5 tegn på at du bør erstatte BI-løsningen din

Bør du erstatte din BI-løsning?

BI-løsningen din kan ha vært nyskapende da du implementerte den for mange år siden, men når var sist du tok en nærmere titt på den? Krever brukerne dine ny funksjonalitet? Forlater kundene dine deg for å gå til konkurrenter? Er utviklerne dine frustrerte over manglende evne til å skalere?

Hvis du svarer “ja” på noen av disse spørsmålene, kan det være på tide å rett og slett gjøre det slutt med BI-løsningen din. En utdatert analytics-løsning gjør det vanskelig både å holde sluttbrukerne engasjerte, å selge til eksisterende kunder eller å vinne nye. Og fordi den er vanskelig for utviklingsteamet ditt å administrere, påvirkes resten av produktet ditt, og dermed tas ressurser fra inntektsdrevet innovasjon andre steder.

Så hvordan vet du med sikkerhet at det er på tide å bytte ut BI-løsningen din? Her er de 5 viktigste tegnene:

1. Dårlig brukeropplevelse

Sluttbrukerne av applikasjonen klager enten over brukergrensesnittet, eller så er de motvillige til å begynne og ta i bruk analyseverktøyet i utgangspunktet på grunn av en dårlig opplevelse. Dette er nesten alltid knyttet til dårlig brukervennlighet, uoversiktlige arbeidsflyter og uoverensstemmende brukeropplevelser.

2. Utilstrekkelig skalering

Mange gamle BI-løsninger har problemer med å skalere når de er innebygd i applikasjoner. Noen verktøy har for eksempel et enormt fotavtrykk når de blir implementert i applikasjonen din. Andre leverandører tvinger deg til å legge alle dataene dine i sin egenutviklede maskinvare, noe som gjør det dyrt å skalere etterhvert som brukerbasen din øker.

3. Ineffektiv sikkerhet

Gammel sikkerhet er risikabel sikkerhet. I tillegg til risikoen det utgjør på dataene dine, betyr utdatert sikkerhetsintegrasjon at brukerstyring raskt kan balle på seg for utviklings- og IT-avdelingene dine.

For eksempel er det bortkastet tid for backend-teamet å kopiere den eksisterende sikkerhetsmodellen (som du allerede har brukt lang tid på å bygge) i BI-verktøyet. Det samme er det å administrere to sett med brukere to forskjellige steder. Hvis løsningen din ikke støtter et miljø med multi-brukere (for eksempel kan du ikke lage rapporter på tvers av flere brukere), kan sikkerhet være en stor belastning. Da vil det bli enda mer tungvint å skalere for å støtte flere brukere eller legge til funksjonalitet.

4. Etterspørsel etter ny funksjonalitet

Det er begrenset hvor langt enkle dashboard og rapporter vil ta deg. I dag krever sluttbrukere sofistikerte funksjoner, blant annet selvbetjent embedded analytics, som gir dem mulighet til å stille nye spørsmål og utforske dataene sine for unike svar uten jevnlig hjelp fra utvikling eller IT.

De ønsker også at analytics skal fungere med sine andre verktøy, støttefunksjoner som for eksempel tilbakeskriving (som lar dem oppdatere informasjon i applikasjonens kildesystemer uten å forlate analytics-grensesnittet) og arbeidsflytfunksjoner (som driver handling ved å la brukere starte en arbeidsflyt fra vertsapplikasjonen din).

5. Kostnader

Hvis du bruker et BI-verktøy som eies av en stor leverandør, kan kostnader sakte bli et problem. Større selskaper låser deg ofte inn i systemene deres – spesielt hvis du må oppbevare dataene dine på deres egen maskinvare – noe som betyr at de når som helst kan øke prisen.

Kostnader kan også bli et problem hvis du opprinnelig distribuerte løsningen til et lite antall brukere, men applikasjonen din (og brukerbasen) har siden vokst betydelig. Kan det nåværende BI-verktøyet skalere økonomisk for å møte den økningen?

Bør du endre BI-løsning nå?

Uansett om du bygde den originale analysen in-house eller brukte en tredjepartsleverandør, er sjansen stor for at BI-løsningen vil bli utdatert. Og hvis du fortsetter å la den utilstrekkelige løsningen tape seg, kan det til slutt sette applikasjonen din i fare. Vi snakker om frustrerte brukere og utviklere, dårlig brukerengasjement og tapte inntekter.

Så hvis du opplever noen av de fem tegnene ovenfor, er det på tide å sette seg ned å ta “praten” – bedre sent enn aldri.

Guide: Hvordan benytte maskinlæring i dine business intelligence og analytics prosjekter?

Last ned guiden

13