En omfattende guide til opbygning af et BI-team

Business Intelligence-software (BI) gør det lettere for virksomheder at forstå deres data. Det omdanner komplekse forretningsoplysninger til formater, der er meget lettere at forstå, som rapporter, dashboards og forskellige diagrammer og grafer.

Men BI-værktøjernes virkelige styrke ligger i hænderne på BI-teamet. Det er dem, der kører BI-softwaren, giver mening til dataene og trækker nyttige indsigter ud, som kan hjælpe med at forme vigtige forretningsbeslutninger og booste virksomhedens resultater.

I denne artikel vil vi give dig en komplet gennemgang af, hvordan du opretter et BI-team. Vi dækker alt fra at opstille klare forretningsmål til at sammensætte en solid plan for håndtering af dine data. Vi ser også på de forskellige roller i et BI-team, og hvordan du effektivt bemander og skalerer dit team.

Før du sammensætter dit BI-team

Før du danner et Business Intelligence-team (BI), er det vigtigt at have nogle ting på plads.

Disse elementer er grundlaget for teamets drift, strategi og integration i virksomheden:

1. Klare forretningsmål og strategi: Du skal have en klar forståelse af din virksomheds strategiske mål. Denne forståelse vil guide dine BI-initiativer og sikre, at uanset hvad dit BI-team gør, vil det hjælpe dig med at opnå specifikke forretningsresultater. Uden retning eller fokus på områder vil de ikke være i stand til at bidrage med noget af værdi.
2. Data governance framework: En data governance framework specificerer politikker og standarder for datahåndtering, kvalitet, sikkerhed og privatliv. Hav denne ramme klar, før BI-teamet er på plads, så de har regler og retningslinjer for håndtering af data på en kompatibel og konsekvent måde.
3. Datainfrastruktur og -teknologi: BI-teamet har brug for en stærk datainfrastruktur for at kunne arbejde effektivt. Det omfatter databaser, datalagre og relevante hardware- og softwareværktøjer. Få infrastrukturen på plads, så BI-teamet har de nødvendige værktøjer og systemer til at starte deres arbejde med det samme.
4. Datakilder og integration: Teamet skal have adgang til relevante data af høj kvalitet fra forskellige kilder i og uden for organisationen. Forudgående etablering af disse datakilder og integration sikrer, at BI-teamet straks kan begynde at udtrække indsigt.
5. Opbakning og støtte fra interessenter: At få støtte fra topledelsen og vigtige interessenter er afgørende for at få de nødvendige ressourcer, sikre at alle i organisationen er med om bord, og hjælpe BI-teamet med at arbejde godt sammen med andre afdelinger.
6. Budgetallokering: Et dedikeret budget til BI-initiativer inkluderer midler til værktøjer, teknologi, personale og uddannelse. At have et budget på plads sikrer, at BI-teamet har de økonomiske ressourcer til at fungere effektivt. Som udgangspunkt anbefales det at konsultere BI-eksperter eller foretage en markedsanalyse for at få et mere præcist estimat baseret på din organisations specifikke behov.
7. Forståelse af nuværende datakapaciteter og behov: Ved at se nærmere på din organisations nuværende datakapaciteter og behov kan du definere præcis, hvad dit BI-team skal fokusere på. Ved at forstå styrkerne og svaghederne i din datainfrastruktur kan du finde ud af, hvor din organisation kan få mest ud af at forbedre sin dataintelligens.

Kerneopgaver og ansvar

At sammensætte et team, der dygtigt kan analysere og få mest muligt ud af data for at skabe vækst i virksomheden, er ikke nogen lille bedrift. Når du skal opbygge dit Business Intelligence-team (BI), er det vigtigt at vælge de rigtige mennesker med præcision, definere deres roller klart og anvende effektive rekrutteringsstrategier.

I dette afsnit vil vi fokusere på de centrale roller, som et business intelligence-team består af.

1. BI-analytiker

BI-analytikeren er afgørende i ethvert BI-team og fungerer som broen mellem rådata og strategisk indsigt. Disse fagfolk udmærker sig ved at dechifrere komplekse datasæt og omdanne dem til forståelige og brugbare indsigter, der driver beslutningstagningen.

Opgaver:

• Dataanalyse: En BI-analytikers primære opgave er at analysere data. Det indebærer at finde ud af, hvilke indsigter der er værdifulde for virksomheden, og forstå, hvad dataene siger.
• Dashboard-udvikling: De er ansvarlige for at udvikle BI-dashboards. Disse dashboards er afgørende for at give tilgængelig indsigt til forskellige interessenter på tværs af organisationen.
• Rapportgenerering: Det er et centralt ansvar at generere rapporter, der informerer om forretningsstrategier. Disse rapporter skal præsentere data og tilbyde indsigt og anbefalinger baseret på disse data.
• Oversættelse af forretningskrav: En væsentlig del af deres rolle indebærer at forstå forretningskrav og oversætte dem til datadrevne løsninger. Forretningsanalyse kræver en dyb forståelse af både forretningsdomænet og datalandskabet.

Kvalifikationer og færdigheder:

• Uddannelsesmæssig baggrund: Business intelligence-analytikere forventes typisk at have en bachelorgrad i datalogi, business eller et beslægtet område. Dette uddannelsesmæssige fundament giver dem den nødvendige teoretiske forståelse af data og forretningsprocesser.
• Tekniske færdigheder: De skal være dygtige til dataanalyse og datavisualisering ved hjælp af værktøjer som Tableau og Power BI. Disse færdigheder er afgørende for at kunne omdanne rådata til visuelt overbevisende og letforståelige rapporter.
• Analytisk skarpsindighed: Stærke analytiske evner er ikke til forhandling. En business intelligence-analytiker skal have evnen til at fortolke komplekse data og identificere tendenser, mønstre og anomalier.

Top tip: Når du rekrutterer en BI-analytiker, så se ud over de tekniske færdigheder. Overvej kandidater, der demonstrerer en god forståelse af forretningsprocesser og besidder evnen til at tænke strategisk om data.

2. Data-arkitekt

Dataarkitekter er nøglen til at forme, hvordan en organisation bruger sine data. De opbygger og passer på datarammen, som er afgørende for alle Business Intelligence-aktiviteter (BI). Deres rolle er at skabe et datasystem, der er effektivt og passer til virksomhedens langsigtede mål.

Opgaver:

• Data warehouse design: Et af deres primære ansvarsområder er at designe data warehouse-arkitekturen. Det indebærer at skabe en skalerbar og effektiv struktur, der kan håndtere store datamængder og komplekse forespørgsler.
• Dataintegritet og tilgængelighed: Det er afgørende at sikre integriteten og tilgængeligheden af data. De skal implementere systemer og protokoller, der opretholder dataenes nøjagtighed og gør dem let tilgængelige for analyse.
• Sammenfald med forretningsmål: Dataarkitekter skal sikre, at datamiljøet stemmer overens med forretningsmålene. Det betyder, at man skal forstå den bredere forretningsstrategi og sikre, at dataarkitekturen understøtter disse mål.

Kvalifikationer og færdigheder:

• Uddannelsesmæssig baggrund: Dataarkitekter har typisk en grad i datalogi, datalogi eller et beslægtet område og har en dyb forståelse af datastrukturer og databaseteori.
• Teknisk ekspertise: De bør have en stærk forståelse for databasedesign, datamodellering og SQL. Kendskab til cloud storage-løsninger og big data-teknologier er også afgørende, da disse i stigende grad bliver en integreret del af moderne dataarkitekturer.
• Strategisk tænkning: Ud over tekniske færdigheder er de nødt til at tænke strategisk om datalagring og -håndtering og sikre, at arkitekturen understøtter både nuværende og fremtidige forretningsbehov.

Top tip: Vælg kandidater, der er gode til at arbejde sammen med forskellige teams, og som kan omsætte forretningsmål til tekniske planer og forklare tekniske detaljer i forretningstermer.

3. BI-udvikler

BI-udviklere er den tekniske rygrad i BI-teamet. De specialiserer sig i at skabe og opsætte de værktøjer og systemer, der er nødvendige for effektiv dataanalyse og rapportering. Deres vigtigste opgave er at sikre, at disse værktøjer er stærke og matcher virksomhedens specifikke krav.

Opgaver:

• BI-værktøjsudvikling: Deres primære fokus er på at udvikle effektive BI-værktøjer. Det indebærer ikke kun kodning, men også at forstå, hvordan disse værktøjer bedst kan opfylde organisationens behov for dataanalyse.
• Dashboard- og rapportoprettelse: De er ansvarlige for at skabe dashboards og rapporter, der ikke kun er informative, men også brugervenlige og imødekommer behovene hos forskellige slutbrugere i organisationen.
• Vedligeholdelse og opdateringer: Løbende vedligeholdelse og opdatering af BI-værktøjer er et centralt ansvarsområde. Det sikrer, at værktøjerne forbliver effektive og relevante over tid.

Kvalifikationer og færdigheder:

• Uddannelsesmæssig baggrund: En typisk BI-udvikler har en bachelorgrad i datalogi eller et beslægtet område. Det giver et stærkt fundament inden for de tekniske aspekter af software- og systemudvikling.
• Programmeringsekspertise: Færdigheder i programmeringssprog som Python eller Java er afgørende. Disse færdigheder gør dem i stand til at bygge og tilpasse BI-værktøjer og -applikationer.
• Erfaring med BI-værktøjer og -systemer: Praktisk erfaring med BI-værktøjer og databasestyringssystemer er afgørende. Kendskab til specifikke værktøjer, der bruges i organisationen eller branchen, kan være en betydelig fordel.

Top tip: Undervurder ikke vigtigheden af Data Governance-færdigheder, når du ansætter BI-udviklere. Det sikrer nøjagtige, sikre og kompatible BI-løsninger, der stemmer overens med organisationens mål.

Bemanding og skalering af dit BI-team

Det næste vigtige skridt er at finde ud af, hvordan du bedst bemander og justerer størrelsen på dit BI-team.

I dette afsnit ser vi på, hvor mange personer du skal ansætte til hver rolle, og hvornår du skal øge eller mindske teamets størrelse baseret på din virksomheds skiftende behov.

Sådan beslutter du dig for teamets størrelse, og hvem du skal ansætte

Udover at vide, hvem du skal have med i dit BI-team, er det også nyttigt at vide, hvor mange personer du har brug for til hver rolle.

Start dit team

• BI-analytikere: De færdigheder, der kræves til effektiv BI, er mange, herunder datavisualisering, rapportgenerering og detaljeret dataanalyse. Én person har måske ikke ekspertise inden for alle disse områder. Derudover involverer BI-projekter ofte håndtering af store mængder data og forskellige opgaver på samme tid, og derfor bør du begynde med 2-3 analytikere til små og mellemstore projekter. Hver analytiker kan fokusere på et specifikt område, f.eks. datavisualisering eller rapportgenerering. På den måde kan du sikre dig, at alle vigtige aspekter af business intelligence bliver behandlet kompetent. Desuden kan deres samarbejde føre til mere effektive løsninger.
• Dataarkitekter: Typisk er én dataarkitekt tilstrækkelig. Men til projekter, der involverer komplekse datastrukturer eller storstilet dataintegration (som sammenlægning af flere databaser eller opbygning af et data warehouse fra bunden), bør man overveje to arkitekter for at få et mere effektivt design og implementering. På den måde kan hver arkitekt arbejde med forskellige dele af dataopsætningen. For eksempel kan den ene håndtere den tekniske side, mens den anden sørger for, at det passer med virksomhedens planer.
• BI-udviklere: Ligesom BI-analyse kræver BI-udvikling en bred vifte af færdigheder, og det er sjældent at finde nogen, der er ekspert i alt. BI-projekter omfatter ofte komplicerede opgaver, såsom at administrere datastrukturer og skabe skræddersyede BI-løsninger. Så når du opbygger dit BI-team, bør du overveje at få et par BI-udviklere, især til mindre projekter. På den måde kan du matche hver udviklers styrker til forskellige dele af projektet.At have mere end én udvikler betyder også, at de kan arbejde sammen om at bygge BI-værktøjer til din virksomhed.

Tilføjelse af specialiserede roller

Efterhånden som din virksomhed vokser, og dine BI-behov ændrer sig, kan det virkelig hjælpe at tilføje særlige roller til dit team.

Lad os se på de typer af specialroller, der er gode til større og mere komplicerede projekter:

• Data scientists: Data scientists er gode til projekter, der har brug for avanceret analyse, såsom prædiktiv analyse, statistisk analyse og maskinlæring. De graver i komplicerede data for at finde nyttige oplysninger, der hjælper med at træffe store beslutninger. Hvis dit projekt er virkelig stort eller komplekst, har du måske brug for mere end én data scientist.
• Dataingeniører: Dataingeniører er virkelig vigtige for at opbygge og vedligeholde robuste datapipelines. Deres primære rolle involverer de tekniske aspekter af dataindsamling og sikrer, at data ikke kun indsamles nøjagtigt, men også lagres effektivt og gøres tilgængelige for analyse. Store projekter eller projekter, der involverer databehandling i realtid, kan kræve flere dataingeniører.
• BI-projektledere: Til større projekter eller flere samtidige initiativer har du brug for en dedikeret BI-projektleder. BI-projektledere er nøglen til effektiv styring af BI-projekter. De fører tilsyn med projektets livscyklus, koordinerer mellem forskellige BI-roller og sikrer, at projektmålene nås til tiden og inden for budgettet.
• BI-managere: business intelligence-manageren leder BI-teamet, beslutter strategier og sørger for, at de matcher virksomhedens mål. I store virksomheder, eller når BI-arbejdet bliver kompliceret, er en BI-manager virkelig vigtig for at holde alt organiseret og på sporet.
• Data governance manager: Hvis din virksomhed håndterer følsomme data eller skal følge strenge regler som GDPR eller HIPAA, har du brug for en data governance manager. De sørger for, at virksomheden har de rigtige datapolitikker, og at alle holder sig til dem. De tager sig af de risici, der er forbundet med at holde data sikre og private. Normalt er én leder nok til at opstille og passe på disse regler.

---

Har du brug for en ekstern konsulent til dit business intelligence-team?

Hvis du har brug for eksterne konsulenter til at forbedre dit BI-team eller -projekt, er du velkommen til at kontakte os. Vi har specialiseret os i at sætte dig i forbindelse med førsteklasses eksterne konsulenter, der kan bidrage med værdifuld ekspertise til din organisation.

Kontakt os i dag for at udforske, hvordan vores eksterne konsulenter kan bidrage til din virksomheds succes.

---

Når du skal skalere op eller ned

Det er vigtigt at vide, hvornår du skal ændre størrelsen på dit BI-team for at holde tingene effektive og matche din organisations skiftende behov.

Her er nogle nøgleindikatorer for, hvornår du skal op- eller nedskalere dit team:

Indikatorer for opskalering:

• Forretningsvækst og flere data: Udvid dit team, hvis din virksomhed vokser, eller du har at gøre med flere og forskellige typer data og analyser.
• Bevægelse ind i avanceret analyse: Overvej at udvide dit team til komplekse opgaver som prædiktiv modellering eller dataanalyse i realtid.
• Håndtering af flere data: Forøg dit teams størrelse, hvis der er en stigning i mængden og variationen af data, der skal håndteres og analyseres.

Indikatorer til nedskalering:

• Mindre projekter eller efter store projekter: Du har måske brug for færre teammedlemmer, hvis dine BI-projekter er mindre i omfang, eller efter at store projekter er afsluttet.
• Automatisering i BI-værktøjer: Hvis nye BI-værktøjer udfører opgaver automatisk, er nogle af rollerne i dit team måske ikke længere nødvendige.
• Skift i BI-mål: Reducer dit teams størrelse, hvis din organisation skifter fokus til bestemte BI-mål, og der er brug for mindre arbejdskraft.

Udnyt BI-konsulenter til fleksibilitet

Vi har forbundet virksomheder med højt kvalificerede IT- og forretningskonsulenter, herunder Power BI-konsulenter, siden 2007. Vores udvælgelsesproces sikrer, at vi sætter dig i forbindelse med konsulenter, der ikke kun er kyndige inden for deres felt, men som også har en dokumenteret track record for succesfuld håndtering af projekter, der ligner dit.

Kontakt os, så hjælper vi dig med at finde den ideelle business intelligence-konsulent, hvis færdigheder og erfaring passer godt til dit projekts specifikke behov.

Konklusion

At danne et Business Intelligence-team (BI) er afgørende for, at virksomheder kan få mest muligt ud af deres data. Med omhyggelig forberedelse og et dygtigt BI-team kan virksomheder forvandle komplekse data til klar indsigt, hvilket fører til bedre beslutninger og vækst i vores datafokuserede verden.