डेटा विश्लेषण के लिए बीआई दृष्टिकोण को कैसे लागू किया जाए: व्यावहारिक सिफारिशें

यह लेख ग्राहक अनुभव लैब के निदेशक और संस्थापक सर्गेई शोपिक द्वारा तैयार किया गया था। अंतर्राष्ट्रीय विश्लेषणात्मक एजेंसी फॉरेस्टर रिसर्च की वेबसाइट पर मार्था बेनेट द्वारा प्रकाशित सामग्री के आधार पर। हम सभी को 18 जून को 20:00 मास्को समय पर आमंत्रित करते हैं। एक निःशुल्क कार्यशाला "ए से जेड तक विज़ुअलाइज़ेशन"। आप यहां साइन अप कर सकते हैं ।

बहुत कम डेटा। बहुत अधिक डेटा। अधूरा डेटा या इसके लिए सीमित पहुंच, रिपोर्ट और डैशबोर्ड जो बहुत लंबे समय से बनाते हैं, जो अक्सर आपके लक्ष्यों को पूरा नहीं करते हैं। Analytics टूल जो केवल कुछ प्रशिक्षित विशेषज्ञ ही उपयोग कर सकते हैं। यह सब डेटा माइनिंग और बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) के क्षेत्र की शिकायतों की एक सूची है। यह बहुत लंबा है, और स्वचालन, दुर्भाग्य से, इन समस्याओं के समाधान के रूप में काम नहीं करता है। इसी समय, बीआई कई वर्षों से संगठन में कार्यान्वयन के लिए मुख्य प्राथमिकताओं में से एक है, क्योंकि कंपनियों को डेटा और एनालिटिक्स के मूल्य को स्पष्ट रूप से पहचानना शुरू हो जाता है जब सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए अनुकूलन के समाधान की बात आती है।

तो, आप यह सुनिश्चित करने के लिए क्या कर सकते हैं कि आपकी बीआई पहल असफल परियोजनाओं के डंप में समाप्त नहीं होती है? इस प्रश्न का उत्तर ढूंढना कुछ असामान्य और जटिल नहीं है, लेकिन इसके लिए स्पष्ट प्रश्नों के उत्तर और "दाना से अनाज" की आवश्यकता होगी। अक्सर, एक व्यक्ति इस कहानी को सुन सकता है कि इस क्षेत्र में मल्टीमिलियन-डॉलर परियोजनाएं पूरी तरह से कैसे विफल हो गईं। अक्सर यह निम्नलिखित कारणों में से एक था जिसे हम जानने की कोशिश करेंगे।

एक सफल बीआई एनालिटिक्स प्रोजेक्ट और प्रोडक्शन नर्क में फंसे प्रोजेक्ट में क्या अंतर है? सफल परियोजनाओं के सर्वोत्तम अभ्यासों का अध्ययन करना, अंतर स्पष्ट लग सकता है, लेकिन यह अंतर है जो उन बीआई परियोजनाओं को अलग करता है जो व्यवसाय की जरूरतों को पूरा नहीं करते हैं (या, सिद्धांत रूप में, विफल), उन लोगों में से जिनकी परियोजनाएं सफल होती हैं।

और इसलिए सबसे महत्वपूर्ण बात: हम किस श्रेणी के कार्यों को एक समान परियोजना सौंपेंगे? कॉर्पोरेट आईटी या व्यावसायिक इकाइयों में से एक जिसकी रिपोर्टिंग हम स्वचालित करना चाहते हैं और जिसका डेटा हम देखना चाहते हैं? आमतौर पर पूरी समस्या यह है कि परियोजना का कार्यान्वयन पूरी तरह से कॉर्पोरेट आईटी की दया पर है, जो इस प्रक्रिया में व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को शामिल किए बिना है। उत्तरार्द्ध की पहल पर अक्सर ऐसा क्या होता है - उन्हें इसे लागू करने दें, और फिर हम एक बटन दबाएंगे और "विश्लेषण" शुरू हो जाएगा। वास्तव में नहीं। पहल को व्यवसाय और व्यवसाय के कार्यों से ठीक होना चाहिए, लेकिन दूसरे तरीके से नहीं। जाहिर है, लेकिन एक ही समय में जटिल बात। हम यह कैसे करते हैं?

• फॉर्म स्पष्ट उद्देश्य: मेरे लिए यह डैशबोर्ड क्या है, किस उद्देश्य से हम इसे या उस संकेतक को लेंगे? खराब उत्तर शेयरधारकों / प्रबंधन को खुश करने के लिए है। ” एक अच्छा जवाब कुछ कार्यों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करना है और इसके आधार पर, ए, बी, सी तय करें।
• लचीले बनें और "एक समय में" सभी कार्यों को बंद करने का प्रयास न करें। दूसरी आम गलती है सही टीके लिखना। एक कार्य को स्वचालित करें, परिणाम की जांच करें, और अगले पर जाएं। एक साल के लिए बड़े पैमाने पर परियोजना को तैनात करने का प्रयास न करें। लक्ष्य 12 चरणों में प्राप्त करें - प्रति माह एक कदम। इसी समय, मुख्य लक्ष्यों और उद्देश्यों के बारे में मत भूलना।
• आंकड़ों को समझें। डेटा की कमी के कारण परियोजनाएं बंद नहीं होती हैं। और ऐसा होता भी है। मुझे मामला याद है जब ग्राहक आधार के विभाजन पर परियोजना को इस तथ्य के कारण रोक दिया गया था कि उद्यम के लेखांकन कार्यक्रम में बिक्री डेटा डिस्काउंट कार्ड से बंधा नहीं था! क्या इसका मतलब यह है कि आपको अपने सिर पर राख छिड़कने और अपनी योजना को त्यागने की आवश्यकता है? कोई रास्ता नहीं! इसका केवल यह अर्थ है कि डेटा को लिंक करना और इसे संचित करना शुरू करना आवश्यक है, ताकि बाद में यह योजना पर फिट हो। उसी समय, संकेतकों की एक प्रणाली का निर्माण शुरू करें, जिसे बाद में प्रक्रियाओं में एकीकृत किया जाएगा। जांचें कि क्या सभी डेटा उपलब्ध हैं और चक्र को दोहराएं।
• कार्य के आधार पर उपकरण चुनें, और इसके विपरीत नहीं। एक पुराना मजाक: हमने कुछ खरीदा है, और अब हम अपनी प्रक्रियाओं को वहां लाने की कोशिश कर रहे हैं। लेकिन यह दूसरे तरीके से होना चाहिए। बीआई एनालिटिक्स के टूल को कार्यों के लिए चुना गया है, न कि इसके विपरीत। यह अच्छा है अगर कंपनी के सभी विभागों को उन तकनीकों के बारे में पता है जो इसमें उपयोग की जाती हैं। अन्यथा, आपके पास प्रत्येक विभाग में 20 कार्यक्रम होंगे, प्रत्येक अपने तरीके से विचार करता है, लेकिन सच्चाई का एक भी संस्करण नहीं है। आप केवल 21 वें उपकरण को लागू कर सकते हैं।
• यदि आवश्यक हो, तो बाहरी मदद का सहारा लेने से डरो मत। जोड़ने के लिए कुछ खास नहीं है। यह सामान्य है: किसी सलाहकार को बुलाना या थोड़े समय में समस्या को हल करने के लिए किसी बाहरी टीम को शामिल करना। सामान्य नहीं: इसे स्वयं करें और दो साल तक करें।
• परिवर्तन प्रबंधन और सीखना एक सतत प्रक्रिया है। आप कुछ "हमेशा के लिए" पेश नहीं कर सकते। बाजार बदल रहा है, लक्ष्य, संकेतक, कंपनी की स्थिति बदल रही है। यदि आवश्यक हो तो निर्णयों की प्रासंगिकता की निगरानी करना और उन्हें जल्दी से विकसित करना महत्वपूर्ण है। अंत में, एक स्टैंड-अलोन स्टोर के लिए जो काम करता है वह एक बड़े संघीय नेटवर्क के लिए पूरी तरह से प्रासंगिक होने की संभावना नहीं है।

जहाँ सर्वोत्तम प्रथाएँ मौजूद हैं, परिभाषा के अनुसार ऐसी कमियाँ हैं जिनसे बचा जाना चाहिए। हमने उनमें से सबसे आम की पहचान की है:

• व्यापार खुफिया में आईटी का उपयोग करना आसान लगता है, क्योंकि यह वास्तव में है। जब तक आपने डेटा विश्लेषण के लिए बीआई दृष्टिकोण लागू नहीं किया है, आपके पास आमतौर पर 1 प्रश्न है। कार्यान्वयन के बाद, प्रश्नों की संख्या दस गुना बढ़ जाती है, जैसे विश्लेषण के अवसर कई गुना अधिक हैं। प्रौद्योगिकी के साथ, डेटा के साथ काम करने की संस्कृति विकसित करना।
• सहायता प्रदान करने के लिए बाहरी भागीदारों को आकर्षित करने के बाद अपने कर्तव्यों का पालन करने से इनकार करना। तो, दुर्भाग्य से, यह काम नहीं करता है। एक बाहरी सलाहकार या टीम आपको प्रक्रिया बनाने में मदद करेगी। लेकिन उसके लिए और उसके साथ काम करने की जिम्मेदारी आपकी है।
• प्रौद्योगिकी विकास और कार्यान्वयन पर ध्यान केंद्रित करना, प्रबंधन और प्रशिक्षण को बदलना नहीं। पावर बीआई पर एक छोटे से रिपोर्टिंग सिस्टम को लागू करना और एसएपी को लागू करने में सैकड़ों या हजारों घंटे खर्च करने की तुलना में डेटा के आधार पर परिचालन निर्णय लेना और 1% से भी इसकी कार्यक्षमता का उपयोग नहीं करना बेहतर है, लेकिन एक्सेल में एक दूसरे को प्लेट भेजना जारी रखें।

इन सरल नियमों का पालन करें और आपको कोई संदेह नहीं होगा। और बीआई-एनालिटिक्स का उपयोग करके संतुलित और डिजिटाइज़ किए गए निर्णयों के लिए एक कूबड़ पर निर्णय लेने से संक्रमण जितना संभव हो उतना दर्द रहित होगा। गुड लक, दोस्तों!