企业转型在搭建BI时,需要注意什么

news2024/11/16 7:55:05

如今,商业智能BI在全世界范围内掀起了一股热潮,形成了一个庞大的市场,在信息化时代,企业需要借助BI来进行更好的成长。

在这种全新的社会、商业BI环境下,各行各业的企业都开始寻求探索新的商业模式,通过转型适应当前时代的转变,促进业务健康持续的发展。所以数字化商业智能BI成为了企业进行转型的工具,也成为了众多领域内企业对未来的共识。

企业需求分析

很多之前没有实际接触过商业智能BI的企业,很容易产生一个误区,认为安装BI就和安装一个程序软件一样,不需要做任何准备,点击安装运行,一切就结束了。

实际上,BI是一套完整的系统,它需要嵌入到企业的日常业务活动中,既要对接企业业务活动积累的数据,又要IT人员处理执行,还要数据分析人员产出专业化的图形报表。是一个融合到企业内部工作流程,需要针对性地融入各行各业企业的特色信息化系统。

要做到针对,那就需要企业做到部署前全面的调研企业当前的发展状况,确定部署商业智能BI系统的目的。通过汇总企业实际业务活动中遇到的问题,认真地考虑部署完成后需要面对的状况,怎样去处理,怎样去执行等等。

就这样,企业认真把希望通过BI来解决的实际问题以及目标需求等等梳理到计划文档中,明确了对BI的期望和要求,然后由商业智能工作人员完成规划,进行下一步的部署计划。

数据仓库建设

数据是信息的载体,商业智能BI作为信息化的延续最不能忽视的当然就是数据,为了做到这一点,它需要把企业各种不同的业务系统打通,然后抽取到一个统一规范的仓库中,这就是数据仓库的来源。

这个阶段是决定企业部署商业智能BI成功效果的关键,很多企业之前并没有进行过信息化建设,缺少业务信息系统来储存经营产生的业务数据,也没有积累规范业务数据的习惯,这就导致数据仓库没有可用来建设的有效数据。

其实,派可商业智能BI基本覆盖了可用来积累日常业务数据的方式,不管企业日常积累数据是使用业务系统、EXCEL,还是日志、笔记,都可以对接到派可为企业搭建的数据仓库中。只要企业日常对数据处理方面有规范的格式或是统一的模板,数据仓库就可以成功建设。

在商业智能BI中经常能听到的ETL过程就发生在这一阶段。E是指Extract抽取,也就是把不同来源的业务数据抽取到数据仓库的过程,T指的是Transformation清洗转换,这一步骤是指在实际抽取数据的过程中,经常会有部门业务系统的数据因为数据格式有问题、数据质量太差、数据不规范等原因导致有些业务系统中的数据不能直接使用,从而对这些数据进行清洗加工转换。L是Loading加载,是把最后处理完成的数据或文件输出到指定位置的过程。

除了数据,对数据仓库建模也是一个重要的流程,不同来源的庞大数据统一汇合到数据仓库中,只有利用数据模型把这些庞杂的数据以一种方式组织起来,才能够在之后的可视化分析阶段高效的利用。

同时,通过构建模型的方式来管理数据,可以表达和涵盖所有的业务,建立对业务和术语的统一定义,方便不同部门之间互相交流,也可以在很大程度上减少数据冗余,帮助我们快速查询需要的数据,提高数据的稳定性。

可视化数据分析

常能听到企业客户问,商业智能BI有什么用啊,对我们有什么好处嘛,很多人觉得对于没有接触过信息化建设、没有接触过商业智能BI的人很难去解释这个问题,但其实这个问题最好的回答就是数据分析和可视化。

要想回答商业智能BI有什么用,就要回到源头想答案。决定部署BI系统的是谁,是企业的管理决策人员,数据分析和可视化服务的是谁,是管理人员,最想全面了解企业发展情况,分析决策的也是管理人员,这就是BI的用处。

某种程度上,商业智能BI就是企业管理人员用来建立全局视角,深入企业发展情况,从多个方面辅助进行决策的工具。

在这一阶段,企业需要培养理解业务的IT人员,能够把数据仓库中的关键业务数据与企业实际业务情况相结合,产出丰富的可视化图表提供给管理人员进行决策。

数据分析可视化之所以能够成为商业智能BI系统的关键,就是因为它能够将不同分析模型中的数据通过合适的图表进行展现,并且与传统图表不同,这些可视化图表之间是能够存在一定逻辑关系的,例如联动、钻取、跳转、筛选等形成各种各样的分析效果。

数字化转型的三个阶段

企业通过业务转型可以对整个业务流程进行规范化、标准化、线上化的重构,实现全价值链的数字化转型变革。将传统业务模式中固化的部分去除,利用数据分析、数据可视化带来的数据追踪效果,进行大规模的复盘和预测。精准的对业务环节进行调整,不断优化细节,并把握大方向,实现降本增效。

其次企业还可以进行技术转型对企业和技术人员用到的技术进行革新,搭建全新的技术架构,并推动技术生态化共同发展。例如大数据、云计算、商业智能BI等技术和应用的革新,可以让企业全面利用数据的生命周期,完成从数据采集、数据传输、数据存储、数据处理、数据展现等环节的最大化利用,让企业能够将数据资产价值化,充分发挥数据的作用。

最后企业可以在组织转型上完成思想、文化、人才上的转型发展。推动整个企业共同进步。前边也提到过数字化转型需要由高层管理发起,通过战略规划以及强有力的团队才能让数字化转型深入整个企业,而组织转型就是关键。企业要从思想上将传统的经营理念进行革新,追随信息化、数字化的脚步,以数据为核心驱动力,在企业发展中展现产业协作化、业务流程化、服务增值化、管理扁平化等新思路,在数字化时代继续保持市场竞争力。

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