分析类项目推进商业智能顺利进行冰淇淋机
分析类项目推进商业智能顺利进行
分析类项目推进商业智能顺利进行 2012: 根据最近对CIO进行调查的结果,分析类项目是CIO们当前的关注焦点之一。我认为如果要保证这类商业智能项目顺利推进,最重要的一点是牢记它们和其他IT项目有着本质的不同。具体有哪些不同呢?下面我们就逐一例举:1. 分析类项目是非常微妙的其他IT项目 -- 无论是会计类或者生产规划类 -- 都会遵循一个大家都很熟悉的流程。分析类项目则很难做到这一点,因为它实质上是反映了决策过程,而人的决策是没有固定路径可以追溯的。分析类项目不是用来实现具体的业务规则、交易或者工作流,我们必须时刻同项目所有人紧密联系,否则就无法实现其想法。2.分析类项目未必按最初设想的路径推进无论从人类决策过程的精微细致抑或过往成功的项目经验,我们可以总结出分析类项目必须遵循随需而变的设计理念。这在某种程度上决定了不会存在大一统的分析类项目,而应该采取敏捷模式 – 快速创建原型系统并获取反馈、以多个自包含的循环逐步推进并随机决断。比如,我们这一个部门就曾经对于分析类项目的结束状态非常固执。他们对于最终要达成的目的十分清楚,而且想通过一次整体发布来实现之。当我劝说他们把项目拆分成几个动态可调的阶段时,他们明确回应到:“没必要,我们知道该怎么做,你只用提供所需的数据就行了。”为了避免那种大规模的分析项目,我对他们提出:让我们用敏捷方法来完成这个项目吧,看看是否更有成效。如果最终失败了,我请整个项目组一顿午饭。面对这个挑战,项目负责人和我达成了协议,在第一阶段进行试验。在接下来的几个礼拜中,我们完成了第一阶段的工作,做出了产品的原型。全体成员都对项目最终产出有了与原先不同的认识和理解。在开始规划下一阶段的工作时,他们的需求完全改变了。原先只是想收集产品反馈相关的信息,而现在则把未来的主要工作目的变成了填补库存信息的缺失。当项目最后成功完结后,其最终状态已经与最初的设想大相径庭。而且,这种转变是随着他们思考和决策的路径逐渐演化的。3. 有必要纳入外部数据IT项目通常主要关注企业内的信息:会计、物料、库存、销售订单以及客户合同等。但是,为了能更有效地提升决策水平,分析类项目必须采集企业外部的信息。由于我们可能无法控制甚至不知道如何去获取所需的外部信息,因此工作中必须包含搜集数据的内容。如果分析类项目是为了提升我们产品生命周期管理的水平的话,那么仅仅靠内部信息是不够的。尽管内部信息(销售数据、库存记录、产品线策略、定价和折扣信息、成功标准和营销成果等)确实有助于更好的产品生命周期管理,但是外部相关数据同样是必需的:同类产品、植入广告、宏观经济状况、天气、学校日程等 – 所有可能会影响产品前景的信息。一旦我们知道了哪些外部信息可以提升决策水平,接下来就是确定它们的重要程度和可用性,以及我们愿意为之付出多少成本。4. 分析类项目中因果关系的确认有三个理念指导我的分析类项目实践。首先,这类项目应该能够明确地提升决策水平;其次,更优的决策来源于因果关系的准确建立;最后,建立准确的因果关系是非常困难的,而且风险极大。为什么有很大风险呢?我们常常把关联性和因果关系相混淆,但是高关联性并不意味着因果关系的必然存在。找到正确的原因可以明显地促进商业智能,是提升决策水平的基础所在。具体该如何做呢?对于新手来说,应该认真理清因果关系。但是,在确认并运用这些关系前,必须要验证其到底是否存在。比如,减少呼叫中心的等待时间是否可以促进销售?加长测试周期是否可以提高产品质量?这些都要先尝试着去验证一下。分析类项目也需要IT方面能够让人信任:可以交付重大项目;可以改变自身传统角色,以分析来创造商业价值;知道该如何提高分析工作的质量;能够运用多种方法完成BI项目。(end)
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