商业智能正在改变各行各业的全球企业的传统工作负载。商业智能实践使企业更加现代化，同时有效地采用数字化或数字化转型。
根据业务目标和目的，有多种商业智能实施实践与人工智能的集成。在业务中利用人工智能将有助于提高客户参与度，并渴望获得足够的利润。商业智能实施实践有助于在全球科技市场中获得数百万公司的竞争优势。人工智能和商业智能的结合支持通过自动化做出更好、更明智的决策。BI实践已成为帮助决策过程在2022年及以后满足客户满意度的关键要素之一。人们需要了解在商业中实施人工智能以消除潜在的巨大损失时要避免的十大最糟糕的商业智能实施实践中的一些。
数据是商业智能中集成到人工智能模型中的最重要元素。公司不得收集任何质量较差的数据以实施到仅利用人工智能的业务实施实践中。然后，它将阻碍实时数据跟踪、数据协调等整个数据管理过程。
企业在继续实施商业智能实践时不得忽视关键数据源。除了数据仓库、ERO、CRM和特定数据库之外，还有多个关键数据源。忽略网络监控数据或社交媒体等其他关键数据源可能会导致企业做出不准确的决策。
最糟糕的商业智能实施实践之一是无缘无故地使BI实践变得复杂。企业需要记住，人工智能的集成使商业智能实践变得更加容易和简单，只需稍加了解即可。没有不情愿的复杂BI实践。
组织必须寻找准确的时间为员工提供商业智能实践培训。避免对商业智能实践进行培训可能会导致对商业智能和人工智能没有正确理解的员工产生更多的困惑和复杂的问题。避免适当的培训课程是最糟糕的商业智能实施实践之一。
在实施商业智能实践之前，组织必须深入了解其文化和结构。各个团队应该有自由选择自己的BI实践，而不是规定成员需要什么。这种商业智能实施实践可能会减缓采用来自数据的不准确见解的商业智能实践的过程。
最糟糕的商业智能实施流程之一是对商业智能项目的认知不佳。人工智能在商业中的融合是为了让商业目标在更短的时间内更容易实现。应该改变对商业智能项目的看法，以通过明智的决策来推动利润。
组织不得将Excel视为只是一个电子表格，并使其成为所有商业智能实践的默认平台。Excel可以在业务中的人工智能管理过程中提供一些额外的问题，例如容易出错的流程、数据错误等等。企业应防止在Excel工作表中累积关键数据。
在业务中实施AI需要为有效的商业智能定义KPI。战略商业智能实践必须包括将KPI定义为不同类别，例如项目管理指标、营销数据、财务指标、客户指标以及HR指标。企业应该忽略避免定义KPI，因为它是最糟糕的商业智能实施实践之一。
不寻找称职的软件供应商是最糟糕的商业智能实践之一。要在业务中实施人工智能并集成人工智能和商业智能的结合，需要有商业智能基础架构架构师、数据库管理员、数据挖掘专家、ETL首席开发人员和应用程序主管以及数据质量分析师以及项目经理。因此，重要的是要找到一个称职的软件供应商来从事商业智能项目。
不准确的估计往往会延迟一些顶级商业智能项目，从而长期阻碍业务流程和利润。这可能会导致严重的后果，例如调整项目范围以及在业务流程中实施人工智能。
以上是需要避免的十大糟糕的商业智能实施实践的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
