避けるべきビジネスインテリジェンス実装の悪い例トップ 10

ビジネスインテリジェンスは、あらゆる業界のグローバル企業の従来のワークロードを変革しています。ビジネスインテリジェンスの実践により、企業はデジタル化やデジタル変革を効果的に導入しながら近代化を進めることができます。

ビジネスの目標や目的に応じて、さまざまなビジネスインテリジェンスの実装方法と人工知能の統合があります。ビジネスで AI を活用すると、顧客エンゲージメントが向上し、十分な利益を獲得しやすくなります。ビジネスインテリジェンスの実装プラクティスは、グローバルテクノロジー市場における何百万もの企業の競争上の優位性獲得に役立ちます。 AI と BI を組み合わせることで、自動化を通じてより優れた、より情報に基づいた意思決定が可能になります。 2022 年以降、BI プラクティスは意思決定プロセスが顧客満足度を満たすために役立つ重要な要素の 1 つになっています。潜在的な巨額の損失を排除するために、ビジネスに人工知能を実装する際には、避けるべきビジネスインテリジェンス実装の最悪のプラクティストップ 10 をいくつか知っておく必要があります。

2022 年に避けるべき最悪のビジネスインテリジェンス実装プラクティストップ 10

1. 質の悪いデータの収集

データは、AI モデルに統合されるビジネスインテリジェンスの最も重要な要素です。企業は、AI のみを活用するビジネス実装プラクティスに実装するために、低品質のデータを収集してはなりません。そうすると、リアルタイムのデータ追跡、データの調整など、データ管理プロセス全体が妨げられることになります。

2. 重要なデータソースを無視する

企業は、ビジネスインテリジェンスの実践を継続しながら、重要なデータソースを見失ってはなりません。データウェアハウス、ERO、CRM、特定のデータベースに加えて、複数の主要なデータソースがあります。ネットワーク監視データやソーシャルメディアなどの他の重要なデータソースを無視すると、企業が不正確な意思決定を行う可能性があります。

3. BIの実践が複雑になる

ビジネスインテリジェンスの実装における最悪の方法の 1 つは、理由もなく BI の実践を複雑にすることです。企業は、AI の統合により、少し理解するだけでビジネスインテリジェンスの実践がより簡単かつシンプルになることを覚えておく必要があります。消極的で複雑な BI プラクティスなどというものは存在しません。

4. ビジネスインテリジェンスの実践的なトレーニングがない

組織は、従業員に BI の実践方法をトレーニングするための適切な時間を見つける必要があります。 BI 実践に関するトレーニングを避けると、BI と AI を適切に理解していない従業員にさらなる混乱と複雑化をもたらす可能性があります。適切なトレーニングセッションを避けることは、BI 実装における最悪のプラクティスの 1 つです。

5. 組織文化と構造

BI プラクティスを実装する前に、組織は自社の文化と構造を深く理解する必要があります。個々のチームは、メンバーの希望を指示するのではなく、独自の BI プラクティスを選択する自由を持つ必要があります。このビジネスインテリジェンス実装プラクティスでは、データからの洞察が不正確になり、ビジネスインテリジェンスプラクティスの導入プロセスが遅くなる可能性があります。

6. ビジネスインテリジェンスプロジェクトに対する認識の低さ

最悪の BI 実装プロセスの 1 つは、BI プロジェクトに対する認識が低いことです。ビジネスに AI を統合することで、ビジネス目標をより短時間で達成しやすくなります。賢明な意思決定を通じて利益を上げるには、ビジネスインテリジェンスプロジェクトに対する視点を変える必要があります。

7. Excel をビジネスインテリジェンス業務のデフォルトプラットフォームにする

組織は Excel を単なるスプレッドシートとして捉えてはならず、すべてのビジネスインテリジェンスプラクティスのデフォルトプラットフォームにすべきではありません。 Excel では、エラーが発生しやすいプロセス、データエラーなど、ビジネスで AI を管理するプロセスにおいていくつかの追加の問題が発生する可能性があります。企業は重要なデータを Excel ワークシートに蓄積しないようにする必要があります。

8. ビジネスインテリジェンスのKPIの定義を避ける

ビジネスに AI を実装するには、効果的なビジネスインテリジェンスのための KPI を定義する必要があります。戦略的なビジネスインテリジェンスの実践には、プロジェクト管理メトリック、マーケティングデータ、財務メトリック、顧客メトリック、HR メトリックなどのさまざまなカテゴリに KPI を定義することが含まれます。 KPI の定義はビジネスインテリジェンスの実装方法として最も悪い方法の 1 つであるため、企業はこれを無視して回避する必要があります。

9. 有能なソフトウェアベンダーが見つからない

有能なソフトウェアベンダーを見つけられないことは、最悪の BI プラクティスの 1 つです。ビジネスに AI を実装し、AI と BI を組み合わせて統合するには、BI インフラストラクチャアーキテクト、データベース管理者、データマイニングの専門家、ETL リード開発者およびアプリケーションリーダー、データ品質アナリストおよびプロジェクトマネージャーが必要です。したがって、ビジネスインテリジェンスプロジェクトに取り組む有能なソフトウェアベンダーを見つけることが重要です。