Поделиться через


Преобразование бизнес-аналитики Майкрософт

Совет

В этой статье рассматриваются возможности Майкрософт по созданию Центра превосходства. При настройке собственного центра превосходства рекомендуется также ознакомиться с информацией, описанной в стратегии внедрения Fabric.

Эта статья предназначена для ИТ-специалистов и ИТ-менеджеров. Вы узнаете о нашей стратегии бизнес-аналитики и концепции, что позволяет нам постоянно использовать наши данные в качестве ресурса. Вы также узнаете, как успешно управлять культурой данных принятия бизнес-решений с помощью Power BI.

Какой-то фон первый: Сегодня взрыв данных влияет на потребителей и предприятий на скорости останова. Для успеха в этой ресурсоемкой среде требуются аналитики и руководители, которые могут перегонять огромный объем данных в краткие аналитические сведения. Революции в средствах бизнес-аналитики Майкрософт изменили способ изучения своих данных и получения нужных аналитических сведений, необходимых для воздействия на компанию.

Таким образом, как ваша организация также может изменить способ работы с данными? Давайте поможем вам понять, поделившись историей нашего пути преобразования бизнес-аналитики.

Путешествие Майкрософт

Несколько лет назад в Корпорации Майкрософт наша организация призвала отдельных лиц осуществлять полное владение данными и аналитическими сведениями. Она также испытала сильную культурную устойчивость к тому, чтобы делать вещи стандартизированным образом. Таким образом, культура организации привела к созданию отчетов и аналитических проблем. В частности, это привело к:

  • Несогласованные определения данных, иерархии, метрики и ключевые показатели эффективности (ключевые показатели эффективности). Например, каждая страна или регион имеют собственный способ отчетности о новых доходах. Не было согласованности, но много путаницы.
  • Аналитики тратят 75% времени на сбор и компиляцию данных.
  • 78% отчетов, создаваемых в автономной среде.
  • Более 350 централизованных финансовых средств и систем.
  • Около $30 млн ежегодных расходов на "теневые приложения".

Эти проблемы побудили нас подумать о том, как мы могли бы сделать вещи лучше. Финансы и другие внутренние команды получили поддержку исполнительной поддержки для преобразования процесса проверки бизнеса, что привело к созданию единой платформы бизнес-аналитики в качестве нашего единственного источника истины. (Далее мы обсудим нашу платформу бизнес-аналитики в этой статье.) В конечном счете, эти инновации привели к тому, что бизнес-обзоры преобразуются из плотных табличных представлений в более простые, более аналитические визуальные элементы, ориентированные на ключевые бизнес-темы.

Как мы достигли этого успешного результата? Предоставление централизованной бизнес-аналитики, управляемой ИТ и расширением ее с помощью самообслуживания бизнес-аналитики (SSBI), привело к успешному выполнению. Мы описываем его двумя творческими способами: дисциплина в основе и гибкость на краю.

Дисциплина в основе

Дисциплина в основном означает, что ИТ-служба сохраняет контроль, курируя один главный источник данных. Обеспечение стандартизированной корпоративной бизнес-аналитики и определение согласованных таксономий и иерархий ключевых показателей эффективности является частью этой дисциплины. Важно, что разрешения на данные применяются централизованно, чтобы гарантировать, что наши пользователи могут только считывать необходимые данные.

Во-первых, мы поняли, что преобразование бизнес-аналитики не было проблемой технологии. Чтобы добиться успеха, мы узнали сначала определить успех, а затем перевести его в ключевые метрики. Это не может быть недоумечено, насколько важно для нас добиться согласованности определения в наших данных.

Наше преобразование не произошло сразу. Мы приоритетили доставку дочерней оценки карта состоящей из около 30 ключевых показателей эффективности. Затем, в течение нескольких лет, мы постепенно расширили число и глубину предметных областей, а также построили более сложные иерархии ключевых показателей эффективности. Сегодня это позволяет нам свернуть более низкий уровень ключевых показателей эффективности на уровне клиента к более высоким на уровне компании. Общее количество ключевых показателей эффективности в настоящее время превышает 2000, и каждый из них является ключевой мерой успеха и соответствует корпоративным целям. Теперь во всей компании, корпоративные отчеты и решения SSBI представляют ключевые показатели эффективности, которые являются хорошо определенными, согласованными и безопасными.

Гибкость на краю

На краю ядра наши аналитики в отделах финансов, продаж и маркетинга стали более гибкими и гибкими. Теперь они получают выгоду от возможности быстро анализировать данные. Более формально этот сценарий описывается как управляемая самостоятельная бизнес-аналитика (SSBI). Теперь мы понимаем, что управляемый SSBI является взаимной выгодой для ИТ-специалистов и аналитиков. Важно, что мы испытали оптимизацию путем стандартизации, знаний и повторного использования наших решений для данных и бизнес-аналитики. И, как компания, мы производим больше ценности, как мы обнаружили правильный баланс между централизованной бизнес-аналитикой и управляемым SSBI.

Наше решение

Starlight — это имя, которое мы предоставляем нашей внутренней платформе объединения данных и аналитики, которая поддерживает финансы, продажи, маркетинг и инженерию. Ее задача — обеспечить надежную, общую и масштабируемую платформу данных. Платформа была создана полностью финансами и продолжает работать сегодня с использованием последних продуктов Майкрософт.

Озеро ключевых показателей эффективности не является Azure Data Lake. Скорее, это табличная семантическая модель бизнес-аналитики, размещенная в Azure IaaS, с помощью Microsoft SQL Server Analysis Services. Семантическая модель бизнес-аналитики предоставляет данные, полученные из более чем 100 внутренних источников, и определяет многочисленные иерархии и ключевые показатели эффективности. Ее миссия заключается в том, чтобы обеспечить отчеты о производительности бизнеса и группы анализа в области финансов, маркетинга и продаж. Это делает для получения своевременной, точной и четкой аналитики с помощью унифицированных семантических моделей бизнес-аналитики из соответствующих источников.

При первом развертывании это было интересное время, так как табличная семантическая модель бизнес-аналитики привела к немедленным и измеримым преимуществам. Первая версия централизованных платформ C+E Finance и Marketing BI. Затем, за последние шесть лет, было расширено для консолидации дополнительных решений бизнес-аналитики. Сегодня она продолжает развиваться, с помощью наших глобальных и коммерческих бизнес-обзоров, а также стандартных отчетов и SSBI. Его внедрение резко возросло 5X с момента его выпуска — далеко за рамки наших первоначальных ожиданий.

Ниже приведены общие сведения о ключевых преимуществах:

  • Она управляет нашими дочерними оценками карта, обзорами по всему миру и финансами, маркетингом, отчетами о продажах и аналитикой.
  • Она поддерживает самостоятельную аналитику, позволяя аналитикам обнаруживать аналитические сведения, скрытые в данных.
  • Он управляет отчетом и аналитикой для компенсации стимулов, анализа маркетинга и операций, метрик производительности продаж, обзоров старших руководителей и ежегодного процесса планирования.
  • Она предоставляет автоматизированные и динамические отчеты и аналитику из одного источника истины.

Озеро ключевых показателей эффективности является большой историей успеха. Он часто представлен нашим клиентам, чтобы продемонстрировать пример того, как эффективно использовать наши новейшие технологии. Неудивительно, что это очень резонно со многими из них.

Принцип работы

Платформа Starlight управляет потоком данных от приобретения, обработки и последующей публикации.

  1. Надежная и гибкая интеграция данных выполняется на запланированной основе, консолидируя данные из более чем 100 разрозненных источников. Системы исходных данных включают реляционные базы данных, azure Data Lake служба хранилища и базы данных Azure Synapse. Темы включают финансы, маркетинг, продажи и инженерию.
  2. После поэтапного выполнения данные соответствуют и обогащены с помощью основных данных и бизнес-логики. Затем он загружается в таблицы хранилища данных. Затем обновляется табличная семантическая модель бизнес-аналитики.
  3. Аналитики в компании используют Excel и Power BI для предоставления аналитических сведений и аналитики из табличной модели семантики бизнес-аналитики. И это позволяет владельцам бизнеса отстаивать определения метрик для собственного бизнеса. При необходимости масштабирование достигается с помощью Azure IaaS с балансировкой нагрузки.

Доставить успех

Юмористно, все хотят одну версию истины... До тех пор, пока это их. Но для некоторых организаций это их реальность. Они имеют несколько версий истины в результате того, что лица преследуют полное владение данными и аналитическими сведениями. Для этих организаций этот неуправляемый подход, скорее всего, не будет путь к успеху бизнеса.

Именно поэтому мы считаем, что вам нужен Центр превосходства (COE). COE — это центральная команда, которая отвечает за определение метрик и определений всей компании и многое другое. Это также бизнес-функция, которая упорядочивает людей, процессы и компоненты технологий в комплексный набор бизнес-компетенций и возможностей.

Мы видим много доказательств поддержки того, что комплексный и надежный COE является критически важным для обеспечения ценности и максимизации успеха бизнеса. Она может включать инициативы по изменению, стандартные процессы, роли, рекомендации, рекомендации, поддержку, обучение и многое другое.

Мы предлагаем вам ознакомиться с статьями в этой серии COE, чтобы узнать больше. Давайте поможем вам узнать, как ваша организация может принять изменения, чтобы добиться успеха.

Дополнительные сведения об этой статье проверка следующих ресурсов:

В следующей статье этой серии вы узнаете, как COE помог нам в Корпорации Майкрософт создать стандартизованную аналитику и платформу данных для разблокировки аналитических сведений из наших данных.

Профессиональные услуги

Сертифицированные партнеры Power BI могут помочь вашей организации добиться успеха при настройке COE. Они могут предоставлять вам экономичное обучение или аудит данных. Чтобы привлечь партнера Power BI, посетите портал партнеров Power BI.

Вы также можете взаимодействовать с опытными партнерами-консультантами. Они могут помочь вам оценить, оценить или реализовать Power BI.