运营bi数据分析平台，做好战略很重要

       之前小编分享过一篇“bi数据分析平台运营要注意这4个要点”的文章，里面就提到，运营bi数据分析平台，策略很重要，要认真做好部署，协调好业务和工作人员与大数据分析平台的关系，这样才能充分调动bi数据分析平台的作用。

　　要充分洞察数据挖掘数据，除了需要IT人员熟悉bi数据分析平台，还需要业务人员关注bi数据分析平台，并以业务优先的方式从数据中获得洞察

　　1.确定优先级并建立改进过程

　　那么，企业在运营大数据分析平台时，首先该怎么做？

　　首先，组织应该知道他们想要什么样的业务洞察，哪些是最重要的，因此IT可以首先提供对业务用户来说最为关键的事情，并通过优先级列表来实现。

　　此外，商业智能计划应该能够随着优先级的改变而变革。

　　同样，商业智能战略应该建立在进步和改进系统运作方式的过程中。Evelson建议采用迭代的方法，以便商业智能工具可以随着业务部门的使用而扩展和改进，并确定哪些地方满足其需求，哪些地方不能。

　　2.提高公民数据科学家的技能

　　研究公司Gartner在2017年的“商业智能和分析平台的魔力象限”报告中说“未来几年公民数据科学家的数量的增长速度将比数据科学家快五倍”。

　　Gartner的研究副总裁CindiHowson表示，高管们已经认识到数据科学家的不足难以满足需求;他们也在努力从现有的成员中雇用或发现他们所需的公民数据科学家。

　　她说：“我们在谈论居于期间的信息分析师。他们了解业务领域和要问的问题，她补充说，人们需要更容易使用的软件，以便组织能够更好地支持这些工作人员。

　　Howson预计，软件的改进最终将允许商人在未建模的数据集上提出并回答自己的问题。一旦这种情况发生，组织就需要合适的人来担当公民数据科学家的角色。他们就需要具备分析技能、喜欢提问的充满好奇心的工作人员，他们知道怎么解读取回来的信息，并且很乐意使用软件来改善业务成果。

　　3.授予员工用数据讲故事的权利

　　CBIGConsulting是一家帮助客户利用数据资产的专业服务公司，它的总裁兼负责人ToddNash表示，还有个案例，他曾与这样的组织合作，这些组织里的工作人员明白如何使用商业智能工具提供的洞察来讲述有助于他人理解“数据正在试图表达什么”的故事。

　　他说这些人使用商业智能技术内置的报告和可视化功能来开发有助于最大限度地发挥分析的价值的叙事。

　　这种做法不单单是为了让人生成光鲜亮丽的报告；这些用户能够与其他人看不到的数据建立联系，从而提供企业可让企业获利的新洞察。高管们需要提供支持并授予他们这么做的权利。

　　例如，他说，分析店铺销售数据的员工可能会看到细微的天气趋势(不仅仅是大风暴)对销售的微妙影响。他们可能想要通过bi数据分析平台引入外部的天气数据，以进一步分析趋势，更好地了解商店如何通过新的洞察优化销售。

　　Nash说：“可以利用各种内部和外部数据来获得更好的洞察”。他补充说成功的bi数据分析平台运营允许分析师做的事远远不止衡量标准的关键绩效指标那么简单。