当谈到有价值的，具有真实见解的评论,我总是可以指望每周五参加我#商业智能讨论#话题的参与者们。我最近开始小组讨论这个问题:“什么是商业智能系统的五大最差实践?”
那么让我们来看看为什么BI项目有时并不完全兑现其承诺。毕竟,失败是非常有益的。
这是我们编译的列表：
组织团体在BI项目中犯的一些最糟糕的错误
技术/工具:
“认为BI工具将弥补对业务的不理解”
“认为BI工具将代替BI解决业务问题”
“为所有类型的用户提供通用的解决方案或工具——商业智能不是一个放之四海而皆准的通用的解决方案”
“没有真正的理解好这个是否适合他们的组织，只倾向于实现闪闪发亮的项目”
数据:
“认为数据质量是一个技术问题”
“认为数据质量不是每个人的关注点”
“将能够把坏得底层数据用一些好看的图表展示就是好的BI”
“相信同一个可视化将适用于不同的数据集”
“假设所有数据都不相关并且把一些应排除在外”
洞察力:
“害怕与客户和供应商共享BI洞察力;这个评论是紧随一条微博其后的:“分享洞察力是一个巩固关系价值链很好的方式”
“依靠现有的报告实施项目且没有变化地重建BI系统”
培训要求:
“知道培训的重要性,但仍耗尽资金”
“相信一个说你不需要太多培训的销售代表”
实现/开始:
“在没有用例的情况下实施BI技术”
“不愿意破坏现有流程来获得BI成功”
“不解决IT和业务用户之间的偏差——“这导致了调度优先级的争夺和资源的减少”
“不拥有商业的问题——“一个例子:它是在数据仓库中,所以这不是我的工作”
这些都是领先的罪魁祸首,侵蚀BI方案可实现的价值。
话题参与者之一指出,许多这些问题的原因是相同的:缺乏信任,信任业务用户,或是BI专家”。“缺乏对技术的了解会导致不信任。参与者之间良好沟通可以减少误解。
我同意培训——反复训练是成功的必要条件。一个参与者在推特上说,学校终于为教学数据爱好者开课了。她观察到,这些天来,“每个人都是一个数据生成器和消费者。计算和分析不再是它的代名词;他们与每个人都是一个常见的生活方式。“千禧年正在改变我们的消费方式和报告数据,所以一个普遍的变化开始改变关于培训的重要性。
关键:这时的互联网充斥着预测即将到来的一年的文章和博文。我经常告诉记者和问询者,我没有水晶球,而且不做预测。但是我现在就破例,我估计我们将会在2015年看到更多成功的BI项目，前提是组织从它们的实践中消除了这些“陷阱”。
Howard Dresner
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