Các công cụ đắt tiền sẽ không hoạt động đúng nếu không có 5 yếu tố của tổ chức để duy trì nó.
Business Intelligence là việc thu thập và báo cáo các KPI Chính. Mục tiêu chính của nó là trả lời câu hỏi: Chuyện gì đã xảy ra? Mục tiêu thứ yếu là sử dụng các quan điểm lịch sử đã xảy ra để suy luận những gì sẽ xảy ra trong tương lai. Chẳng hạn, một sự thay đổi theo mùa đối với doanh thu xảy ra đối với nhiều tổ chức lớn. Chúng ta có thể dự đoán một mô hình lịch sử của dòng tiền và chu kỳ tiếp Theo cho doanh.
Business Intelligence thường tập trung vào dữ liệu như doanh thu, số liệu hỗ trợ khách hàng, chi phí, tỷ suất lợi nhuận và các KPI khác. Nó có thể phức tạp; dữ liệu có thể được sắp xếp theo địa lý, đơn vị kinh doanh và khoảng thời gian và được lọc theo bất kỳ số cách nào. Nó có thể được tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau; nó có thể được lưu trữ trong kho dữ liệu trung tâm lớn hoặc tại điểm gốc của nó.
Trong tất cả các trường hợp này, báo cáo kết quả của Business Intelligence luôn là : Doanh nghiệp đã thực hiện như thế nào so với mục tiêu hoặc dữ liệu lịch sử?
Mặt khác, phân tích dữ liệu (Data Analytics) xem xét mối quan hệ thống kê giữa hai hoặc nhiều KPI. phân tích dữ liệu (Data Analytics) giải quyết câu hỏi: Tại sao nó xảy ra? Hoặc, đưa ra một tập hợp các tình huống tiềm năng (điểm dữ liệu): Điều gì sẽ xảy ra? phân tích dữ liệu (Data Analytics) là bước tiếp theo logic trong việc hiểu dữ liệu.
Sự khác biệt giữa BI và phân tích dữ liệu (Data Analytics) có vẻ nhỏ khi xét ở bề mặt. Giả sử người quản lý nhà máy (tên Susan) đang xem biểu đồ hiển thị dữ liệu liên quan đến hiệu quả chung của nhà máy. Dữ liệu cho thấy nhà máy của cô đang tạo ra ít sản phẩm hơn mỗi giờ tiêu chuẩn trong năm nay so với năm ngoái. Cô đang nhìn vào biểu đồ, cố gắng tìm ra nguyên nhân gây ra sự thay đổi. Vậy thì Susan đang làm thống kê thông tin kinh doanh hay phân tích dữ liệu (Data Analytics) ?
Business Intelligence là hoạt động mà qua đó dữ liệu được thu thập, sắp xếp và báo cáo. Không có BI , Susan sẽ không có biểu đồ cho cô ấy biết chuyện gì đã xảy ra. phân tích dữ liệu (Data Analytics) là những gì Susan đang làm khi cô nghiên cứu biểu đồ để tìm hiểu lý do tại sao nó xảy ra.
Mỗi yêu cầu một bộ kỹ năng cụ thể; Business Intelligence đòi hỏi kỹ năng với các hệ thống cơ sở dữ liệu để tổng hợp, lưu trữ, truy xuất và lọc dữ liệu cũng như kỹ năng với các công cụ báo cáo có khả năng hiển thị kết quả theo cách giúp người dùng hiểu dữ liệu. Mặt khác, phân tích dữ liệu (Data Analytics) đòi hỏi các kỹ năng về thống kê với các công thức dường như tùy ý và các quy ước đặt tên.
Cả BI và phân tích dữ liệu (Data Analytics) đều có giá trị và bản thân chúng, nhưng cùng với nhau, giá trị của chúng tăng theo cấp số nhân cung cấp thông tin quan trọng mà người lãnh đạo có thể đưa ra quyết định một cách hiệu quả.
Nhưng ngay cả phân tích dữ liệu (Data Analytics) và thông tin kinh doanh hiệu quả nhất cũng sẽ không dẫn đến quyết định tốt hơn nếu tổ chức cũng không xây dựng văn hóa ra quyết định tốt.
Sau đó, công việc của một nhà lãnh đạo không chỉ là đưa ra quyết định tốt với những công cụ này mà thôi, đó là tạo ra một tổ chức nơi đưa ra quyết định tốt dựa trên dữ liệu.
Các yếu tố chính của văn hóa ra quyết định tốt
1. Tò mò . Một nền văn hóa ra quyết định tốt được xây dựng trên tinh thần tò mò. Một nền văn hóa như vậy được tạo thành từ những người liên tục tự hỏi mình và nhau, tôi tự hỏi điều gì sẽ xảy ra nếu… . Tôi tự hỏi làm thế nào A và B có liên quan với nhau. Tôi tự hỏi tại sao X lại xảy ra như vậy.
2. Kỳ vọng. Khả năng lãnh đạo thúc đẩy văn hóa ra quyết định tốt bằng cách giữ kỳ vọng rõ ràng rằng mọi người sẽ tạo ra các câu lệnh của tôi. Những người có vị trí khác nhau sẽ có quan điểm khác nhau, kinh nghiệm khác nhau và các giả thuyết khác nhau; ví dụ: họ sẽ tự tạo ra các câu lệnh của riêng mình. Nói một cách đơn giản, càng có nhiều người thắc mắc, sẽ càng có nhiều sự đổi mới, sáng tạo và ra quyết định tốt.
3. Minh bạch. Các nhà lãnh đạo đảm bảo rằng BI có liên quan được phân phối rộng rãi trong toàn tổ chức. Nếu chỉ có các chuyên gia dữ liệu có quyền truy cập vào dữ liệu cần thiết để đáp ứng các câu lệnh mà tôi tự hỏi, những người khác sẽ hiểu rằng họ không được phép tò mò. Họ sẽ không thể theo đuổi con đường tìm hiểu mới và cuối cùng, họ sẽ ngừng cố gắng.
4. Đào tạo. Truy cập dữ liệu có giá trị hạn chế nếu không ai biết cách tổ chức và phân tích dữ liệu (Data Analytics) đó. Các nhà lãnh đạo nên đầu tư vào đào tạo, bao gồm tuyển dụng các chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analytics) Nhân viên của chương trình đào tạo về việc sử dụng các công cụ phân tích thống kê cơ bản cũng như nâng cao cũng như cơ sở hạ tầng hỗ trợ (Minitab, v.v.). Các chuyên gia nội bộ truyền thống này có thể dạy cho những người khác cũng như hỗ trợ các nỗ lực phân tích và tổ chức dữ liệu của các cá nhân và nhóm.
5. Kỷ luật. Các thành viên tổ chức phải được dự kiến sẽ hiển thị kỷ luật liên quan đến phân tích dữ liệu (Data Analytics) và thông tin kinh doanh liên tục. Susan sẽ không được hưởng lợi nhiều từ một cú đẩy phân tích dữ liệu (Data Analytics) một lần của người dùng để giải quyết một vấn đề. Sự cải thiện chiến lược thực sự hiệu quả sẽ đến khi cô ấy và các đồng nghiệp của mình tạo ra một bánh đà động lực liên quan đến bánh xe của Plan-Do-Check-Action (PDCA) ; tức là thu thập và tổ chức thông tin kinh doanh, tìm kiếm các mẫu trong số dữ liệu (phân tích dữ liệu (Data Analytics) ), đưa ra quyết định và tạo hành động dựa trên các mẫu đó (thực thi), giám sát và đánh giá hiệu quả của các quyết định và hành động (trở lại thông minh kinh doanh).
Các nhà quản lý, sau đó, không thể đơn giản nhập các công cụ và mong đợi kết quả tốt. Cũng giống như trường hợp trong bất kỳ nỗ lực thay đổi hiệu quả nào, sự chú ý đến việc tạo ra một nền văn hóa hỗ trợ sự thay đổi là rất quan trọng.
Cho dù sáng kiến tập trung vào cải tiến hoạt động, triển khai các công nghệ mới hay ra quyết định tốt hơn, nó sẽ thành công ở mức độ mà các nhà quản lý bao gồm các bước để xây dựng và duy trì văn hóa ra quyết định phù hợp với dữ liệu
Tác giả: Rick Bohan , hiệu trưởng, Chagrin River Consulting LLC, có hơn 25 năm kinh nghiệm trong việc thiết kế và thực hiện các sáng kiến cải tiến hiệu suất trong nhiều lĩnh vực công nghiệp và dịch vụ.
