阿里云丨給企業(yè)BI信息化建設(shè)選型的建議,數(shù)字化思維阿里云

阿里云丨給企業(yè)BI信息化建設(shè)選型的建議

傳統(tǒng)的企業(yè)報表信息化時代由于其繁瑣的工作流程，低時效性和低敏捷性的弊端也愈發(fā)凸顯。

處在企業(yè)數(shù)據(jù)化運營后端的IT/信息部門演變成一個被動的企業(yè)取數(shù)機作用，成就和價值感不盡人意，業(yè)務(wù)部門也是因為IT部門響應(yīng)不及時而各種怨聲載道。

企業(yè)要實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的理想藍圖，企業(yè)需要強有力的BI工具的支撐，以落地大數(shù)據(jù)應(yīng)用最后一公里。

1、從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)報表到現(xiàn)代商業(yè)智能(BI)

在傳統(tǒng)的報表工作流程中，信息部門充當(dāng)著主要角色，包括底層的數(shù)據(jù)清洗，以及前端的可視化數(shù)據(jù)分析工作。

一般是領(lǐng)導(dǎo)先提出規(guī)劃或者問題，然后業(yè)務(wù)部門負責(zé)承接和達成，業(yè)務(wù)部門的相關(guān)數(shù)據(jù)和報表需求通過技術(shù)部門進行支撐和響應(yīng)。但是企業(yè)的信息部門其實工作也是非常繁忙的，面對業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)需求往往需要進入到長期的等待隊列中，難以及時響應(yīng)。

其次信息部在跟業(yè)務(wù)部門溝通需求的時候，往往會存在溝通完業(yè)務(wù)需求之后，由于溝通過程可能存在的偏差，信息部做出來的數(shù)據(jù)分析結(jié)果可能不完全是業(yè)務(wù)所需要的。

另外是某些場景下數(shù)據(jù)分析的需求更新迭代快，可能今天領(lǐng)導(dǎo)提完需求，看了信息部做出來的數(shù)據(jù)分析結(jié)果之后，明天又需要更改或者完善。

如果使用純自助分析模式會怎么樣

通過自助分析模式，IT部門向業(yè)務(wù)部門提供了經(jīng)審查的數(shù)據(jù)源，讓業(yè)務(wù)部門的用戶能夠自行分析數(shù)據(jù)并得出報告。在此場景中，IT部門為業(yè)務(wù)部門提供了底層數(shù)據(jù)支持，但兩個團隊獨立工作。這導(dǎo)致了無結(jié)構(gòu)的混亂，并且容易引發(fā)數(shù)據(jù)安全和完整性問題。由于各部門間缺乏團結(jié)和協(xié)作，在決策制定方面也出現(xiàn)種種矛盾。

最后我們企業(yè)選擇了現(xiàn)代商業(yè)智能模式，讓IT和業(yè)務(wù)部門實現(xiàn)合作。

以阿里云Quick BI為例：通過IT部門創(chuàng)造受信任數(shù)據(jù)和內(nèi)容（固定數(shù)據(jù)報告）的集中環(huán)境，安全與數(shù)據(jù)完整性不以業(yè)務(wù)敏捷性和創(chuàng)新為代價，讓業(yè)務(wù)部門能夠訪問權(quán)限范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，通過即席分析提出自己的問題并找到所需答案，指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策。

這樣一來，企業(yè)的IT部門也將從傳統(tǒng)取數(shù)機模式的成本中心，逐步通過數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)協(xié)同為企業(yè)增效降本，最終轉(zhuǎn)化為能夠顯著幫助企業(yè)提升價值的數(shù)據(jù)利潤中心。

商業(yè)智能（BI）已經(jīng)被零售、金融、保險、電信、制造等行業(yè)越來越廣泛的應(yīng)用，敏捷型BI逐步在各大企業(yè)普及。

與此同時，BI已經(jīng)不僅限于高層管理者的決策之用，也日益成為數(shù)據(jù)分析師甚至是普通業(yè)務(wù)人員日常數(shù)據(jù)工作指導(dǎo)的工具，幫助企業(yè)IT部門實現(xiàn)對業(yè)務(wù)部門的授人以魚到授人以漁的過渡。讓更多人既能提問，更能借助商業(yè)智能分析平臺通過可視化數(shù)據(jù)回答業(yè)務(wù)問題。

2、企業(yè)BI信息化建設(shè)方法論

構(gòu)建BI項目立項和規(guī)劃

BI的本質(zhì)其實就是通過計算機技術(shù)，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到信息、從信息到知識、從知識到?jīng)Q策、由決策到財富的過程和結(jié)果。那么在企業(yè)開始BI項目之前，我們可以對商業(yè)智能應(yīng)用平臺的信息化建設(shè)劃分為以下五個步驟，以構(gòu)建項目的宏觀規(guī)劃藍圖。

1.告訴企業(yè)發(fā)生了什么――提供事先預(yù)制報告、企業(yè)記事卡或綜合管理數(shù)據(jù)，利用集中管理的關(guān)鍵績效指標（KPI），解決企業(yè)運營績效問題，監(jiān)控企業(yè)的發(fā)展，實現(xiàn)復(fù)雜的報告用簡單的方式表現(xiàn)出來。

2.讓企業(yè)探索為何發(fā)生――業(yè)務(wù)部門可以從固定的報表、報告和一些關(guān)鍵的KPI中，可以得到很多相關(guān)的信息，但是當(dāng)他們發(fā)現(xiàn)問題時，需要了解為何發(fā)生了這些問題。這時，就需要即席查詢和在線分析（OLAP）。業(yè)務(wù)分析員經(jīng)常需要自己根據(jù)問題的需要完成自己的分析和報告。在很多情況下，業(yè)務(wù)分析員和決策制定者需要一套商務(wù)智能的工具，通過訪問集成好的數(shù)據(jù)倉庫，獲得需要的信息。

3.讓用戶實時看到現(xiàn)在發(fā)生了什么――企業(yè)決策層建立當(dāng)前情況下的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和決策。為了成功，幾乎需要獲得實時的數(shù)據(jù)，查詢可以回答及時發(fā)生的問題。由此，運營模式和業(yè)務(wù)流程會發(fā)生較大的變化。

4.幫企業(yè)預(yù)見即將發(fā)生什么――客戶了解現(xiàn)在還不夠，將來會發(fā)生什么，風(fēng)險的預(yù)測和評估是非常重要的。還需要統(tǒng)計分析的功能，來幫助分析客戶的行為、預(yù)言客戶業(yè)務(wù)的趨勢、辨認欺詐行為等。需要這種模型的客戶群是非常大的，由于它需要復(fù)雜的算法、統(tǒng)計模型和大量的數(shù)據(jù)，所以需要支持大數(shù)據(jù)量的處理能力。

5.希望發(fā)生什么――決策是由系統(tǒng)提供的，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是由運營系統(tǒng)得到的。例如由Web頁獲得，或者由基于市場條件和用戶需求進行的特價、促銷活動得到。所以可以建立清楚的決策和業(yè)務(wù)政策，讓事件沿著正確的軌跡、朝著預(yù)定的方向行進，達到預(yù)期的目標。

企業(yè)BI產(chǎn)品選型

最早開拓商業(yè)智能（BI）市場的是國外廠商，但是由于中國本土企業(yè)的自身特點，導(dǎo)致大部分的外國廠商本土化運作不成功。

國內(nèi)BI產(chǎn)品的開展已經(jīng)有很多年，隨著BI的應(yīng)用模式逐漸被廣大企業(yè)所認可，而Quick BI2020年入選全球Gartner ABI魔力象限，為中國首個且唯一入選BI產(chǎn)品。

業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)需求調(diào)研

接下來IT部門需要對各個業(yè)務(wù)部門（或者試點部門）進行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求調(diào)研，這部分工作非常重要，也是后續(xù)BI正式推廣的橋梁，IT部門需要格外重視。

在這個環(huán)節(jié)，至少需要清晰以下兩個內(nèi)容：

1.調(diào)研清楚相關(guān)業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)分析需求，為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)準備和的搭建建模做好充分的準備；

2.調(diào)研清楚用戶的類型，哪些部門的用戶需要設(shè)計儀表板，哪些部門的用戶只需要查看儀表板就好了，不同業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)權(quán)限管控限制，哪些用戶需要使用移動端。

數(shù)據(jù)準備和基礎(chǔ)報表搭建

經(jīng)過前期的業(yè)務(wù)部門需求調(diào)研之后，IT部門需要根據(jù)調(diào)研結(jié)果進行基于業(yè)務(wù)分析主題的業(yè)務(wù)包歸類搭建，例如將財務(wù)、人事、生產(chǎn)、銷售等等部門的數(shù)據(jù)表進行歸類的數(shù)據(jù)集。并且構(gòu)建好相關(guān)數(shù)據(jù)表之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及常用的業(yè)務(wù)寬表，為基礎(chǔ)儀表板庫的構(gòu)建和業(yè)務(wù)部門用戶的自助分析提供高效和清晰的數(shù)據(jù)源支撐。

通過前期準備好的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)建模，以及業(yè)務(wù)部門需求調(diào)研得到的相關(guān)數(shù)據(jù)需求，IT部門前期可以將常用的數(shù)據(jù)分析場景固化為基礎(chǔ)的儀表板，提供給業(yè)務(wù)部門進行查詢和分析使用，同時這些儀表板的一些數(shù)據(jù)來源和制作方法也能幫助后續(xù)業(yè)務(wù)人員進行探索式分析時提供一定幫助和指引。

用戶分層和權(quán)限管控

搭建完基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建模準備和基礎(chǔ)儀表板之后，為了管控企業(yè)各個部門和用戶的數(shù)據(jù)權(quán)限，IT部門需要添加企業(yè)相關(guān)的Quick BI平臺阿里云賬戶，并且做好用戶分層。

例如主管理員/工作空間/組織管理員/開發(fā)用戶/分析用戶/查看用戶，以及其權(quán)限管控的工作，實現(xiàn)控制企業(yè)各個部門崗位、角色、用戶只能看到對應(yīng)權(quán)限范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)表、目錄、儀表板等資源。

BI系統(tǒng)產(chǎn)品培訓(xùn)和開放使用

萬事俱備，只欠東風(fēng)。

BI分析平臺搭建好之后，下面就需要對業(yè)務(wù)部門或者數(shù)據(jù)分析師進行Quick BI企業(yè)用戶培訓(xùn)和應(yīng)用推廣了。

如何更有流程節(jié)奏地進行企業(yè)內(nèi)的BI推廣我們可以把這個過程可以分為五個階段：

如此，常規(guī)的數(shù)據(jù)分析查詢看板通過IT人員前期準備好的基礎(chǔ)儀表板庫實現(xiàn)，對于業(yè)務(wù)人員及數(shù)據(jù)分析需要即席分析探索的場景，可以借助IT部門分配的業(yè)務(wù)包數(shù)據(jù)使用交互式儀表板來進一步實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深入洞察。與傳統(tǒng)的報表工具不同，我們不再需要在公司中強力推行這項技術(shù)，通過簡單拖拽的交互探索式BI工具的數(shù)據(jù)可視化分析，業(yè)務(wù)用戶立即看到了其價值。

通過商業(yè)智能分析平臺，能夠很好地實現(xiàn)IT部門和業(yè)務(wù)部門相互協(xié)作，較高地提高企業(yè)業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)分析效率，同時也解放了信息部人力和時間成本。

3、企業(yè)BI信息化推廣模式

在企業(yè)中進行BI信息化建設(shè)推廣通常來說有兩種模式：

一種是自上而下進行推廣，另外一種是自下而上進行推廣。下面分別給大家介紹兩種推廣模式的具體方法以及各自適合的企業(yè)類型。

自上而下推廣是由領(lǐng)導(dǎo)層先開始使用，領(lǐng)導(dǎo)層更關(guān)注的是宏觀的指標，因此需要IT人員在準備數(shù)據(jù)時更偏向于整體的匯總數(shù)據(jù)，維度要全面，而且結(jié)構(gòu)要清晰簡單。不要讓領(lǐng)導(dǎo)層花費太多的時間進行數(shù)據(jù)加工等操作，這樣既能夠提高領(lǐng)導(dǎo)層使用的積極性，同時在使用的過程中要給予領(lǐng)導(dǎo)層更多的協(xié)助，比如可以多做一些培訓(xùn)和數(shù)據(jù)可視化故事講解、儀表板管理駕駛艙演示等，領(lǐng)導(dǎo)層感受到BI平臺的價值之后，再往下推廣的時候就會更容易許多。

自下而上推廣由基層部門開始使用推廣，由于基層部門數(shù)量會比較多，包含的數(shù)據(jù)量也會很龐大，建議IT人員先集中精力做好幾個關(guān)鍵部門的支持，讓他們能夠更好的進行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析，然后向上級領(lǐng)導(dǎo)展現(xiàn)成果，上級領(lǐng)導(dǎo)認可之后再展開推廣，這樣后面的全員推廣也會相對的順利和可控。

自上而下推廣更適合于企業(yè)數(shù)據(jù)比較集中，且數(shù)據(jù)質(zhì)量比較好的企業(yè)，這樣可以更輕松和準確的進行宏觀數(shù)據(jù)的分析，而在數(shù)據(jù)比較分散的情況下，想要做宏觀的數(shù)據(jù)分析，需要前期做大量的數(shù)據(jù)準備工作，這樣會花費大量的時間，不如從下往上，先做好一個點，大家認可之后，再做好其他的點，等到基層部門的數(shù)據(jù)整理好之后，上層領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注的宏觀指標也就很輕松就做到了。

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