项目管理的bi

本文目录一览：

• 1、用户如何成功的管理BI项目？
• 2、BI项目需要做哪些准备工作？
• 3、如何正确的开发BI——浅谈BI项目管理
• 4、BI项目需要做哪些准备工作

用户如何成功的管理BI项目？

在对管理商务智能项目的掌控中，如果有一个步骤在分析师和咨询师看来是重要的，那一定是让业务部门积极参与到BI流程中，意义不仅在于帮助采购并确保业务需求得到满足，更在于让业务用户承担起在创建报表和BI仪表盘中的重责。 Forrester分析师Boris Evelson认为，由于业务用户与BI系统数据的接触最多，所以他们的参与对BI管理应用的成功实施至关重要。他说，BI软件的技术发展使得终端用户能够处理创建报表和仪表盘的大量流程，把数据呈现出他们想要的样子。 “有了这么多现代的、用户友好的BI工具，我实在想不出为什么还会有业务用户在使用Excel时连他们80%的业务报表和仪表盘都创建不了。”这应该会激励BI管理者和IT专业人士更加关注于部署BI系统的策略性。 同时，Evelson建议企业不要把BI项目的控制权交给IT部门，特别是当他们计划成立一个中央团队进行企业范围BI管理的时候。虽说IT部门在数据准备方面有绝对优势，但是对于一个有效的BI项目来讲，管理和治理同样重要；注意，把BI项目视为又一个IT项目从长远来看不是件好事。 “业务所有权是成功的主因；BI当中有个关键词——业务（business）。IT技术的传统主义者也许在其他领域非常成功，但在BI领域不能想当然地复制别的最佳实践。” 南非9sight咨询公司创始人Barry Devlin认为，业务管理者和员工在BI项目计划的优先级方面不一定完全理解。BI开发和部署策略可以由短期需求来决定，但长期的话将产生不少问题。业务代表、BI团队和IT部门应该一起对BI项目进行策划，而不应该总是由业务部门来单独负责。 对此，Devlin、Evelson和其他分析师共同提出了一些注意事项，来帮助用户成功地管理BI项目。

BI项目需要做哪些准备工作？

BI商业智能项目需要做的准备工作有以下几点：

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

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。

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

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

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。

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。

四、收集和管理数据

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。

商业智能BI - 派可数据商业智能BI

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。

五、实现业务指标的应用落地

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。

数据分析 - 派可数据商业智能BI

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。

六、持续优化数据治理

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。

可视化大屏 - 派可数据商业智能BI

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。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

如何正确的开发BI——浅谈BI项目管理

在大部分的公司里，数据部门的产出主要都是 提取数据 和 数据可视化（BI） ；提数工作无需多说，写好SQL即可。但BI则不同，即使在BAT等非常重视数据的公司中，它也是数据部门非常重要的产出；

而一个好的BI开发过程中，离不开良好的项目管理。

本文将会对 BI 的开发流程进行简单的介绍，并就其中可能遇到的问题进行探讨。

在开始介绍前，笔者想先简单介绍下BI，以帮助大家对BI有一个基本的认识。

当然，读者也可以简单地讲BI理解为可快速实现的数据可视化图表，如下图。

正如所有的项目流程一样，BI项目主要分为 3个部分： 梳理需求 ， 技术设计 ， 实际开发 。每个部分都有一个 项目里程碑 。

详细过程如下

笔者会逐一进行介绍。

对需求的梳理，是所有项目开发的第一步，也是 最重要的一步 。为了避免开发完成后需求方表示“这根本不是我们要的东西”的惨剧。对需求的梳理一定要谨慎、完善。

需求调研，即与需求方、相关干系人进行需求确认。从而保证双方对需求 理解无误 ，及该需求 是否可实现 。

在需求调研结束后，为了防止双方的理解误差。数据方必须出具 需求确认书 ；

需求确认书应包含以下内容：

需求确认书大多以电子文档方式存储（如有必要也可以打印出来）。一定要获得所有干系人的确认再开始下一步的设计流程。

此阶段的项目里程碑为 需求确认书 。主要起到3个作用

在需求梳理后，就可以开始进行技术设计。

可以先根据假数据开发DEMO。以让需求提出方更快的看到成品。

该阶段的项目里程碑，就是TD文档。

一个好的设计文档应该有以下内容：

在设计文档完成后应进行技术评审，参与评审的技术人员、项目管理者应根据以上内容进行把关。

评审通过后再进行实际的开发

开发的具体注意点基本都在设计部分处理掉了，但还有一些遗漏。

在BI通过最终验收后，BI开发者/项目经理 应腾出一些时间来，对过去的BI项目进行回顾整理。

BI项目文档 应包括以下内容：

很明显，本文的重心在于BI的开发流程，而非项目管理。实际项目中，还有其他要注意的部分。

BI项目的项目预期，应在需求确认之后，由实际开发人员给出。并获得PM、需求确认方的认可。

个人建议给出的时间要是真实预计时间的2倍以上——你永远猜不到过程可能碰到什么幺蛾子、也永远猜不到底层数据有多离谱。

在小型公司里，BI往往只能1个人开发。但在重视数据的公司里，一个BI往往需要多个开发人员的协力配合。如何分配工作给不同的开发人员，是对项目经理的一个考验。

如果你并非在自家公司开发BI，而是以乙方的身份在甲方执行BI项目。则还需调研甲方的软硬件环境。这里也是要预留一部分时间。

在大部分的公司里，BI需要经过QA部门的测试。如果没有的话实施人员需要自行简单测试。测试的核心是数据的准确性。

如果BI的后续运维直接属于开发者的话可以绕过这一段。但在部分公司中，开发和运维属于不同的部门。实施人员将BI交接给运维人员时，也需要一些运维的文档——当然如果你的第三个项目文档写的很规范的话，可以节省很大的工作量。

BI项目需要做哪些准备工作

BI项目需要做哪些准备工作

BI系统可以说是企业信息化管理中末端产品。为此在上BI项目之前，企业需要先梳理一下企业的现状，做好相关的准备工作。只有如此才能够提高系统的成功率和效果。那么具体需要做哪些准备工作呢？且听笔者一一道来。

一、电子文档数据的整理

BI项目的主要功能就是数据的分析与挖掘。巧妇难为无米之炊。如果没有充足的数据，那么即使再好的BI系统也无用武之地。为此企业在做BI系统之前，比较关键的一个步骤就是电子文档数据的整理，特别是如果企业有多种格式的电子文档数据，如有Excel表格、又有数据库系统的，此时需要进行一一梳理。如果以前还有书面的数据，如一些检验单据等等，那么最好也需要先转化为电子文档的数据。

在这里不少企业会有一个误区。认为这些数据等到BI项目开始时再整理也来得及。其实这是不对的。因为对于BI项目来说，时间就是金钱。现在不少BI实施顾问都是按时间来进行收费的。如果让实施顾问来帮助企业整理这些基础数据，那么企业BI项目的实施成本会像夏季的温度一样，很快的往上涨。为此这些基本型的基础数据的整理，最好还是在BI项目开始之前就做好。

BI项目开始时，实施顾问只需要检验这些数据的合理性。然后对不合理的地方进行调整即可。也就是说，这个基础数据的整理，不能够占据过多的项目时间。当然这并不是否认基础数据的重要性。这些基础数据对于BI系统来说，就好像是血液。没有他们，BI系统将无用武之地。但是这里需要强调的是，基础数据的整理相对来说是比较简单的，企业一般可以自主的完成。如果让实施顾问将时间花在这个上面，有点不值。

二、分析结果的梳理

在上BI系统之前，企业还应该对需要得到的分析结果进行确认。简单的说，就是让BI系统能够产生哪些分析结果。如存货周转率分析、交货及时率分析、不良品率分析等等。在系统上线之前，将这些需要的分析结果梳理出来，有很多好处。

1、便于整理电子文档的数据

这些结果都不是凭空而来的，而是需要基础数据的支持。如需要分析存货周转率，那么可能还需要上一年的数据。因为前后两年指标的对比，才可以发现背后的问题。总之只要涉及到前后数据的对比，那么企业准备的就不只是本年的数据，对于上一年的基础数据也需要进行整理。如果前后两年的数据格式不一致，还需要进行调整等等。笔者再次强调一次，巧妇难为无米之炊。在上BI项目之前，需要先确认目标。然后根据目标来整理所需要的基础数据。这同时也可以缩小基础数据的整理范围。

2、便于后续软件选型

什么样的软件适合企业的情况呢？或者说哪个系统能够基本上实现企业的现有需求，而不需要进行过多的二次开发呢？要回答这个问题，企业必须先对自己的需要有一个清晰的认识。简单的说，就是对自己需要得到的结果有一个明确的判断。然后在后续系统选型时，就可以将这些问题抛给BI系统的售前咨询顾问，看看他们能否结果。从减少项目成本与降低项目风险的角度讲，在后续项目实施时应该尽可能的减少系统的二次开发的数量。而要达到这个目标的话，最好就是要在选型时尽量选择哪些具有现成分析模型的系统。[page]

3、便于对项目组与供应商进行考核

是否软件顺利上线，便是项目的成功呢？笔者认为不能够这么片面的认识。BI系统的成功，需要看预计的结果有没有实现。因为很多企业虽然BI系统已经上线了，但是很多预期想要得到的结果仍然很难从BI系统中准确的得到。在这种情况下，能够说这个BI项目成功了吗？恐怕不能。那么在后续的项目中，企业管理者如何对项目小组以及供应商实施团队进行考核呢？这就需要企业有预期的目标。后续考核时，只要将这些目标进行一一核对即可。

那么企业该如何来收集自己需要的结果呢？笔者认为，可以从如下几个角度出发。

1、根据企业现在的工作

如不少企业都有周例会、月度年度总结会议等等。在这些会议上，各个部门都需要得出一些报表。如到货及时率分析报表、成本控制报表等等。这些就是现成的需求。以前是手工在操作，现在需要BI系统能够自己完成。如果是年度报表的话，可能还有最近几年销售的变化情况分析报表等等。这些日常工作中需要用到的分析报表，就是我们在BI系统实施之前需要确认的目标。不过这些是最基本的目标。因为依靠手工可以完成的工作，在BI系统中可以说是小菜一碟，是最基本功能。这些需求的确认难度也并不是很大。

2、需要收集企业想实现、但是依靠手工需求却很难实现的内容

如有些企业，可能认为原材料市场波动比较大，对成本的影响也很大。以前由于工作量的限制，采用的都是先进先出或者月加权的成本计算原则，而没有采用移动加权平均。从计算量来说，前面两个成本的计算原则要比后一个计算量少的多。但是从精确度的角度讲，移动加权平均精确度更高，特别是在原材料市场价格波动比较大的情况下。在手工计算下，很少有企业采用移动加权成本计算原则。

现在企业有了BI系统，企业可能希望在成本分析采用的是移动加权平均的机制。企业要收集这些需求可能有一定的难度。因为这些需求以前没有实现过，可能还存在于理论上。不过实现这些需求才能够体现BI系统的价值。故企业对于这些需求，也需要细心整理。不过在整理时，需要兼顾实现的可能性。不要过度的理论化，而在现实中根本无法实现。否则的话，就太虚了。

三、显示格式的确认

同样一句话，在不同的人口中说出来可能会有不同的结果。同样，BI系统中相同的分析数据，如果以不同的格式显示出来，也会有不同的效果。为此在BI系统开始之前，还需要确认预计需要显示的格式。注意，并不是所有的BI系统都可能够以丰富多彩的格式来显示相关的内容。

根据笔者的了解，很多企业倾向于Excle表格中的那些图表。如饼图、条形图等等。

所以在BI系统中，这些是最基本的结果显示方式。企业管理者需要整理出哪些分析结果需要以那种方式来进行显示。这主要根据自己的习惯来确定。而不能够让对方的顾问牵着鼻子走。当然，如果经过比较，对方顾问提出的方式可能更加的合理，此时企业也需要转变自己的观念。笔者这里强调的是，在项目实施过程中，企业应该掌握着主动权。

另外需要特别强调两个方面的内容。一是仪表盘。如企业可能有销售业绩的考核。有一个目标值，有一个实际值，然后通过仪表盘来直观的显示出来。这个显示方式企业以前可能没有用到过。不过在实际工作中确实很好用。不过并不是所有的BI系统都可以实现的。在选型时需要注意这方面的内容。二是图表的钻取功能。即从年度报表中可以钻取到各个月份的数据、然后从各个月份的数据中也可以钻取到每周的数据等等。钻取功能可以方便用户查询更加具体的数据，直到最基本的原始数据。从而方便用户的使用。

从以上的分析中可以看出，BI系统在实施之前有比较多的准备工作要做。笔者的建议是，在做这些准备工作时千万不能够偷懒。准备工作没做好，供应商高兴，企业头疼。准备工作做的好，供应商头疼，企业高兴。