به چه دلایلی ممکن است پروژه‌های هوش تجاری شکست بخورد؟

همانند هر ابزار قدرتمندی، پروژه‌های هوش تجاری باید به‌درستی مدیریت شوند تا نتایج سودآوری داشته باشند. داشتن دانش اضافی موفقیت شما را تضمین نمی‌کند؛ بنابراین، بهتر است در دام نیفتید. در این مقاله، برخی از مهم‌ترین عواملی که باعث شکست شما می‌شوند، جمع‌آوری‌شده است.

• عدم پشتیبانی اجرایی

هیچ پروژه پیچیده‌ای بدون راهنمایی‌های منظم به موفقیت نمی‌رسد. متأسفانه، به نظر می‌رسد بسیاری از شرکت‌ها این قانون طلایی را فراموش می‌کنند و آن را در تجزیه‌وتحلیل‌های خود به کار نمی‌گیرند، به همین دلیل پروژه آن‌ها یا به طور کامل شکست می‌خورد یا در مسیر اشتباهی قرار می‌گیرد.

هوش تجاری مؤثر حول متریک‌های مرتبطی می‌چرخد. کارمندان داخلی شرکت پیشنهاد می‌کنند که مدیران ارشد فناوری اطلاعات باید در انتخاب، پیاده‌سازی و مدیریت متریک‌های پروژه و همچنین نرم‌افزار و سایر ابزارهای لازم برای پیگیری آن‌ها، نقشی اساسی ایفا کنند.

• تکنولوژی قدیمی

فناوری‌هایی مانند SAP و Oracle زمانی در خط مقدم هوش تجاری قرار داشتند. درحالی‌که این پلتفرم‌ها هنوز در زمینه آماده‌سازی، برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) کاربرد دارند، اساس آن‌ها بر مبنای مدل‌های کسب‌وکار چندین دهه قبل و استانداردهای تکنولوژی که برای فضای ابری (Cloud) طراحی نشده‌اند، پایه‌ریزی شده است.

جریان کاری در حال تغییر است و فناوری هوش تجاری باید ادامه پیدا کند. پروژه‌های خود را حول محور مصورسازی داده، دسترسی به تلفن همراه، drag-and-drop داشبوردها قرار دهید. یعنی دقیقاً به همان شکلی که امروزه بیشتر محصولات مستقل BI ساخته می‌شوند.

• عدم پشتیبانی کسب‌وکارها

یکی از مدیران جهانی Gartner خاطرنشان کرد که فقدان پشتیبانی تجاری و آموزش عامل اصلی شکست پروژه‌های هوش تجاری است. مهم نیست که چه مقدار داده جمع‌آوری می‌کنید، عدم برقراری ارتباط با اعضای تیم و ایجاد مکانیسم‌های واکنشی عملی، داده‌های شما را بی‌اثر می‌کنند.

پروژه‌های هوش تجاری فقط برای مدیران نیستند. این پروژه‌ها باید نشان‌دهنده تلاش‌های کل شرکت برای ایجاد تغییرات باشند؛ بنابراین مطمئن شوید که همه از همان ابتدا با شما همراه هستند. سعی کنید با دادن آموزش‌های لازم، به کارکنان خود کمک کنید که با پیگیری داده‌های مربوطه نقش خود را به‌درستی ایفا کنند.

• شاخص‌های کلیدی عملکرد بیش از حد

شاخص‌های کلیدی عملکرد یا KPIs، برای پیگیری شکست‌ها و موفقیت‌های شما ضروری هستند، اما آیا چیزی تحت عنوان شاخص‌های کلیدی عملکرد بیش از حد وجود دارد؟ طبق نظر کارشناسان Business Finance، به‌کارگیری بیش از حد شاخص‌های عملکرد اشتباه شماره یک در اجرای داشبورد الکترونیکی است.

شاخص‌های کلیدی عملکرد پیچیده به تجزیه‌وتحلیل بیشتری نیاز دارند و می‌توانند فعالیت‌های معمولی در هوش تجاری را پیچیده کنند. اگر باید شاخص‌های کلیدی عملکرد بسیاری را دنبال کنید، آن‌ها را در مدت‌زمان مشخصی مدیریت کنید تا حجم کاری خود را کاهش دهید و همچنین سردرگم نشوید. در واقع می‌توانید با استفاده از نرم‌افزار KPI بر روی شاخص‌های کلیدی عملکردی تمرکز کنید که اطلاعات دست‌اول را به طور دقیق ارائه می‌دهند. این کار به مدیریت متریک‌های داشبوردها، گزارش‌ها و هشدارها کمک می‌کند و به شما نشان می‌دهد که کدام شاخص‌ها تأثیر مثبتی بر عملکرد شما دارند؛ بنابراین می‌توانید روی این شاخص‌ها بیشتر تمرکز کنید.

• نبود متدولوژی برای جمع‌آوری داده‌ها

داده‌های شما از کجا می‌آیند و منبع آن‌ها چه تأثیری بر اعتبار داده‌ها می‌گذارد؟ روش‌های اکتسابی مختلف می‌توانند ظاهر هوش تجاری را تغییر دهند و همچنین بر نحوه نمایش اطلاعات مهم تأثیر می‌گذارند.

قبل از انتخاب روش کار، بدانید که چه چیز باعث برتری روش انتخابی شما شده است. برای جواب به این سؤال می‌توانید پیچیدگی‌های الگوریتم‌های داده را بررسی کنید و یا مسیر دیگری را طی کنید تا بتوانید دانش خودتان را در حیطه روش‌های مختلف افزایش دهید. گسترش دانش شما احتمال موفقیت پروژه را افزایش می‌دهد و مانع شکست پروژه‌های هوش تجاری خواهد شد.

• چارچوب زمانی بسیار طولانی پروژه

ضرب‌الاجل‌های غیرواقعی می‌توانند یک پروژه امیدوارکننده را نابود کنند. با تجزیه‌وتحلیل کسب‌وکار، اطلاعات سریعاً در دسترس خواهند بود. هر چه بیشتر روی آن‌ها وقت بگذارید، بیشتر سردرگم خواهید شد. با این که تحلیل‌های هوشمندانه معمولاً اطلاعات مفیدی را از داده‌های قدیمی استخراج می‌کنند، بااین‌حال باید بدانیم که چه زمانی باید کار را متوقف کنیم.

چارچوب‌های زمانی پروژه را متناسب با چرخه‌ها یا فرایندهایی که دنبال می‌کنند انتخاب کنید. مثلاً اگر تقویم مالی سه‌ماهه کلاسیک هیچ تأثیری در مدل تجاری هفته‌به‌هفته شما ندارد، این تقویم را به نفع چیزی که با سرعت بیشتری به نتیجه‌گیری می‌رسد حذف کنید. با این کار شما با شکست پروژه هوش تجاری مواجه نخواهید شد.

• تجربه کاربری بد

تجربه کاربری یا UX، برای مصورسازی داده‌ها بسیار مهم است. به گفته Wired، داشبوردها و اینفوگرافیک‌های نامفهوم که طراحی ضعیفی دارند، به‌سادگی همه اطلاعات را به هم می‌ریزند و به‌کارگیری آن‌ها را برای شما سخت می‌کنند.

سعی کنید تجربه کاربری خود را با کاهش تعداد KPIs روی داشبورد یا تغییر کامل نرم‌افزار بهبود بخشید تا تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرید.

• عدم‌پذیرش کاربر

آیا مجموعه کلان‌داده‌های شما برای ایجاد اطلاعات به کاربران متکی است؟ اگر چنین است، باید بدانید که ممکن است در مسیر داده‌ها، خود را گرفتار کنید و نتیجه مطلوب خود را هم به دست نیاورید. حتی Cindi Howson از BI Scorecard درباره این موضوع خاطرنشان می‌کند که پذیرش هوش مصنوعی در بین کارمندان تنها 22 درصد است؛ بنابراین داده‌های تنها متکی به کاربران احتمال شکست در پروژه‌های هوش تجاری را بسیار افزایش می‌دهد.

بنابراین اگر فرایند پروژه BI را ساده‌تر کنید، پذیرش هوش تجاری ممکن است قابلیت اجرای بالاتری کسب کند. تحقیقات نشان می‌دهند که استفاده از ابزارهای تلفن همراه که کاربری به طبع راحت‌تری دارند، نرخ پذیرش BI را افزایش می‌دهند.

• داده‌های بد

داده‌های کم‌کیفیت برای شما هزینه دارند. تجزیه‌وتحلیل‌های نادرست، شما را در تصمیم‌گیری گمراه می‌کنند؛ بنابراین، همیشه سعی کنید داده‌های کم‌کیفیت را از بین داده‌های خود حذف کنید.

برای مصورسازی و جمع‌آوری داده‌ها ابزارهایی را انتخاب کنید که می‌توانند داده‌ها را پاک‌سازی و فیلتر کنند. همان‌طور که داده‌های بد را از بین داده‌های خوب حذف می‌کنید، عملکرد شما نیز بهتر خواهد شد.

• کمبود منابع انسانی مناسب

جمع‌آوری داده‌ها تنها کاری نیست که هوش تجاری به آن نیاز دارد. سازمان‌های مدرنی که برای نتیجه‌گیری و اعمال تغییرات بر اساس اطلاعاتی که جمع‌آوری می‌کنند، کارکنان کافی ندارند، نمی‌توانند از تجزیه‌وتحلیل‌های خود نتیجه‌ای بگیرند.

به گفته CIO، دانشمندان داده در تجزیه‌وتحلیل تفسیری نقش مهمی دارند. به‌کارگیری این افراد به شما کمک می‌کند که تصمیمات استراتژیک بگیرید.

• نداشتن تعریف اولیه از بازگشت سرمایه (ROI) واقعی

پروژه‌های کلان‌داده معمولاً پرسود به نظر می‌رسند، اما سودآوری به روش‌های حسابداری شما بستگی دارد. به یاد داشته باشید که شما علاوه بر پول، زمان، آموزش و روابط بالقوه با کاستومر بیس خود را نیز سرمایه‌گذاری می‌کنید. سعی کنید در ابتدا تعریف دقیقی از بازگشت سرمایه هوش تجاری داشته باشید. با انتخاب درست از بین روش‌های متعدد محاسبه و بهبود بازگشت سرمایه با استفاده از ابزارهایی نظیر مصورسازی کلان‌داده‌ها، متوجه خواهید شد تعیین استانداردها از قبل تا چه اندازه اهمیت دارد