Бизнес-аналитика нуждается в поддержке со стороны аналитики принятия решений

Гетти Изображения

Бизнес-аналитика теперь нуждается в аналитике принятия решений.

BI — это использование данных для принятия решений. Между тем, интеллект для принятия решений — это использование расширенной аналитики и машинного обучения для автоматического выявления идей, которые приводят к принятию решений и действий.

На протяжении десятилетий BI использовался для создания отчетов и информационных панелей, которые позволяли организациям принимать более разумные решения, чем если бы они использовали только инстинкты, выработанные на основе опыта.

Платформы бизнес-аналитики — от Cognos и BusinessObjects пару десятилетий назад до современных Microsoft Power BI, Qlik и Tableau — стали важнейшим средством, помогающим организациям конкурировать с коллегами, используя данные для обоснования решений и даже получения преимуществ.

Они помогают командам по обработке данных создавать модели, которые прогнозируют будущие результаты, а также способствуют самостоятельному исследованию и анализу бизнес-пользователями, что позволяет им мгновенно принимать решения, которые стимулируют рост их организации.

Но у BI есть ограничения, по мнению Уэйна Экерсона, основателя и главного консультанта Eckerson Group, который выступал на недавнем вебинаре, организованном поставщиком аналитики Sisu.

«Обещание BI заключалось в том, чтобы превратить данные в идеи и действия, и это помогает нам частично достичь этой цели», — сказал он. «Но за прошедшие годы мы обнаружили, что он не дает нам всего пути к цели. Он не проходит последнюю милю, чтобы перейти от данных к идеям и действиям. В BI нет ничего плохого, но в нем есть встроенные функции. ограничения."

Экерсон отметил, что ограничения BI включают следующее:

Между тем, ограничения BI проявляются в результате экспоненциального роста объема данных, которые сейчас собирают организации, и увеличения сложности этих данных, поскольку они поступают из все большего числа источников.

Результатом ограничений BI является узкое место в процессе принятия решений. Данных слишком много, чтобы люди могли ими управлять, а их сложность выходит за рамки возможностей пользователей самообслуживания.

Точно так же, как создание отчетов и информационных панелей группами данных было медленным процессом до появления аналитики самообслуживания (когда потребители данных ждали недели или даже месяцы, пока группы данных завершат тот или иной проект), команды данных снова перегружены вопросами о данные, и проекты снова застопорились.

Несколько недель или пару месяцев на создание отчета или информационной панели могло быть достаточно десять или два года назад. Теперь, когда все больше коллег в организации так же руководствуются данными, это не так. Кроме того, быстро меняющиеся экономические условия из-за мировых событий, таких как пандемия и война в Украине, требуют от организаций действовать и быстро реагировать.

«Устранение узкого места, помимо качества данных, является самой большой проблемой, стоящей перед аналитической отраслью», — сказал Экерсон. «Бизнес-пользователи просто не могут получить информацию, необходимую для принятия мер».

И ни наем большего количества аналитиков данных и специалистов по обработке данных, ни разработка более совершенных инструментов аналитики самообслуживания не помогут устранить узкое место, продолжил он.

По мере увеличения объема и сложности данных никогда не будет достаточно работников, работающих с данными, и денег для их оплаты. Увеличение числа пользователей и технологий самообслуживания требует дорогостоящего обучения грамотности в работе с данными и строгого управления данными для контроля потенциального хаоса.

Вместо этого группам данных нужны технологии, которые сделают их более эффективными. Эта технология — интеллект для принятия решений.

«Платформы принятия решений подобны найму армии аналитиков данных без каких-либо дополнительных затрат, кроме как на лицензию на программное обеспечение», — сказал Экерсон.

Джоэл Маккелви, вице-президент по маркетингу продуктов компании Sisu — поставщика, который, как и Pyramid Analytics и Tellius, специализируется на инструментах анализа решений — также отметил, что BI нужны возможности анализа решений для повышения эффективности и удовлетворения современных потребностей организаций.

«BI добилась невероятного успеха», — сказал он. «Но объем данных вырос — и сложность этих данных выросла — за пределы нашей способности предоставлять их кому-либо в компании. Я не думаю, что BI — это плохо, но внедрение инструмента отчетности и информационной панели Сейчас нам нужен инструмент, который автоматизирует большую часть того, что делает BI».