Vilka är de vanligaste orsakerna till att ett projekt inom dataanalys inte lever upp till förväntningarna? Våra erfarna dataanalytiker listar de vanligaste fallgroparna i analysprojekt och ger råd om hur man undviker dem.
1. Projektets omfattning är för stor
En av de vanligaste orsakerna till att ett analysprojekt inte lever upp till förväntningarna är helt enkelt att det är för stort. Ett projekt som är för stort är svårt att dela upp i tydliga faser, vilket kan leda till en situation där projektet känns gränslöst.
När projektets omfattning är för stort är det även svårt att prioritera de viktigaste delarna, samt förutse projektets tidsplan och kostnader. Utan denna definition är det sannolikt att slutresultatet av projektet inte kommer att uppfylla förväntningarna.
En bra tumregel är att påbörja användningen av data i små steg. Du kan till exempel börja med att fokusera på enbart den finansiella rapporteringen och sedan gå vidare till andra områden när du är klar med den.
2. Man försöker uppfinna hjulet på nytt
Många företag börjar i princip från noll med att bygga integrationer, datalager och rapporteringsplattformar, trots att de skulle kunna spara tusentals kronor genom att använda förbyggda lösningar. Att bygga ett eget datalager tar ofta allt från några veckor upp till sex månader och kostar tusentals kronor.
BI Book är ett utmärkt exempel på ett verktyg som ger användarna ett färdigbyggt datalager, integrationer och rapportmallar för över 50 olika system. Det gör att BI-rapportering kan tas i bruk på bara några dagar eller veckor, vilket minskar driftsättningskostnaden avsevärt. Läs mer om BI Book.
3. Projektet saknar en tydlig plan
Den tredje vanliga fallgropen är att inleda ett projekt utan en ordentlig plan eller tydliga mål för vad man vill uppnå. I början av ett projekt är det viktigt att förstå vilken typ av information som skulle ge ett mervärde åt verksamheten. Detta kräver i sin tur en förståelse för befintliga processer.
En idé om vilken typ av information som skulle effektivisera affärsverksamheten är det som skapar målen och riktningen för projektet. Målen bör fokusera på att bygga upp de önskade mätvärdena och uppnå ett tillförlitligt resultat med hjälp av dem.
Ett dataanalysprojekt är också alltid ett bra tillfälle att utveckla nya idéer, så det kan vara bra att lämna utrymme för att ”testa och leka med data”. Detta kan leda till att man upptäcker nya värdefulla mätvärden som man inte ens tänkte på i början av projektet.
4. Analysprojektet inleds först när datakvaliteten är perfekt
Det är en vanlig missuppfattning att datakvaliteten måste vara helt perfekt innan man startar ett analysprojekt. Tvärtom hjälper analysverktyg till att identifiera luckor i data och identifiera behov av olika mätvärden. Det finns också ofta flaskhalsar i gamla processer, som analysverktygen hjälper till att identifiera och reformera.
5. Projektet genomförs utan nödvändig expertis
Ett annat vanligt misstag är att man ger sig in i ett projekt utan att ha den erfarenhet och kompetens som krävs. Att göra saker själv till en början kan verka som den mest kostnadseffektiva lösningen, men det kan visa sig bli dyrt i slutändan.
Dataanalys är till sin natur väldigt skalbart, och liknande element upprepas ofta i olika projekt. Uppgifter som tar några timmar för en erfaren dataanalysexpert tar vanligtvis dagar för en oerfaren person. En hög nivå av expertis och erfarenhet minskar också felen och projektkostnaderna avsevärt. Att köpa in experthjälp utanför organisationen kan i många fall vara den mest kostnadseffektiva lösningen när det gäller att få valuta för pengarna i projektet.
6. Projektet uppfattas som ett rent IT-projekt
Analysprojekt handlar i grund och botten om affärsutveckling, inte bara om att implementera ett analys- eller rapporteringsverktyg. Avancerade verktyg är inte till någon större nytta om personalen inte vet hur de ska användas. Vissa analysverktyg är mycket enkla att använda, men de felsta kräver åtminstone viss kunskap. Så se till att din personal får ut mesta möjliga av verktygen genom att avsätta tillräckligt med tid för utbildning!
Planerar du ett projekt inom dataanalys?
Rapporteringsverktyget BI Book har hjälpt hundratals företag över hela världen att få igång banbrytande analyser på dagar eller veckor i stället för månader. BI Book erbjuder sina användare alla standardfunktioner i Power BI + flera tilläggsfunktioner. Läs mer om BI Book och boka ett kostnadsfritt 30-minutersmöte med en av våra dataanalytiker!
Publicerad 14.06.2022