協同是商業智慧型BI的未來

從報告到決策

商業智慧型bi通常仍然是乙個以it為中心的自上而下的工程。

工程師團隊將原始資料進行處理成，分析人員構建報告和資料，然後在自助服務工具中發布或通過電子郵件分發。

但商業智慧型有乙個至關重要的問題還沒有解決：讓人們實際使用它。即使是新一代的分析軟體，也缺乏可以輕鬆訪問洞察力，然後進行協作的機制。

商業智慧型如今提供了為其利益相關者準備資料的技術基礎。然後這個過程結束之前，其真正價值得到乙個機會展示。協作和決策還沒有成為商業智慧型的一部分。

對資料消費的缺乏關注正是商業智慧型採用率低的原因。事實上，數字表明，組織中仍然只有18％-24％的人使用商業智慧型工具，而應用潛力預計將達到50％，並而且還在不斷增加。

「建造了它，就會有人來」這個概念是不夠的。使用資料吸引組織中的人員是必要的，這是可能的。但它需要乙個策略和與商業智慧型流程其他部分相同的關注程度。

資料需要去通訊流的地方

最重要的是，使用者需要確認其傳統的商業智慧型工具集不會讓您在那裡。

自助服務門戶或電子郵件執行緒中不會發生參與和協作。相反，使用者的資料需要去自然流動的地方：個人會議和更多可擴充套件性，可採用新的商業信使工具，如slack，hipchat或microsoftlync。他們最接近直接的溝通，使數字合作感覺更自然。

這些商務信使與自助門戶和電子郵件相比有乙個很大的優勢：通過與使用者的分析工具的正確整合，他們可以在乙個統一的介面中提供分析功能的推拉功能，讓終端使用者處理資料。

平衡分配的報告

將報告和儀表板提交給觀眾提供了兩個核心功能：乙個是滿足資訊的基本需求，另乙個是讓他們意識到需要注意的變化。

考慮組織中每個人都需要掌握的少數業務關鍵績效指標。這些是使用者想頻繁推薦的指標，因為使用者不想依靠人們記住並檢查這些指標。

報告的計畫分發不應超出使用者的核心關鍵績效指標。過多的反覆報告會產生疲勞，會導致適得其反的結果。應該將它們視為一種開胃菜，並讓使用者更加渴望獲得。

在相關變化發生的時刻推出資料驅動的警報是乙個很好的概念，但是缺乏乙個可以正常工作的解決方案。

人工監控是不可擴充套件的，如今的程式化方法是由權衡誤報（警報疲勞）和缺失的重要趨勢之間的權衡所面臨的挑戰。

然而，機器學習技術的興起，再加上messenger應用程式，可以作為即時反饋迴圈的演算法，在不遠的未來解決這個問題帶來了很大的希望。

而facebook公司的的演算法反饋，以確保使用者再也不會無事可做。

提供快速直觀的答案

人們需要立即回答問題，這就是為什麼報告需要很直觀的原因。幾乎沒有時間為具體問題提供基於事實的答案，這是蓬勃發展的資料驅動型文化的最大挑戰和最大的障礙。

採用自助服務工具，具有深入挖掘和過濾功能的互動式儀表板可以很好地為資料精通使用者提供服務，但如果使用者不僅要了解商業智慧型強大的使用者和分析人員的工作和協作資料，那麼需要找到乙個更好的方法。

通過資料來回答問題需要快速，直觀和輕量化。它需要適應終端使用者的工作和運作方式，以便在現實中使用。這也使得它非常容易分享和討論資料中發現的見解。

聊天機械人或精心設計的應用程式整合到商業信使（再次）是當今的乙個很好的解決方案。使用者可以通過向機械人發出指令來請求資料，該機械人可以在幾秒鐘內對對方內的相應資料點或視覺化進行響應，並在內容中提供相關資料。

從自然語言處理的進展來看，與這些應用程式交談將在不久的將來變得更加直觀，甚至複雜問題的答案可以通過直觀的介面得到回答。

設計協作

為了讓使用者參與資料，使用者需要三種型別的分發：定期報告，資料驅動的警報，直觀的按需訪問是擁有知情使用者並促進協作的關鍵。

但是，通過這些渠道提供相同的報告和儀表就像向facebook和linkedin發布同樣有趣的貓一樣，並期待兩者都可以進行病毒化傳播：這可能會發生，但是不太可能。

明確的資料發布策略

從純報告到資料驅動文化的解決方案是圍繞資料促進互動和協作的。

要做到這一點，需要乙個明確的資料發布策略來滿足利益相關者的不同資訊需求，並且需要與商業智慧型bi的更多技術部分一樣重視。利用諸如slack之類的通訊工具有助於將分析與每個使用者的自然工作流整合起來，並提高對資料的認識。這將為企業終端使用者提供協同行動的工具，並最終根據資料做出更好的決策。