項目管理的bi

本文目錄一覽：

• 1、用戶如何成功的管理BI項目？
• 2、BI項目需要做哪些準備工作？
• 3、如何正確的開發BI——淺談BI項目管理
• 4、BI項目需要做哪些準備工作

用戶如何成功的管理BI項目？

在對管理商務智能項目的掌控中，如果有一個步驟在分析師和咨詢師看來是重要的，那一定是讓業務部門積極參與到BI流程中，意義不僅在于幫助采購并確保業務需求得到滿足，更在于讓業務用戶承擔起在創建報表和BI儀表盤中的重責。 Forrester分析師Boris Evelson認為，由于業務用戶與BI系統數據的接觸最多，所以他們的參與對BI管理應用的成功實施至關重要。他說，BI軟件的技術發展使得終端用戶能夠處理創建報表和儀表盤的大量流程，把數據呈現出他們想要的樣子。 “有了這么多現代的、用戶友好的BI工具，我實在想不出為什么還會有業務用戶在使用Excel時連他們80%的業務報表和儀表盤都創建不了。”這應該會激勵BI管理者和IT專業人士更加關注于部署BI系統的策略性。 同時，Evelson建議企業不要把BI項目的控制權交給IT部門，特別是當他們計劃成立一個中央團隊進行企業范圍BI管理的時候。雖說IT部門在數據準備方面有絕對優勢，但是對于一個有效的BI項目來講，管理和治理同樣重要；注意，把BI項目視為又一個IT項目從長遠來看不是件好事。 “業務所有權是成功的主因；BI當中有個關鍵詞——業務（business）。IT技術的傳統主義者也許在其他領域非常成功，但在BI領域不能想當然地復制別的最佳實踐。” 南非9sight咨詢公司創始人Barry Devlin認為，業務管理者和員工在BI項目計劃的優先級方面不一定完全理解。BI開發和部署策略可以由短期需求來決定，但長期的話將產生不少問題。業務代表、BI團隊和IT部門應該一起對BI項目進行策劃，而不應該總是由業務部門來單獨負責。 對此，Devlin、Evelson和其他分析師共同提出了一些注意事項，來幫助用戶成功地管理BI項目。

BI項目需要做哪些準備工作？

BI商業智能項目需要做的準備工作有以下幾點：

一、明確商業智能BI部署目標

企業部署商業智能BI前，需要進行詳細的分析，摸清部署商業智能BI的目標，比如是為了完成數字化轉型？開展更精確的數字化營銷？提供更符合用戶和市場需求的產品？利用數據可視化進行更準確的決策？

業務流程 - 派可數據商業智能BI

同時，明確目標還要進行不同階段的劃分，在每個階段內實現落地應用，避免長期的部署過程導致人心浮動，失去了對目標的把握。具體來說企業要把商業智能BI的部署任務分為部署前、中、后三個階段進行拆解，分層次推進完成商業智能BI的部署。

二、明確商業智能BI業務需求

商業智能BI是一套完整的由數據倉庫、查詢報表、數據分析等組成的數據類技術解決方案，更是專門為企業進行了服務的定制化，滿足了企業不同人群的業務需求。

業務需求 - 派可數據商業智能BI

對業務人員來說，商業智能BI在企業完成基礎信息化建設后，對業務進行規范化、流程化、標準化處理，積累不同業務部門的高質量數據，此時通過數據可視化報表為業務人員可以追蹤業務執行效果，對業務執行進行復盤，預測并提出下一階段信息，提高了業務流程效率；

對技術人員來說，部署商業智能BI將業務信息系統中不同來源、不同格式的數據，通過ETL和數據模型，分類分級進行清洗、處理等，統一儲存到數據倉庫，提高了數據質量，簡化了查數、取數等處理數據流程，減少了工作壓力；

對管理人員來說，分析人員通過數據倉庫中的高質量數據，以圖形化手段，進行商業智能BI數據分析，將海量雜亂的數據轉化為價值信息，并制作成數據可視化報表，在PC、移動、大屏等不同終端提供信息展現，提供了全面性、實時性、便攜性等特點，輔助管理人員進行企業決策發展。

三、梳理業務數據指標

企業建設商業智能BI項目需要梳理相關業務建立完善的指標管理體系，通過業務需求報告劃定指標體系范圍，為各部門關鍵需求建立KPI指標，同時將分析指標公式進行標注，并和相關業務數據進對應，確定指標體系中需要抽取的數據。

指標體系 - 派可數據商業智能BI

1、業務指標分類

不同企業有不同的指標管理體系，其中的業務指標分類更是不盡相同。通常來說，在部署商業智能BI前，企業會確定一種視角將確認的需求構建成整套指標體系，比如企業可以對指標進行分級，將不同層級指標分成戰略指標、管理指標和執行指標。

以業務流程為視角進行劃分、以發展階段為視角進行劃分、以組織建設為視角進行劃分......但不管以什么方式劃分指標，企業都需要保證指標能夠覆蓋商業智能BI數據分析中提到的各部門需求，并保留業務擴展的規劃。

2、業務指標屬性

企業在商業智能BI項目中最容易出現的問題就是，只顧建立業務指標，忽略了描述屬性，導致無法識別。對此，企業應該對業務指標屬性建立規范，統一進行描述，讓每個指標都能夠被分析和技術人員所理解。

描述指標屬性一般也會根據商業智能BI數據分析的效用分成三類，一種是指標的業務屬性，比如指標的名稱、指標的說明、指標所屬的分類等；一種是技術屬性，比如指標數據的來源、分析指標的公式、指標數據更新頻率等；還有就是管理屬性，比如指標所屬部門或業務線、考核KPI、部門指標等。

四、收集和管理數據

確立業務需求、指標后，企業就可以根據相關的需求指標進行實際的數據收集工作，數據是新時代的第五大生產要素，也是商業智能BI部署的基礎建設，將數據轉化為信息，實現數據價值的核心所在。

商業智能BI - 派可數據商業智能BI

在這個階段，也是部署商業智能BI的前夕，企業需要動員全體員工，進行多部門業務之間的溝通協作，根據需求和指標制定數據的規范，統一數據的長度、格式、指標、存儲等，并通過多部門人員的合作，共同完成企業的數據字典，實現數據的完整性、及時性、唯一性、準確性和一致性。

五、實現業務指標的應用落地

在前幾個階段我們要明確商業智能BI的部署目標和內部需求，就是為了實現商業智能BI在企業的成功落地。業務指標同樣如此，如果不能和企業的實際業務掛鉤，在經營管理中落地，就只能成為一紙空文，被企業所忽略。

數據分析 - 派可數據商業智能BI

企業可以建設相關的數據分析部門，不僅能應用指標為企業發展進行分析，提供相應信息，還能為商業智能BI數據可視化分析進行鋪墊，培養相關人才。此外，企業還應該把指標和業務結合，應用在日常的員工KPI考核指標中，通過建立獎懲制度，讓員工意識到指標的重要性，以數據為基準驅動企業成長。

六、持續優化數據治理

最后還是要強調，數據是商業智能BI實現全部價值的關鍵，也是現代企業建設的關鍵要素。企業在部署商業智能BI前，除了上述提高的階段，還要在數據的生命全周期進行治理操作，從業務流程、研發生產、經營管理等不同環節，提高數據的質量。

可視化大屏 - 派可數據商業智能BI

只要持續完成這些流程，企業在需要部署商業智能BI時就不會受到阻礙，能夠順利的完成信息化建設，將不可用的數據轉化為富含價值的信息，以數據可視化的形式，輔助管理人員進行決策，幫助企業健康成長。

派可數據 商業智能BI可視化分析平臺

如何正確的開發BI——淺談BI項目管理

在大部分的公司里，數據部門的產出主要都是 提取數據 和 數據可視化（BI） ；提數工作無需多說，寫好SQL即可。但BI則不同，即使在BAT等非常重視數據的公司中，它也是數據部門非常重要的產出；

而一個好的BI開發過程中，離不開良好的項目管理。

本文將會對 BI 的開發流程進行簡單的介紹，并就其中可能遇到的問題進行探討。

在開始介紹前，筆者想先簡單介紹下BI，以幫助大家對BI有一個基本的認識。

當然，讀者也可以簡單地講BI理解為可快速實現的數據可視化圖表，如下圖。

正如所有的項目流程一樣，BI項目主要分為 3個部分： 梳理需求 ， 技術設計 ， 實際開發 。每個部分都有一個 項目里程碑 。

詳細過程如下

筆者會逐一進行介紹。

對需求的梳理，是所有項目開發的第一步，也是 最重要的一步 。為了避免開發完成后需求方表示“這根本不是我們要的東西”的慘劇。對需求的梳理一定要謹慎、完善。

需求調研，即與需求方、相關干系人進行需求確認。從而保證雙方對需求 理解無誤 ，及該需求 是否可實現 。

在需求調研結束后，為了防止雙方的理解誤差。數據方必須出具 需求確認書 ；

需求確認書應包含以下內容：

需求確認書大多以電子文檔方式存儲（如有必要也可以打印出來）。一定要獲得所有干系人的確認再開始下一步的設計流程。

此階段的項目里程碑為 需求確認書 。主要起到3個作用

在需求梳理后，就可以開始進行技術設計。

可以先根據假數據開發DEMO。以讓需求提出方更快的看到成品。

該階段的項目里程碑，就是TD文檔。

一個好的設計文檔應該有以下內容：

在設計文檔完成后應進行技術評審，參與評審的技術人員、項目管理者應根據以上內容進行把關。

評審通過后再進行實際的開發

開發的具體注意點基本都在設計部分處理掉了，但還有一些遺漏。

在BI通過最終驗收后，BI開發者/項目經理 應騰出一些時間來，對過去的BI項目進行回顧整理。

BI項目文檔 應包括以下內容：

很明顯，本文的重心在于BI的開發流程，而非項目管理。實際項目中，還有其他要注意的部分。

BI項目的項目預期，應在需求確認之后，由實際開發人員給出。并獲得PM、需求確認方的認可。

個人建議給出的時間要是真實預計時間的2倍以上——你永遠猜不到過程可能碰到什么幺蛾子、也永遠猜不到底層數據有多離譜。

在小型公司里，BI往往只能1個人開發。但在重視數據的公司里，一個BI往往需要多個開發人員的協力配合。如何分配工作給不同的開發人員，是對項目經理的一個考驗。

如果你并非在自家公司開發BI，而是以乙方的身份在甲方執行BI項目。則還需調研甲方的軟硬件環境。這里也是要預留一部分時間。

在大部分的公司里，BI需要經過QA部門的測試。如果沒有的話實施人員需要自行簡單測試。測試的核心是數據的準確性。

如果BI的后續運維直接屬于開發者的話可以繞過這一段。但在部分公司中，開發和運維屬于不同的部門。實施人員將BI交接給運維人員時，也需要一些運維的文檔——當然如果你的第三個項目文檔寫的很規范的話，可以節省很大的工作量。

BI項目需要做哪些準備工作

BI項目需要做哪些準備工作

BI系統可以說是企業信息化管理中末端產品。為此在上BI項目之前，企業需要先梳理一下企業的現狀，做好相關的準備工作。只有如此才能夠提高系統的成功率和效果。那么具體需要做哪些準備工作呢？且聽筆者一一道來。

一、電子文檔數據的整理

BI項目的主要功能就是數據的分析與挖掘。巧婦難為無米之炊。如果沒有充足的數據，那么即使再好的BI系統也無用武之地。為此企業在做BI系統之前，比較關鍵的一個步驟就是電子文檔數據的整理，特別是如果企業有多種格式的電子文檔數據，如有Excel表格、又有數據庫系統的，此時需要進行一一梳理。如果以前還有書面的數據，如一些檢驗單據等等，那么最好也需要先轉化為電子文檔的數據。

在這里不少企業會有一個誤區。認為這些數據等到BI項目開始時再整理也來得及。其實這是不對的。因為對于BI項目來說，時間就是金錢。現在不少BI實施顧問都是按時間來進行收費的。如果讓實施顧問來幫助企業整理這些基礎數據，那么企業BI項目的實施成本會像夏季的溫度一樣，很快的往上漲。為此這些基本型的基礎數據的整理，最好還是在BI項目開始之前就做好。

BI項目開始時，實施顧問只需要檢驗這些數據的合理性。然后對不合理的地方進行調整即可。也就是說，這個基礎數據的整理，不能夠占據過多的項目時間。當然這并不是否認基礎數據的重要性。這些基礎數據對于BI系統來說，就好像是血液。沒有他們，BI系統將無用武之地。但是這里需要強調的是，基礎數據的整理相對來說是比較簡單的，企業一般可以自主的完成。如果讓實施顧問將時間花在這個上面，有點不值。

二、分析結果的梳理

在上BI系統之前，企業還應該對需要得到的分析結果進行確認。簡單的說，就是讓BI系統能夠產生哪些分析結果。如存貨周轉率分析、交貨及時率分析、不良品率分析等等。在系統上線之前，將這些需要的分析結果梳理出來，有很多好處。

1、便于整理電子文檔的數據

這些結果都不是憑空而來的，而是需要基礎數據的支持。如需要分析存貨周轉率，那么可能還需要上一年的數據。因為前后兩年指標的對比，才可以發現背后的問題。總之只要涉及到前后數據的對比，那么企業準備的就不只是本年的數據，對于上一年的基礎數據也需要進行整理。如果前后兩年的數據格式不一致，還需要進行調整等等。筆者再次強調一次，巧婦難為無米之炊。在上BI項目之前，需要先確認目標。然后根據目標來整理所需要的基礎數據。這同時也可以縮小基礎數據的整理范圍。

2、便于后續軟件選型

什么樣的軟件適合企業的情況呢？或者說哪個系統能夠基本上實現企業的現有需求，而不需要進行過多的二次開發呢？要回答這個問題，企業必須先對自己的需要有一個清晰的認識。簡單的說，就是對自己需要得到的結果有一個明確的判斷。然后在后續系統選型時，就可以將這些問題拋給BI系統的售前咨詢顧問，看看他們能否結果。從減少項目成本與降低項目風險的角度講，在后續項目實施時應該盡可能的減少系統的二次開發的數量。而要達到這個目標的話，最好就是要在選型時盡量選擇哪些具有現成分析模型的系統。[page]

3、便于對項目組與供應商進行考核

是否軟件順利上線，便是項目的成功呢？筆者認為不能夠這么片面的認識。BI系統的成功，需要看預計的結果有沒有實現。因為很多企業雖然BI系統已經上線了，但是很多預期想要得到的結果仍然很難從BI系統中準確的得到。在這種情況下，能夠說這個BI項目成功了嗎？恐怕不能。那么在后續的項目中，企業管理者如何對項目小組以及供應商實施團隊進行考核呢？這就需要企業有預期的目標。后續考核時，只要將這些目標進行一一核對即可。

那么企業該如何來收集自己需要的結果呢？筆者認為，可以從如下幾個角度出發。

1、根據企業現在的工作

如不少企業都有周例會、月度年度總結會議等等。在這些會議上，各個部門都需要得出一些報表。如到貨及時率分析報表、成本控制報表等等。這些就是現成的需求。以前是手工在操作，現在需要BI系統能夠自己完成。如果是年度報表的話，可能還有最近幾年銷售的變化情況分析報表等等。這些日常工作中需要用到的分析報表，就是我們在BI系統實施之前需要確認的目標。不過這些是最基本的目標。因為依靠手工可以完成的工作，在BI系統中可以說是小菜一碟，是最基本功能。這些需求的確認難度也并不是很大。

2、需要收集企業想實現、但是依靠手工需求卻很難實現的內容

如有些企業，可能認為原材料市場波動比較大，對成本的影響也很大。以前由于工作量的限制，采用的都是先進先出或者月加權的成本計算原則，而沒有采用移動加權平均。從計算量來說，前面兩個成本的計算原則要比后一個計算量少的多。但是從精確度的角度講，移動加權平均精確度更高，特別是在原材料市場價格波動比較大的情況下。在手工計算下，很少有企業采用移動加權成本計算原則。

現在企業有了BI系統，企業可能希望在成本分析采用的是移動加權平均的機制。企業要收集這些需求可能有一定的難度。因為這些需求以前沒有實現過，可能還存在于理論上。不過實現這些需求才能夠體現BI系統的價值。故企業對于這些需求，也需要細心整理。不過在整理時，需要兼顧實現的可能性。不要過度的理論化，而在現實中根本無法實現。否則的話，就太虛了。

三、顯示格式的確認

同樣一句話，在不同的人口中說出來可能會有不同的結果。同樣，BI系統中相同的分析數據，如果以不同的格式顯示出來，也會有不同的效果。為此在BI系統開始之前，還需要確認預計需要顯示的格式。注意，并不是所有的BI系統都可能夠以豐富多彩的格式來顯示相關的內容。

根據筆者的了解，很多企業傾向于Excle表格中的那些圖表。如餅圖、條形圖等等。

所以在BI系統中，這些是最基本的結果顯示方式。企業管理者需要整理出哪些分析結果需要以那種方式來進行顯示。這主要根據自己的習慣來確定。而不能夠讓對方的顧問牽著鼻子走。當然，如果經過比較，對方顧問提出的方式可能更加的合理，此時企業也需要轉變自己的觀念。筆者這里強調的是，在項目實施過程中，企業應該掌握著主動權。

另外需要特別強調兩個方面的內容。一是儀表盤。如企業可能有銷售業績的考核。有一個目標值，有一個實際值，然后通過儀表盤來直觀的顯示出來。這個顯示方式企業以前可能沒有用到過。不過在實際工作中確實很好用。不過并不是所有的BI系統都可以實現的。在選型時需要注意這方面的內容。二是圖表的鉆取功能。即從年度報表中可以鉆取到各個月份的數據、然后從各個月份的數據中也可以鉆取到每周的數據等等。鉆取功能可以方便用戶查詢更加具體的數據，直到最基本的原始數據。從而方便用戶的使用。

從以上的分析中可以看出，BI系統在實施之前有比較多的準備工作要做。筆者的建議是，在做這些準備工作時千萬不能夠偷懶。準備工作沒做好，供應商高興，企業頭疼。準備工作做的好，供應商頭疼，企業高興。