企业重新考虑管控商业智能 ( BI ) 部署的 5 个理由

Posted 2021-04-20 Tableau社区

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导语

长期以来，人们一直认为，要成功管控商业智能 ( BI ) 部署，唯一方法就是实施严格的流程和严密的控制，并对数据和报告解决方案的访问进行限制。组织认为，如果规则由 IT 内部的少数个人来进行集中式编写和执行，滥用的风险就会降低。

不幸的是，这种严格的管控方法只会让业务用户受到限制，而业务用户具有必要的业务背景知识，最善于发现，最善于将数据转化为见解和行动。这常常会导致 “影子 IT” 组织的出现，这些组织根据未经审核的数据、使用未经批准的流程和不受支持的工具，在没有得到公司帮助的情况下开展至关重要的业务活动。这使公司面临重大风险。具体而言，如果过于严格的管控方式促使人们绕过 IT，那么不良决策的风险以及数据资产因疏忽大意而受损的可能性都会急剧增加。但我们可以选择更好的方式。

*图片选自网络

BI 领导有机会重新考虑自己的方式，围绕如何在鼓励和实现数据广泛使用的同时降低风险，重新启用新的管控计划。对许多组织而言，这种思维代表着一种巨变，很可能与现有的管制做法格格不入，因此必然要求 IT 以显著不同的方式来思考和讨论利益相关者的管控。

《哈佛商业评论》在其近期发表的“您有怎样的数据策略？”（英文）一文中论述了“进攻型”和“防守型”数据策略的概念。它们分别表示解决 IT 对于数据安全的要求，以及解决业务部门对于从数据中创造价值的要求。您可以在下方看到，现代分析平台可以同时实现上述两个目标：既能保护数据安全，又能实现数据的最大化利用。

从限制型文化成功过渡到能力促进型文化的组织将开始在 5 个关键领域受益：

1更高的采用率，更明智的决策

要对一个组织的数据价值加以利用，该组织的人员必须获得相关能力来探索、发现和分析这些数据，以便找到关键见解。要实现上述目标，我们必须借助一种管控模型，这种模型可以通过安全和负责的方式，提高使用率并迅速提升新用户的操作水平。

业务用户通常技术能力有限，但如果他们能够提出和回答自己的数据问题，则效果会呈指数级增长，因为他们知道、理解，并且信任这些数据。这些用户具备将见解转化为行动所需的业务背景和能力。以 REI 为例，其分析师 Tim Letona 正在通过创建模型来更好地理解项目相关成本和工时卡。

2可信度更高的结果

要实现这种转变，用户需要积极参与支持组织分析计划的管控流程。一旦用户获得更大的能力并在其中感受到切身利益，管控就会从业务用户漠不关心的话题变为众人关切的焦点。

用户对自己的发现更有信心，也更愿意与他人进行共享和协作，这又会强化这种趋势并提高采用率。在将数据驱动型决策扩展到整个组织的过程中，这种新的能力和信心起着至关重要的作用。了解如何鼓励每一个人参与发现过程，在自己的组织中营造自助式分析文化。

3消除 “ 影子 IT ”

“ 影子 IT ” 组织是僵化限制型管控政策的副产物，可导致未经准许、可信度低的分析。但在以自助式功能为基础的商业智能管控模型中， “ 影子 IT ” 将很快失去其存在的意义。不再依赖“影子 IT”意味着用户可以完全借助经过批准的可信环境来执行自己的业务流程，无需再为敏捷性而牺牲安全性。很明显，用户会因此受益。

4更富战略性的 IT 团队

如果 BI 管控计划的既定目标是限制访问，那么 IT 资源就不得不将宝贵的时间过多地用于定义和执行规则。而如果实施的管控策略能够促进大范围使用，并将自我规管的负担转移到环境中的用户，IT 就能够在支持商业智能计划方面扮演更具战略性的角色。

*图片来自网络

这种思维模式的转变可以为 IT 创造各种机会，使其能够更加贴近自己有责任支持的业务流程。借助更大的带宽，IT 可以专注于研发和创新，引入能够在组织中提高商业智能价值的新数据源以及新工具和新方法。了解商业智能和分析总监 Jeff Strauss 如何对 Conversant Media 的研发 IT 计划做到了如指掌。

5通过降低风险实现可信的安全度

在数据和分析的使用方面，采用限制型管控方式的组织常常会有一种虚假的安全感。如果用户和 “影子 IT” 团体在 IT 管控范围之外，将经过 IT 拣选的数据作为数据源来开展下游流程和分析，那么相关数据的安全性和可信度都会显著下降。如果用户信任管控流程并相信相关规则体现出对业务部门需求的理解，以及对内在的敏捷性需求的理解，那么他们将更有可能遵守规则，避免不必要的冒险。

商业智能和分析平台现代化已经成为许多组织的共识，现在正该采用一种经过专门设计的管控模型，借此实现负责任的用户自助式操作，并让分析影响力最大化。

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