Notice: Function _load_textdomain_just_in_time was called incorrectly. Translation loading for the complianz-gdpr domain was triggered too early. This is usually an indicator for some code in the plugin or theme running too early. Translations should be loaded at the init action or later. Please see Debugging in WordPress for more information. (This message was added in version 6.7.0.) in /home/tdatalt/public_html/wp-includes/functions.php on line 6114
Kaip pamatuoti BI projekto sėkmę? (… ir praktiniai patarimai kaip ją pagerinti) – Tdata

Kaip pamatuoti BI projekto sėkmę? (… ir praktiniai patarimai kaip ją pagerinti)

BI projektai gali suteikti organizacijoms vertingų įžvalgų ir sprendimų, bet kaip žinoti, ar jie sėkmingi? Apžvelkime BI projekto sėkmės vertinimo aspektus bei kaip juos suderinti su verslo tikslais ir poreikiais.

BI projekto sėkmės kriterijai

BI projekto sėkmės įvertinimas prasideda apibrėžiant, ką sėkmė reiškia konkrečiam projektui. Priklausomai nuo projekto apimties, tikslų ir lūkesčių, taip pat galutinių vartotojų poreikių ir pageidavimų, sėkmės kriterijai gali skirtis. Bendrąja prasme BI projektų kriterijai apima verslo vertę, vartotojų pasitenkinimą, duomenų kokybę ir projektų valdymą.

Verslo vertė žiūri į tai, kaip projektas prisideda prie strateginių organizacijos tikslų, veiklos rezultatų ir pelningumo.

Vartotojų pasitenkinimas įvertina BI sprendimo funkcionalumą, tinkamumą naudoti ir patikimumą.

Duomenų kokybė įvertina, kiek tikslūs, išsamūs ir nuoseklūs yra duomenys, kuriuos BI sprendimas naudoja ir sukuria.

Galiausiai projekto vadovas patvirtina, ar projektas atitinka biudžetą, įgyvendinimo laiką ir bendrus kokybės standartus.

 

Ar BI projektas sėkmingas?

Kalbant apie konkretesnius veiksmus, keletas praktinių patarimų, kad BI projektas sėkmingai veiktų:

  1. Žmogus – „flagmanas“, tikintis, kad analitikos ataskaitos būtinos sėkmingam įmonės augimui užtikrinti, gebantis edukuoti vidinius įmonės darbuotojus. Idealiu atveju, tai neturėtų būti įmonės vadovas, nes projekto priežiūra reikalauja ir techninių užduočių atlikimo.
  2. Ar ataskaitos centralizuotos ir kuriamos įmonės lygmeniu? Jei įmonė turi keletą padalinių, dažnu atveju kvienas jų dirba atskirai analizuodami savo duomenis. Norint pasiekti efektyvumą, vertėtų pergalvoti apie vieningą ataskaitų kūrimą ir centralizavimą ir jų generavimui paskirti ataskaitų šeimininką.
  3. Kaip dažnai aptariami įmonės veiklos rezultatai naudojantis sugeneruotomis BI ataskaitomis? Kai tai tampa rutina, darbuotojai įpranta naudotis ataskaitomis.
  4. Ar užtikrinama duomenų kokybė ir parinkti tinkami duomenų šaltiniai.
  5. Kaip lengvai ataskaitos pasiekiamos vartotojams. Jei ataskaitų peržiūra reikalauja papildomų pastangų, dažnu atveju naudojamumas prastėja.
  6. Stebėkite ataskaitų naudojimosi rezultatus. Gaukite grįžtamąjį ryšį iš vartotojų ir aiškinkitės priežastis.

Kodėl BI ataskaitų naudojamumas yra žemas?

Tam yra kelios priežastys, o kartu iš siūlomi sprendimo būdai:

Problema

Sprendimas

Darbuotojai nenori permainų, dirba senais metodais

Edukuoti ir parodyti BI ataskaitų naudą

Nepatogus BI ataskaitų pasiekiamums

Ataskaitas talpinti į Teams ar kitas sistemas („embeded code“ pagalba).

Nėra žmogaus, kuris galėtų pakonsultuoti darbuotojus

BI projektui reikalingas ataskaitų šeimininkas, kuris motyvuotų, edukuotų ir gilintųsi į BI naujoves.

Ataskaitos sukurtos neatsižvelgiant į galutinio vartotojo poreikius. Jei darbuotojas ataskaitoje neranda atsakymo į savo klausimus, nustoja naudotis ataskaitomis

BI ataskaitų prototipą duokite testuotis galutiniam vartotojui, gaukite atgalinį ryšį dėl ataskaitų patogumo.

Gali būti, kad vartotojas nežino kaip pamatyti tam tikrus dalykus, arba gali būti, kad ataskaitai trūksta funkcionalumo.

Bendraukite ir gerinkite rezultatus

Norėdami pagerinti rezultatus, turėtumėte naudoti grįžtamąjį ryšį ir nuolatinį tobulėjimą. Be to, turėtumėte pritaikyti komunikaciją savo auditorijai, pabrėždami pagrindines projekto įžvalgas, pasiekimus ir iššūkius.

Rivilė analitika, Odoo analitika, Microsoft Power BI, Pover BI verslo analitika, analitikos konsultantai, Prodivi, dataera, datasurf, columbus, softera, datasoftum, duomenų analitika, analitikos sprendimai, NAV analitika, Tableu analitika