Siekiant sukurti verslo analizės sistemą, kuri tarnautų verslo reikmėms, IT turi du iššūkius: matyti aiškiai apibrėžtas kryptis, kokius duomenis sistema turi analizuoti bei palaikyti pastovius duomenis. Rekomenduojame perskaityti šiuos patarimus, siekiant užtikrinti sėkmingą BI projektų palaikymą.
Automatizuokite duomenų surinkimą
Norint palaikyti BI projektų kokybės kontrolę, Dan Hooper, „Integrated Services Inc.“ kompanijos Pardavimų ir marketingo skyriaus viceprezidentas, rekomenduoja tokius įrankius, kaip „Microsoft SharePoint“, kuris automatiškai seka, kada darbuotojai įveda duomenis į sistemas (tokiu pat būdu, kaip e. pašto žinutėje automatiškai įtraukiama informacija apie tai, kada ji buvo išsiųsta). „Programa pristato metaduomenis apie laiką, procesą ir darbo srautus“, paaiškina jis. Tai padeda Jums pastebėti, jeigu kažkas, pateikdamas informaciją, reikalingą analizei, užtrunka pernelyg ilgai.
Kitas duomenų surinkimo automatizavimo tikslas yra pagerinti duomenų tikslumą. Caron Mooney, „IS Partners“ direktorė, prisimena klientą, kuris norėjo stebėti, kada atvyksta krovinys. To tikslas buvo užtikrinti, kad tiekėjai tvirtai laikytųsi sutarčių sąlygų dėl pristatymo paslaugos lygio. Kompanija pradėjus rinkti informaciją, duomenys parodė, kad pristatymai vėluoja kiekvieną dieną! Tačiau realybėje, dėl laukiančių krovininių automobilių eilės, darbuotojai numesdavo važtaraščius į krepšį, kad suvestų duomenis kitą dieną. „Viskas, ką turėjo padaryti IT skyrius, buvo įvesti paprastą brūkšninį kodą (barkodą) ant dokumentų, kurį darbuotojai turėtų perbraukti skaitytuvu“, sako Mooney. Pamoka: kartais Jums nereikia brangios sistemos, kad surinktumėte duomenis automatiškai.
Nustatykite pastovius duomenų sąsajas
Pagrindinis verslo analizės principas yra galimybė surinkti informaciją iš įvairių šaltinių ir analizuoti pavyzdžius visos kompanijos mastu. Tačiau norint tai padaryti, Jums reikia užtikrinti, kad duomenų sąsajos tarp įvairių sistemų būtų pastovios. Tai reikalauja tam tikro standartizavimo lygio, kurį gali užtikrinti tik IT.
„Turite įvertinti skirtingų duomenų rinkinių terminologiją, norėdami sukurti bendrą kalbą,“ sako David Loshin, „Knowledge Integrity“ prezidentas. IT darbas yra harmonizuoti duomenis, naudojant duomenų profiliavimo įrankius (teikiamus trečios šalies pardavėjų arba esančių „Microsoft SQL Server“), kurie analizuoja nesuderinamumus ir rekomenduoja patobulinimus. Jei duomenys yra nesuderinami, vadovai pradės ginčytis, kuri informacija teisinga. „Niekas nenužudo BI projekto greičiau, kaip nesuderinamumas,“ teigia Loshin.
Nesuderinamumas taip pat yra problema, įvedant duomenis. Mooney prisimena situaciją, kai jos įmonė analizavo skambučius į kliento pagalbos centrą. Vienas iš laukų, kuriuos turėdavo užpildyti agentas, buvo skambučio svarba, tačiau dauguma jų buvo vertinama 0. „Niekas negalėjo išaiškinti, kas yra nulinė svarba,“ pasakoja Mooney. Norėdami išvengti tokios situacijos, nustatykite sistemą taip, kad darbuotojai galėtų įvesti tik susijusius skaičius ar savybes.
Vadovai iš pradžių gali abejoti šių reikalavimų nauda, tačiau tikslas turėti pastovią ir patikimą informaciją visoje įmonėje turėtų išsklaidyti jų abejones.
UAB “Sonex sistemos” – Columbus grupės narė
