几十年来，商业分析一直是澳大利亚企业文化的一部分。近年来，它变得更复杂、更专业，如果管理不善，可能是一项昂贵的工作。人工智能和“智能”分析也得到了大力推动，大企业投资数百万美元用于探测计划。然而，企业是否足够重视分析的警告信号，以确保这些项目的成功?
仔细研究如何以及为什么使用分析来发现任何危险信号是至关重要的。在许多情况下，企业甚至没有意识到他们正在制造问题。为了详细讨论，我们必须考虑公司遇到的一些常见问题，以及克服这些问题的解决方案。
钱在流入，但没有改变
在商业分析中，一个典型的失败就是事情永远不会改变。企业可以向程序和雇佣数据分析师和数据科学家投入大量资金，但是他们所做的工作需要积极的实施。
当分析师给出结果却没有收获变化时，这是一个明显的迹象，注册蓝冠娱乐表明一家企业与自己的分析脱节得太远了。需要注意的一个明显的警告信号是，分析中心完全与业务流程隔离。
解决方案
这个问题的解决方案相对简单。企业应该在其核心中集成一些分析。这意味着团队可以很容易地协作以达成共同的结论。这样做，不仅有助于数据更好地全面翻译，而且还意味着对未来更有意义和更有用的分析程序。分析用例应该基于可行性和对业务的影响来确定优先级，而构建数据驱动的文化应该是最优先级。
有限的范围等于有限的结果
最明显的警示信号之一在于，一个企业的经营范围从一开始就有多么有限。许多企业未能适当地扩展分析程序，例如无法计划详细的场景，而是创建模糊的、一般化的计划。一个常见的误解是，分析程序在项目完成后开始和结束。在很多情况下，分析调整永远不会真正结束，它会随着业务的变化而不断发展。
如果一个商业分析计划是不具体的，或者甚至是过于专业化的，它注定会返回有限的结果。不充分的范围很容易被发现;然而，这是很多人在开始时犯的一个常见错误。一个真正有效的分析计划必须为高级案例研究留出空间，这些案例研究可能发生在未来，而不仅仅是现在。
解决方案
这种情况的补救措施很容易找到，但需要时间和资源才能纠正。分析程序必须考虑理论问题。正如任何好的商业计划都会讨论潜在的挑战和陷阱，分析计划也必须如此。可行的分析，那些提供有价值的、可操作的数据，需要广泛的计划。
最终，在没有仔细查看流程的情况下启动分析工作将导致有限的数据损失。这是找出你已经知道的事情的万无一失的方法。
执行团队对分析程序没有清晰的愿景
随着高级分析的出现，这一点尤为明显。重要的是，不要在没有完全了解人工智能或机器学习项目如何适应整个业务的更广泛的数据和分析策略之前，就随大流、一头扎进这个项目。
解决方案
这通常源于对传统分析(描述性)和更高级的分析(说明性和预测性)之间缺乏理解。无论谁负责在业务中领导数据和分析，他都需要教育业务的领导者，注册蓝冠娱乐让他们知道更高级的分析在什么情况下适用于更大的图景，以及在投资构建技能和交付之前需要解决哪些问题。
业务分析角色定义不清
上面的分析警告信号假设在一个程序中有明确定义和约定的数据分析师和专家的角色。然而，在这种情况下，没有专家。一些公司会认为不需要专业的数据或分析技能，他们除了承担其他职责外，还可以与现有的团队一起管理。
这可能会导致业务用户受挫、时间和成本效率低下。幸运的是，这是一个很容易纠正的错误。
解决方案
作为任何分析项目的业务范围阶段的一部分，应该明确定义角色和职责——包括技术人员、发起人和业务流程所有者。这包括任何内部和外部相关方。当技能差距或资源约束明显时，可以聘请专家数据和分析咨询合作伙伴来补充内部资源或交付初始项目来设置基准。然后可以训练内部团队来交付最初的项目。
从商业分析失败中得到的一个有用的教训是，没有它们，我们就无法学习和适应。越来越明显的是，为什么公司不能从分析中得到他们想要的结果。然而，与此同时，业务主管必须准备好并愿意理解和欣赏分析，而不仅仅是在基础水平上。通过这种方式，分析警告信号可以在实现时处理，而不是在数据交付时。
