Sık karşılaşılan iş zekası zorlukları

İş zekası (BI) ekipleri, dağıtımlarda çeşitli teknik ve proje yönetimi zorlukları ile karşı karşıya kalırlar. Bunlar arasından en önemli iş zekası zorluklarını ve bunların nasıl ele alınacağına dair tavsiyeleri sizler için yazdık.

İş zekası alanında karşılaşılan zorluklar, çeşitli veri altyapıları, veri yönetimi sorunları, yeni BI yetenekleri ve iş gücünün değişen veri okuryazarlığı düzeyleri dahil olmak üzere birçok faktör tarafından şekillendirilir. Bir yandan, BI ekipleri uygun veri yönetişiminin ve güvenlik korumalarının uygulanmasını sağlamak zorundayken; öte yandan, daha az veri okuryazarı olanlar da dahil olmak üzere iş zekasının çalışanlara nasıl fayda sağlayabileceğini göstermeleri gerekir.

Başka bir iş zekası zorluk grubuysa iş zekası araçlarının kuruluşlarda kullanılma biçimindeki değişiklikler etrafında odaklanır.

Geleneksel BI, tipik olarak BT tarafından yönlendirilen küratörlü verileri ve uygulamaları içerir. Geleneksel yaklaşım, genellikle iş kullanıcılarına iyi tanımlanmış iş akışlarıyla raporlar ve özel portallar aracılığıyla bilgi sağlar. Modern BI girişimleriyse içgörüleri yakalamak için self servis BI, veri hazırlama ve veri görselleştirme araçları kullanan iş birimleri tarafından yönlendirilir.

İş zekasıyla ilgili zorluklar, bir iş zekası çözümü için onay almak ve fon sağlamak ile iş gereksinimlerini karşılayan ve vaat edilen yatırım getirisini sağlayabilecek sağlam bir BI stratejisi geliştirmekle başlar. Geleneksel sorgulama ve raporlamanın yanı sıra, iş zekası stratejilerinin genellikle mobil iş zekası, gerçek zamanlı iş zekası, artırılmış analitik ve diğer özel uygulamaların da eklenmesiyle, dağıtım ve yönetim zorlukları artar.

Karar vericilerin bu noktada çeviklik ve iyi yönetişim arasında doğru dengeyi kurması gerekir. Daha hızlı bilgi edinme süresi rekabet avantajı sağlayabilir. Ancak bunun, veri güvenliği ve mahremiyet endişelerine ve iş kullanıcılarının yanlış bulguları sürdürme riskinden arındırılması gerekir.

İş zekası zorlukları ve çözümleri

İşletmelerin karşılaştıkları en önemli iş zekası zorluklarına, bunlardan nasıl kaçınılabileceği ve bunların üstesinden nasıl gelineceğine daha ayrıntılı bakalım.

Farklı kaynak sistemlerden gelen verilerin entegrasyonu

Veri kaynaklarındaki büyüme, birçok kuruluşun hem şirket içinde hem de bulutta çeşitli veritabanlarından, büyük veri sistemlerinden ve iş uygulamalarından analiz için verileri bir araya getirmesini gerektiriyor. Bunun en yaygın yolu, bir veri ambarını BI verileri için merkezi bir konum olarak belirlemek ve buradan dağıtmaktır. Daha çevik yaklaşımlar da vardır: Örneğin, verileri bir veri ambarına yüklemeden verileri entegre etmek için veri sanallaştırma yazılımı veya BI araçlarını kullanmak. Ancak bu da karmaşık bir süreçtir.

BI araçları, farklı veri kaynaklarından gelen verileri anında birleştirme yeteneğine sahipken, yine de bunun gerçekleşmesi için teknik becerilerin ve verilerin anlaşılmasının bir kombinasyonunu gerektiriyor. Bu durum ölçeklenebilirliği sınırlandırıyor; verileri analiz etmek ve BI içgörüleri sunmak için gereken süreyi artırıyor. Veri kaynakları ve kullanıcılar için köken hakkında bilgiler içeren bir veri kataloğu oluşturmak süreci hızlandırmaya yardımcı olabilir.

Veri kalitesi sorunları

BI uygulamaları, yalnızca üzerine inşa edildikleri verilerin doğruluğu kadar etkilidir. Ancak ironik şekilde veri kalitesi iş zekasının genellikle gözden kaçan en önemli yönlerinden birisidir. Herhangi bir BI projesine başlamadan önce kullanıcıların yüksek kaliteli verilere erişebilmesi gerekir. Ancak, analiz için verileri toplama telaşında olan birçok kuruluş veri kalitesini ihmal ediyor veya veri toplama sorunlarını çözdükten sonra hataları düzeltebileceklerini düşünüyor. Bu yanılgının temel nedeni kuruluş genelinde uygun veri yönetiminin önemi hakkında yaşanan anlayış eksikliği olabilir.

Tutarsız bilgiler içeren veri siloları

Silo sistemleri yaygın bir iş zekası sorunudur. Veri tamlığı, karar alma sürecini hızlandırmak ve iyileştirmek için BI kullanmanın bir zorunluluğudur. Ancak BI araçlarının farklı izin seviyeleri ve güvenlik ayarlarına sahip silolanmış verilere erişmesi zordur. İş zekası ve veri yönetimi ekipleri, istenen sonuçları elde etmek için siloları yıkmalı ve içlerindeki verileri uyumlu hale getirmelidir. Bu üstesinden gelinmesi en zor görevlerden birisidir çünkü iş fonksiyonlarını kapsayan çok sayıda tanımsal çalışma yapılması gerekir.

Silolardaki tutarsız veriler bilginin birden fazla versiyonunun üretilmesine yol açabilir. İş kullanıcıları bu nedenle temel performans göstergeleri ve benzer şekilde etiketlenmiş diğer iş ölçümleri için farklı ve yanıltıcı sonuçlarla karşılaşabilirler. Bundan kaçınmak için işe iyi tanımlanmış bir veri modelleme katmanıyla başlamak ve her bir KPI ve metrik için net tanımlar belirlemek iyi bir fikirdir.

Veriye odaklı bir kültür oluşturma

Şaşırtıcı olsa da günümüzde hala devam eden en büyük zorluklardan birisi, veri odaklı kültürün kurum geneline yansıtılamaması. Yalnızca yönetici düzeyinde değil, aynı zamanda işletmenin etrafındaki dünyayla gerçekten etkileşime girdiği ön saflarda da veri odaklı bir kültür oluşturmak zorlu bir görev olarak karşımıza çıkıyor. Bu tür bir kurumsal kültür inşa etmek, kuruluşların iki cephede de başarılı olmasını gerektiriyor: Çalışanları doğru araçlarla donatmak ve bu araçların ürettiği içgörüleri iş süreçlerinde uygulamaları için onları güçlendirmek.

BI yöneticilerinin karar verme sürecini bilgilendirmek için veri analizinin kullanımına öncelik veren kültürel bir değişimin gerçekleştirilmesine yardımcı olmak için organizasyonun tüm bölümlerinden iş liderlerini görevlendirmesi gerekiyor. Bu değişimi kolaylaştırmak için orta düzey yöneticileri de bu sürece dahil etmek büyük önem arz ediyor.

Son kullanıcı eğitimi

İş zekası girişimleriyle ilgili eğitim ve değişim yönetimi programları, başarılı olmak için yöneticilerin de katılımını gerektirir. Örneğin çalışan sayısı, yeni işe alımlar ve çıkarmalar, ücretler ve diğer ölçütler hakkında küresel veriler içeren bir BI panosu geliştirmek için şirketin İK ekibiyle yakından çalışılması gerekir. Ancak bu sayede saatler süren manuel raporlama süreçleri otomasyona bağlanabilir.

Self servis BI araçlarının kullanımının yönetilmesi

Farklı iş birimlerindeki kontrolsüz self servis BI dağıtımları, işletme yöneticilerinin ve diğer karar vericilerin kafasında karışıklık yaratan silolar ve çelişen analitik sonuçlarıyla beraber kaotik bir veri ortamına yol açabilir.

Modern BI araçlarının çoğu, kullanıcı tarafından oluşturulan analitiğin depolanması ve paylaşılması için koruma sağlayan bir veri güvenliği mimarisine sahiptir. Yine de iş zekası ve veri yönetimi ekiplerinin, tutarsızlıkları önlemeye yardımcı olmak için veri ambarlarındaki veya diğer analitik havuzlardaki veri setlerini önceden düzenlemesi tavsiye edilir.

Self servis deneyimini zenginleştirmenin anahtarı, bu araçların kullanıcıların çok daha iyi veri akışları ve karışımları oluşturmak için kullanabilecekleri derlenmiş veriye ve içeriğe erişmelerini sağlamaktır.

İşletmelerin standartlaştırılmış ölçümler ve gösterge tablolarının yanı sıra, kullanıcıların kendi ölçümlerini tanımlayıp yayınlamalarını sağlamaları gerekir. Örneğin, verileri keşfetme ve bulguları yayınlama özgürlüğü herhangi bir merkezi yönetişim ilkesi tarafından kısıtlanmadığında, self servis BI kullanıcıları bir panodan diğerine farklı şekilde tanımlanan örtüşen KPI'lara veya ölçümlere sahip gösterge tabloları yayınlayabilir. Çok fazla kontrolün analitik inovasyonu ve çevikliği engelleyebileceği unutulmamalıdır.

Bunlara ek olarak, iş zekası araçları genellikle belirli iş ihtiyaçlarını karşılayan özel uzantıları içerecek şekilde değiştirilir. Bu her ne kadar faydalı bir kabiliyet olsa da, standart ürün yükseltmelerini uygulama yeteneğini engeller. BI ekipleri bu sorunu önlemek için ihtiyaçlarını anlamak ve hazır işlevselliği kullanarak gerekli verileri ve gösterge tablolarını sağlamak için son kullanıcılarla birlikte çalışmalıdır.

BI araçlarının düşük düzeyde benimsenmesi

Son kullanıcılar genellikle en kolay yolu seçerler, Excel veya SaaS uygulamaları gibi aşina oldukları araçları kullanmaya devam etmek isterler. Bir diğer deyişle, içgörüler elde etmek amacıyla verileri analiz etmek için BI araçlarını kullanmak yerine, verileri dışa aktarır ve ardından analizleri başka bir yerde gerçekleştirirler. Son kullanıcıların yeniliğe karşı gösterdiği bu direnç, optimum olmayan düşük benimsenme oranları ve beklenmedik kullanım kalıplarıyla sonuçlanır.

Olası benimseme sorunlarını ve iş zekası araçlarıyla ilgili sorunları belirlemek için kullanıcı faaliyetlerinin ve kullanıcı isteklerinin günlüklerinin sürekli olarak izlenmesi gerekir. İş zekası ekipleri ayrıca, kullanıcı benimsemesini artırma amacıyla sürekli işlevsellik geliştirmeleri sağlamayı hedeflemelidir.

Kötü veri görselleştirme ve gösterge tabloları

Veri görselleştirmeleri bazen başarısız gerçekleşir ve göstermeye çalıştıkları bilgileri deşifre etmeyi zorlaştırır. Benzer şekilde, bir BI panosu veya raporu yalnızca son kullanıcıların sunulan veriler arasında gezinmesi ve bunları anlaması kolaysa değerlidir. Ancak kuruluşlar genellikle tasarım ve kullanıcı deneyimi hakkında düşünmeden BI verilerini ve analitik sürecini doğru bir şekilde elde etmeye odaklanır.

BI yöneticilerinin gelişmiş özelliklere sahip ancak karmaşık olmayan bir arayüze sahip gösterge tabloları ve raporlar geliştirmek için en başından bir UX tasarımcısıyla çalışmaları önemlidir. BI ekipleri, self servis BI ortamlarında başarılı veri görselleştirme tasarım uygulamalarını teşvik etmelidir. Bu adımlar özellikle küçük ekran boyutlarına sahip akıllı telefonlar ve tabletlerdeki mobil BI uygulamaları için önemlidir.