6 tecken det är dags att gräva din analysprogramvara

Analytics-programvara

En väl utformad mjukvarulösning (Business Intelligence) är avgörande för alla organisationer som vill bestämma avkastningen på deras online-strävan.

Oavsett om det är projektspårning, en e-postmarknadsföringskampanj eller prognoser, kan ett företag inte trivas utan att spåra områden för tillväxt och möjligheter genom rapportering. Analytics-programvara kostar bara tid och pengar om den inte tar exakta ögonblicksbilder av hur ett företag presterar.

Ta en titt på dessa sex skäl att släppa en analytics programvara till förmån för en mer effektiv.

1. Förvirrande användargränssnitt

Innan du förbinder dig till en BI-programvara, låt dina anställda testa det och se om användargränssnittet enkelt kan integreras i deras arbetsflöde. Ett klumpigt användargränssnitt kan verkligen sakta ner rapporteringsprocessen: anställda måste följa en krånglig väg för att leverera resultat. Grupper som arbetar tillsammans med BI-programvara bör ha en tydlig och konsekvent process så att människors ansträngningar inte överlappar varandra och slöser med tid.

2. För mycket data

En annan undergång för många BI-programvarulösningar är att programmet levererar för mycket rådata utan att översätta det till handlingsbar insikt. Chefer och teamledare bör snabbt kunna skilja områden som presterar bra från de som behöver uppmärksammas. Inför en mur av siffror kan anställda slösa dyrbar tid med att sammanställa rapporter som kan förstås.

3. “En storlek passar alla”

Inte alla företag driver samma, och varje organisation har specifika mått som passar dess behov. BI-programvara bör vara anpassningsbar så att chefer kan filtrera bort bruset och fokusera på analys som verkligen betyder något. Till exempel behöver företag som tillhandahåller tjänster inte undersöka mätvärden för frakt och upphandling om de hanterar något materiellt lager. Analytics ska passa de avdelningar som använder data.

4. För specialiserat

När företag söker efter det perfekta BI-programmet måste de undvika analytics verktyg som är för fokuserade. Även om ett rapporteringssystem kan utmärka sig på anställdas prestandamätvärden, kan det vara hemskt att hantera andra operativa processer. Företagen måste göra omfattande forskning om BI-lösningar för att säkerställa att programvaran inte försummar områden som företaget behöver undersöka noggrant.

5. Brist på uppdateringar

Pålitliga programutvecklare utvecklar alltid uppdateringar på nära håll, till exempel säkerhetsfixar, OS kompatibilitetsuppdateringaroch buggfixar. Ett stort tecken på en fattig analytics Systemet saknar uppdateringar, vilket innebär att programutvecklare inte justerar produkten för att möta förändrade affärsbehov.

När en programuppdatering släpps bör den stärka säkerheten mot nya digitala hot och hålla företagets data säkra. Uppdateringar förbättrar vanligtvis arbetsflödet, tillåter anställda att generera rapporter snabbare och producera mer relevant information. Du bör kolla programvaruwebbplatser för att se hur ofta deras produkt uppdateras och få en uppfattning om hur aktuell en lösning är.

6. Integrationsproblem

Företag är beroende av ett antal programvarulösningar, inklusive CRM-databaser, POS-system och projektledningsprogramvara. Om en analytics lösning kan inte integreras i din tekniska miljö, du slösar bort tid på att försöka överföra data manuellt från andra system.

Företagen måste se till att en BI-lösning integreras väl med sin befintliga hårdvara, operativsystem och program.

Eftersom företag anpassar sig till den digitala eran genom att anpassa processer till högre hastigheter kan företag förbli konkurrenskraftiga med en exakt BI-lösning. Om dina nuvarande mätvärden är föråldrade, slarviga, viktade med främmande data eller helt enkelt obegripliga är det dags att byta till en bättre lösning.

Den idealiska analytics En lösning kan driva ett företag före spelet och låta det anamma effektiva processer, förlora ineffektiva metoder och gå mot den största avkastningen.

Vad tror du?

Den här sidan använder Akismet för att minska spam. Läs om hur din kommentardata behandlas.