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你真的了解BI实施的全流程吗
来源: | 作者:DataOnDemand | 发布时间: 2023-08-10 | 208 次浏览 | 分享到:
数字化转型时代,更多企业认识到利用数据进行决策的重要性,德昂带您了解BI实施的全流程
|| 导语

商业智能(Business Intelligence,BI)在信息时代扮演着至关重要的角色。BI的核心目标是协助企业建立一个高度整合和自动化的管理决策分析系统,企业各层级各部门人员基于统一的业务理解和洞察,高效推进沟通和协作,能及时发现问题,并分析过往预见未来。

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|| 企业为什么要引进BI

数字化转型的大背景下,企业竞争日益激烈,产品服务策略,市场发展策略,组织和资源整合,营销销售管理,财务运营管理,供应链和物流管理,人力资本,目标管理和人员激励等方面都面临着变革和调整。

  1. 数据分散,各个信息系统数据没有整合,数据孤岛,无法形成沉淀数据资产;

  2. 自动化分析程度较低,分析工具单一,大量人工操作,时效性差,汇报报表制作周期长;

  3. 多部门协作,重复处理,数据统计口径难以统一,数据可靠性难以保障。

基于以上面临的挑战,因此,企业需要高质量的及时决策支持平台来协助高效管理。

|| 企业引进BI的价值

  1. 建设数据仓库,有效整合企业数据,推动数据资产共享,打破数据孤岛,实现企业内数据的互联互通,使分散在企业各系统内有价值的数据发挥更大的作用;

  2. 提升数据管控与信息传递效率,使企业内纷繁复杂的数据实时快速地通过各式各样的可视化效果展现出来,节约大量的时间人力成本;

  3. 辅助管理决策,通过数据分析,管理企业,实现科学化、数据化的理性决策,从而使企业创收增利、避险提效、合理分配、管理合规。

|| BI项目的实施流程

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1.项目启动

企业 BI 项目的建设一般分为两种,自身独立开发或乙方参与。项目启动阶段需要组建项目团队、如果乙方参与,需要划分职责,共同完成项目。甲方参与项目的领导、业务人员、技术人员,乙方实施团队项目经理、需求分析师、数据开发工程师、BI工程师等,有时候企业信息系统由第三方供应商建立,又会涉及到这些供应商的配合,这些项目相关人员都被称为干系人。建立“权利利益矩阵”可以确认干系人对项目的核心诉求以及干系人沟通的方式以及沟通的频率。另外需要了解项目背景,确定项目目标、范围、计划及项目里程碑节点,组织召开项目启动会。项目启动会,不止可以激励团队,对于项目经理而言,这是一个正式的授权过程,意味着在项目过程中项目经理可以调动资源,让后续的执行和监督过程更加顺畅。

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2.需求调研

需求调研沟通是项目的关键环节,一般流程如下:

  • 定义调研目标:明确项目目标及范围。确定需要调查的关键问题和关注点,如用户需求、数据来源、数据整合需求、报表和仪表盘的要求等。
  • 确定利益相关者:识别联系项目的主要利益相关者,包括项目发起人、业务用户、IT团队、数据分析师等。与他们沟通,了解项目的期望、需求和挑战。
  • 收集现有资料:收集审查现有相关文档、报告、数据模型等。这些信息可以了解当前系统和数据的情况,以及已存在的问题和需求。
  • 进行用户访谈:与业务用户进行面对面或在线访谈,深入了解需求和业务场景。询问他们对BI系统的期望、数据分析需求、报表和仪表盘的功能以及用户界面的要求等。
  • 发放调查问卷:设计发放调查问卷,以匿名方式获得意见和反馈。问卷要涵盖关于BI项目的各个方面,如数据源、数据可视化、用户权限和安全性需求等。
  • 分析调研结果:整理分析收集到的信息数据,提取共同的需求和模式。在需求过程中盘点业务流程,梳理关键流程节点的维度和指标,形成分析体系。识别关键的挑战和优先级,以便制定清晰的BI项目需求规范。
  • 与技术团队沟通:与技术团队密切合作,共享调研结果,讨论技术可行性、数据整合和存储的问题。确保他们理解业务用户的需求,能够提供符合需求的解决方案。
  • 编写需求文档:根据调研结果编写详细的需求文档。需求文档应包括功能需求、数据要求、报表和仪表盘设计,以及项目实施中的时间范围和里程碑。
  • 验证和确认:与相关利益相关者一起验证并确认需求文档。确保所有利益相关者对需求的理解和期望一致。
  • 持续的沟通和反馈:在BI项目的整个周期中,与利益相关者保持持续沟通和反馈机制。定期审查和更新需求,以适应业务变化和新的挑战。

3.系统设计

系统设计包括产品选型,部署架构和数仓建模等。产品选型包括数据库、ETL工具及BI工具,往往在项目启动前会完成选型。根据企业的实际使用人数、并发人数等指标,来确定正式环境服务器配置、带宽配置、是否需要集群部署及安全性等,然后制定环境部署搭建方案。另外数据仓库与各个信息系统数据的串接方式设计,线上数据采用数据库直连或者API接口等方式串接,线下数据采用Excel填报的方式。

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数据仓库是一种面向主题、集成和历史化的数据存储系统,它通过整合多个数据源,为企业提供统一的数据视图,是一个复杂的业务过程,需要结合业务、数据特点进行梳理、确立标准和逻辑。一般情况下,要进行数仓模型分层设计,有ODS层、DWD层、DWS层、ADS层和DIM层。当然数仓建设可大可小,可根据业务范围、数据维度等不同建设不同量级的数据仓库。在BI项目实施中,核心是要建设能够支撑BI分析决策与应用的数据仓库或数据集市。数据仓库和数据集市的模型设计决定了项目是否规范以及后续是否好拓展。
原始数据层 ODS(Operation Data Store):原始数据层,存放原始数据,直接加载原始日志、数据,数据保持原貌,不做任何处理;
明细数据层 DWD(Data Warehouse Detail):对ODS层进行清洗,比如处理空值、脏数据、极限值、脱敏等。保存业务事实明细,一行信息代表一次业务行为;
服务数据层 DWS(Data Warehouse Service):以DWD为基础,按天进行轻度汇总。一行信息代表一个主题对象一天的汇总行为;
数据应用层 ADS(Application Data Store):为各种统计报表提供数据;
公共维度层 DIM(Dimension):维度层,保存维度数据,主要是对业务事实的描述信息。

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4.系统开发

数据是BI的血液。血富含养分,是流动的,所以需要保障BI上可以获取持续不断的,健康的数据。ETL是指数据的抽取(Extract),转换(Transform)和加载(Loading)。ETL是一种将数据从各种数据源整合到目标数据库的过程。主要目的是确保数据的准确性和一致性,为BI和数据挖掘提供高质量的数据。

ETL通过什么方式来实现呢?有三种,一种是利用ETL工具,一种是SQL方式,还有一种ETL工具和SQL相结合,这种相结合的方式,可以提升开发速度和效率,通常情况下也会采用此种方式。德昂ETL工具是一款轻量级资料整合类工具,B/S架构,开发和运维只需浏览器,多数场景仅用SQL语句进行开发,便于程序扩展调试。计划调度、手工跑批、日志监控等通过浏览器可视化操作。

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BI展示包括报表、仪表盘、大屏和移动端,根据原型设计和需求规格书,进行相应的BI页面开发,对于一些BI工具无法实现效果,会进行相应图形的二次开发。最后一步,担负的责任最为重大,直接将界面呈现给最终用户,一般情况下通过浏览器进行展现,BI所展示的内容有时候要求集成到企业要求的信息系统中,或者自定义Protal门户,德昂数窗(DataWindow)支持自定义门户,DataWindow是企业级的应用平台,深度集成与整合,使得各产品中的对象都可以托管在平台上。平台引入了“资源管理”的概念,将企业各类管理与决策使用的文档报表统一抽象为“资源”,并对其功能及属性进行扩展,使得终端用户在多产品环境下拥有一致的操作与交互体验。

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5.系统测试

BI开发完成后,需要进行全面测试,确保系统的稳定性和准确性。这包括数据测试、功能测试、性能测试和安全性测试等。数据的测试是比较花时间的,我们要保证数据在经过层层的流转后它的逻辑的准确性。一般情况会在开发环境中开发测试,最后部署迁移到生产环境中,进行系统试运行。

用户培训:授人以鱼不如授人以渔,测试后针对不同用户的职责,制定定制化的培训计划及内容,一般对象为IT人员的培训以及业务人员的培训。

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6.系统上线

系统试运行一段时间后,进行系统验收,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。在验收BI项目时,项目团队交付完成开发的数据应用及项目过程中产生的一些资料,例如蓝图设计方案、系统测试文档、系统使用文档等。有时候一些企业要求对系统进行安全检测,包含安全功能、渗透测试和Web漏洞扫描,这些内容检测通过后才能上线。

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7.系统运维

系统上线后,运维人员定期巡检,检查内容包括服务器配置、服务器状态和运行情况、用户使用行为分析等,及时检查保障系统运行稳定,并通过分析用户使用行为,不断促进报表和仪表盘的分析内容完善。

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|| 总结

数字化时代加速到来,商业智能将广泛普及,数据驱动决策将成为企业常态。BI将帮助企业更好地利用数据资源,提高运营效率,优化决策过程,并为企业的发展提供有力支持。

德昂(DataOnDemand)成立于2009年,跨足海峡两岸、放眼全球,集咨询、开发、培训、专业服务和产品代理于一体。十几年来德昂一直专注于数据仓库(Data Warehouse) 和商务智能 (Business Intelligence) 解决方案,始终如一坚持在数据分析和应用开发领域发展。协助各大企业数字化转型,提升数据价值和支持决策,助力企业创收、增利、避险、提效。

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