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96SEO 2026-02-23 11:22 8
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。
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
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
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商业智能BI的部署。
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。
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。
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。
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。
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。
描述指标属性一般也会根据商业智能BI数据分析的效用分成三类一种是指标的业务属性比如指标的名称、指标的说明、指标所属的分类等一种是技术属性比如指标数据的来源、分析指标的公式、指标数据更新频率等还有就是管理属性比如指标所属部门或业务线、考核KPI、部门指标等。
确立业务需求、指标后企业就可以根据相关的需求指标进行实际的数据收集工作数据是新时代的第五大生产要素也是商业智能BI部署的基础建设将数据转化为信息实现数据价值的核心所在。
在这个阶段也是部署商业智能BI的前夕企业需要动员全体员工进行多部门业务之间的沟通协作根据需求和指标制定数据的规范统一数据的长度、格式、指标、存储等并通过多部门人员的合作共同完成企业的数据字典实现数据的完整性、及时性、唯一性、准确性和一致性。
在前几个阶段我们要明确商业智能BI的部署目标和内部需求就是为了实现商业智能BI在企业的成功落地。
业务指标同样如此如果不能和企业的实际业务挂钩在经营管理中落地就只能成为一纸空文被企业所忽略。
企业可以建设相关的数据分析部门不仅能应用指标为企业发展进行分析提供相应信息还能为商业智能BI数据可视化分析进行铺垫培养相关人才。
此外企业还应该把指标和业务结合应用在日常的员工KPI考核指标中通过建立奖惩制度让员工意识到指标的重要性以数据为基准驱动企业成长。
最后还是要强调数据是商业智能BI实现全部价值的关键也是现代企业建设的关键要素。
企业在部署商业智能BI前除了上述提高的阶段还要在数据的生命全周期进行治理操作从业务流程、研发生产、经营管理等不同环节提高数据的质量。
只要持续完成这些流程企业在需要部署商业智能BI时就不会受到阻碍能够顺利的完成信息化建设将不可用的数据转化为富含价值的信息以数据可视化的形式辅助管理人员进行决策帮助企业健康成长。
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