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商业智能分析类项目与众不同

发布时间:2020-06-30 18:26:22 阅读: 来源:绷缝机厂家

摘要:分析类项目是CIO们当前的关注焦点之一,如果要保证这类商业智能项目顺利推进,最重要的一点是牢记它们和其他IT项目有着本质的不同。

关键词:分析类项目商业智能

根据最近对CIO进行调查的结果,分析类项目是CIO们当前的关注焦点之一。我认为如果要保证这类商业智能项目顺利推进,最重要的一点是牢记它们和其他IT项目有着本质的不同。具体有哪些不同呢?下面我们就逐一例举:

1. 分析类项目是非常微妙的

其他IT项目 -- 无论是会计类或者生产规划类 -- 都会遵循一个大家都很熟悉的流程。分析类项目则很难做到这一点,因为它实质上是反映了决策过程,而人的决策是没有固定路径可以追溯的。

分析类项目不是用来实现具体的业务规则、交易或者工作流,我们必须时刻同项目所有人紧密联系,否则就无法实现其想法。

2.分析类项目未必按最初设想的路径推进

无论从人类决策过程的精微细致抑或过往成功的项目经验,我们可以总结出分析类项目必须遵循随需而变的设计理念。这在某种程度上决定了不会存在大一统的分析类项目,而应该采取敏捷模式 – 快速创建原型系统并获取反馈、以多个自包含的循环逐步推进并随机决断。

比如,我们这一个部门就曾经对于分析类项目的结束状态非常固执。他们对于最终要达成的目的十分清楚,而且想通过一次整体发布来实现之。当我劝说他们把项目拆分成几个动态可调的阶段时,他们明确回应到:“没必要,我们知道该怎么做,你只用提供所需的数据就行了。”

为了避免那种大规模的分析项目,我对他们提出:让我们用敏捷方法来完成这个项目吧,看看是否更有成效。如果最终失败了,我请整个项目组一顿午饭。面对这个挑战,项目负责人和我达成了协议,在第一阶段进行试验。

在接下来的几个礼拜中,我们完成了第一阶段的工作,做出了产品的原型。全体成员都对项目最终产出有了与原先不同的认识和理解。在开始规划下一阶段的工作时,他们的需求完全改变了。原先只是想收集产品反馈相关的信息,而现在则把未来的主要工作目的变成了填补库存信息的缺失。当项目最后成功完结后,其最终状态已经与最初的设想大相径庭。而且,这种转变是随着他们思考和决策的路径逐渐演化的。

3. 有必要纳入外部数据

IT项目通常主要关注企业内的信息:会计、物料、库存、销售订单以及客户合同等。但是,为了能更有效地提升决策水平,分析类项目必须采集企业外部的信息。由于我们可能无法控制甚至不知道如何去获取所需的外部信息,因此工作中必须包含搜集数据的内容。

如果分析类项目是为了提升我们产品生命周期管理的水平的话,那么仅仅靠内部信息是不够的。尽管内部信息(销售数据、库存记录、产品线策略、定价和折扣信息、成功标准和营销成果等)确实有助于更好的产品生命周期管理,但是外部相关数据同样是必需的:同类产品、植入广告、宏观经济状况、天气、学校日程等 – 所有可能会影响产品前景的信息。

一旦我们知道了哪些外部信息可以提升决策水平,接下来就是确定它们的重要程度和可用性,以及我们愿意为之付出多少成本。

4. 分析类项目中因果关系的确认

有三个理念指导我的分析类项目实践。首先,这类项目应该能够明确地提升决策水平;其次,更优的决策来源于因果关系的准确建立;最后,建立准确的因果关系是非常困难的,而且风险极大。

为什么有很大风险呢?我们常常把关联性和因果关系相混淆,但是高关联性并不意味着因果关系的必然存在。

找到正确的原因可以明显地促进商业智能,是提升决策水平的基础所在。具体该如何做呢?对于新手来说,应该认真理清因果关系。但是,在确认并运用这些关系前,必须要验证其到底是否存在。比如,减少呼叫中心的等待时间是否可以促进销售?加长测试周期是否可以提高产品质量?这些都要先尝试着去验证一下。

分析类项目也需要IT方面能够让人信任:可以交付重大项目;可以改变自身传统角色,以分析来创造商业价值;知道该如何提高分析工作的质量;能够运用多种方法完成BI项目。

责编:zhangyexi

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