Come creare la tua nuova strategia di business intelligence

La business intelligence ha il potenziale per scoprire informazioni dettagliate sui dati che possono spingere la tua azienda a nuovi livelli di crescita e successo. Ma se stai ancora imparando a sfruttare al meglio il tuo nuovo software di BI, sbloccare semplicemente quel potenziale può sembrare una lotta.

Jen Larson, direttore dell'analisi e della ricerca di marketing per la Pennsylvania State Employees Credit Union (PSECU), ha familiarità con questa lotta e come superarla.

Di recente ci siamo incontrati con Larson per parlare della sua strategia di business intelligence al fine di aiutare altre aziende a sfruttare al meglio il loro software BI. Per riassumere ciò che abbiamo imparato, i nuovi utenti di software BI dovrebbero concentrarsi su dashboard semplici e visivamente estetici; visualizzazioni di dati coerenti e interattive; e la raccolta di dati per alimentare analisi avanzate al fine di ottenere il massimo dal loro nuovo software di BI a breve e lungo termine. Continua a leggere per maggiori dettagli su come mettere in atto questa strategia.

Quando Larson è entrata a far parte di PSECU per la prima volta nel 2020, ha parlato con diversi responsabili del dipartimento per capire con che tipo di problemi stavano lottando.

"Un ritornello comune che ho sentito quando sono entrata a far parte di PSECU per la prima volta è stata la denuncia che (gli utenti) devono rivolgersi a 17 diversi rapporti ovunque per ottenere tutte le informazioni necessarie per rispondere a una domanda", ha affermato.

La soluzione a questo problema non era facile, ma era ovvia: dashboard .

"Il dashboard ci ha permesso di portare tutti quei diversi rapporti e numeri diversi ovunque in un'area in cui (gli utenti) possono andare per rispondere a un problema oa una domanda", ha affermato Larson.

Larson afferma che i dashboard sono il suo strumento principale per consentire alla leadership di PSECU di prendere decisioni migliori basate sui dati. E la sua stella polare per l'utilizzo dei dashboard è garantire che chiariscano e non confondano.

"Per me una buona dashboard risponde a una domanda", ha detto. “Ad esempio, non vorresti un report o una visualizzazione che guarda le cose dal punto di vista del prestito sullo stesso dashboard delle cose che guardano dal punto di vista dei membri. Vuoi che qualcuno sia in grado di guardare una dashboard e le visualizzazioni e i rapporti in essa contenuti e dire "OK, so che questo è un posto dove posso andare per rispondere a questo tipo di domande". “

Quando Larson è entrata a far parte della PSECU per la prima volta, i dati demografici dei membri dell'organizzazione si trovavano in "15 diversi rapporti", secondo la sua stima. “Dovresti cliccare fuori, cliccare dentro, cliccare fuori... Una soluzione di dashboarding ci ha permesso di raccogliere tutti quei dati in un unico punto. Quindi stiamo lavorando su una fonte di verità".

Gli utenti possono utilizzare moderni software di BI con dashboard interattivi per esplorare i propri dati senza un data scientist. Uno dei dashboard del profilo dei membri di Larson consente agli utenti di guardare i dati nazionali o di applicare un filtro per visualizzare i dati specifici per i residenti in Pennsylvania.

Pronto a sfruttare al meglio la funzionalità dashboard nel tuo nuovo software BI? Ecco alcuni suggerimenti per i prossimi passi:

• Mantieni la semplicità. Una dashboard inutilizzata è una dashboard senza valore, anche se contiene informazioni utili. Quindi, se provi a inserire subito troppi dati nella tua dashboard, rischi di renderli troppo opprimenti e confusi per l'utente finale al punto che non possono fare nulla con le informazioni presentate. È sempre possibile aumentare la scalabilità se gli utenti richiedono ulteriori informazioni.
• Ricorda di utilizzare i filtri e di eseguire il drill-down. I filtri consentono agli utenti di esaminare diversi sottoinsiemi di dati all'interno di una dashboard senza la necessità di creare una dashboard completamente nuova. Gli analisti possono impostare questi filtri in anticipo per assicurarsi che gli utenti finali possano esplorare una dashboard entro limiti prestabiliti.
• Utilizzare dashboard interattivi solo se necessario. Solo perché hai la possibilità di rendere i dashboard interattivi per gli stakeholder interni non significa che devi usare questa funzione. Ad esempio, se stai condividendo una dashboard con un client esterno, potresti voler rimuovere la funzionalità interattiva per impedire loro di esplorare dati proprietari a cui non era destinato ad avere accesso.

Quando il team di Larson sta cercando di determinare come presentare visivamente dati diversi, è utile poter provare facilmente grafici e grafici diversi. Il software BI di PSECU consente agli utenti di caricare un set di dati di base e quindi utilizzarlo per popolare diversi tipi di grafici e grafici.

"Quindi non sei vincolato a un certo tipo di grafico o grafico", ha detto Larson. "Puoi giocare per vedere ciò che visivamente ha più senso per il messaggio che stai cercando di ottenere".

Queste visualizzazioni dei dati consentono agli analisti di dati di essere creativi e presentare i risultati dei dati in un formato più adatto al pubblico a cui si stanno presentando.

Ad esempio, quando Larson ha visto una mappa geografica che mostrava come il COVID-19 si stava diffondendo in tutto il paese, le ha dato un'idea. Il suo team stava cercando di mostrare la vicinanza dei membri all'inventario degli sportelli automatici della PSECU e la mappa geografica si è rivelata il tipo di grafico perfetto.

“Potremmo vedere la concentrazione dei membri rispetto agli sportelli automatici e questo ci aiuta a sapere dove potremmo aver bisogno di più sportelli automatici, meno sportelli automatici e persino funzionalità ATM. Alcuni accettano contanti (depositi) e altri no, per esempio”, ha detto. “È più scuro per una maggiore concentrazione di membri, più chiaro per meno raggi sugli sportelli automatici per quanto le persone sono disposte a viaggiare verso un bancomat. E poi gli sportelli automatici sono codificati a colori per mostrare le loro funzionalità".

Utilizzando le visualizzazioni dei dati, il team di Larson potrebbe creare rapidamente un modello di una mappa geografica del genere, ma poi inserire gli stessi dati in un grafico a torta per vedere, ad esempio, la percentuale di membri che vivono a varie distanze da un bancomat.

Sei pronto a sfruttare al meglio la funzionalità di visualizzazione dei dati nel tuo nuovo software BI? Ecco alcuni suggerimenti per i prossimi passi:

• In caso di dubbio, mettiti nella mentalità del tuo pubblico. Se hai difficoltà a scegliere il giusto tipo di visualizzazione per un set di dati, chiediti chi sarà il pubblico e quali domande probabilmente avranno. Quindi seleziona il tipo di grafico che risponde meglio a queste domande.
• Presta attenzione all'elemento visivo della visualizzazione dei dati. Larson afferma che lo stile e il design sono importanti quasi quanto i dati stessi. Ad esempio, probabilmente non dovresti codificare con il colore rosso per mostrare i numeri che stanno aumentando.
• Se hai le risorse, coinvolgi il tuo team creativo con gli standard del marchio. Il team di progettazione creativa di PSECU ha creato standard di marca e tavolozze di colori per consentire al team di Larson di concentrarsi più facilmente sulle informazioni dettagliate sui dati e assicurarsi che stessero utilizzando le giuste combinazioni di colori.

La proliferazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico negli ultimi dieci anni ha consentito al tuo software di business intelligence di fare cose straordinarie che rasentano la previsione del futuro. Questa tecnologia potrebbe sembrare scoraggiante per i nuovi utenti, ma è la chiave per sbloccare le informazioni più potenti per far crescere la tua organizzazione.

Caso in questione: il team di Larson ha esplorato la modellazione dei dati e l'analisi predittiva per aiutare a scoprire dove si trovano i membri nel loro percorso di adesione e quale potrebbe essere il prossimo miglior prodotto di un'unione di credito per un determinato membro.

"Ci ha aiutato con la nostra automazione del marketing e il marketing mirato", ha affermato. "Ci ha aiutato a trasmettere i messaggi giusti alla persona giusta al momento giusto."

Questi strumenti di analisi avanzati potrebbero aiutare il team di Larson a rilevare modelli che indicano quando un membro che condivide più somiglianze demografiche con altri membri è in una posizione privilegiata per aprire un conto del mercato monetario, ad esempio.

Una considerazione fondamentale per ottenere il massimo dall'analisi avanzata nel tuo nuovo software di BI sono i dati alla base. L'analisi avanzata si basa sui big data come carburante per alimentare queste informazioni approfondite e non puoi avere l'una senza l'altra.

Se sei preoccupato di non avere un set di dati abbastanza grande per alimentare l'analisi avanzata, Larson ha alcune parole rassicuranti.

"La maggior parte dei posti in cui ho lavorato ha più dati di quanto pensino", ha detto Larson. "Dai un'occhiata a quali dati hai e dì: 'C'è una domanda che ho basato su questi dati a cui possiamo rispondere?' Quindi, ad esempio, una domanda che molte persone hanno è "Per quanto tempo avrò questo cliente o membro?" “

Quindi, anche se hai solo diversi anni di dati storici su quando i membri lasciano e per quanto tempo rimangono, puoi collegare quei dati al tuo software BI e lasciare che l'analisi avanzata sveli somiglianze demografiche che possono sbloccare tendenze più grandi. Ad esempio, potresti scoprire che i membri che hanno aperto di recente un conto del mercato monetario in genere rimangono membri per almeno altri cinque anni.

"Non deve essere perfetto", ha detto Larson. “Ma da lì, forse puoi ottenere alcune indicazioni sui dati che ti aiuteranno a capirlo un po' meglio. E puoi sempre perfezionare e migliorare. Questa è la cosa divertente. Solo perché hai inventato un modello una volta non significa che hai finito.

Pronto a sfruttare al meglio l'analisi avanzata nel tuo nuovo software BI? Ecco alcuni suggerimenti per i prossimi passi:

• Inizia a raccogliere dati il ​​prima possibile. Pensa ai dati come al carburante che alimenta le tue analisi avanzate. Avrai voglia di raccogliere il più possibile, e anche se sei appena agli inizi probabilmente hai già più dati di quanto ti rendi conto.
• Per iniziare, usa tutti i dati che hai a portata di mano. Anche se sei limitato ai dati demografici o a diversi anni di rapporti finanziari, ad esempio, puoi utilizzare quel set di dati per iniziare a esplorare man mano che ne raccogli di più.
• Non aver paura di sperimentare. L'analisi predittiva è per natura una scienza inesatta. Larson usa l'esempio di un meteorologo. Anche se i bollettini meteorologici non sono sempre accurati al 100%, ogni previsione fornisce più dati per rendere più accurate le previsioni future.

“Culturalmente, per percorrere quella strada, devi essere preparato a sperimentare e devi essere preparato a sbagliare. E quindi se non hai la grazia della leadership o della mentalità di squadra che farai del tuo meglio e lo farai, probabilmente non andrai molto lontano", ha detto. “Dico sempre che non esiste una previsione perfetta. Se guardi agli economisti e persino alle previsioni del tempo, sai che non puoi mai prevedere perfettamente il futuro. Ma puoi avvicinarti abbastanza".

Usa il tuo nuovo software BI per diventare il team di supporto definitivo della tua organizzazione

La linea di fondo, dice Larson, è ricordarsi di utilizzare il software BI al servizio degli altri. I team di analisi dei dati non dovrebbero occuparsi di lavorare a porte chiuse, custodire i dati ed esplorare tali dati in base ai propri capricci. Dovrebbero occuparsi di proteggere i dati dell'organizzazione come risorsa vitale e tradurli in un formato che consenta ad altri team di trarne il massimo.

"Vedo la mia squadra come il supporto definitivo per ogni altra squadra", ha detto Larson. “Non siamo in prima linea. Non siamo noi a fare cose con questi dati e prendere decisioni aziendali. E quindi il nostro compito è supportare le altre aree per ottenere i dati di cui hanno bisogno nel formato di cui hanno bisogno, in modo che possano comprenderli in modo che possano prendere decisioni basate sui dati in base ad essi".

Per aiutare il tuo team di analisi a diventare il team di supporto definitivo della tua organizzazione, ecco un riepilogo dei suggerimenti che abbiamo condiviso in questo articolo:

Ci auguriamo che l'esperienza di Larson ti abbia fatto sentire entusiasta e autorizzato a iniziare a ottenere di più dal tuo software BI. Quando sei pronto per esplorare altri suggerimenti per ottenere il massimo dal tuo software BI, ti abbiamo coperto con il nostro blog di business intelligence. Ecco alcuni articoli recenti con cui iniziare:

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Fonti

1. Jen Larson, LinkedIn
2. Visualizzatore Tableau, Tableau
3. COVID Data Tracker, CDC.gov