随着新一代信息化、数字化技术的应用，引发了新一轮的科技革命，现代化社会和数字化的联系越来越紧密，数据也变成继土地、劳动力、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？
一、数字化转型战略规划
数字化转型则是通过数字化相关的一切，以数据为基础，创建或重塑一种新的商业模式，实现商业创新。这种针对企业的数字化转型，是一种系统级的转型，会全方位重塑企业的思想文化、业务流程、组织建设以及经营管理模式等企业原有的一切。
数字化转型 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
企业数字化转型需要注意的除了数字化自然还有转型，这个转型提到的重塑有两方面需要注意。首先是数据，数据在发展的过程中对企业起到的作用至关重要，如果以数据为基础建设，为驱动增长的核心，那企业沉淀的数据资产能够产生巨大价值；其次是以用户为中心，要求企业从战略规划、研发设计开始利用用户需求、用户画像、调研报告等，针对性提供能够满足用户需求以及市场需要的产品或服务，最大化提升企业的健康发展。
二、确定转型路径
对于企业来说，由企业高层管理人员主导数字化转型的路径，从战略规划上完善整个企业转型的布局，然后组建一支强有力的转型团队，负责协调落地整个企业的转型任务，在高层权限以及各方面资源的支持下，企业就能够避免转型路径上的纷扰，全力推行数字化转型的落地。
而上面提到的强有力的团队也引出了，企业数字化转型路径中组织和人才的重要性。一般来说企业的高层管理人员都会接触很多前沿的理论和应用，对于数字化和数字化转型也都比较了解，但他们大多只负责战略规划，真正落地执行往往都是中层管理和一线人员参与居多，这时候就非常考验企业的组织建设和人才。
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
可以这么说，数字化转型的本质就是人的转型。像我们之前提到的数据思维文化、以用户为中心等都是对于企业人员的要求，数字化时代企业的员工都有了新的素质要求。不然也不会涌现各种低代码平台，降低对于数字化人才的需求。数据思维、数据驱动力的出现使得人才的素养直接影响到企业数字化转型的规划、执行效果。
三、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可视化分析
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。
四、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可视化分析
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。
五、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可视化分析
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。
六、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可视化分析
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。
七、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可视化分析
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。
八、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可视化分析
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。
