Prejšnji zapisi na spletnem dnevniku so poskrbeli za zanimive odzive. Prejel sem tudi prošnjo, naj osvetlim še kaj so pogoste zmote in izzivi uporabe poslovne inteligence in analitike v poslovnih okoljih. Z veseljem, upam, da bodo moje izkušnje in komentarji padli na plodna tla.
Pogosto opažam, da poslovno inteligenco v podjetje sicer res »privlečejo« poslovni uporabniki, nato pa jim jo – kot se za tehnološko rešitev menda spodobi – »prevzamejo« informatiki. A to je velika napaka. Oddelek IT je pogosto v vlogi podporne funkcije, sicer povezane s tehnologijo, žal pa pravih vsebinskih, torej poslovnih izzivov »intimno« ne pozna. Poslovna inteligenca in analitika pa zahtevata zelo dobro poznavanje samega področja delovanja podjetja in podatkov. Definicije in »pravila igre« mora postavljati posel oziroma (podatkovni) strokovnjak ne pa informatik. IT-jevec se ne more odločati namesto direktorja družbe ali vodje oddelka. Pred uvedbo poslovne inteligence v poslovanje se velja, kakor radi rečemo, »prešteti«. Podjetje mora najprej ugotoviti, kdo je arhitekt, kdo je inženir, katere ustrezne kadre premore podjetje in ali bo morebiti pri implementaciji rešitev ter procesov potrebna pomoč zunanjih strokovnjakov (in katerih).
BI je proces, ne orodje
Pogoste zmote in izzivi uporabe poslovne inteligence izhajajo v percepciji, da gre pri poslovni inteligenci za orodje. BI ni (le) orodje, je namreč proces, kot tak pa »vsebuje« orodja, podatke, zaposlene in različne tehnike ter znanja. BI je hkrati arhitektura – v tem primeru podatkovna. Zelo dobro je, če BI v podjetju zori počasi, saj se tako oblikuje preverjena osnova, na kateri podjetje gradi. Čim več zaposlenih in vodij je vključeno v delo s poslovno inteligenco, tem bolje. Čeprav je najbolj pomembna podpora vodstva, pa so vsi uporabniki in odločevalci v podjetju odgovorni za uspeh BI. Zelo pomembno je namreč, da namreč s poslovnimi rešitvami ne »dela vsak po svoje«, temveč podjetje opredeli vire poslovnih podatkov ter njihovo rabo v poslovnih orodjih.
Razmišljajte o podatkih
Ena večjih napak, ki sem jo opazil skozi dolgoletno prakso je podobna izzivom iz sveta rekreativnih športnikov. Ljudje se zaženejo in kupijo najboljšo opremo, čeprav je ne znajo izkoristiti. Najdražja čelada, obleka in kolo še niso zagotovilo, da bomo uspešno prevozili kolesarski maraton. Brez ustreznega pristopa bo kolo po par tednih pristalo v kotu, lastnik pa bo razočaran. In bo naslednje leto izbral nov hobi. Da se vam zgornja analogija iz sveta rekreativcev ne bi primerila v poslovnem okolju, velja razmišljati predvsem o podatkih in njihovi rabi, manj rešitvah. Najprej morate dobiti celovit pregled nad podatki – viri podatkov, tokovi podatkov v poslovnem okolju itd.
BI se lahko »izpoje«
Ena izmed nevarnosti, ki preži na rabo poslovne inteligence in analitike, je tudi pogosto videno vztrajanje ne eni sami rešitvi. Ta na dolgi rok lahko postane nefleksibilna ali počasna. BI mora namreč rasti skupaj s podjetjem. Poslovni uporabniki po začetnem navdušenju pogosto povečujejo svoje zahteve do orodij BI in če jim ta s svojimi funkcionalnostmi niso več kos (denimo, da jih ponudnik ne dodaja pravočasno ali jih sploh ne premore), potem lahko zanimanje za rabo orodij BI upade.
A še bolj kot zgornji primer, se izzivi uporabe poslovne inteligence skrivajo v naslednji, potencialno “nevarni” situaciji. Če oddelek oziroma poslovni uporabnik ne dobi tistega, kar bi rad, začne delati po svoje. Sledi propad prvotnega načrta in pogosto tudi nezaupanje v podatke – kar pa je nekaj najhujšega, kar se poslovnemu okolju lahko primeri.
Za dolgoročno uspešnost BI-iniciative v podjetju je treba najti pravo razmerje med zaupanja vrednimi podatki in fleksibilnostjo rešitve. To pa že sodi na področje »umetnosti«, torej univerzalen recept ne obstaja, v praksi zato še največ štejejo izkušnje implementatorjev.