服務(wù)中by什么意思，服務(wù)行業(yè)中bi啥意思
chanong
1.什么是商業(yè)智能？
BI（商業(yè)智能）是一種數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案，主要由數(shù)據(jù)倉儲、數(shù)據(jù)分析、查詢報告、數(shù)據(jù)可視化等組成。在企業(yè)中，BI打破了ERP、OA、CRM、國產(chǎn)軟件等形成的數(shù)據(jù)孤島，有效整合和匯總企業(yè)大量數(shù)據(jù)，產(chǎn)生高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并支持后續(xù)能夠滿足您的需求。根據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化需求提供的各種報表，為企業(yè)業(yè)務(wù)和管理人員提供充足的信息支持。
BI - Parker Data BI 可視化分析平臺
從1958年開始，BI概念和產(chǎn)品形態(tài)不斷更新迭代，直至2013年。在信息化、數(shù)字化的影響下，BI形成了一系列現(xiàn)代概念，并圍繞企業(yè)發(fā)展展開，重新定義了BI的定義。這包括提供信息訪問和分析以改進(jìn)和優(yōu)化決策績效的應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施、工具和最佳實踐。 ”
經(jīng)過幾十年的BI發(fā)展，當(dāng)今環(huán)境下的主流BI產(chǎn)品已經(jīng)有了明確的定義。產(chǎn)品分為三類：
首先，BI是一整套由數(shù)據(jù)倉儲、查詢報表、數(shù)據(jù)分析等組成的數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案。
其次，BI可以連接并有效集成公司各種業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)（ERP、CRM、OA）內(nèi)的數(shù)據(jù)。
第三，BI利用適當(dāng)?shù)牟樵兒头治龉ぞ�，快速、�?zhǔn)確地提供可視化分析和報告，支持企業(yè)決策。
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BI是一套完整的解決方案，不同的功能模塊可以讓企業(yè)達(dá)到不同的效果。例如，根據(jù)公司業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流程的不同，BI可以分為三個級別。
第一層，可視化分析展現(xiàn)層——可視化分析展現(xiàn)層也是BI的需求層，代表用戶的需求，他們想看什么，他們想看什么，一方面是他們的需求。另一方面，用戶想要分析的內(nèi)容也在這個層面上呈現(xiàn)。
第二層，數(shù)據(jù)模型層——數(shù)據(jù)模型層也稱BI數(shù)據(jù)倉庫，主要負(fù)責(zé)企業(yè)數(shù)據(jù)的分析模型，完成業(yè)務(wù)計算規(guī)則到數(shù)據(jù)計算規(guī)則的轉(zhuǎn)化。
第三層，數(shù)據(jù)源層——數(shù)據(jù)源層是BI的數(shù)據(jù)層，是各個部門、業(yè)務(wù)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，底層數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通過ETL傳輸?shù)紹I數(shù)據(jù)倉庫，建模分析，將被提取。等等，最后支持在前端進(jìn)行可視化分析和展示。
2、BI在企業(yè)IT信息化中的定位
在各個行業(yè)的企業(yè)都開始進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)字時代，BI 能夠如此成功的原因之一就是BI 在企業(yè)內(nèi)部發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，占據(jù)著連接整個企業(yè)的核心地位�？梢宰觥９尽�
BI在企業(yè)內(nèi)部主要起到承上啟下的作用，形成以數(shù)據(jù)為中心的完整的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略體系，也是企業(yè)信息結(jié)構(gòu)的重要組成部分。企業(yè)在實施信息架構(gòu)或數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前必須執(zhí)行的實施計劃。
一般來說，企業(yè)信息化建設(shè)具有普遍性，因此大多數(shù)企業(yè)的IT信息化可以分為業(yè)務(wù)信息化和數(shù)據(jù)信息化兩個階段。相比之下，普通用戶更容易理解。
企業(yè)信息化-Paco Data BI可視化分析平臺
業(yè)務(wù)信息化——企業(yè)所使用的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)，如ERP、CRM、OA、內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)等，統(tǒng)稱為業(yè)務(wù)信息化。業(yè)務(wù)信息化的主要功能是管理企業(yè)的業(yè)務(wù)流程，通過規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化、在線化提高業(yè)務(wù)效率，降低企業(yè)的人力資源、時間、精力等成本，構(gòu)建BI，可以為企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，體現(xiàn)現(xiàn)代企業(yè)管理的管理理念。
數(shù)據(jù)信息化——我們常聽到的大數(shù)據(jù)、BI、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)信息化。數(shù)據(jù)信息化幫助企業(yè)全面了解企業(yè)經(jīng)營管理從經(jīng)驗驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動，減少情緒、心理等主觀影響，形成對數(shù)據(jù)化經(jīng)營決策的支持，有助于提高決策準(zhǔn)確性。是企業(yè)上層的一種層級化的企業(yè)管理方式。
企業(yè)信息化-Paco Data BI可視化分析平臺
信息建設(shè)是一致的；沒有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)就沒有數(shù)據(jù)積累，沒有數(shù)據(jù)分析就沒有構(gòu)建BI的基礎(chǔ)。同時，BI的建設(shè)可以反過來促進(jìn)業(yè)務(wù)信息化建設(shè)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
業(yè)務(wù)信息化的主要使用形式是基于表單的，主要是根據(jù)業(yè)務(wù)用戶的輸入進(jìn)行數(shù)據(jù)的增刪改查，管理業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程，規(guī)范和修改業(yè)務(wù)流程，是一個軟件系統(tǒng)可以標(biāo)準(zhǔn)化。過程。
數(shù)據(jù)信息化的主要使用形式——例如BI從ERP、OA、CRM等業(yè)務(wù)系統(tǒng)中開放數(shù)據(jù)，旨在對數(shù)據(jù)進(jìn)行橫斷面整合，主要進(jìn)行局部詳細(xì)分析。業(yè)務(wù)和系統(tǒng)。 3. BI 的主要用戶是誰？
一線業(yè)務(wù)執(zhí)行層是業(yè)務(wù)信息化的主要對象，是從業(yè)務(wù)角度進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入、記錄流程、展示業(yè)務(wù)信息等。
管理決策層是數(shù)據(jù)信息化的主要對象，從管理角度通過BI可視化分析發(fā)現(xiàn)問題、分析問題，最終做出管理決策。
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兩個細(xì)節(jié)：
第一，執(zhí)行決策層和領(lǐng)導(dǎo)不打開財務(wù)系統(tǒng)查看財務(wù)數(shù)據(jù)，不打開OA系統(tǒng)查看合同信息；高層領(lǐng)導(dǎo)不看這些數(shù)據(jù)的詳細(xì)信息，我們不進(jìn)入每個系統(tǒng)去檢查。也就是說，業(yè)務(wù)信息化并不適合這個級別的領(lǐng)導(dǎo)者。
第二，管理決策層一定是指公司的最高領(lǐng)導(dǎo)嗎？不一定是公司各個組織層級具有管理決策屬性的人。通過BI提供決策支持。
4. 數(shù)據(jù)島到底是什么意思？
數(shù)據(jù)孤島通常是指只有少數(shù)人可以訪問的數(shù)據(jù)集。例如，公司不同部門或不同業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)往往無法相互通信。數(shù)據(jù)只能存儲在專有數(shù)據(jù)庫中，無法統(tǒng)一使用，沒有全公司的信息，全球視野，導(dǎo)致各個部門、業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)像海外孤島一樣分散，無法互聯(lián)互通。經(jīng)常聽到的“數(shù)據(jù)島”，其中無法進(jìn)行通信。
所以當(dāng)我們談?wù)揃I和數(shù)據(jù)孤島時，我們需要明白，對數(shù)據(jù)孤島感受最深的人是企業(yè)管理者。因此，與企業(yè)談?wù)摂?shù)據(jù)孤島可能不會達(dá)到預(yù)期的效果。 - 這些跨部門、跨組織的中高層管理人員都清楚，當(dāng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無法互通、不需要全面統(tǒng)一分析時，數(shù)據(jù)孤島對企業(yè)發(fā)展的危害有多么嚴(yán)重。
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2）業(yè)務(wù)人員應(yīng)通過培訓(xùn)熟練使用BI前端報表工具，了解已發(fā)布的數(shù)據(jù)分析模型接口。
3）業(yè)務(wù)人員必須精通業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)。
很多企業(yè)不存在2）和3）的問題，但是銷售人員可以直接獲取前端BI工具來解決1）嗎？顯然商人不具備這個能力。
因此，BI 工具在培訓(xùn)中很容易使用，但在實際開發(fā)企業(yè)BI 項目時卻很困難。因為訓(xùn)練期間給出的所有數(shù)據(jù)表都是經(jīng)過選擇的，始終是高質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化的。您所需要的只是一個簡單的左表和右表，例如銷售訂單表和訂單行表。當(dāng)然，提供可視化報告也很容易。我注意到了這一點。
數(shù)據(jù)可視化- Parker Data BI 可視化分析平臺
然而，在現(xiàn)實企業(yè)BI項目的分析中，分析指標(biāo)的計算規(guī)則并不能通過簡單關(guān)聯(lián)幾張表來解決。不信，試試實際的指標(biāo)計算邏輯： 嘗試一下ETL數(shù)據(jù)清洗小案例數(shù)據(jù)表都很好理解，更別說業(yè)務(wù)人員自助BI分析了，很多BI開發(fā)者也得浪費一個時間需要花費很多精力來做到這一點。
我這么說并不是要否定自助式BI 的作用和功能。自助式BI 有其使用場景，并且確實有助于簡化許多BI 任務(wù)。但從專業(yè)的角度來看，我認(rèn)為：我尤其厭倦了一些BI廠商在市場上反復(fù)強化概念的不負(fù)責(zé)任的方式，比如： BI 是可視化報告。 BI 不需要數(shù)據(jù)倉庫建模。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫建模非常落后，而BI是自助分析。自助分析非常簡單，業(yè)務(wù)用戶只需幾天的培訓(xùn)就可以學(xué)會它，并按照自己的意愿進(jìn)行分析。
從營銷和銷售的角度來看，廣告簡化了產(chǎn)品入門的復(fù)雜性和難度并沒有什么問題，但問題是它最終會讓公司接受錯誤的概念。給出不正確或不專業(yè)的解釋，例如在沒有充分預(yù)見到BI項目建設(shè)過程中可能遇到的挑戰(zhàn)和風(fēng)險的情況下，利用這些不正確的概念來評估和規(guī)劃BI項目的建設(shè)，最終導(dǎo)致項目失敗，從而導(dǎo)致重復(fù)建設(shè)。
北京的一個客戶花費了超過100萬元進(jìn)行了一個所謂的BI項目，該項目啟動了一年左右，但最終失敗了，沒有任何進(jìn)展。之后我找到了Pico Data，給他們介紹了Pico Data BI分析平臺，連續(xù)實施了幾次項目，甚至還讓客戶寫了感謝信。為什么我之前的一個項目進(jìn)展失�。何覜]有關(guān)注我的數(shù)據(jù)倉庫計劃。業(yè)務(wù)是持續(xù)不斷、不斷變化的，需要根據(jù)年度需求進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，數(shù)據(jù)不斷增長，分析的深度和范圍不斷變化。如果沒有良好的底層數(shù)據(jù)架構(gòu)來支持，您只能依靠SQL 來進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索。構(gòu)建數(shù)據(jù)集并以數(shù)據(jù)形式生成報告來支持公司未來三到五年或更長時間不斷變化的業(yè)務(wù)分析需求是不可能的。
除了這件事之外，我的手機里還有很多過去嘗試過BI但失敗或不起作用的人的記錄，所以我來這里聊天和抱怨，但我對這個產(chǎn)品真的很失望。很糟糕嗎？我也客觀地幫助他們分析。其中一些產(chǎn)品被納入Gartner 的神奇現(xiàn)象領(lǐng)導(dǎo)者象限。您覺得產(chǎn)品好嗎？國內(nèi)BI領(lǐng)域有一些已經(jīng)存在多年的老品牌的產(chǎn)品，但是您覺得他們的產(chǎn)品好嗎？客觀來說，從我個人的角度來看，這些產(chǎn)品其實都不錯，產(chǎn)品本身并沒有什么大的問題。
問題是，這么多從頭開始需要BI 的公司并不知道BI 項目有很多陷阱。很多BI廠商都清楚地向企業(yè)客戶解釋了這些點，他們是如何做BI項目的，以及他們是什么類型的項目。過程中有沒有風(fēng)險？未來我們會遇到什么問題？這些問題我們應(yīng)該如何解決？有哪些方法論和手段？一套BI產(chǎn)品和工具，你覺得這些BI銷售如果你只是賣的話有效嗎？他們？你會告訴你的客戶這些事情嗎？不，至少不要太深入，因為這會使BI 的難度變得過于復(fù)雜。避免描述性或詳盡無遺。一旦解釋不充分，客戶的信任度就會下降。
在某些情況下，他們不會談?wù)撍�，因為他們�?dān)心這會很復(fù)雜并且商業(yè)客戶的決策周期會太長。有時我不說話是因為我聽不懂。如果不溝通這些信息，客戶就不會理解，不會有經(jīng)驗，從而在構(gòu)建BI項目時出現(xiàn)問題。
在一次會議上，某BI廠商的售前技術(shù)代表在與客戶溝通時這樣說道： “直接BI 連接不是更好嗎？” 可以通過直接連接到數(shù)據(jù)源來執(zhí)行分析，而不需要數(shù)據(jù)倉庫。無知的人有恃無恐，聽不進(jìn)去，就打斷了，直接講了。通過溝通，可以確定這個所謂的技術(shù)專家基本沒有完成完整BI項目的經(jīng)驗，從零開始構(gòu)建BI項目的能力為零。與這樣的客戶一起領(lǐng)導(dǎo)一個BI項目是非常困難的，但是你能保證這個BI項目的質(zhì)量嗎？
這就是為什么我們親自制作了視頻號《呂品聊數(shù)據(jù)》，就是為了提交數(shù)據(jù)，客觀地講BI，客觀地講數(shù)據(jù)，傳播我們認(rèn)為正確的BI知識和概念，這就是我創(chuàng)建它的原因。對于廣大BI用戶來說，應(yīng)該如何理解和認(rèn)知BI，企業(yè)應(yīng)該警惕BI的哪些陷阱？
雖然我們在Parker Data 的BI 領(lǐng)域談?wù)摰闹R和概念不一定普遍適用，但我們相信BI 供應(yīng)商和個人BI 愛好者可以用BI 知識和概念來挑戰(zhàn)我們。歡迎。派克數(shù)據(jù)科普的一些BI知識概念是正確的。如果傳播正確，就意味著每個人都實際遇到過這些問題，這些知識和理念也成為企業(yè)寶貴的經(jīng)驗。如果傳播有誤，錯在哪里，請指出并討論還可以為公司做些什么。
8. 報告工具從哪里來？
我在科技、信息和BI行業(yè)工作了10多年，從未離開過這個圈子。 JAVA（AWT、SWING、JSP、Hibernate、Spring、ibatis）、NET（ASP、http://ASP.NET、C#.NET）、Object-C、JS等技術(shù)開發(fā)和業(yè)務(wù)軟件系統(tǒng)平臺開發(fā)。
早期前端技術(shù)很薄弱，連AJAX的實現(xiàn)都需要手寫。我必須自己使用JS DOM 來單擊以編輯和更改表單中的數(shù)據(jù)。報表創(chuàng)建本質(zhì)上是一種嵌套在HTML 中的JSP 或ASP 腳本語言，具有循環(huán)輸出前端。報告風(fēng)格非常原始、丑陋。稍微復(fù)雜一點的表格報表樣式需要在JS中進(jìn)行調(diào)整。
當(dāng)時使用的報表，如水晶報表、潤千報表，都有可以直接引用的前端腳本語言標(biāo)簽，報表生成取代了大量的手寫代碼。早期，前端和后端技術(shù)并不是分開的。 http://ASP.NET 稍好一些。前端逐漸添加了一些可以直接使用的集成控件，而JAVA沒有。上述階段是從什么時候開始的呢？相信在2005年或者2007年左右就已經(jīng)被廣泛使用了，但是在舊的CSDN上你仍然可以找到很多原始的報告標(biāo)簽帖子。
Jreport、Star Report StyleReport等老報表在國內(nèi)也有一定的市場。截至2010年，部分報表廠商營收突破1億，說明基礎(chǔ)報表的市場依然十分強勁。
當(dāng)時的報道是什么狀態(tài)呢？純粹是報道報道。以編程方式從后端數(shù)據(jù)庫查詢返回的數(shù)據(jù)聚合列表然后綁定到前端腳本頁面以生成各種報告。應(yīng)用于各種業(yè)務(wù)軟件中，系統(tǒng)內(nèi)的報表展示遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到BI分析的水平。
此外，有許多軟件開發(fā)商確實擁有強大的報告功能，但這些報告功能并不能單獨作為報告產(chǎn)品在市場上提供。
隨著前端技術(shù)和前端框架的改進(jìn)，傳統(tǒng)的表格技術(shù)逐漸讓位于各種柱形圖、條形圖、餅圖等可視化展示，現(xiàn)階段報表和BI之間的界限正在變得模糊. 越來越近了。越來越模糊了。為什么？ BI 的報告查看功能與傳統(tǒng)報告大致相當(dāng)，但執(zhí)行自助分析和自助拖放以進(jìn)行快速多維分析的能力尚未出現(xiàn)。
畢竟，我的主要觀點是，我們看到的很多BI 項目都是以報告思維方式實現(xiàn)的，這意味著SQL 用于在前端呈現(xiàn)數(shù)據(jù)集，這意味著它正在被使用。而真正的BI思維應(yīng)該是什么樣的呢？多維思維和模型思維將決定一個BI項目的最終方向，我們稍后會更詳細(xì)地討論這些點。
9. BI的本質(zhì)——企業(yè)業(yè)務(wù)管理思維的實現(xiàn)
BI到底是什么？技術(shù)？產(chǎn)品？或者是其他東西？我們對BI 的理解已經(jīng)提升到了另一個層次。 BI是企業(yè)業(yè)務(wù)和管理理念的實施。
BI 要點- Parker Data BI 可視化分析平臺
我們該如何理解這一點？簡單來說，可視化報告中呈現(xiàn)的是企業(yè)真正關(guān)心的內(nèi)容，比如公司高層重要的績效分析指標(biāo)，或者具體的部門績效分析指標(biāo)等。
10. BI和數(shù)據(jù)倉庫有什么區(qū)別和聯(lián)系？
我經(jīng)常遇到這樣的問題：“BI 和數(shù)據(jù)倉庫有什么區(qū)別？”其實這個問題可能反映出一些朋友對BI的理解還是不準(zhǔn)確、有偏見的。這個問題實際上使得BI 和數(shù)據(jù)倉庫在概念上可以互換。這種情況其實很常見，大家對BI的第一印象就是各種炫酷的可視化圖表和報表，而且市面上有很多輕量級的前端可視化BI，分析工具也有很多，這就導(dǎo)致了大家對BI的誤解。知識停留在可視化部分。
準(zhǔn)確地說，BI不僅包括前端可視化分析和報表呈現(xiàn)能力，還包括底層數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建流程。 Gartner 在20 世紀(jì)90 年代就已經(jīng)提到了商業(yè)智能，認(rèn)為BI 是一種數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案，可以從各種企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中提取和清理具有分析價值的數(shù)據(jù)。采用特定的建模技術(shù)，如Inmon的3NF建模、Kimball的維度建�；騼烧�，最終合并到數(shù)據(jù)倉庫中，并基于混合架構(gòu)模型，最終使用適當(dāng)?shù)姆治龊统尸F(xiàn)工具，形成各種可視化分析。報表為企業(yè)業(yè)務(wù)決策層提供數(shù)據(jù)決策支持。
BI - Parker Data BI 可視化分析平臺
所以從這里我們可以看出，數(shù)據(jù)倉庫位置是可視化報表和底層業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源之間的一層，是整個BI項目解決方案的連接點。如果把BI比作一個人，?*肷恚繞涫橇�，是外表，蠐镫身蕢碡气，吸收大地精华，中秵柷腰腹，蕟苷b摹：禿誦牧α俊Ｊ薟摯狻?
而市場上有這么多可以直接鏈接數(shù)據(jù)源并進(jìn)行拖放分析的BI工具，大家都想知道，為什么不也創(chuàng)建BI分析報告呢？這類獨立的前端BI分析工具定位為部門級、個人級BI分析工具，無法解決很多需要深層次復(fù)雜數(shù)據(jù)處理、集成、建模等場景。最好的辦法就是在最底層建立一個完整的數(shù)據(jù)倉庫，將很多分析模型標(biāo)準(zhǔn)化，然后利用這些前端BI分析工具將它們結(jié)合起來，這樣只有前端你才能真正釋放你的BI分析能力。
許多企業(yè)認(rèn)為只需購買前端BI分析工具就可以解決所有企業(yè)級BI問題，但這實際上是不可能的。如果最初的分析場景比較簡單，數(shù)據(jù)連接的復(fù)雜度不是太高，那么這類BI分析工具可能不會有什么問題。然而，企業(yè)BI項目的建設(shè)具有螺旋式建設(shè)過程的特點。隨著連接的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)量潛在增加，分析的深度和廣度增加，數(shù)據(jù)的復(fù)雜性變得越來越具有挑戰(zhàn)性，但就目前而言，支持它的良好數(shù)據(jù)軟件還沒有內(nèi)部架構(gòu)。 -端BI分析工具基本無法使用。
數(shù)據(jù)倉庫- Paco Data BI 可視化分析平臺
就像你去藥材店取藥一樣，在你拿藥之前，其他人已經(jīng)把各種藥材成分（數(shù)據(jù)來自原始數(shù)據(jù)源）整理和清理好了。很快就能想到藥物組合（指標(biāo)組合的可視化）。
國內(nèi)這樣的公司還有很多，由于對BI的認(rèn)識淺薄，導(dǎo)致BI項目的建設(shè)方向錯誤，導(dǎo)致BI項目難以持續(xù)推進(jìn)。
因此，企業(yè)需要明確BI建設(shè)是針對企業(yè)層面的分析工作，還是針對個人、部門的分析工作。如果您是個人數(shù)據(jù)分析師，那么使用這樣的前端BI 分析工具就足夠了。如果需要構(gòu)建企業(yè)級BI項目，不僅需要關(guān)注前端可視化分析能力，還需要關(guān)注底層數(shù)據(jù)架構(gòu)，或者說構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫層面。
11. 數(shù)據(jù)倉庫建模技術(shù)Kimball 和Inmon 以及混合架構(gòu)
數(shù)據(jù)倉庫建模是構(gòu)建BI 項目時的首要任務(wù)。 Inmon的三種范式3NF建模和Kimball的維度建模都是BI數(shù)據(jù)倉庫建模方法。這兩種BI建模方法有什么區(qū)別？
12.實際實施BI項目時的需求實施方法論
BI 完全是需求驅(qū)動的，需要訪談和調(diào)查。在進(jìn)行BI需求的訪談和調(diào)查之前，需要提前了解行業(yè)的業(yè)務(wù)特點，以及公司的業(yè)務(wù)流程和預(yù)期的業(yè)務(wù)點。所有這些都應(yīng)該提前解決，重點關(guān)注你將要面試的部門。在腦海中為你的整個業(yè)務(wù)建立一個框架，并反復(fù)實踐。
13. 什么樣的企業(yè)應(yīng)該實施BI？
什么樣的企業(yè)適合做BI？看基礎(chǔ)業(yè)務(wù)信息化程度和日常業(yè)務(wù)管理的詳細(xì)程度和粒度。業(yè)務(wù)信息化的基礎(chǔ)層面是貴公司IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)建設(shè)。沒有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的支撐，BI的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施就會缺失。二是業(yè)務(wù)管理的粒度。這是你自己的事嗎？管理層面更細(xì)致？這是BI提高企業(yè)管理和決策支持效率的迫切需求。
14. 如何高效地向高層領(lǐng)導(dǎo)提供BI 數(shù)據(jù)分析概覽和報告
當(dāng)一個BI項目完成后，你需要考慮最終如何向?*寤惚�，并�?*如何分析BI數(shù)據(jù)。
框架和匯報的五個重點：用戶業(yè)務(wù)層次與范圍、工作成果、計劃執(zhí)行復(fù)盤、問題反饋、展望規(guī)劃與愿景。 BI - 派可數(shù)據(jù)BI可視化分析平臺 這里只是一個簡單的匯報框架，還有很多點可以往里面加。比如圍繞行業(yè)講一下行業(yè)驅(qū)動因素跟 BI 如何結(jié)合的；從企業(yè)經(jīng)營管理角度，企業(yè)愿景到 CSF 到 KPI 到績效是如何分解和重新組織的；比如財務(wù)視角下的歸因分析；金字塔的管理模型；動態(tài)指標(biāo)庫構(gòu)成原理等等都可以有所選擇的進(jìn)行融入和說明。 十五、BI與企業(yè)經(jīng)營管理的結(jié)合度 我們都知道BI能夠大范圍在企業(yè)中應(yīng)用，與BI為管理人員提供的效率和成本上的幫助是少不了的。光是BI提供的數(shù)據(jù)可視化就能夠制作管理駕駛艙、核心數(shù)據(jù)指標(biāo)監(jiān)控 、區(qū)域經(jīng)營管理等，為管理人員提供了極大的幫助。 BI分析跟企業(yè)的經(jīng)營管理分析高度結(jié)合，ROE高的企業(yè)有可能是利潤高像茅臺、珠寶行業(yè)，有可能是周轉(zhuǎn)快比如像零售行業(yè)，也有可能是融資能力比較強會利用杠桿，從ROE歸因分析看行業(yè)特點。 十六、BI項目行業(yè)和業(yè)務(wù)知識的積累 BI項目和行業(yè)、業(yè)務(wù)知識有很強的關(guān)聯(lián)性，如果開展項目的時候不結(jié)合行業(yè)業(yè)務(wù)的相關(guān)知識，那么這個BI項目很難成功落地。為什么會是這種情況？主要原因是BI的本質(zhì)其實是企業(yè)的業(yè)務(wù)和管理思維的落地。 所以綜合來看，為什么企業(yè)的高層、業(yè)務(wù)部門的管理人員為什么要通過BI去看報表？他們看的是什么？重點關(guān)注的是什么？這些內(nèi)容就是他們?nèi)粘Ｔ谄髽I(yè)中業(yè)務(wù)經(jīng)營管理的重點。 數(shù)據(jù)可視化 - 派可數(shù)據(jù)BI可視化分析平臺 在BI項目上看上去零零散散的報表，在實際用戶眼里其實是有很強的邏輯關(guān)聯(lián)性的。并且層次越高的管理人員看的BI報表內(nèi)容越聚焦，看的是業(yè)務(wù)結(jié)果。一線業(yè)務(wù)部門的人員可能關(guān)注的更零散，看的是明細(xì)的業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)。 所以，對于一名優(yōu)秀的BI開發(fā)人員、開發(fā)顧問，不僅僅是需要在技術(shù)層面打磨，更需要在行業(yè)性知識和企業(yè)業(yè)務(wù)知識上有所沉淀。 十七、關(guān)于BI實時性處理的話題 BI 對數(shù)據(jù)的處理存在一定的滯后性，通常采用T+1模式，主要原因是ETL數(shù)據(jù)處理過程是需要有大量的時間損耗，通常是采用空間換時間的方式。 將以前按照BI數(shù)據(jù)倉庫分層的ETL調(diào)度設(shè)計成可按單獨指標(biāo)并自動尋找依賴的調(diào)度就大大的增加了對個別指標(biāo)調(diào)度和準(zhǔn)實時處理的靈活性。 離線數(shù)據(jù)與實時處理針對的業(yè)務(wù)場景不同，背后的技術(shù)方式實現(xiàn)不同，資源投入也不同，了解它們之間的定位差異有助于選擇合適的方案以最小的資源投入達(dá)到企業(yè)既定完成BI 項目建設(shè)目標(biāo)。