如何提高企業的成熟度

馬漢

不久前，Gartner的一項調查顯示，超過87 %的組織被歸類為商業智能（BI）和分析成熟度較低，這給那些希望提高數據資產價值和利用新興分析技術如機器學習的企業組織帶來了巨大障礙。

在Gartner數據和分析IT評分中，Gartner將成熟度較低的企業組織評為“基礎”或者“機會主義”級別。處于“基礎”級別的企業組織，其BI能力主要是基于電子表格的分析和個人數據的提取。處于“機會主義”級別的企業組織，各個業務部門將自己的數據和分析計劃作為獨立項目，缺乏領導力和中央指引。

Gartner高級主管分析師Melody Chien表示：“BI成熟度較低嚴重限制了那些試圖實現BI現代化的分析者，還會對分析工作流程的每個部分產生負面影響。因此，分析部門可能難以加速和擴大現代BI功能和新技術的使用。”

Chien稱，成熟度低的組織表現出某些會放慢BI能力普及的特征，其中包括原始或老化的IT基礎設施；IT和業務用戶之間的協作受限；數據很少與業務成果的明顯改善掛鉤；BI能力主要體現在報告上；給處理內容生成和數據模型準備的中央IT團隊造成了諸多瓶頸。

Chien說：“低成熟度的企業組織可以向那些高成熟度的企業組織學習成功的經驗。重塑自我，避免犯相同的錯誤，低成熟度的企業組織數據負責人就可以充分利用他們當前的資源，加速現代BI部署，開始走向更高成熟度的旅程。”

Gartner表示，數據和分析部門領導可以在戰略、人員、治理和技術方面遵循以下四個步驟，以發展企業組織的能力，從而產生更大的業務影響力。

1.以清晰的愿景制定整體數據和分析戰略

BI成熟度較低的企業組織通常缺乏企業數據和分析策略的明確目標。業務部門單獨承擔數據或分析項目，從而導致數據孤島的出現和流程的不一致。

數據和分析領導者應該與IT和業務領導者協調，以制定整體BI戰略。他們還應將戰略視為一個持續和動態的過程，以便考慮到未來任何的業務或環境變化。

2.創建靈活的組織結構，利用分析資源持續進行分析培訓

企業必須擁有所需的人員、技能和關鍵結構，以培養和保障技能并發展能力，必須預測即將出現的需求，確保培養或者外部招聘所需的技能和角色，以支持數據和分析戰略中的各項工作。

在內部分析能力有限的情況下，數據和分析領導者應該通過構建包含業務部門負責人和用戶在內的“虛擬BI團隊”來努力實現靈活的工作模式。

3.實施數據治理計劃

大多數BI成熟度低的企業組織都沒有正式的數據治理計劃，他們可能已經考慮到了這一點并了解其重要性，但不知道從哪里開始著手。

數據分析領導者應該將治理視為“游戲的規則”，這些規則可以支持業務目標，讓組織平衡數字化環境中的機會和風險。治理也是一個框架，規定了必須強加于數據和分析的決策權和權威模型。

4.創建可支持廣泛用途的集成分析平臺

BI成熟度較低的企業組織通常IT基礎設施都很原始。他們的BI平臺更傳統，以報告為中心，嵌入在ERP系統中，或者簡單的報告工具，用途有限。

要提高分析成熟度，數據和分析領導者應該考慮采用集成的分析平臺，擴展他們的基礎設施以涵蓋那些現代化的分析技術。