企业如何落地搭建商业智能BI系统

随着新一代信息化、数字化技术的应用,引发了新一轮的科技革命,现代化社会和数字化的联系越来越紧密,数据也变成继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,这一切都表明世界已经找准未来方向,前沿科技也与落地并肩齐行,数字化时代已经向人类展开了画卷。

对市场异常敏感的商业世界自然不会放过获取数字经济的机会,以国企和央企为首的众多企业开始进行数字化转型,通过信息化建设,部署商业智能BI来完成转型工作。但很多企业只是抓准了风口,在此之前并没有太多部署商业智能BI的经验,所以今天的文章就来谈谈,企业从0开始搭建商业智能(BI)系统,规划准备工作如何落地?

一、明确商业智能BI部署目标

企业部署商业智能BI前,需要进行详细的分析,摸清部署商业智能BI的目标,比如是为了完成数字化转型?开展更精确的数字化营销?提供更符合用户和市场需求的产品?利用数据可视化进行更准确的决策?

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业务流程 - 派可数据商业智能BI可视化分析

同时,明确目标还要进行不同阶段的划分,在每个阶段内实现落地应用,避免长期的部署过程导致人心浮动,失去了对目标的把握。具体来说企业要把商业智能BI的部署任务分为部署前、中、后三个阶段进行拆解,分层次推进完成商业智能BI的部署。

二、明确商业智能BI业务需求

商业智能BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案,更是专门为企业进行了服务的定制化,满足了企业不同人群的业务需求。

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业务需求 - 派可数据商业智能BI可视化分析

对业务人员来说,商业智能BI在企业完成基础信息化建设后,对业务进行规范化、流程化、标准化处理,积累不同业务部门的高质量数据,此时通过数据可视化报表为业务人员可以追踪业务执行效果,对业务执行进行复盘,预测并提出下一阶段信息,提高了业务流程效率;

对技术人员来说,部署商业智能BI将业务信息系统中不同来源、不同格式的数据,通过ETL和数据模型,分类分级进行清洗、处理等,统一储存到数据仓库,提高了数据质量,简化了查数、取数等处理数据流程,减少了工作压力;

对管理人员来说,分析人员通过数据仓库中的高质量数据,以图形化手段,进行商业智能BI数据分析,将海量杂乱的数据转化为价值信息,并制作成数据可视化报表,在PC、移动、大屏等不同终端提供信息展现,提供了全面性、实时性、便携性等特点,辅助管理人员进行企业决策发展。

三、梳理业务数据指标

企业建设商业智能BI项目需要梳理相关业务建立完善的指标管理体系,通过业务需求报告划定指标体系范围,为各部门关键需求建立KPI指标,同时将分析指标公式进行标注,并和相关业务数据进对应,确定指标体系中需要抽取的数据。

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指标体系 - 派可数据商业智能BI可视化分析

1、业务指标分类

不同企业有不同的指标管理体系,其中的业务指标分类更是不尽相同。通常来说,在部署商业智能BI前,企业会确定一种视角将确认的需求构建成整套指标体系,比如企业可以对指标进行分级,将不同层级指标分成战略指标、管理指标和执行指标。

以业务流程为视角进行划分、以发展阶段为视角进行划分、以组织建设为视角进行划分......但不管以什么方式划分指标,企业都需要保证指标能够覆盖商业智能BI数据分析中提到的各部门需求,并保留业务扩展的规划。

2、业务指标属性

企业在商业智能BI项目中最容易出现的问题就是,只顾建立业务指标,忽略了描述属性,导致无法识别。对此,企业应该对业务指标属性建立规范,统一进行描述,让每个指标都能够被分析和技术人员所理解。

描述指标属性一般也会根据商业智能BI数据分析的效用分成三类,一种是指标的业务属性,比如指标的名称、指标的说明、指标所属的分类等;一种是技术属性,比如指标数据的来源、分析指标的公式、指标数据更新频率等;还有就是管理属性,比如指标所属部门或业务线、考核KPI、部门指标等。

四、收集和管理数据

确立业务需求、指标后,企业就可以根据相关的需求指标进行实际的数据收集工作,数据是新时代的第五大生产要素,也是商业智能BI部署的基础建设,将数据转化为信息,实现数据价值的核心所在。

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商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析

在这个阶段,也是部署商业智能BI的前夕,企业需要动员全体员工,进行多部门业务之间的沟通协作,根据需求和指标制定数据的规范,统一数据的长度、格式、指标、存储等,并通过多部门人员的合作,共同完成企业的数据字典,实现数据的完整性、及时性、唯一性、准确性和一致性。

五、实现业务指标的应用落地

在前几个阶段我们要明确商业智能BI的部署目标和内部需求,就是为了实现商业智能BI在企业的成功落地。业务指标同样如此,如果不能和企业的实际业务挂钩,在经营管理中落地,就只能成为一纸空文,被企业所忽略。

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数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析

企业可以建设相关的数据分析部门,不仅能应用指标为企业发展进行分析,提供相应信息,还能为商业智能BI数据可视化分析进行铺垫,培养相关人才。此外,企业还应该把指标和业务结合,应用在日常的员工KPI考核指标中,通过建立奖惩制度,让员工意识到指标的重要性,以数据为基准驱动企业成长。

六、持续优化数据治理

最后还是要强调,数据是商业智能BI实现全部价值的关键,也是现代企业建设的关键要素。企业在部署商业智能BI前,除了上述提高的阶段,还要在数据的生命全周期进行治理操作,从业务流程、研发生产、经营管理等不同环节,提高数据的质量。

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可视化大屏 - 派可数据商业智能BI可视化分析

只要持续完成这些流程,企业在需要部署商业智能BI时就不会受到阻碍,能够顺利的完成信息化建设,将不可用的数据转化为富含价值的信息,以数据可视化的形式,辅助管理人员进行决策,帮助企业健康成长。

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