在公司中建立分析文化

在企业内部建立分析驱动型文化会带来“鸡还是蛋”的困境。短期目标是在商业智能（BI）中寻找价值的关键，还是长期目标对成功的战略最关键？在开发BI项目中，查找数据来回答关键问题还是从数据开始揭示正确的见解是否更重要？也许最重要的是，创造力的来源是什么，它如何激发执行力？自上而下或自下而上的方法更有可能成功吗？

在当今的大多数企业中，都需要BI，并且分析可以在组织内的任何地方进行。IT部门通常管理数据聚合和BI，通常将重点放在特定内部客户上，同时考虑外部客户。但是，这些努力的影响可能无法在整个公司范围内实现。个别员工可以使用最终用户工具进行业务分析，以满足其团队或部门的需求。通常，会忽略从部门到部门再到公司再到公司的中层运营部门，从而错过了组织影响或变革的机会。

对运营部门的这种忽视既是症状，也是导致无法在整个组织中传播分析功能的原因。这是在一致，系统地执行公司目标时成功召集员工的主要障碍。

在整个企业中增强分析能力

将数据驱动的情报带入不同的最终用户社区的挑战通常在于缺乏数据素养。商业智能以及开发系统和流程的合理的业务案例可以从许多来源汲取以提供干净且可信赖的数据。这些做法对于在业务部门中启用分析至关重要。要实现全面发展，组织不仅必须将数据提供给更广泛的受众，而且还必须确保每个人都理解它，并可以利用与企业相关的数据来为其业务部门带来价值。

正确的工具有助于将数据置于组织中每个人的指尖。即使是简单的功能（例如，图表上的叙述性描述）也可以帮助简化演示文稿的详细信息，从而露出最重要的部分。叙述框可能会说明总销售额是否属于特定报告，每个位置的平均销售额是多少以及不同结果代表的标准超出或低于多少。这些要点可以指导最终用户了解报告或仪表板所示情况背后的“原因”。

另一种方法是使用设计用于随时访问关键信息类别的最新报告。可以自定义信息图表，以将相关数据点传递给特定收件人。借助这些技术，组织可以开始完成任务。数据的使用将自然地融入所有从事任何工作的雇员的日常生活中，从而使数据的消耗格式与每个用户的需求或技能最相关。

实施分析流程

成熟的组织必须通过对数据进行操作来弥补在使用分析方面的空白。此过程中越来越重要的部分涉及分析自动化，例如，使用AI来自动化和简化决策。分析专家对BI体系结构进行集中监督可以解开数据假设。必须发挥作用，以确保数据能够回答正确的问题并提供正确的答案。同样，必须存在数据安全性和隐私要求，以保护公司利益。

集中监督不一定与集中过程相同。领导层可以通过投资建立数据信任基础所需的数据管理解决方案和信息体系结构来提供监督。一种最佳实践是通过创建卓越中心（COE）对此做出贡献。COE团队可以提供领导，最佳实践，研究，支持和/或培训。它可以配备有了解治理的分析专家，并可以分享在早期项目中获得的经验教训。但是，不管授权用户使用基本的中央资源来做更多的数据工作，分析计划并非都始于公司的IT和行政级别。

幻化“数据魔术”

在某些情况下，对分析作为主要决策输入的不信任会抵消建立循证流程的压力。在这里，微妙的平衡开始发挥作用：鼓励个人数据创造力，同时建立数据利用指南和业务哲学。这样可以一次为一个部门（甚至经理）建立整个组织的数据动力。它面对坚持“我不需要数据；我有经验”心态的拥护者，并有确凿的证据证明了分析的价值。当直觉和数据融合在一起时，魔术就发生了。

有了适当的框架，并且企业对数据的监督程度不那么明显，就会发生爆炸式的分析。这种演变是组织与其数据之间关系的基本枢纽点。个人可以识别最有用的链接，一旦接受变更，他们就可以开始寻找这些链接。在我们以知识为基础的经济中，组织的生存能力和寿命取决于通过分析识别并解决这一现实的能力。

对于高管领导层，一个简单的度量标准将有助于证明组织作为竞争性运营的事实而愿意适应变化的意愿和能力：利用率。随着员工成功访问他们做出更好决策所需的数据，组织将看到越来越多的企业使用商业智能工具。

组织需要达到60％到70％的数据利用率才能知道他们拥有正确的数据聚合。以这种速度，组织应该确信数据具有完整性，并且用户具有对数据的适当访问量。通过将自己的创造力以及他们自己的角色和优先级带入数据，用户可以以使其易于消化的格式来利用他们的需求。即使是只需要查看分析输出的人，也可以将其纳入日常工作中。当分析成为组织的生活方式时，成功就会来临。