在BI行业干了快十年了,做过制造业供应链的BI项目,也跟过零售电商、房地产、银行的BI建设,经常有朋友咨询关于BI建设的内容,今天总结了一套BI项目建设指南,直接分享给大家,觉得不错记得点赞收藏。
通常情况下,企业 BI 项目的建设一般分为两种情况, 自身独立开发或乙方参与 。
若企业 IT 部门具备独立建设BI项目的能力,可以选择自行建设,否则就需要引入 BI 产品供应商(厂商)或者外包项目团队。 具体流程如下:
企业从0-1建设BI的四个阶段:
第一阶段:收集和明确BI项目需求
收集和明确需求并非易事,尤其是挖掘需求方详细、深层次的需求。很多企业在做需求调研时,经常由于双方对问 题描述和理解上的差异,使得需求在不断传递的过程中发生较大的偏差,结果导致最终开发出来的功能与业务原始 需求大相径庭。
那么,怎样才能做好详细的需求调研,使真实业务场景中的需求能准确地传达给最终的开发人员呢?
总结起来有两点:把握好总体思路和原则,做好三个关键环节。
①管理层面
调研与企业战略相关的指标分析需求,方法是层层拆解企业和部门的战略目标,然后从数据支撑 战略目标的角度进行分析,获取需求数据。
例如,从某企业的公司战略拆解到支撑战略目标的部门
②日常分析场景
③隐形需求
企业中的数据按来源主要分为业务系统数据、手工收集数据、外部数据等。
在这个过程中,项目经理需要与信息部 IT 人员沟通清楚以下 2 点:
在设计数据体系时主要考虑原始表和基础宽表两个层级,结合之前调研时所考虑的数据使用要求的最小粒度,以 及分析中可能用到的维度、指标,尽可能做到对分析场景的全覆盖,满足各类数据粒度要求。
从帆软数据应用研究院对CIO的调研数据结果来看,CIO们最关注的还是BI工具是否高效、易用和便捷。Gartner在报告中也指出,工具的易用性在选型时是排在第一位的影响要素。基于各大调研结果,基本可以把BI工具选型分为三大块因素:
① 易用性
BI 工具的易用性主要体现在 上手难度、交互体验、学习资源丰富度 等方面。
② 性能
好的 BI 工具都有与之搭配的 数据引擎 ,一方面是提升数据响应的速度,另一方面是根据不同的数据量级及类型,灵活地调整计算模式和方案。其次在功能方面,BI 工具还要保证其 稳定性 ,频繁宕机和故障对企业来说是难以承受的。
③ 功能
BI 工具的功能众多,不同企业的需求也不同,但是有几个核心功能是必须具备的,主要包括数据准备、数据处理、数 据分析与可视化、平台管控、场景需求转换等。
④ 采购成本
BI 工具选型通常会受到财务预算的限制,因而采购成本也是不少企业在选型时重点考虑的因素。然而,对采购成本的 控制不等于简单的报价和还价,价低者为理想状态 ,还包含对很多隐性因素的考量。
企业需要格外注意两点: 一是综合考虑各项成本,二是学会用 ROI 模型量化价值。
Gartner 在报告中对 BI 工具采购成本的评估给出了以下 3 点建议:
在厂商层面,主要考虑品牌、服务和解决方案三个要素。
① 品牌
品牌是 BI 厂商整体实力、市场占有率、用户认可度和口碑的综合体现,无论买什么,选头部品牌总没错。
② 服务
在选型时要充分考虑厂商是否提供本地化服务,是否能快速响应,是否有完善的问题解决机制等,并且还要考虑对于企业特定的 一些需求,例如厂商是否能提供服务来支持对 BI 产品的二次开发。
③ 解决方案
是否拥有具体行业的解决方案反映出厂商对该行业的 BI 应用是否积累了足够丰富的经验。
所谓大浪淘沙,市场就是最好的试金石,是工具和厂商两大要素的综合体现。国外市场主要的两个行业领先人分别是微软的 PowerBI 和 Tableau;国内帆软连续五年获得国内BI市场占有率第一。
项目范围包括 组织、功能、业务、数据、接口等 5 个方面的范围。
项目团队的角色分为 团队领先人、业务精通者、方案设计者、技术落地者 等 4 类。
项目实施方案中应包括 3 项主要内容,即项目计划、蓝图方案和项目管理方法。
1)项目计划
2)蓝图方案
项目的蓝图方案一般包括 3 个部分,即整体方案、系统环境方案和详细方案。
就 BI 项目而言,风险一般存在于 管理、需求、数据质量、原型、硬件环境 等方面:
通常情况下,需求变更要经过变更申请→变更评估→决策→回复等 4 个步骤,若变更申请通过则需要增加实施变更和 验证变更这两个步骤。
项目验收的目的是保证项目质量,一般由各个需求方或项目领导委员会审核及验收项目。
文章简述了完整的BI项目建设的完整流程,系统回答了 企业BI项目该做什么、该谁来做、该怎么做 ,以及 如何在企业内把BI项目成功运营起来 从而产出实际业务价值等问题。
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