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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 。
与此同时 , 数字化、数据在社会上的飞速普及 , 也为增长缓慢的世界经济注入了新活力 , 据统计2020年全球数字经济规模达到32.61万亿美元 , 与GDP总量比例为43.7% , 其中中国数字经济规模达到了5.4万亿美元 , 并维持着9.6%的高速增长 。
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?
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 , 分层次推进完成呢商业智能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 。
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 。
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 。
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