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BI系统规划前需要准备的工作
来源: E-works   作者:网友  日期:2018-2-22  类别:BI  主题:综合  编辑:过分善良
通常在进行商业智能信息系统项目之前,可以先从明确经营分析的愿景和目的入手,确定分析方法和工具、设计经营分析框架、设计指标和报表、IT实现和持续改进机制建立等几个步骤,即先有经营分析体

    通常在进行商业智能信息系统项目之前,可以先从明确经营分析的愿景和目的入手,确定分析方法和工具、设计经营分析框架、设计指标和报表、IT实现和持续改进机制建立等几个步骤,即先有经营分析体系再有商业智能。

    第一步:需要明确目标,即商业智能系统建设的目标,并进行清晰描述和分解。目标可以是:以ERP系统数据为基础,对公司生产、经营活动进行全方位、多视角的综合分析;为公司经营决策提供必要的信息支撑。

    第二步:需要明确具体的业务需求。根据实际情况可以细分到不同的用户,例如:公司领导、部门领导、相关业务管理人员。

    而不同用户,对于业务和数据肯定会有不同的关注点,有不同的要求与需求。可以在明确业务需求的同时,在经营分析过程中,构建完整的应用模式与场景。例如:构建相应的领导看板(管理驾驶舱)、业务指标分析模型和日常业务报表,与不同用户进行对应。

    第三步:在对系统的建设目标、使用用户和需求明确后,可以对需求/关注点进行详细分析。即通过经营分析的思路在系统的建设目标——决策分析和系统的实现物(已实现的统计报表以及未实现的看板、指标体系)之间建立起互通管道。

    从企业运营的效率和效益出发,对基于企业核心能力和营运流程的关系进行梳理和拆解,形成一整套全面细致的指标体系。而在流程梳理的过程中也可分别把指标落实到相应的责任部门。

    企业管理的结构其实就是指标体系的建立,从体系的建立到实现,会有一段漫长而艰辛的过程。指标明细通常会从不同的分析维度、通过分析处理后得到不同的结果,要实现指标,必定需要落实指标的数据来源,而这些数据,通常也就是我们ERP或者其他来源的基础数据。

    第四步:在整个商业智能系统建设过程中,非常基础但却又非常关键的工作在于数据的收集和管理。如何把企业呆滞的数据盘活,以达到商业智能系统的数据统计分析的要求,也是在整个系统建设过程中非常有挑战的事情。

    我们知道,在企业当中,经常会由于某些特殊问题,内部各个部门的数据可能存在矛盾,特别是在集团型企业中,由于管理分散,核算方式不一致,系统数据来源不一致,造成的数据无法进行汇总、统计、分析。通过数据标准化,建立企业数据字典,统一定义数据含义,同时对数据质量相对较差的系统和数据库进行数据清洗转换,以提高整体数据的应用功效。对数据来源进行一定程度的规范,可以保证数据源的唯一性,也可降低整体的风险。

    第五步:建立业务指标到日常管理报表的关联。通常,企业在信息化建设过程中,会针对不同业务、不同部门各自推行信息系统:公司级、部门级,管理性、业务性。但都或多或少会存在信息孤岛,造成数据整合的难度。对于指标体系的建设,报表之间关系的建设,以及报表的梳理和调整都会造成阻碍。

    在构建了完整的数据信息链条后,对于没有找到报表支撑的指标,应该需要考虑是否建立新的报表,如何落实数据来源,数据录入和维护的责任如何分布?反之,对于和任何指标都无关的报表,其价值和存在的必要性也需要推敲。

    第六步:在建立了指标体系和报表体系后,如何展示更能说明问题?另一方面,如何展示指标的来源数据和指标的浮动以及历史数据的对比关系?


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