)智能有助于使這些錯(cuò)誤為人所知。但其它流程仍然可能失敗。例如，保險(xiǎn)公司哪怕算錯(cuò)一點(diǎn)點(diǎn)經(jīng)紀(jì)費(fèi)，也會(huì)對你的聲譽(yù)產(chǎn)生負(fù)面影響，進(jìn)而增加客戶流失率。如今的企業(yè)需要有一個(gè)主動(dòng)的、自動(dòng)化的商業(yè)智能測試方法，以盡快暴露數(shù)據(jù)完整性問題。”
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在財(cái)務(wù)和監(jiān)管數(shù)據(jù)方面出錯(cuò)可能會(huì)導(dǎo)致昂貴的問題。數(shù)據(jù)質(zhì)量差也會(huì)浪費(fèi)金錢。在2013年，美國郵政服務(wù)無法投遞的郵件超過60億。這意味著客戶的陳述丟失或延遲了客戶對賬單，失去了營銷機(jī)會(huì)等等。
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4.采取被動(dòng)的方法來擾亂用戶
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沒有技術(shù)專業(yè)人希望應(yīng)對憤怒的用戶。系統(tǒng)故障和挫折點(diǎn)總是會(huì)發(fā)生的。你對這些問題的回答將影響你的商業(yè)智能計(jì)劃的成敗。
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重點(diǎn)關(guān)注搜索驅(qū)動(dòng)的零售，金融服務(wù)分析等行業(yè)的ThoughtSpot的首席數(shù)據(jù)布道師Doug Bordonaro解釋道：“我看到商業(yè)智能新手所犯的兩個(gè)最大的錯(cuò)誤，就是過分關(guān)注請求的實(shí)現(xiàn)，而不是將最終業(yè)務(wù)用戶包括在項(xiàng)目中。當(dāng)客戶長期交貨時(shí)間和服務(wù)水平協(xié)議被大家忽略的時(shí)候，這是顯而易見的關(guān)注點(diǎn)。過于卷入日常交付而忽略了更大的商業(yè)智能大局。你提供了客戶做決策所需要的東西嗎?你知道他們需要什么數(shù)據(jù)嗎?除了再提供一份報(bào)告之外，還有更好的解決實(shí)際問題的辦法嗎?”
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與其對所出現(xiàn)的問題采取放下手上的工作的方法，不如根據(jù)對整體策略的相對重要性來分用戶投訴的優(yōu)先級(jí)。
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5.追求無意義的分析
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當(dāng)你擁有強(qiáng)大的工具時(shí)，找機(jī)會(huì)來使用它是理所當(dāng)然的。但是沒有方向的商業(yè)智能會(huì)浪費(fèi)時(shí)間。這個(gè)問題在相對初級(jí)的專業(yè)人士中尤為常見。
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Anexinet是一家在決策支持和客戶分析領(lǐng)域擁有專業(yè)知識(shí)的詢服務(wù)公司，它的分析副總裁Mark Langsfeld說：“新手和熱心的商務(wù)智能專業(yè)人士冒著這樣的風(fēng)險(xiǎn)，即目光狹隘且未經(jīng)有意義的問題指導(dǎo)的情況下進(jìn)行有趣的分析。結(jié)果往往可能缺乏一個(gè)‘那又如何’般的發(fā)現(xiàn)以及不能提供有影響力的洞察”
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避免這個(gè)錯(cuò)誤需要商業(yè)知識(shí)和判斷力力。問自己“這個(gè)分析如何為公司的目標(biāo)做貢獻(xiàn)?”是防止“那又如何”問題的一種方法。如果你不確定如何將分析結(jié)果與公司目標(biāo)聯(lián)系起來，那么可以思考一些著落點(diǎn)。你的商務(wù)智能分析如何說明提高收入、削減成本或改善服務(wù)的方式?這些是大多數(shù)商業(yè)領(lǐng)袖長期以來的擔(dān)憂。
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6.假設(shè)數(shù)據(jù)本身就足夠了
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“更多的數(shù)據(jù)”可以治愈我們所有的業(yè)務(wù)問題嗎?這是很多商業(yè)智能和分析討論中不言而喻的假設(shè)。簡單地把數(shù)據(jù)丟給主管并希望獲得最好的結(jié)果是行不通的。
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Qlik的市場情報(bào)高級(jí)總監(jiān)Dan Sommer評(píng)論道：“如果數(shù)據(jù)不是以一種引人注目的方式被提出和討論的，那么它就會(huì)被忽視，或者被意見所束縛。展開爭論并編制故事要素的價(jià)值決不應(yīng)被低估”。你的前線分析師可能很清楚數(shù)據(jù)集的含義。對于那些微微偏離數(shù)據(jù)的人來說，你不能認(rèn)為這一點(diǎn)是清楚的。
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為了編制更好的故事，可以考慮從其它領(lǐng)域獲取靈感。在《讓創(chuàng)意更有黏性：為什么有些觀念幸存，而有些卻消失了》一書里，Chip和Dan Heath勾畫出一個(gè)模型來解釋是什么使觀念有“粘性”。同樣，小說作家和編劇也用“英雄之旅”的概念來講故事。如果你想讓管理人員和顧客明白，牢記并按照你的見解采取行動(dòng)，講故事的技巧就會(huì)起作用。
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7.對商業(yè)智能工具過于信任(對人員和流程不夠信任)
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技術(shù)人員知道合適的工具可以帶來巨大的變革。回想一下你第一次使用腳本來自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)任務(wù)的時(shí)候。那些早期的勝利鼓勵(lì)你不斷尋找解決業(yè)務(wù)問題的新工具。不幸的是，過于強(qiáng)調(diào)你的商業(yè)智能工具往往會(huì)導(dǎo)致令人失望的結(jié)果。
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Sommer說：“作為一名行業(yè)分析師，我低估了在組織中真正廣泛和適當(dāng)?shù)夭捎蒙虡I(yè)智能和分析應(yīng)用的難度。即便這些工具越來越容易使用，也需要過程，文化和學(xué)習(xí)成分來取得成功。這就是為什么我們越發(fā)要談?wù)撟鳛槟軐?shí)現(xiàn)商業(yè)智能正確采用的關(guān)鍵要素的數(shù)據(jù)素養(yǎng)。”
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如果你對商業(yè)智能項(xiàng)目感到失望，那就把目光投向技術(shù)以外的事物。例如，你的員工是否知道如何呈現(xiàn)數(shù)據(jù)?
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8.毫無成效的供應(yīng)商管理
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你的公司可能沒有商業(yè)智能部門。在這種情況下，與外部專家合作是有意義的。你可能會(huì)要求他們執(zhí)行外包服務(wù)提供商的職能或協(xié)助項(xiàng)目。在任何一種情況下，你都需要了解供應(yīng)商并提供監(jiān)督，尤其是分包商。
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“我的公司并沒有完全控制一個(gè)特定的項(xiàng)目，在那里我們與一家賣分銷軟件的軟件公司的分包供應(yīng)商合作。總部設(shè)在香港的軟件咨詢公司Intelligencia的總裁Andrew Pearson解釋說，我們在數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)治理方面遇到了特別的問題——“錯(cuò)進(jìn)錯(cuò)出(junk in, junk out)”，正如我的分析師喜歡指出的那樣。他說：“由于數(shù)據(jù)不可信，我們的分析模型不是那么有用。我們對他們的數(shù)據(jù)清理能力沒有充分的信心，因?yàn)檫@是良好的商務(wù)智能報(bào)告的基準(zhǔn)，而且對于強(qiáng)大的建模來說絕對是必要的，所以我們并未處在獲取成功的有利位置。”
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如果你正在與第三方合作，那么你有責(zé)任了解該項(xiàng)目以及為你工作的人。否則，最終可能會(huì)對商業(yè)智能感到失望。
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9.忽略對SQL和Excel等主流工具的忠誠度
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你知道每年都會(huì)舉行微軟的Excel錦標(biāo)賽嗎?以微軟Office專家世界錦標(biāo)賽為例——他們有超過五十萬的競爭對手，并為獲獎(jiǎng)?wù)甙l(fā)獎(jiǎng)金。這只是Excel在商業(yè)界普及的一個(gè)標(biāo)志。其次，SQL在技術(shù)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。
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忽略變革中的人為因素并采用新的商業(yè)智能工具會(huì)增加失敗的可能性。Pearson解釋說：“你可以找到很多立志SQL和Excel技能的人，但找到像Tableau，Qlik，Spotfire，SAS和SAP產(chǎn)品的技能是更困難的。當(dāng)你引入新的軟件和新的業(yè)務(wù)方式的時(shí)候，會(huì)立即受到那些習(xí)慣于在Excel和/或SQL中做所有事情的業(yè)務(wù)用戶的抵制。”
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在組織中對商務(wù)智能做出重大改變對職業(yè)有著重要的影響。在引導(dǎo)人們轉(zhuǎn)型方面，變革管理和領(lǐng)導(dǎo)藝術(shù)是不可忽視的。