如何成功搭建80%企业都失败了的自助式BI平台

2021/3月/22BI 3.00 条评论

如何成功搭建80%企业都失败了的自助式BI平台

王琦是一位销售培训顾问,他花了数年时间不停磨练自己的技能。终于他和他的团队在短短几年内就让公司的销售效率提升了2倍。

可是他也遇到了一个难题,“将培训数据与销售效率结合以优化销售支持太困难了”,想到这他不禁摇了摇头,“尤其是当我的经理给我发了一份我也无法轻易回答的数据相关问题的清单,就更让我头疼了。”

为什么这个在别人眼里羡慕不已的称职的专业人士也无法回答他的经理临时罗列的数据问题?有一个关键细节,就是王琦疯狂地和他的团队在一起。

如果他能获得自助商业情报,他可能会更放心。但是,这是什么意思,以及如何确保你的BI项目不会失败交付?

在了解自助式BI平台的“自助式服务”对你而言意味着什么,以及需要做什么之前,你需要严格的测试。

自助式BI

Gartner 将自助式 BI 定义为“最终用户在经过批准和支持的架构和工具组合中设计和部署自己的报告和分析”。

也可以这么理解,就是企业组织中的任何人都可以在没有第三方帮助的情况下立即获得他们需要的答案。

日常生活中,人们并不喜欢复杂冗长的报告,他们真正想要的就是一个答案。只不过在过去,他们只能通过报告来访问数据。所以自助式BI就避免了固化的报告范式。

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设定目标

无论你如何思考自助服务,在开始思考解决方案之前,你都需要先设定目标。

为什么你会需要自助服务呢?目的可以很简单,比如减少报告积压堆砌。

当然还有其它原因,你是否在尝试提供数据通用访问,以提高公司信息透明度?

或者,你可能希望推动员工之间的参与度。

自助服务对所有人并不是一回事,所以你需要好好考虑一下,剩下的就只需要确保你的主动性达成属于你自己的目标。

定义要求

如何达成目标,过程中需要设定好要求。在使用自助式BI服务前,你需要考虑更多。

最终使用者数量

现在如果需要支持更多的使用者,因此并发性和轻松支持是你需要考虑的因素。

解决方案还需要怎样的支持?

工作日的白天,使用者的使用率会高很多,时间是否能再具体点呢?

你的培养和成长计划是怎样的呢?你能否为将来扩展解决方案呢?

技能

实事求是地了解使用者的技能水平,不要让广泛的培训要求妨碍到实际的应用。

今天使用者的技能水平如何呢?能否适应你的新解决方案呢?

这样的解决方案是否可以让使用者之间互相培训?

是否有免费在线培训材料?

或者使用者能否在解决方案内部自我培训?

时间

自助式BI服务不是免费的,也不是有时候想当然的灵丹妙药。

始终考虑你要求谁使用自助服务,再考虑他们花的时间,这在财务上是否合理?

可能你并不真正需要那么多的自助服务,特别是你聘请了高薪员工结果花费大量时间在筛选数据上。

所以,你需要确保新的自助服务解决方案能释放你的BI团队以便进行战略性的工作,而不是让他们陷入无止境的实施任务中。

管理

当然你希望使用者看到他们应该看到的数据,这一点就需要你来准确定义这项工作。

添加新用户时,你需要如何维护它?

使用者必须下载数据才能进行分析?

如何确保同一类别的使用者使用的是同样的数据,并且数据是最新的?

临时

使用者能随时提出临时问题是否重要?

你希望提供多少临时访问?从数据看板深入到任何地方或者是创建数据看板的能力是否足够?或者你是否需要深入到每一个详细信息级别的数据?这些都是不同的场景,而不同的场景就需要不同的办法。

测试,测试,以及测试

你怎么确定你是对的?你需要将从来自多个领域的跨部门用户中搭建BI工具使用团队,并仔细听取他们的反馈。

如果你可以免费试用BI就马上试用起来,时刻注意你的使用者团队学习和使用的情况,并且测试他们使用工具的频率情况。

除了使用者需要了解这个解决方案以外,你的团队的其他人是否也需要了解花大量时间学习支持解决方案?这样还能算的上是“自助式服务”吗?

你还需要注意的是,试用期间你选择的使用者是否能自己获得数据上的见解?

采用解决方案

最后你经过这些努力,你必须确保人们都会使用这套新的解决方案。

否则他们依然会选择替代方案,比如Excel、或者其它工具离线进行自己的数据报告,甚至因为没有采纳这套解决方案而拒绝向你的团队索要报告。

一旦你做出了决定,你要积极地去解决问题。

能否将新的解决方案和他们已经使用的现有工作流程和应用程序联系起来?

如果你的客户、合作伙伴、供应商并不在解决方案范围内,如何将他们引入?

如果有新人加入你的团队,又该怎么办?

如果生硬或是强硬地引入新解决方案,你的团队也许依然不会使用。

所以在加入自助式BI服务计划前,让你团队的所有利益相关者都能与你所说的“自助服务”达成一致,然后选择要启用的解决方案,选择合适的人选进行测试。

你的努力将会在一个成功的项目中得到回报,最终摆脱原有BI团队繁重的工作,让使用者自行获得数据见解。

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