BI 项目实施目标没定对，再怎么努力也白费

现在的 BI（商业智能）就像几年前的 ERP 一样，成为 CIO 们关注的焦点。在 ERP、OA 等基础信息系统部署完成之后，企业如何对业务数据进行更为有效的管理，如何利用这些数据创造价值成为企业急需思考的问题。在这一背景下，BI 大放异彩。与操作型系统 ERP 等不同，BI 是分析型系统， ERP 等各类信息系统中的数据，只有通过 BI 才能将隐藏在数据中的信息挖掘出来，转化为事实。利用 BI 分析的结果给企业带来商业价值才是 BI 系统实施成功的重要标志。然后说起来容易，做起来难。在 BI 实施过程中，多数企业都走过弯路、踩过坑，甚至花费了几十万、上百万的成本，却惨遭失败。这样的实际状况非常让人痛心。用一句流行的话来说：方向不对，努力白费。那么，BI 项目实施的真正目标是什么呢？别着急，不如先来看看下面的几个失败案例。1、需求开发跟不上实际场景某女装公司组织实施 BI 系统，项目第一期就花了 100 多万，长达 6 个月的周期，经历了业务需求调研、数据清理、指标体系梳理、数据模型构建等等一系列项目实施过程。然而现实却给了项目组一个响亮的耳光，在 BI 系统上线后，3 个月内使用次数屈指可数。据业务人员反馈，最初要求的报表早就已经不满足实际场景了，新报表开发又来安排在下一阶段，第一期项目很快就被宣判失败。2、操作复杂员工不愿意使用某知名饮料品牌企业人员抱怨，自从 BI 系统上线之后，业务人员非但没有节省精力，反而越来越忙。这不，一周好几个 BI 系统操作培训会，不仅要抽出工作时间学习，还要下班后熟悉。3、完全跟不上决策速度某酒店行业一直都用BI系统制作月度报表，从数据拉取、校对到报告制作、汇总，少则3天，多则5个工作日就过去了！但是，即使这样精心准备了一周的销售数据报告，当老板突然问起某个数据异常的原因时，经常还是问得大家哑口无言。难道又要会后重新做一份针对这个异常数据分析的报告吗？要多长时间，老板等得及吗？业务等得及吗？总结一下失败经验，才能更好地指导自己的企业走向成功。BI项目实施的目标，是要构建企业以业务为中心的数据驱动流程，成为即开即用的决策大脑。授人以鱼不如授人以渔IT 人员花费大量精力做出固定的报表模板，却吃力不讨老，要么早已过时，要么不够灵活。实际上业务人员对相关业务数据的敏感性远远大于技术人员，哪怕是一个微小的波动都有可能让他们发现其中的商机或是漏洞。让技术部门去进行业务分析，一定需要模型，需要工具，而让业务部门去分析，可能只需要看一眼数据就能得出结论。让业务人员在与数据的碰撞中产生感觉，才是 BI 应用的较高境界，如果再加上一些模型的帮助，则更是如虎添翼。

BI 项目实施需要做哪些准备工作？BI 项目价值在哪?

BI 是所有 IT 系统中最适合于管理层和决策层使用的信息系统。 ERP等各类信息系统中的数据，只有通过 BI 才能将隐藏在数据中的信息挖掘出来、转化为事实。BI 的实施也需要依据企业情况进行“定制”。如何实施 BI？实施过程中需要注意什么？这里分享某企业 BI 实施的项目经验。项目实施背景实施的对象是一家服务于运营商的项目实施公司。其业务遍布全国各地，每个月存在大量数据的互动与分析，所以数据量非常大。在过去十年，公司为项目实施业务建立了两个系统，一个是 SAP，主要关于项目的财务数据；另一个是 PMP 系统，主要关于项目的进度信息和基础信息。在实施 BI 之前，为了满足报表分析的需求，经常需要手工从数据库中导出表，然后处理数据再分发到全国各地。很明显，手工处理数据带来的工作量十分繁杂。项目实施过程建立 BI 目的是希望通过 BI 来集成数据，做成自定义的报表工具，然后形成一个统一的平台。这样一来，各地人员都可以通过统一的平台查看经营数据，避免数据分发的流程。在实施项目过程中，我们把这个项目划分成两期，第一期是将现有数据进行展示和分发，目标是建立满足日常运营管理的报表系统，规范基础数据，每个部门至少两人掌握报表设计开发。目前该公司既有的业务系统是在不同时间段、不同供应商，由不同人开发出来，一些相同意思的基础数据会存在不同系统中。同样，一些基础的数据在不同的系统中或在不同的业务中都会有不同的意思，所以需要统一基础数据的规范。通过这样一期项目，希望能够输出报表系统的数据库设计文件，通过BI项目的实施推动 PMP 和 SAP 基础数据的规范，为之后的二期开发提建议。BI 的实施，关键在于整体的设计，团队的构建和沟通，在这过程中有哪些需要注意，总结以下四点。经验 1：明确 BI 项目价值在哪?BI 并不单单是一个工具，更像是一套解决方案，它将准确的数据进行加工、组合，然后形成业务所需要的知识，提供给高层参考，帮助企业做出明智的业务经营决策。但BI也并非万能，也有解决不了的问题：比如决策和分析的逻辑问题；起始数据不全、不准的问题。但如果是常规简单业务、相对单一数据源（来自系统），只是展示数据，实施是较快的。对于需要整合数据，引入业务逻辑的 BI，实施有一定的难度，其产生的价值远胜过产品。经验 2：关注组织中不同角色的动机，建好项目团队在项目实施中，实施人员的参与度非常重要。这个参与性体现在哪？BI 的参与人员基本上是这样几类人：1、高层管理者：最关心经营逻辑是怎么通过报表系统展示出来的；2、经理层：关注分析基础工具的准备是否到位；3、业务执行层：关心如何响应不断变化的需求，需要什么维度数据统计来做报表；4、IT 支持人员：更多的是站在技术的角度把系统的数据融合起来，解决“信息孤岛”问题。在实施过程中，由于参与者的观念差异，会朝着不良的方向发展，比如直接将原来手工出的报表丢出来当需求，最常见的问题是：你能不能用系统帮我将XX报表实现；有一少部分单纯做数据处理的人会有危机感；会有个别因为实施系统会对原有工作发生改变而不积极，如原来处理错误的可手工调节。所以合格的实施项目经理不是技术实现，而是组织系统实现，前提是深刻理解业务；对于总体设计需要一个灵魂任务，比较好的理解高层管理者的经营逻辑，通过BI管理的变化，但是这个角色绝不能是技术人员担当；需求阶段要听实际执行层的业务管理人员的需求，但不能全体；在实现阶段要本单位的系统人员参与，解决数据的取数问题；在基础数据准备阶段要求执行层人员参与一步步核对数字；分析时要尽量要求执行层人员亲自做展示页面。经验3：系统整合是关键，整合的关键是建规范整合的关键是要建立规范，主要体现在下面几个方面1、系统与系统间的不规范问题 & 数据校验例如，同一内容在不同系统不同的叫法；同一内容在不同系统不同的分类法；同一内容在不同系统不同的统计规则；手工数据需要注意校验。2、注意系统取数溯源法系统之间不可能是互相成立的，生产系统数据间可能有互相同步，所以一定要保证数据来自最原始的系统，不要用中间数据库系统的数据。3、系统数据同步次序安排的考虑经验4：项目计划+整体设计很重要当初以为建立BI的过程很简单，就是把各个系统的数据库腾出来然后进行组合，进行加减乘除、筛选、分组、排序就做出报表、酷炫的图表在页面上显示。但其实不然，业务最重要的是数据的准确性，所以数据源基础的准备工作是一大难点。数据源准备要一步步的核对数据，从中发现数据整合中要注意的问题。之后，关于业务包的设计比较关键。数据库准备必要的模板考虑，不要受原系统的影响，要充分的理清取数逻辑，处理规则的一致性。最后是规范问题。要以业务思考的逻辑来布置页面，尽量保证页面设计的业务术语和样式一致，视角效果上最好一屏展示。