7 thách thức trong triển khai hệ thống BI

Dựa trên một nghiên cứu gần đây, chỉ có 26% tổ chức trên toàn cầu đã triển khai thành công các giải pháp kinh doanh thông minh. Mặc dù con số này có xu hướng gia tăng đối với các tổ chức lớn hơn, nhiều trong số họ vẫn phải đối mặt với một loạt thách thức khi thực hiện dự án kinh doanh thông minh - hệ thống BI.

Các thách thức phổ biến trong triển khai hệ thống BI bao gồm việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, chất lượng dữ liệu kém, sự chấp nhận thấp từ người dùng, phức tạp trong việc phân tích, trực quan hóa dữ liệu và bảng điều khiển không hiệu quả, áp đặt văn hóa dữ liệu, loại bỏ kho dữ liệu, quản lý sự sử dụng của các giải pháp tự phục vụ và đo lường ROI. Trong bài viết này, IZISolution sẽ thảo luận về bảy thách thức hàng đầu trong lĩnh vực Business Intelligence và cách giải quyết chúng để tối đa hóa giá trị tài sản của bạn.

I. Những thách thức về triển khai hệ thống BI

1. Tích hợp dữ liệu từ các hệ thống nguồn khác nhau

Sự quan trọng của việc đối chiếu và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn để cung cấp nền tảng vững chắc cho Business Intelligence (BI). Nếu không có khả năng này, việc sử dụng báo cáo BI sẽ không có ý nghĩa. Tuy nhiên, việc kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau có thể gây ra các vấn đề liên quan đến sai số và hiệu suất.

Mặc dù có các quy trình ETL (Extract, Transform, Load) cho phép hệ thống BI tạo kết nối trực tiếp với nhiều nguồn dữ liệu và chuyển đổi chúng để sử dụng, việc này không phải lúc nào cũng đơn giản. Đối với các tổ chức có quy mô lớn và đa dạng, việc sử dụng các công cụ ETL và lưu trữ dữ liệu như Power BI có thể gây ra vấn đề về quy mô, hiệu suất và bảo trì.

Một trong những vấn đề phát sinh là xử lý dữ liệu thô và phi cấu trúc, làm tăng độ phức tạp và thời gian để xây dựng báo cáo. Nếu bạn cần tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, việc này sẽ trở nên khó khăn hơn và không thể tái sử dụng logic cho các tập dữ liệu khác nhau. Ngoài ra, sự khác biệt giữa các phiên bản sự thật trên các bộ dữ liệu khác nhau có thể dẫn đến sai lệch trong hệ thống báo cáo. Cuối cùng, khi có hàng triệu hàng dữ liệu, việc xử lý chúng bằng ETL trở nên không hiệu quả và có thể gây ra sự chậm trễ trong việc cung cấp phản hồi báo cáo.

Giải pháp trong trường hợp này có thể là thiết lập một kho lưu trữ dữ liệu duy nhất và cấu trúc dữ liệu trước - một kho dữ liệu. Điều này giúp loại bỏ sự nhầm lẫn trong dữ liệu và tạo ra một phiên bản duy nhất của sự thật. Nó cũng giúp cải thiện khả năng phân tích dữ liệu và tạo báo cáo nhanh hơn. Công nghệ kho dữ liệu cho phép xử lý lượng dữ liệu lớn mà không tăng thêm chi phí cho bảo trì hệ thống BI.

2. Vấn đề về chất lượng dữ liệu

Theo Alex Obolensky, Trưởng bộ phận BI tại Instinct Tools cho rằng: Chiến lược quản lý dữ liệu phần lớn là một hoạt động hành chính. Đồng thời, phần kỹ thuật của việc xây dựng một kiến ​​trúc giải pháp phù hợp, được cân nhắc kỹ lưỡng không được phép bỏ qua. Xây dựng chiến lược nên bắt đầu bằng sơ đồ về tất cả các luồng dữ liệu của công ty. Xác định hệ thống nguồn mà bạn có, nơi dữ liệu được tạo và tiêu thụ, bạn có những thực thể nào và nơi chúng được lưu trữ, sau đó quyết định cách triển khai dữ liệu đó về mặt kỹ thuật.

3. Chuyên gia BI đang thiếu hụt

Thiếu hụt kỹ năng là một vấn đề phổ biến trong lĩnh vực kinh doanh và đang làm trở ngại cho các nỗ lực trong việc phân tích dữ liệu. Ví dụ, vào năm 2020, Hoa Kỳ đối mặt với tình trạng khan hiếm nhân tài trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, khiến cho các công ty không thể tìm kiếm được khoảng 250.000 vị trí làm việc trong lĩnh vực này. Khảo sát tuyển dụng công nghệ năm 2022 cũng đã xác định rằng kỹ năng khoa học dữ liệu đang có nhu cầu cao hơn so với nguồn cung.

Tình trạng này càng trở nên nghiêm trọng hơn bởi sự biến đổi trong thị trường tuyển dụng, sự thay đổi về nhân khẩu học và hiện tượng "Làn sóng từ chức" cùng với những dấu hiệu của một cuộc suy thoái khác. Trong trường hợp thiếu kỹ năng chuyên môn, các công ty sẽ không thể tận dụng hiệu quả các dự án phân tích BI, xây dựng các kho dữ liệu cơ bản hoặc hiểu biết về dữ liệu nói chung.

Để đối phó với tình trạng khan hiếm nhân tài, nhiều công ty đã bắt đầu tận dụng dịch vụ thuê ngoài từ các chuyên gia có kỹ năng chuyên môn. Một nhóm BI chuyên nghiệp có thể cung cấp cho các doanh nghiệp sự hỗ trợ cần thiết trong việc xác thực và triển khai các dự án dữ liệu một cách nhanh chóng, đồng thời giúp giải quyết vấn đề thiếu hụt nhân tài.

4. Trực quan hóa dữ liệu và bảng điều khiển không hiệu quả

Một thách thức quan trọng khác mà các tổ chức phải đối mặt khi triển khai nghiệp vụ thông minh là việc trình bày dữ liệu không hiệu quả và thiết kế bảng thông tin kém chất lượng, không thể đáp ứng được những gì các quản lý cấp cao đang cần.

Để triển khai hệ thống BI một cách hiệu quả, cần phải sắp xếp tất cả các yếu tố một cách chính xác. Dù dữ liệu đáp ứng tiêu chuẩn cao và tất cả các thành phần khác đều có sẵn, nếu cách bạn trình bày thông tin thông qua thiết kế biểu đồ và báo cáo không chính xác, thì đó là một dấu hiệu chắc chắn của thất bại, vì nó không mang lại lợi ích cho tổ chức theo kế hoạch.

Các vấn đề thường gặp trong việc tạo trang tổng quan bao gồm thiếu tính tương tác, không khả năng cập nhật dữ liệu theo thời gian thực, cấu trúc bố cục cứng nhắc và thậm chí việc sử dụng màu sắc không chính xác.

Dan Sommer, Giám đốc cấp cao về tình báo thị trường tại Qlik cho rằng: “Nếu dữ liệu không được trình bày và tranh luận một cách thuyết phục, nó sẽ bị bỏ qua hoặc bị dư luận đánh giá cao. Không bao giờ nên đánh giá thấp giá trị của việc tranh luận và xây dựng thành phần câu chuyện.”

5. Lựa chọn hệ thống phù hợp

Bước quan trọng nhất trong quá trình triển khai báo cáo thông minh BI là đảm bảo chọn đúng phần mềm BI phù hợp với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp. Điều này có thể khá phức tạp do có nhiều giải pháp BI khác nhau trên thị trường.

Dưới đây là một số giải pháp hữu ích:

Hiểu rõ yêu cầu cụ thể của bạn: Mỗi doanh nghiệp và hệ thống mạng lưới nhượng quyền sẽ có những yêu cầu riêng biệt. Điều quan trọng là bạn phải xác định mục tiêu chính của mình. Nếu bạn không biết mình muốn gì, việc tìm giải pháp phù hợp sẽ trở nên khó khăn hơn.

Xem xét các yếu tố quan trọng: Bên cạnh mục tiêu chính, có một số yếu tố khác bạn cần xem xét, bao gồm cách tích hợp với hệ thống hiện tại của bạn, chiến lược kinh doanh của bạn, tính sẵn sàng truy cập đến công cụ, mức độ bảo mật cần thiết, và quyền truy cập bạn muốn đưa ra.

Nghiên cứu nhiều giải pháp: Đảm bảo bạn dành đủ thời gian nghiên cứu và so sánh nhiều giải pháp để xác định nhà cung cấp phần mềm tốt nhất. Hãy tìm kiếm một nhà cung cấp có khả năng cung cấp hỗ trợ liên tục trong quá trình triển khai để đảm bảo sử dụng phần mềm một cách hiệu quả.

So sánh tính năng: Xác định công cụ nào có tính năng phù hợp nhất để giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu hiện tại của bạn. Hãy đảm bảo rằng phần mềm dễ sử dụng, có khả năng mở rộng, và cho phép người dùng doanh nghiệp trực quan hóa dữ liệu.

6. Mức độ chấp nhận hệ thống BI của nhân viên thấp

Sau tất cả những đầu tư về tiền bạc, thời gian và công sức vào phần mềm phân tích, vấn đề về sự áp dụng thấp trong tổ chức vẫn là một trong những thách thức hàng đầu của BI. Để đảm bảo rằng công cụ BI không chỉ dành cho các nhà phân tích hoặc nhà khoa học dữ liệu, cần chắc chắn rằng nó dễ sử dụng và không đáng sợ đối với người dùng.

Ngoài ra, phản đối của nhân viên là điều tự nhiên, đặc biệt là đối với những người sẽ phải thay đổi cách làm việc của họ. Để vượt qua sự kháng cự này, cần phải thuyết phục họ bằng cách hiển thị những lợi ích cụ thể mà công cụ BI mang lại, như tiết kiệm thời gian và giúp họ tránh sai sót. Những nhân viên có khả năng nhận thức sâu hơn về những thách thức và cơ hội kinh doanh sẽ trở thành tài sản quý báu, vì họ sẽ có thể sử dụng công cụ BI để phân tích thông tin một cách hiệu quả và truyền đạt kết quả cho quản lý.

Không nên bỏ lỡ lòng trung thành của mọi người với Excel. Sử dụng số liệu để minh họa cách công cụ BI có thể giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu suất công việc của họ. Ví dụ: bộ phận kiểm soát tài chính có thể mất hàng ngày hoặc hàng tuần để thực hiện các tác vụ thủ công, nhưng với công cụ BI, tất cả các báo cáo này có thể được tự động hóa chỉ bằng một nút nhấn.

Alex Obolensky, Trưởng bộ phận BI tại Instinct Tools: “Mục tiêu chính là hướng dẫn một người cách sử dụng trang tổng quan để trả lời câu hỏi của họ và khám phá dữ liệu có sẵn một cách nhanh chóng và hiệu quả. Xu hướng sẽ dễ dàng được phát hiện hơn khi dữ liệu được hiển thị đầy đủ thay vì nằm rải rác trên các bảng tính.”

7. Quản lý sử dụng BI tự phục vụ

Để tận dụng mạnh mẽ khả năng của hệ thống BI, các tổ chức cần thúc đẩy khả năng cho phép nhân viên của họ tự do truy cập, đánh giá và phân tích dữ liệu mà không phải dựa vào sự can thiệp của bộ phận Công nghệ thông tin.

Không phụ thuộc vào CNTT, BI tự phục vụ cho phép người dùng doanh nghiệp kiểm tra dữ liệu, tìm hiểu thông tin chi tiết và xây dựng trang tổng quan hoặc báo cáo. Tri thức kinh doanh tự phục vụ dựa trên tư tưởng rằng mọi nhân viên, không phân biệt chuyên môn về phân tích, đều cần được quyền truy cập thông tin để họ có thể đưa ra những quyết định tốt hơn.

II. Giải pháp định hướng con đường ứng dụng hệ thống BI

Tỷ lệ thất bại của các dự án khoa học dữ liệu đã lên tới mức 87%, một con số chứng minh rằng việc dựng lên một chiến lược vững chắc cho kiến trúc trực quan và phân tích dữ liệu không thể dựa vào linh cảm mà cần sự nhận thức, kế hoạch cụ thể và chuyên môn. Dưới đây, chúng ta sẽ xem xét ba trụ cột của một chiến lược kinh doanh thông minh và hiệu quả.

1. Xác định vấn đề muốn giải quyết

Lĩnh vực áp dụng của trí tuệ kinh doanh rộng lớn và đa dạng, phủ sóng nhiều khía cạnh của hoạt động kinh doanh. Vì vậy, việc bắt đầu từ những mục tiêu cụ thể bằng cách xác định phạm vi phân tích và liên kết nó với các số liệu và báo cáo tương ứng là rất quan trọng. 

Các báo cáo sẽ dựa trên việc lựa chọn KPI (Chỉ số hiệu suất quan trọng), bên trong hoặc bên ngoài, để đo lường và phân tích dữ liệu của tổ chức và cải thiện nó. Đối tác tư vấn Business Intelligence có thể hỗ trợ trong việc xác định các số liệu liên quan và xác định phạm vi phân tích.

2. Thay đổi tư duy của tổ chức thông qua quản lý thay đổi phù hợp

Khi người dùng chuyển từ các công cụ phân mảnh sang hệ thống BI tích hợp, cần sẵn sàng thực hiện các phương pháp chuyển đổi cụ thể để loại bỏ sự phản đối và đảm bảo sự chấp nhận của hệ thống. Điều này bao gồm thiết lập các kênh giao tiếp ổn định và minh bạch, kết nối các nhà lãnh đạo từ nhiều lĩnh vực khác nhau, cũng như tổ chức các hội thảo và khóa đào tạo để thúc đẩy việc hợp tác và chia sẻ kiến thức liền mạch, giúp tạo ra hiểu biết chính xác về hoạt động kinh doanh.

3. Lựa chọn đối tác tư vấn đáng tin cậy

Một hệ thống kho dữ liệu thống nhất và một chiến lược dữ liệu nhất quán tạo nền tảng cho việc phân tích dữ liệu nhanh chóng và chính xác. Nếu thiếu những yếu tố này, thông tin chi tiết sẽ bị phân mảnh trong nhiều kho dữ liệu, bị hạn chế bởi phòng ban và cơ hội sẽ bị bỏ lỡ. Để tránh sai sót về dữ liệu, hãy nhờ đội ngũ tư vấn BI có kinh nghiệm giúp xây dựng một hệ thống cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ, quản lý quản trị dữ liệu và liên kết kho dữ liệu của bạn với công cụ BI phù hợp.

Nếu doanh nghiệp của bạn có nhu cầu tư vấn về hệ thống Business Intelligence (BI), hãy liên hệ với IZISolution. Với sự tận tâm và chuyên nghiệp, IZISolution cam kết mang đến cho doanh nghiệp những giải pháp BI tối ưu, phù hợp với nhu cầu và mục tiêu kinh doanh của từng tổ chức. Liên hệ với IZISolution ngay hôm nay để được tư vấn và hỗ trợ về hệ thống BI cho doanh nghiệp của bạn.