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企業(yè)從0開(kāi)始搭建商業(yè)智能（BI）系統(tǒng)，規(guī)劃準(zhǔn)備工作如何落地？
隨著新一代信息化、數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用，引發(fā)了新一輪的科技革命，現(xiàn)代化社會(huì)和數(shù)字化的聯(lián)系越來(lái)越緊密，數(shù)據(jù)也變成繼土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素，這一切都表明世界已經(jīng)找準(zhǔn)未來(lái)方向，前沿科技也與落地并肩齊行，數(shù)字化時(shí)代已經(jīng)向人類(lèi)展開(kāi)了畫(huà)卷。與此同時(shí)，數(shù)字化、數(shù)據(jù)在社會(huì)上的飛速普及，也為增長(zhǎng)緩慢的世界經(jīng)濟(jì)注入了新活力，據(jù)統(tǒng)計(jì)2020年全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到32.61萬(wàn)億美元，與GDP總量比例為43.7%，其中中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到了5.4萬(wàn)億美元，并維持著9.6%的高速增長(zhǎng)。對(duì)市場(chǎng)異常敏感的商業(yè)世界自然不會(huì)放過(guò)獲取數(shù)字經(jīng)濟(jì)的機(jī)會(huì)，以國(guó)企和央企為首的眾多企業(yè)開(kāi)始進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過(guò)信息化建設(shè)，部署商業(yè)智能BI來(lái)完成轉(zhuǎn)型工作。但很多企業(yè)只是抓準(zhǔn)了風(fēng)口，在此之前并沒(méi)有太多部署商業(yè)智能BI的經(jīng)驗(yàn)，所以今天的文章就來(lái)談?wù)?，企業(yè)從0開(kāi)始搭建商業(yè)智能（BI）系統(tǒng)，規(guī)劃準(zhǔn)備工作如何落地？一、明確商業(yè)智能BI部署目標(biāo)
企業(yè)部署商業(yè)智能BI前，需要進(jìn)行詳細(xì)的分析，摸清部署商業(yè)智能BI的目標(biāo)，比如是為了完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型？開(kāi)展更精確的數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)？提供更符合用戶(hù)和市場(chǎng)需求的產(chǎn)品？利用數(shù)據(jù)可視化進(jìn)行更準(zhǔn)確的決策？業(yè)務(wù)流程-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析同時(shí)，明確目標(biāo)還要進(jìn)行不同階段的劃分，在每個(gè)階段內(nèi)實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用，避免長(zhǎng)期的部署過(guò)程導(dǎo)致人心浮動(dòng)，失去了對(duì)目標(biāo)的把握。具體來(lái)說(shuō)企業(yè)要把商業(yè)智能BI的部署任務(wù)分為部署前、中、后三個(gè)階段進(jìn)行拆解，分層次推進(jìn)完成呢商業(yè)智能BI的部署。二、明確商業(yè)智能BI業(yè)務(wù)需求
商業(yè)智能BI是一套完整的由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、查詢(xún)報(bào)表、數(shù)據(jù)分析等組成的數(shù)據(jù)類(lèi)技術(shù)解決方案，更是專(zhuān)門(mén)為企業(yè)進(jìn)行了服務(wù)的定制化，滿(mǎn)足了企業(yè)不同人群的業(yè)務(wù)需求。業(yè)務(wù)需求-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析對(duì)業(yè)務(wù)人員來(lái)說(shuō)，商業(yè)智能BI在企業(yè)完成基礎(chǔ)信息化建設(shè)后，對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行規(guī)范化、流程化、標(biāo)準(zhǔn)化處理，積累不同業(yè)務(wù)部門(mén)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，此時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)可視化報(bào)表為業(yè)務(wù)人員可以追蹤業(yè)務(wù)執(zhí)行效果，對(duì)業(yè)務(wù)執(zhí)行進(jìn)行復(fù)盤(pán)，預(yù)測(cè)并提出下一階段信息，提高了業(yè)務(wù)流程效率；對(duì)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，部署商業(yè)智能BI將業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)中不同來(lái)源、不同格式的數(shù)據(jù)，通過(guò)ETL和數(shù)據(jù)模型，分類(lèi)分級(jí)進(jìn)行清洗、處理等，統(tǒng)一儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量，簡(jiǎn)化了查數(shù)、取數(shù)等處理數(shù)據(jù)流程，減少了工作壓力；對(duì)管理人員來(lái)說(shuō)，分析人員通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，以圖形化手段，進(jìn)行商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析，將海量雜亂的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值信息，并制作成數(shù)據(jù)可視化報(bào)表，在PC、移動(dòng)、大屏等不同終端提供信息展現(xiàn)，提供了全面性、實(shí)時(shí)性、便攜性等特點(diǎn)，輔助管理人員進(jìn)行企業(yè)決策發(fā)展。三、梳理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)
企業(yè)建設(shè)商業(yè)智能BI項(xiàng)目需要梳理相關(guān)業(yè)務(wù)建立完善的指標(biāo)管理體系，通過(guò)業(yè)務(wù)需求報(bào)告劃定指標(biāo)體系范圍，為各部門(mén)關(guān)鍵需求建立KPI指標(biāo)，同時(shí)將分析指標(biāo)公式進(jìn)行標(biāo)注，并和相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)對(duì)應(yīng)，確定指標(biāo)體系中需要抽取的數(shù)據(jù)。指標(biāo)體系-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析1、業(yè)務(wù)指標(biāo)分類(lèi)
不同企業(yè)有不同的指標(biāo)管理體系，其中的業(yè)務(wù)指標(biāo)分類(lèi)更是不盡相同。通常來(lái)說(shuō)，在部署商業(yè)智能BI前，企業(yè)會(huì)確定一種視角將確認(rèn)的需求構(gòu)建成整套指標(biāo)體系，比如企業(yè)可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分級(jí)，將不同層級(jí)指標(biāo)分成戰(zhàn)略指標(biāo)、管理指標(biāo)和執(zhí)行指標(biāo)。以業(yè)務(wù)流程為視角進(jìn)行劃分、以發(fā)展階段為視角進(jìn)行劃分、以組織建設(shè)為視角進(jìn)行劃分......但不管以什么方式劃分指標(biāo)，企業(yè)都需要保證指標(biāo)能夠覆蓋商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析中提到的各部門(mén)需求，并保留業(yè)務(wù)擴(kuò)展的規(guī)劃。2、業(yè)務(wù)指標(biāo)屬性
企業(yè)在商業(yè)智能BI項(xiàng)目中最容易出現(xiàn)的問(wèn)題就是，只顧建立業(yè)務(wù)指標(biāo)，忽略了描述屬性，導(dǎo)致無(wú)法識(shí)別。對(duì)此，企業(yè)應(yīng)該對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)屬性建立規(guī)范，統(tǒng)一進(jìn)行描述，讓每個(gè)指標(biāo)都能夠被分析和技術(shù)人員所理解。描述指標(biāo)屬性一般也會(huì)根據(jù)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析的效用分成三類(lèi)，一種是指標(biāo)的業(yè)務(wù)屬性，比如指標(biāo)的名稱(chēng)、指標(biāo)的說(shuō)明、指標(biāo)所屬的分類(lèi)等；一種是技術(shù)屬性，比如指標(biāo)數(shù)據(jù)的來(lái)源、分析指標(biāo)的公式、指標(biāo)數(shù)據(jù)更新頻率等；還有就是管理屬性，比如指標(biāo)所屬部門(mén)或業(yè)務(wù)線(xiàn)、考核KPI、部門(mén)指標(biāo)等。四、收集和管理數(shù)據(jù)
確立業(yè)務(wù)需求、指標(biāo)后，企業(yè)就可以根據(jù)相關(guān)的需求指標(biāo)進(jìn)行實(shí)際的數(shù)據(jù)收集工作，數(shù)據(jù)是新時(shí)代的第五大生產(chǎn)要素，也是商業(yè)智能BI部署的基礎(chǔ)建設(shè)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心所在。商業(yè)智能BI-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析在這個(gè)階段，也是部署商業(yè)智能BI的前夕，企業(yè)需要?jiǎng)訂T全體員工，進(jìn)行多部門(mén)業(yè)務(wù)之間的溝通協(xié)作，根據(jù)需求和指標(biāo)制定數(shù)據(jù)的規(guī)范，統(tǒng)一數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度、格式、指標(biāo)、存儲(chǔ)等，病痛過(guò)多部門(mén)人員的合作，共同完成企業(yè)的數(shù)據(jù)字典，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的完整性、及時(shí)性、唯一性、準(zhǔn)確性和一致性。五、實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)指標(biāo)的應(yīng)用落地
在前幾個(gè)階段我們要明確商業(yè)智能BI的部署目標(biāo)和內(nèi)部需求，就是為了實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能BI在企業(yè)的成功落地。業(yè)務(wù)指標(biāo)同樣如此，如果不能和企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)掛鉤，在經(jīng)營(yíng)管理中落地，就只能成為一紙空文，被企業(yè)所忽略。數(shù)據(jù)分析-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析企業(yè)可以建設(shè)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析部門(mén)，不僅能應(yīng)用指標(biāo)為企業(yè)發(fā)展進(jìn)行分析，提供相應(yīng)信息，還能為商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)可視化分析進(jìn)行鋪墊，培養(yǎng)相關(guān)人才。此外，企業(yè)還應(yīng)該把指標(biāo)和業(yè)務(wù)結(jié)合，應(yīng)用在日常的員工KPI考核指標(biāo)中，通過(guò)建立獎(jiǎng)懲制度，讓員工意識(shí)到指標(biāo)的重要性，以數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)驅(qū)動(dòng)企業(yè)成長(zhǎng)。六、持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)治理
最后還是要強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)是商業(yè)智能BI實(shí)現(xiàn)全部?jī)r(jià)值的關(guān)鍵，也是現(xiàn)代企業(yè)建設(shè)的關(guān)鍵要素。企業(yè)在部署商業(yè)智能BI前，除了上述提高的階段，還要在數(shù)據(jù)的生命全周期進(jìn)行治理操作，從業(yè)務(wù)流程、研發(fā)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)管理等不同環(huán)節(jié)，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。可視化大屏-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析只要持續(xù)完成這些流程，企業(yè)在需要部署商業(yè)智能BI時(shí)就不會(huì)受到阻礙，能夠順利的完成信息化建設(shè)，將不可用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為富含價(jià)值的信息，以數(shù)據(jù)可視化的形式，輔助管理人員進(jìn)行決策，幫助企業(yè)健康成長(zhǎng)。