Οι τυπικές υλοποιήσεις του business intelligence επιτρέπουν στους χρήστες των επιχειρήσεων να εισάγουν εύκολα δεδομένα ειδικά για τους στόχους και τα καθημερινά τους καθήκοντα. Η δυνατότητα ανάλυσης τόσο παρελθοντικών όσο και σημερινών γεγονότων ξεκλειδώνει πληροφορίες σχετικά με την τρέχουσα κατάσταση και είναι απαραίτητη για να παραμείνει κανείς ανταγωνιστικός στη σημερινή αγορά δεδομένων. Έχοντας αυτό κατά νου, υπάρχουν ορισμένοι συνήθεις περιορισμοί που αντιμετωπίζουν πολλοί οργανισμοί όταν βασίζονται μόνο σε αυτά τα εργαλεία.

Περιορισμός 1:

Χρήσιμες ιδέες, τάσεις και μοτίβα προκύπτουν μόνο όταν εξετάζουμε τα σωστά δεδομένα, στο κατάλληλο πλαίσιο.
 
Τα καλά νέα είναι ότι μια σύγχρονη αποθήκη δεδομένων εξαλείφει τον κίνδυνο σύνταξης εκθέσεων με βάση ανακριβή ή μη έγκαιρα δεδομένα, οργανώνοντας τις πληροφορίες με τρόπο που επιτρέπει τη γρήγορη και αξιόπιστη υποβολή εκθέσεων. Ωστόσο, πρέπει να βασιστείτε και στους χρήστες της επιχείρησής σας για να θέσουν τις σωστές ερωτήσεις ώστε να αναπτύξουν χρήσιμες αναφορές. Αυτό έχει συχνά ως αποτέλεσμα την καθυστερημένη ανακάλυψη ζωτικής σημασίας πληροφοριών και την παράβλεψη βασικών δεδομένων. Επιπλέον, έχετε μεγαλύτερες πιθανότητες να χάσετε βασικές πληροφορίες λόγω ανθρώπινου λάθους και αδυναμίας της αναφοράς να καλύψει πλήρως όλα τα τμήματα των δεδομένων. Ακόμη και το καλύτερο ταμπλό μπορεί να αποκλείσει σημαντικές πληροφορίες, καθώς εστιάζει αποκλειστικά σε συγκεκριμένα επιχειρηματικά ερωτήματα.
 
Για παράδειγμα, σε μια εταιρεία logistics, το dashboarding δείχνει κάθε λεπτομέρεια γύρω από την αλυσίδα τροφοδοσίας και το απόθεμα της αποθήκης. Με τόσες πολλές μεταβλητές που θα μπορούσαν να επηρεάσουν την έγκαιρη εκτέλεση των παραγγελιών σας (αριθμός εργαζομένων, παράθυρα διαθεσιμότητας φορτηγών, συμφόρηση σε περιοχές των αποθηκών κ.λπ.) είναι σχεδόν αδύνατο να συνδυάσετε όλες τις πληροφορίες και να δείτε τη συνολική εικόνα εγκαίρως. Ειδικά όταν οι αλλαγές συμβαίνουν σε πραγματικό χρόνο. Είναι επίσης δύσκολο για ένα άτομο να διαχωρίσει τα επιμέρους γεγονότα από τις συνολικές επιπτώσεις. Με τo machine learning μπορείτε να εισάγετε μεγάλες ποσότητες δεδομένων για να εντοπίσετε τις παραγγελίες που κινδυνεύουν να καθυστερήσουν με βάση βασικές μεταβλητές. Χρησιμοποιώντας στατιστικές τεχνικές, μπορείτε να διαφοροποιήσετε τις πηγές υπολειτουργίας περνώντας μέσα από όλο το θόρυβο των δεδομένων σας για να βρείτε συστημικά ζητήματα.
 
Περιορισμός 2:

Υπάρχει εξάρτηση από στατικούς - και μερικές φορές αυθαίρετους - επιχειρηματικούς κανόνες.
 
Πολλά αποτελεσματικά ταμπλό χρησιμοποιούν μετρήσεις αναφοράς για να δείξουν αν ένα τμήμα τα πάει καλά ή όχι. Για παράδειγμα, ένας οργανισμός πωλήσεων διαθέτει εργαλεία business intelligence που χρησιμοποιούν δεδομένα για την παρακολούθηση της αλληλεπίδρασης με τα κύρια δεδομένα. Σύμφωνα με τους ισχύοντες επιχειρηματικούς κανόνες τους, ένα κύριο δεδομένο θεωρείται «ψυχρό» εάν δεν έχει υπάρξει επικοινωνία εδώ και πέντε ημέρες. Όταν ένα κύριο δεδομένο "κρυώσει", οι ομάδες πωλήσεων και διοίκησης ειδοποιούνται, ώστε να αναληφθεί δράση για την επαναπροσέγγιση του. Ένα καλό ταμπλό θα παρουσίαζε με κάποιο τρόπο τον αριθμό των ψυχρών κύριων δεδομένων και τον αριθμό των κυρίων δεδομένων που κινδυνεύουν να ψυχρανθούν. Αλλά πώς ξέρετε πραγματικά ότι οι πέντε ημέρες είναι το κατάλληλο χρονικό διάστημα; Τι γίνεται αν εκατομμύρια σημεία δεδομένων δείχνουν ότι τα κύρια δεδομένα είναι πιθανό να ψυχρανθούν αν δεν έχετε επικοινωνήσει μαζί τους σε δύο ημέρες; Αυτό θα μπορούσε να σημαίνει πολλές χαμένες ευκαιρίες. Σε ένα τόσο ραγδαία μεταβαλλόμενο περιβάλλον, μερικές φορές ακόμη και με βάση το πλαίσιο των επιχειρηματικών σας ζητημάτων, οι επιχειρηματικοί κανόνες που θέτουν οι άνθρωποι μπορεί να είναι παρεξηγημένοι, ανακριβείς ή ξεπερασμένοι.
 
Περιορισμός 3:

Δεδομένου ότι τα περισσότερα εργαλεία business intelligence χρησιμοποιούν ιστορικά δεδομένα, προσφέρονται για την ανάδειξη παρελθοντικών γεγονότων και όχι μελλοντικών.
 
Οι οπτικοποιήσεις που βασίζονται σε αυτές τις πληροφορίες διαμορφώνονται γύρω από ερωτήματα σχετικά με το τι έχει συμβεί ή συμβαίνει. Αν και δεν υπάρχει αμφιβολία ότι η κατανόηση του παρελθόντος είναι απαραίτητη για τη βελτίωση της μελλοντικής λήψης αποφάσεων, η προσθήκη ενός επιπέδου προγνωστικής ανάλυσης θα επέτρεπε σε μια κουλτούρα αντιδραστικών, καθοδηγούμενων από τα δεδομένα αποφάσεων να μετατοπιστεί προς πιο προοδευτικές και καινοτόμες επιλογές.
 
Η χρήση προηγμένων αναλυτικών μεθόδων για να εξετάσουμε το μέλλον είναι μια πρακτική που όλες οι επιχειρήσεις θα πρέπει να εφαρμόζουν. Για να παραδειγματιστούμε από τις σημαντικές επιπτώσεις που μπορεί να έχει αυτή η πρακτική, θα εξετάσουμε τον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης. Πολλοί ιατρικοί πάροχοι παρακολουθούν τα ποσοστά επανεισδοχής τους, δηλαδή πόσο συχνά ένας ασθενής επιστρέφει με σχετικά προβλήματα υγείας μετά την έξοδό του. Αυτή η μέτρηση βοηθά στην αξιολόγηση της ποιότητας της περίθαλψης μεταξύ άλλων παραγόντων. Χρησιμοποιώντας την επιστήμη των δεδομένων, μπορούν να εστιάσουν σε ορισμένα υποσύνολα ασθενών που ενέχουν υψηλό κίνδυνο επανεισδοχής. Αυτό παρέχει στους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης γνώση σε πραγματικό χρόνο για τους ασθενείς που διατρέχουν τον μεγαλύτερο κίνδυνο, επιτρέποντάς τους να προβούν σε προληπτικές ενέργειες ώστε οι ασθενείς τους να φύγουν υγιείς και με λιγότερες πιθανότητες επανεισδοχής. Αυτή η προληπτική προσέγγιση είναι πολύ πιο αποτελεσματική από το να ανατρέχουν σε ιστορικά δεδομένα για να καταλάβουν αργότερα ποια υποσύνολα ασθενών είχαν υψηλότερη επανεισδοχή.
 
Πώς να λύσετε αυτές τις προκλήσεις με την Επιστήμη Δεδομένων

Η επιστήμη των δεδομένων βοηθά τις επιχειρήσεις να εξάγουν πληροφορίες από μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να δημιουργούν εξόδους για τον αυτόματο εντοπισμό σημαντικών αλλαγών που μπορεί να προκύψουν από μοτίβα που εντοπίζονται στα δεδομένα. Σε πολλές περιπτώσεις, λόγω των πλεονεκτημάτων των πρωτοβουλιών της επιστήμης των δεδομένων, οι εταιρείες αρχίζουν να βλέπουν σημαντική απόδοση των επενδύσεων τους σε δεδομένα. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι η Επιστήμη Δεδομένων σας εξοπλίζει καλύτερα για:

• Να κάνετε προβλέψεις για μελλοντικά γεγονότα με βάση τις τάσεις στα ιστορικά δεδομένα
• Να εντοπίζετε σημαντικές αλλαγές στα επιχειρηματικά γεγονότα και στον προσδιορισμό της έκβασής τους
• Να αξιολογείτε τα πιθανά αποτελέσματα των επιχειρηματικών αποφάσεων
• Να αναλύετε ευρεία σύνολα δεδομένων με πολλές εισροές για την εύρεση βασικών συμπερασμάτων
• Να κατανοείτε σημεία δεδομένων που επηρεάζουν ολόκληρη την εταιρεία και όχι ένα συγκεκριμένο απομονωμένο τμήμα

Ενώ τα οφέλη της επιστήμης των δεδομένων είναι αδιαμφισβήτητα, για πολλούς οργανισμούς, οι πρωτοπορίες της φαίνονται απλησίαστες. Είτε επειδή η ομάδα που ασχολείται με την επιστήμη των δεδομένων δυσκολεύεται να επικοινωνήσει με συνέπεια τα συμπεράσματα, είτε επειδή δεν υπάρχει κατανόηση του τρόπου με τον οποίο επιτυγχάνεται μια πρόβλεψη, είτε επειδή δεν ξέρετε από πού να ξεκινήσετε επειδή η διαδικασία φαίνεται τόσο μεγάλης κλίμακας, η εταιρεία σας δεν είναι η μόνη. Ένας από τους ευκολότερους τρόπους για να αντιμετωπίσετε αυτά τα εμπόδια είναι να συνδυάσετε το τρέχον εργαλείο business intelligence και τις πρακτικές ανάλυσης με την Επιστήμη Δεδομένων.

Πηγή: https://www.dataversity.net/3-common-challenges-with-business-intelligence-implementations/#