6 zīmes Ir pienācis laiks novirzīt savu Analytics programmatūru

Analytics programmatūra

Labi izstrādāts biznesa inteliģences (BI) programmatūras risinājums ir izšķirošs jebkurai organizācijai, kas vēlas noteikt savu tiešsaistes mēģinājumu IA.

Neatkarīgi no tā, vai tā ir projekta izsekošana, e-pasta mārketinga kampaņa vai prognozēšana, uzņēmums nevar uzplaukt, nesekojot izaugsmes un iespēju jomām, izmantojot pārskatus. Analytics programmatūra maksās laiku un naudu tikai tad, ja tā neuzņem precīzus momentuzņēmumus par uzņēmuma darbību.

Apskatiet šos sešus iemeslus, kāpēc pamest vienu analytics programmatūru par labu efektīvākai.

1. Mulsinoša lietotāja saskarne

Pirms saistības ar BI programmatūru, lieciet darbiniekiem to pārbaudīt un pārliecināties, vai lietotāja saskarni var viegli integrēt viņu darbplūsmā. Neveiklā lietotāja saskarne var patiešām palēnināt ziņošanas procesu: darbiniekiem ir jāiet pa sarežģītu ceļu, lai sniegtu rezultātus. Grupām, kas strādā kopā ar BI programmatūru, jābūt skaidram, konsekventam procesam, lai cilvēku centieni nepārklājas un netērētu laiku.

2. Pārāk daudz datu

Vēl viens daudzu BI programmatūras risinājumu kritums ir tāds, ka programma nodrošina pārāk daudz neapstrādātu datu, tos nepārvēršot praktiskā ieskatā. Vadītājiem un komandu vadītājiem ātri jāspēj atšķirt jomas, kas darbojas labi, no tām, kurām jāpievērš uzmanība. Saskaroties ar skaitļu mūri, darbinieki var tērēt dārgo laiku, lai sastādītu saprotamus pārskatus.

3. “Viens izmērs der visiem”

Ne katrs bizness darbojas vienādi, un katrai organizācijai ir specifiska metrika, kas atbilst tās vajadzībām. BI programmatūrai jābūt pielāgojamai, lai vadītāji varētu filtrēt troksni un koncentrēties uz to analītika, kas patiešām ir svarīga. Piemēram, uzņēmumiem, kas sniedz pakalpojumus, nav jāpārbauda piegādes un iepirkumu metrika, ja tie pārvalda taustāmus krājumus. Pakalpojumam Analytics jāatbilst nodaļām, izmantojot datus.

4. Pārāk specializēta

Uzņēmumiem meklējot perfektu BI programmu, viņiem ir jāizvairās analytics pārāk koncentrēti rīki. Lai gan pārskatu sniegšanas sistēma var būt izcila ar darbinieku darbības rādītājiem, tā var būt briesmīga, apstrādājot citus darbības procesus. Uzņēmumiem jāveic plaši pētījumi par BI risinājumiem, lai pārliecinātos, ka programmatūra neatstāj novārtā jomas, kas firmai ir rūpīgi jāpārbauda.

5. Atjauninājumu trūkums

Uzticami programmatūras izstrādātāji vienmēr izstrādā atjauninājumus tuvākajā apvāršņā, piemēram, drošības labojumus, OS saderības atjauninājumiun kļūdu labojumi. Nabadzīgo cilvēku galvenā pazīme analytics sistēma ir atjauninājumu trūkums, kas nozīmē, ka programmatūras izstrādātāji nepielāgo produktu, lai tas atbilstu mainīgajām biznesa vajadzībām.

Kad programmatūras atjauninājums tiek izlaists, tam vajadzētu stiprināt drošību pret jauniem digitālajiem draudiem un saglabāt uzņēmuma datus drošībā. Atjauninājumi parasti uzlabo darbplūsmu, ļauj darbiniekiem ātrāk ģenerēt pārskatus un sagatavot atbilstošāku informāciju. Jums jāpārbauda programmatūras vietnes, lai redzētu, cik bieži tiek atjaunināts viņu produkts, un iegūtu priekšstatu par to, cik aktuāls ir risinājums.

6. Integrācijas likstas

Uzņēmumi paļaujas uz vairākiem programmatūras risinājumiem, tostarp CRM datu bāzes, POS sistēmas un projektu vadības programmatūra. Ja an analytics risinājumu nevar integrēt jūsu tehnoloģiskajā vidē, jūs tērēsiet laiku, mēģinot manuāli pārnest datus no citām sistēmām.

Uzņēmumiem jāpārliecinās, ka BI risinājums labi integrējas esošajā aparatūrā, operētājsistēmās un programmatūrā.

Uzņēmumiem pielāgojoties digitālajam laikmetam, pielāgojot procesus lielākam ātrumam, uzņēmumi var palikt konkurētspējīgi ar precīzu BI risinājums. Ja jūsu pašreizējā metrika ir novecojusi, pavirša, svērta ar svešiem datiem vai vienkārši nav saprotama, ir pienācis laiks pāriet uz labāku risinājumu.

Ideāls analytics risinājums var virzīt uzņēmumu pirms spēles, ļaujot tam izmantot efektīvus procesus, zaudēt neefektīvu praksi un virzīties uz lielāko IA.

Ko jūs domājat?

Šī vietne izmanto Akismet, lai samazinātu surogātpastu. Uzziniet, kā tiek apstrādāts jūsu komentārs.