Unistus ühtsest analüüsitööriistast on surnud!
Ettevõtete omanike seas on püsiv arvamus, et terve ettevõte peab töötama ühe ärianalüüsi tööriistaga, olgu selleks siis Cognos Analytics, Tableau, Power BI, Qlik või mis tahes muu. See usk on toonud kaasa miljardite dollarite kaotuse, kuna ettevõtted üritavad sundida oma erinevaid osakondi tarkvara teisaldama. Ärimaailm on alles nüüd ärkamas parema lahenduseni – mitme BI-tööriista ühendamine ühte ruumi.
Kui palju BI-tööriistu on samaaegselt kasutusel?
Kui peaksite uurima, millised on kõige levinumad ja levinumad BI-tööriistad kõigis tööstusharudes, oleks vastus peaaegu kindlasti mitte olla suurimad nimed selles ruumis. Selle põhjuseks on üks keskne tõsiasi: 
Analüütika on kõikjal.
Müügikoha süsteemid hõivavad kõik riigi jaemüügipinnad. Igal ettevõttel, millel on töötajaid, on palgaarvestuse haldamiseks tarkvara. Müügiaruanded on peaaegu universaalsed. Kõik need on BI-tarkvara näited ja on palju levinumad kui ükski suhteliselt keerukas tööriist.
Seda silmas pidades on lihtne mõista, kuidas on juba nii, et ühes ettevõttes kasutatakse igas maailma ettevõttes mitut BI-tööriista.
Kuigi seda fakti on tunnistatud aastakümneid, on seda sageli peetud takistuseks, mida tuleb ületada. Me tõstatame küsimuse – kas see on parim kadreering?
Müüt
Vastupidiselt levinud arvamusele, et mitme BI-tööriista kooseksisteerimine kujutab endast suureks takistuseks kvaliteetse analüütilise väljundi edenemisele, on tegelikult nii, et mitme tööriista samaaegse kasutamise lubamisel on palju olulisi eeliseid.
Kui annate oma erinevatele osakondadele vabaduse valida oma vajaduste jaoks parim tarkvara, saavad nad iseseisvalt valida oma väga spetsiifiliste vajaduste jaoks täpsema tööriista. Näiteks tarkvara, mis haldab ja töötleb kõige paremini palgaarvestusi, ei ole tõenäoliselt suurepärane tööriist suurte POS-andmete haldamiseks. Kuigi mõlemad need asjad kuuluvad BI katuse alla, on need põhimõtteliselt erinevad ülesanded.
See on lihtne näide, kuid võite leida palju muid juhtumeid osakondade ja tööstusharude lõikes. Analytics on väga keeruline ettevõtmine ja erinevat tüüpi andmed nõuavad erinevat tüüpi töötlemist. Kui lubate oma töötajatel leida oma vajadustele kõige sobivam, saavutate tõenäoliselt parema tulemuse nii analüüsi kvaliteedi kui ka tõhususe osas.
Teisisõnu, te ei leia kunagi ühtegi tarkvara, mis suudaks toime tulla kõigi teie ettevõtte omapäraste ja mitmetahuliste vajadustega.
Kui see pole katki…
Paljude ettevõtete jaoks töötab status quo (kasutades mitut erinevat analüüsiplatvormi) juba suurepäraselt. Kõigi ühe teenuse poole püüdmine on ekslik katse analüütikat sujuvamaks muuta ja tõhusust suurendada. 
Analoogia mõttes kujutame ette kontoris tegutsevat ettevõtet, millel on mõned kahetsusväärsed veidrused. Korruse plaan on veidi kohmakas, konditsioneer on mõnikord liiga innukas ning parkimiskoha ja hoone sissepääsu vahel pole jalakäijate katet, mis tähendab, et mõnikord peate vihma käes kõndima.
Kõigi töötajate jaoks lihtsamaks muutmiseks otsustab juhtkond kolida ruumid kuhugi lähedale. Uus kontor on sama suur ega ole odavam. Ainus tõuge liikuda on kõrvaldada mõned tüütused, mis töötajatel on, tüütused, mis võivad tuua kaasa õiguspärase tootlikkuse vähenemise.
See kolimine läheb maksma kümneid tuhandeid dollareid ja nädalaid kuni kuid, rääkimata kohesest toodangu vähenemisest kolimise ajal ja vahetult pärast seda. Lisaks on uuel ruumil peaaegu kindlasti omad veidrused ja pahandused, mis aastate jooksul hakkavad üha tüütumad tunduma, eriti arvestades kolimise maksumust.
Kui ettevõte oleks äsja rakendanud mõningaid meetmeid, et oma vana pind natukenegi paremini toimiks, oleks kogu seda raisatud aega ja raha saanud vältida.
Siin on see sisuliselt nii. Erinevad BI-ruumis tegutsejad töötavad selle nimel, et praegust pisut ebamugavat olukorda paremaks muuta, selle asemel, et jätkata kulukate ja küsitavalt tasuvate katsete tegemist ühele analüüsitööriistale üleminekuks.
