Как избежать скрытых затрат на бизнес-аналитику

Допустим, ваша компания решила , что пора принять скачок в 21 - м веке и реализации бизнес - аналитики программного обеспечения , чтобы начать делать умную использование своих данных. Хотя большинство руководителей, которые верят в подход, основанный на данных, согласятся, что это хорошая идея, многие инициативы бизнес-аналитики либо полностью терпят неудачу, либо не дают желаемой, легко определяемой рентабельности инвестиций, которую ожидают увидеть организации.

Одна из основных причин того, что решения бизнес-аналитики не оправдывают ожиданий? Покупатель не до конца понимает истинную стоимость бизнес-аналитики . Как отмечает Gartner , «лидеры бизнес-аналитики часто сосредотачиваются исключительно на показателях лицензий при сравнении затрат на поставщиков платформы бизнес-аналитики и аналитических инструментов, хотя они составляют лишь небольшую часть общей стоимости владения». Таким образом, они не могут должным образом оценить цены и окупаемость средств, которые они внедряют, по сравнению с альтернативными предложениями - либо конкурирующим инструментом, либо продолжающим работать без централизованной аналитической платформы.

Проблема начинается, когда покупатели смотрят на «ориентировочную цену» решения бизнес-аналитики и сравнивают ее с прямой доходностью, которую они могут получить от анализа данных. Однако этот тип мыслительного процесса может привести к серьезным заблуждениям, которые могут иметь обе стороны: либо недооценка стоимости текущей ситуации, либо стоимости рассматриваемого инструмента бизнес-аналитики.

Давайте рассмотрим три из наиболее распространенных скрытых затрат на бизнес-аналитику, а затем предложим один верный способ избежать большинства из них.

1. Масштабирование боли

Допустим, вы в настоящее время работаете с двумя источниками данных (например, программное обеспечение CRM и веб-аналитика) и еженедельно генерируете отчеты с помощью инструмента для работы с электронными таблицами, такого как Excel или Google Sheets. Хотя этот процесс терпим, он требует времени и подвержен ошибкам, поэтому руководство использует инструментальную панель, помогающую автоматизировать эти отчеты.

В таких ситуациях часто возникает соблазн купить недорогой инструмент, способный решить возникающие проблемы. Вначале это имеет смысл, но может быть проблематичным, когда дело касается данных, потому что, нравится вам это или нет, ваши данные, скорее всего, вырастут через год или два . По мере того, как мир становится все более цифровым и измеримым, количество систем, которые создают соответствующие данные, увеличивается. Так же как и количество данных.

Ваш миллион строк легко может превратиться в десять миллионов. Кроме того, новые цифровые системы и устройства IoT могут привести к значительно большему количеству источников данных и усложнению.  Это можно увидеть в недавнем исследовании, проведенном Cisco , согласно которому к 2020 году общий объем данных, создаваемых устройствами IoT, достигнет 600 зеттабайт в год. Для справки, вся информация, переданная по радио в 2007 году, составляла около двух зеттабайт .

На этом этапе инструмент корзины, который вы ранее выбрали для решения проблем с Excel, оказывается костылем: он больше не может отвечать вашим потребностям в данных (с точки зрения производительности или сложности анализа), но, с другой стороны, он уже укоренился в вашей организации. Были приобретены лицензии, потрачены часы обучения, а сотрудники не решаются научиться пользоваться еще одним программным инструментом. Таким образом, вы сталкиваетесь с неприятной дилеммой: потратить дополнительные ресурсы на внедрение полноценного инструмента бизнес-аналитики или придерживаться решения, которое сделает только половину того, что вам нужно.

2. Стоимость интеграции

Важным аспектом любого анализа рентабельности бизнес-аналитики является то, как программное обеспечение, которое вы смотрите, будет вписываться в вашу существующую экосистему, и будет ли оно предоставлять автономное решение для анализа данных или должно быть частью лоскутного одеяла дополнительных программ. чтобы приносить реальную пользу вашей организации.

Здесь важно понимать, что аналитическая цепочка создания стоимости состоит из нескольких частей: первая - это подключение к необработанным источникам данных (базам данных, файлам или облачным источникам); второй - это возможность выполнять ETL (извлечение-преобразование-загрузка), очищать и моделировать данные при подготовке к анализу; визуальная аналитика и специальные запросы - заключительный этап, который зависит от успешности предыдущих.

Однако многие инструменты бизнес-аналитики на рынке сосредоточены на этой последней стадии - с все более яркой графикой и информационными панелями, маскирующими тот факт, что вся «тяжелая работа» серверной части была делегирована отдельному инструменту или ИТ-специалистам. Следовательно, важно точно понимать, какие функции вы получите от любого типа программного обеспечения, которое вы рассматриваете. Инструменты бизнес-аналитики с полным или одним стеком предназначены для использования в качестве платформы для обработки всего, от подготовки данных и моделирования до создания и совместного использования информационных панелей; другие инструменты ориентированы на более широкую функциональность приборной панели, но дают очень мало преимуществ с точки зрения подготовки данных.

По сути, нет ничего плохого в использовании программного обеспечения для визуализации данных вместе с проприетарными инструментами ETL и базами данных, но важно понимать, что это повлияет на общую цену, которую вы можете ожидать, чтобы получить аналитическое решение, которое вы ищете.

3. Рабочая сила

Наконец, вам необходимо учитывать цену, которую ваша организация платит, когда ценные сотрудники тратят время на создание отчетов, а не на другие критически важные задачи. Очевидно, это верно для начального сценария, когда все обрабатывается с помощью электронных таблиц; но даже при приобретении современного инструмента бизнес-аналитики необходимо убедиться, что он соответствует стандартам самообслуживания для бизнес-пользователей.

Традиционная корпоративная бизнес-аналитика создавалась для ИТ-специалистов или опытных аналитиков данных - тех, кто чувствовал бы себя комфортно, используя сценарии и кодирование для создания нового запроса. Современные инструменты стараются избежать этого, но часто из-за отсутствия внутренней функциональности они требуют, чтобы этот сценарий и кодирование выполнялись на этапе предварительной подготовки данных.

Результат: вместо того, чтобы бизнес-пользователи боролись с бесконечными таблицами, бремя было переложено на технических работников, которым теперь нужно управлять ИТ-ориентированными системами для создания тех же отчетов. Чтобы предотвратить это, вы хотите видеть, что бизнес-пользователи в вашей организации действительно могут использовать рассматриваемый инструмент и что они могут отвечать на свои собственные вопросы о данных без постоянной необходимости внутренней или внешней технической поддержки.

Чтобы снизить риск, попросите POC

Хотя приведенное выше может показаться обескураживающим, есть простое решение, позволяющее избежать ошибок и скрытых затрат, связанных с некоторыми решениями бизнес-аналитики: подтверждение концепции . Если поставщик утверждает, что его инструмент прост в использовании, быстр, гибок или что-то еще - попросите его доказать это на ваших данных и в вашей среде.

Это верно для большинства ИТ-систем, но особенно для сложного программного обеспечения, такого как инструменты бизнес-аналитики. Прежде чем открывать кошелек, настаивайте на том, чтобы система действительно давала хотя бы некоторые из желаемых результатов . Это даст вам четкое представление о способности системы справляться с вашими существующими потребностями и масштабом; вы можете увидеть, насколько хорошо инструмент может интегрироваться с вашими существующими системами и источниками данных; и люди, которые на самом деле будут использовать программу, могут начать играть с ней, чтобы увидеть, насколько она проста на самом деле. Понимая эти факторы, вы примете гораздо более обоснованное решение о покупке, которое лучше отражает затраты и экономию вашего решения бизнес-аналитики.

Обратной стороной является ситуация, когда поставщик отказывается проводить такой вид подтверждения концепции или требует плату за внедрение. Хотя это может быть оправдано в некоторых экстремальных сценариях, это определенно не лучший признак. По возможности выбирайте доказательство концепции на ваших данных, а не демонстрацию на образцах данных. Эта настойчивость пойдет вам на пользу в долгосрочной перспективе и избавит вас от ловушек вялой инициативы BI.

Вы хотите повысить производительность своих сотрудников с помощью программного обеспечения для бизнес-аналитики? Помните об этих скрытых расходах при совершении покупок, и вы будете лучше подготовлены к покупке надежного продукта. Загляните в каталог программного обеспечения бизнес-аналитики Platforms , чтобы начать поиск.