Μπαίνουμε σε μια, άνευ προηγουμένου, εποχή γνώσης και τεχνολογίας. Υπάρχουν τώρα περισσότεροι από 1 δισεκατομμύριο εργαζόμενοι, ο καθένας με τις πληροφορίες και την τεχνογνωσία για τη λήψη κρίσιμων επιχειρηματικών αποφάσεων. Ταυτόχρονα, το Business Intelligence της επόμενης γενιάς απομακρύνεται από τους αυτόνομους πίνακες εργαλείων και τους αποκλειστικούς αναλυτές, επιτρέποντας πληροφορίες από δεδομένα να φτάσουν σε όλους τους εργαζόμενους και σε όλες τις εφαρμογές που χρησιμοποιούν. Συνδυάζοντας αυτά τα δύο μαζί, βρισκόμαστε σε μια εποχή όπου ολόκληρες επιχειρήσεις μπορούν να απελευθερώσουν τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων και να δημιουργήσουν άγνωστη αξία σε όλους τους κλάδους και σε όλα τα επίπεδα.

Όλα αυτά δεν μπορούν να πραγματοποιηθούν σωστά αν δεν διορθώσουμε τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιούμε τα δεδομένα. Δεν μπορούμε απλώς να ενθαρρύνουμε τον πολλαπλασιασμό περισσότερων πινάκων ελέγχου, τη μεταφορά γραφημάτων σε συσκέψεις και την εστίαση όχι εφαρμόσιμες μετρήσεις.

Για να διασφαλίσουμε ότι προσεγγίζουμε σωστά τη σύζευξη εργαζομένων, γνώσης και Business Intelligence της επόμενης γενιάς, θα πρέπει να επανεξετάσουμε τις βασικές αρχές για το πώς να αξιοποιήσουμε τις πληροφορίες που λαμβάνουμε από τα Analytics, ώστε να αποφύγουμε τις εκ νέου επαναλήψεις αυτών των πολύ συνηθισμένων λαθών. 

Διάβασε παρακάτω τα πιο συχνά λάθη που σίγουρα έχεις κάνει κι εσύ έστω για μια φορά κατά τη χρήση των Analytics:

#1: Χρησιμοποιείς τα δεδομένα μόνο για να επιβεβαιώσεις τις ιδέες σου

#2: Υπερβασίζεσαι στα δεδομένα

#3: Δε δημιουργείς μια στρατηγική που βασίζεται στα εξαγόμενα αποτελέσματα

#4: Εστιάζεις στις λάθος απορρέουσες πληροφορίες

#5: Δε τις αποκωδικοποιείς με το σωστό τρόπο