Top 10 des mauvaises pratiques de mise en œuvre de la Business Intelligence à éviter

La Business Intelligence transforme les charges de travail traditionnelles des entreprises mondiales de tous les secteurs. Les pratiques de business intelligence permettent aux entreprises de devenir plus modernes tout en adoptant efficacement la digitalisation ou la transformation numérique.

Selon les buts et objectifs de l'entreprise, il existe différentes pratiques de mise en œuvre de la business intelligence pour l'intégration à l'intelligence artificielle. Tirer parti de l’intelligence artificielle dans votre entreprise contribuera à accroître l’engagement des clients et à aspirer à réaliser des bénéfices adéquats. Les pratiques de mise en œuvre de la Business Intelligence aident des millions d’entreprises à obtenir un avantage concurrentiel sur le marché technologique mondial. La combinaison de l’intelligence artificielle et de la business intelligence permet de prendre des décisions meilleures et plus éclairées grâce à l’automatisation. Les pratiques BI sont devenues l’un des éléments clés pour aider le processus décisionnel à atteindre la satisfaction client en 2022 et au-delà. Les gens doivent connaître certaines des dix pires pratiques de mise en œuvre de la business intelligence à éviter lors de la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans une entreprise afin d’éliminer des pertes potentiellement énormes.

Top 10 des pires pratiques de mise en œuvre de la Business Intelligence à éviter en 2022

1. Collecte de données de mauvaise qualité

Les données sont l'élément le plus important de la Business Intelligence qui est intégré à l'IA modèle. Les entreprises ne doivent pas collecter de données de mauvaise qualité pour les mettre en œuvre dans des pratiques de mise en œuvre commerciale qui exploitent uniquement l’IA. Ensuite, cela entravera l’ensemble du processus de gestion des données tel que le suivi des données en temps réel, la réconciliation des données, etc.

2. Ignorer les sources de données clés

Les entreprises ne doivent pas ignorer les sources de données clés lorsqu'elles continuent de mettre en œuvre des pratiques de business intelligence. En plus des entrepôts de données, des ERO, des CRM et des bases de données spécifiques, il existe plusieurs sources de données clés. Ignorer d’autres sources de données clés, telles que les données de surveillance des réseaux ou les réseaux sociaux, peut conduire à des décisions inexactes.

3. Compliquer les pratiques BI

L'une des pires pratiques de mise en œuvre de la Business Intelligence est de compliquer les pratiques BI sans raison. Les entreprises doivent se rappeler que l’intégration de l’intelligence artificielle rend les pratiques de business intelligence beaucoup plus faciles et simples, avec juste un peu de compréhension. Il n’y a aucune réticence à compliquer les pratiques de BI.

4. Ne pas fournir de formation pratique en intelligence d'affaires

Les organisations doivent trouver le moment précis pour offrir une formation pratique en intelligence d'affaires à leurs employés. Éviter la formation sur les pratiques de business intelligence peut entraîner davantage de confusion et des problèmes complexes pour les employés qui n’ont pas une bonne compréhension de la business intelligence et de l’intelligence artificielle. Éviter les sessions de formation appropriées est l'une des pires pratiques de mise en œuvre de la Business Intelligence.

5. Culture et structure organisationnelles

Avant de mettre en œuvre des pratiques de business intelligence, une organisation doit avoir une compréhension approfondie de sa culture et de sa structure. Les équipes individuelles devraient avoir la liberté de choisir leurs propres pratiques de BI plutôt que de dicter ce dont leurs membres ont besoin. Cette pratique de mise en œuvre de la Business Intelligence peut ralentir le processus d’adoption de pratiques de Business Intelligence qui contiennent des informations inexactes à partir des données.

6. Mauvaise connaissance des projets de business intelligence

L'un des pires aspects d'un processus de mise en œuvre de la business intelligence est une mauvaise connaissance des projets de business intelligence. L’intégration de l’intelligence artificielle dans les entreprises vise à faciliter la réalisation des objectifs commerciaux dans un délai plus court. La perspective sur les projets de business intelligence devrait changer pour générer des profits grâce à des décisions éclairées.

7. Traitez Excel comme la plateforme par défaut pour les pratiques de business intelligence

Les organisations ne doivent pas traiter Excel comme une simple feuille de calcul et en faire la plateforme par défaut pour toutes les pratiques de business intelligence. Excel peut poser des problèmes supplémentaires dans le processus de gestion de l'intelligence artificielle dans l'entreprise, tels que des processus sujets aux erreurs, des erreurs de données, etc. Les entreprises doivent empêcher l’accumulation de données critiques dans les feuilles de calcul Excel.

8. Évitez de définir des KPI pour la business intelligence

La mise en œuvre de l'IA en entreprise nécessite de définir des KPI pour une business intelligence efficace. Les pratiques de business intelligence stratégique doivent inclure la définition des KPI en différentes catégories, telles que les mesures de gestion de projet, les données marketing, les mesures financières, les mesures client et les mesures RH. Les entreprises devraient négliger d’éviter de définir des KPI, car il s’agit de l’une des pires pratiques de mise en œuvre de la business intelligence.

9. Ne pas trouver un fournisseur de logiciels compétent

Ne pas trouver un fournisseur de logiciels compétent est l'une des pires pratiques de business intelligence. Pour mettre en œuvre l'intelligence artificielle dans l'entreprise et intégrer la combinaison de l'intelligence artificielle et de la business intelligence, il est nécessaire d'avoir un architecte d'infrastructure de business intelligence, un administrateur de base de données, un expert en exploration de données, un développeur principal ETL et un responsable d'application, ainsi qu'un analyste de la qualité des données et un chef de projet. Il est donc important de trouver un éditeur de logiciels compétent pour travailler sur votre projet de business intelligence.

10. Estimations inexactes

Des estimations inexactes retardent souvent certains projets de business intelligence de premier plan, entravant les processus commerciaux et les bénéfices à long terme. Cela peut entraîner de graves conséquences, telles que l’ajustement de la portée du projet et la mise en œuvre de l’IA dans les processus métier.

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