비즈니스 인텔리전스는 모든 산업 분야에 걸쳐 글로벌 기업의 기존 워크로드를 변화시키고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 관행을 통해 기업은 디지털화 또는 디지털 혁신을 효과적으로 채택하면서 더욱 현대화될 수 있습니다.
비즈니스 목표와 목적에 따라 인공지능과의 통합을 위한 다양한 비즈니스 인텔리전스 구현 사례가 있습니다. 비즈니스에 인공 지능을 활용하면 고객 참여를 높이고 적절한 수익을 창출하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 인텔리전스 구현 사례는 글로벌 기술 시장에서 수백만 기업이 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됩니다. 인공 지능과 비즈니스 인텔리전스의 결합은 자동화를 통해 더 나은 정보에 입각한 의사 결정을 지원합니다. BI 관행은 2022년 이후에도 의사 결정 프로세스가 고객 만족을 충족하는 데 도움이 되는 핵심 요소 중 하나가 되었습니다. 사람들은 잠재적으로 큰 손실을 방지하기 위해 비즈니스에 인공 지능을 구현할 때 피해야 할 최악의 비즈니스 인텔리전스 구현 관행 10가지 중 일부를 알아야 합니다.
데이터는 AI에 통합되는 비즈니스 인텔리전스에서 가장 중요한 요소입니다. 모델. 기업은 AI만을 활용하는 비즈니스 구현 관행에 구현하기 위해 품질이 낮은 데이터를 수집할 수 없습니다. 그러면 실시간 데이터 추적, 데이터 조정 등 전체 데이터 관리 프로세스가 방해를 받게 됩니다.
기업은 비즈니스 인텔리전스 관행을 계속 구현할 때 주요 데이터 소스를 무시해서는 안 됩니다. 데이터 웨어하우스, ERO, CRM 및 특정 데이터베이스 외에도 여러 가지 주요 데이터 소스가 있습니다. 네트워크 모니터링 데이터나 소셜 미디어 등 다른 주요 데이터 소스를 무시하면 부정확한 결정을 내릴 수 있습니다.
최악의 비즈니스 인텔리전스 구현 관행 중 하나는 이유 없이 BI 관행을 복잡하게 만드는 것입니다. 기업은 AI의 통합으로 약간의 이해만으로도 비즈니스 인텔리전스 실행이 훨씬 쉽고 단순해진다는 점을 기억해야 합니다. BI 관행을 복잡하게 만드는 것을 꺼리지 않습니다.
조직은 직원에게 실용적인 비즈니스 인텔리전스 교육을 제공할 적절한 시기를 찾아야 합니다. 비즈니스 인텔리전스 실무에 대한 교육을 피하면 비즈니스 인텔리전스와 인공 지능에 대한 적절한 이해가 없는 직원에게 더 많은 혼란과 복잡한 문제가 발생할 수 있습니다. 적절한 교육 세션을 피하는 것은 최악의 비즈니스 인텔리전스 구현 관행 중 하나입니다.
비즈니스 인텔리전스 관행을 구현하기 전에 조직은 조직의 문화와 구조를 깊이 이해해야 합니다. 개별 팀은 구성원에게 필요한 것이 무엇인지 지시하기보다는 자체 BI 방식을 자유롭게 선택할 수 있어야 합니다. 이러한 비즈니스 인텔리전스 구현 방식은 데이터에서 부정확한 통찰력을 얻을 수 있는 비즈니스 인텔리전스 방식을 채택하는 프로세스를 느리게 할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 구현 프로세스의 최악의 측면 중 하나는 비즈니스 인텔리전스 프로젝트에 대한 인식 부족입니다. 비즈니스에 인공지능을 통합하는 것은 비즈니스 목표를 더 짧은 시간에 더 쉽게 달성할 수 있도록 하는 것입니다. 비즈니스 인텔리전스 프로젝트에 대한 관점은 정보에 입각한 의사결정을 통해 수익을 창출하도록 바뀌어야 합니다.
조직은 Excel을 단순한 스프레드시트로 취급하여 모든 비즈니스 인텔리전스 실행을 위한 기본 플랫폼으로 삼아서는 안 됩니다. Excel은 오류가 발생하기 쉬운 프로세스, 데이터 오류 등과 같이 비즈니스의 인공 지능 관리 프로세스에서 몇 가지 추가 문제를 제공할 수 있습니다. 기업은 Excel 워크시트에 중요한 데이터가 축적되지 않도록 해야 합니다.
비즈니스에 AI를 구현하려면 효과적인 비즈니스 인텔리전스를 위한 KPI를 정의해야 합니다. 전략적 비즈니스 인텔리전스 실행에는 프로젝트 관리 지표, 마케팅 데이터, 재무 지표, 고객 지표, HR 지표 등 다양한 범주로 KPI를 정의하는 것이 포함되어야 합니다. 기업은 KPI 정의를 피하는 것이 최악의 비즈니스 인텔리전스 구현 관행 중 하나이므로 무시해야 합니다.
유능한 소프트웨어 공급업체를 찾지 못하는 것은 최악의 비즈니스 인텔리전스 관행 중 하나입니다. 비즈니스에 인공지능을 구현하고 인공지능과 비즈니스 인텔리전스의 조합을 통합하려면 비즈니스 인텔리전스 인프라 설계자, 데이터베이스 관리자, 데이터 마이닝 전문가, ETL 수석 개발자 및 애플리케이션 책임자, 데이터 품질 분석가 및 프로젝트 관리자가 필요합니다. 따라서 비즈니스 인텔리전스 프로젝트를 수행할 유능한 소프트웨어 공급업체를 찾는 것이 중요합니다.
부정확한 견적으로 인해 일부 주요 비즈니스 인텔리전스 프로젝트가 지연되고 장기적으로 비즈니스 프로세스와 수익이 저해되는 경우가 많습니다. 이는 프로젝트 범위를 조정하고 비즈니스 프로세스에 AI를 구현하는 등 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
위 내용은 피해야 할 10가지 나쁜 비즈니스 인텔리전스 구현 관행의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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