Giấc mơ về một công cụ phân tích duy nhất đã chết!
Các chủ doanh nghiệp có niềm tin dai dẳng rằng toàn bộ công ty cần hoạt động trên một công cụ nghiệp vụ thông minh duy nhất, có thể là Cognos Analytics, Tableau, Power BI, Qlik hoặc bất kỳ công cụ nào khác. Niềm tin này đã dẫn đến việc các công ty bị mất hàng tỷ đô la khi cố gắng buộc các bộ phận khác nhau của họ chuyển giao phần mềm. Thế giới kinh doanh vừa mới thức tỉnh với một giải pháp tốt hơn – kết hợp nhiều công cụ BI vào một không gian duy nhất.
Có bao nhiêu công cụ BI được sử dụng đồng thời?
Nếu bạn điều tra xem các công cụ BI phổ biến và phổ biến nhất trong tất cả các ngành là gì, câu trả lời gần như chắc chắn sẽ là: không là những tên tuổi lớn nhất trong không gian. Đó là vì một thực tế trọng tâm: 
Phân tích ở khắp mọi nơi.
Hệ thống điểm bán hàng chiếm lĩnh mọi không gian bán lẻ trên toàn quốc. Bất kỳ công ty nào có nhân viên đều có một số phần mềm quản lý tiền lương. Báo cáo bán hàng gần như phổ biến. Tất cả những điều này tạo thành ví dụ về phần mềm BI và có mặt ở khắp mọi nơi hơn bất kỳ công cụ tương đối phức tạp nào.
Với suy nghĩ này, thật dễ dàng để thấy rằng nhiều công cụ BI đang được sử dụng trong một công ty ở mọi công ty trên thế giới.
Mặc dù thực tế này đã được thừa nhận trong nhiều thập kỷ nhưng nó thường được coi là một trở ngại cần phải vượt qua. Chúng tôi đặt ra câu hỏi – đây có phải là cách đóng khung tốt nhất?
The Myth
Trái ngược với niềm tin phổ biến rằng sự cùng tồn tại của nhiều công cụ BI gây ra một số trở ngại lớn cho tiến trình tạo ra kết quả phân tích chất lượng cao, trên thực tế, có nhiều cách trong đó nhiều công cụ được phép sử dụng đồng thời mang lại nhiều lợi ích nghiêm trọng.
Nếu bạn cho phép các bộ phận khác nhau của mình quyền tự do lựa chọn phần mềm tốt nhất cho nhu cầu của họ thì họ có thể độc lập sử dụng công cụ chính xác hơn cho các nhu cầu cụ thể của mình. Ví dụ: phần mềm quản lý và xử lý bảng lương tốt nhất khó có thể là công cụ tuyệt vời để quản lý lượng lớn dữ liệu POS. Mặc dù cả hai thứ này đều thuộc phạm vi BI nhưng về cơ bản chúng là những nhiệm vụ khác nhau.
Đây là một ví dụ đơn giản nhưng bạn có thể tìm thấy nhiều trường hợp khác ở các phòng ban và ngành nghề khác nhau. Phân tích là một công việc rất phức tạp và các loại dữ liệu khác nhau đòi hỏi những cách xử lý khác nhau. Việc cho phép nhân viên của bạn tìm được người phù hợp nhất với nhu cầu của họ có thể mang lại kết quả tốt hơn, cả về chất lượng và hiệu quả phân tích.
Nói cách khác, bạn sẽ không bao giờ tìm thấy một phần mềm nào có thể đáp ứng tất cả các nhu cầu đa dạng, đặc trưng mà công ty bạn có.
Nếu nó không bị hỏng…
Đối với nhiều doanh nghiệp, hiện trạng (sử dụng nhiều nền tảng phân tích khác nhau) đã hoạt động rất tốt. Cố gắng thúc đẩy mọi người sử dụng một dịch vụ là một nỗ lực sai lầm nhằm hợp lý hóa hoạt động phân tích và mang lại hiệu quả cao hơn. 
Để so sánh, hãy tưởng tượng một công ty đang hoạt động trong một văn phòng có một số điều kỳ quặc đáng tiếc. Sơ đồ mặt bằng hơi bất tiện, máy điều hòa đôi khi hoạt động quá mức và không có lối đi dành cho người đi bộ giữa bãi đậu xe và lối vào tòa nhà, nghĩa là đôi khi bạn phải đi bộ dưới mưa.
Trong nỗ lực giúp mọi nhân viên trở nên dễ dàng hơn, ban lãnh đạo quyết định chuyển không gian đến một nơi nào đó gần đó. Văn phòng mới có cùng quy mô và giá không rẻ hơn. Động lực duy nhất để hành động là giải quyết một số khó chịu mà nhân viên gặp phải, những khó chịu có thể làm giảm năng suất một cách hợp pháp.
Việc di chuyển này sẽ tốn hàng chục nghìn đô la và mất hàng tuần đến hàng tháng, chưa kể đến việc mất sản lượng ngay lập tức trong và ngay sau khi di chuyển. Ngoài ra, không gian mới gần như chắc chắn sẽ có những điều kỳ quặc và khó chịu mà theo năm tháng sẽ bắt đầu ngày càng trở nên khó chịu hơn, đặc biệt là khi xét đến chi phí chuyển đi.
Nếu công ty chỉ áp dụng một số biện pháp để làm cho không gian cũ của họ hoạt động tốt hơn một chút thì có thể tránh được sự lãng phí thời gian và tiền bạc này.
Đó thực chất là trường hợp ở đây. Nhiều tác nhân khác nhau trong không gian BI đang nỗ lực cải thiện tình hình hiện tại, có phần hơi khó xử, thay vì tiếp tục gây ra những nỗ lực tốn kém và đáng ngờ để chuyển sang một công cụ phân tích duy nhất.
