透析構(gòu)建商業(yè)智能考慮7要素

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何為BI項(xiàng)目，相信大家說(shuō)起B(yǎng)I項(xiàng)目，能說(shuō)出一大堆的名詞，如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、多維分析、ETL、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)與鉆取等等，但很少有人將這些內(nèi)容聯(lián)系起來(lái)給出一個(gè)完整的理解，那么何謂BI項(xiàng)目，我的理解是BI項(xiàng)目應(yīng)該包含如下內(nèi)容：

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：一個(gè)重要的可選項(xiàng)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)與否直接決定了BI項(xiàng)目的成敗與價(jià)值，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)過(guò)程是對(duì)企業(yè)流程和績(jī)效指標(biāo)的收集、分析過(guò)程，他能幫助企業(yè)梳理數(shù)據(jù)采集流程、統(tǒng)一考核口徑，形成企業(yè)統(tǒng)一的指標(biāo)集。但是建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)龐大的工程，其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模過(guò)程隨著業(yè)務(wù)需求和業(yè)務(wù)復(fù)雜度的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)。因此當(dāng)企業(yè)想上好BI的時(shí)候，首先應(yīng)該考慮我們企業(yè)是否具備建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的條件，是否準(zhǔn)備好足夠多的時(shí)間來(lái)實(shí)施我們的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)過(guò)程。

ETL：一個(gè)肯定會(huì)出現(xiàn)的內(nèi)容

ETL負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。ETL的定義就決定了所有的BI項(xiàng)目肯定會(huì)需要ETL，因?yàn)樗械腂I項(xiàng)目都會(huì)或多或少的牽涉到數(shù)據(jù)集成，只是ETL在項(xiàng)目中的形式有可能是從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，也可能是從Excel、Text等數(shù)據(jù)文檔到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。ETL是一個(gè)費(fèi)時(shí)的工作和過(guò)程，其良好的性能和完全無(wú)誤的運(yùn)行結(jié)果是BI項(xiàng)目的一個(gè)重要里程碑，同時(shí)ETL實(shí)現(xiàn)過(guò)程是復(fù)雜的，往往會(huì)在項(xiàng)目的整個(gè)實(shí)施期間存在，同時(shí)也是運(yùn)行時(shí)的薄弱環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)展現(xiàn)：一個(gè)能打動(dòng)企業(yè)的必選項(xiàng)

無(wú)論其他功能（如：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，ETL、數(shù)據(jù)挖掘等）做得多么的完美，沒(méi)有一個(gè)簡(jiǎn)潔、美觀、大氣的呈現(xiàn)，企業(yè)就不能有一種直觀的認(rèn)識(shí)和身臨其境的感受。因此BI項(xiàng)目中數(shù)據(jù)展現(xiàn)不僅是必須的，而且還應(yīng)是栩栩如生的。

多維分析：一個(gè)實(shí)用功能

多維分析往往代表著一個(gè)BI工具的能力，其特有的、靈活的分析方法往往能贏得企業(yè)的喝彩用戶恰當(dāng)?shù)倪x擇和運(yùn)用多維分析是上好BI的一個(gè)重要選擇。多維分析是指對(duì)以多維形式組織起來(lái)的數(shù)據(jù)采取切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、上卷、下鉆等各種分析動(dòng)作，以求剖析數(shù)據(jù)，使最終用戶能多個(gè)角度、多側(cè)面地觀察數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，從而深入地了解包含在數(shù)據(jù)中的信息和內(nèi)涵。

數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)：一個(gè)令企業(yè)渴望的幸福功能

數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)應(yīng)該是目前BI項(xiàng)目比較容易達(dá)到的一個(gè)高度，它不像數(shù)據(jù)挖掘那樣是一個(gè)非平凡的過(guò)程，數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)更多是研究過(guò)去，對(duì)比現(xiàn)在，預(yù)估未來(lái)的一個(gè)經(jīng)驗(yàn)體現(xiàn)，企業(yè)內(nèi)部有很多的正式和非正式的預(yù)測(cè)，如年度任務(wù)、月計(jì)劃、產(chǎn)銷匹配度等。如何實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的預(yù)測(cè)需求，應(yīng)該更多關(guān)注企業(yè)預(yù)測(cè)的目的，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的來(lái)源，最接近業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)是最準(zhǔn)確的。

數(shù)據(jù)挖掘：智慧的最后1公里

數(shù)據(jù)挖掘就是從存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他信息庫(kù)中的大量的數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程。

咨詢服務(wù)

沒(méi)有一個(gè)企業(yè)的業(yè)務(wù)是完全相同的，也沒(méi)有一個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)采集流程是一模一樣的，同樣也沒(méi)有一個(gè)企業(yè)對(duì)美的理解是一致的，因此在BI項(xiàng)目中每個(gè)以環(huán)節(jié)都有不確定的因素存在，而唯一能降低、減少這些不確定因素的就是，專業(yè)的、富有經(jīng)驗(yàn)的項(xiàng)目咨詢和服務(wù)團(tuán)隊(duì)，只有一個(gè)優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)才能成就一個(gè)好的BI項(xiàng)目。

總結(jié)一下， BI項(xiàng)目不應(yīng)該是一蹴而就的，應(yīng)該是一個(gè)有計(jì)劃、有步驟的實(shí)施活動(dòng)，BI咨詢公司有責(zé)任、有義務(wù)向企業(yè)提供適當(dāng)價(jià)值的BI產(chǎn)品與服務(wù)，同時(shí)企業(yè)也要根據(jù)自身的發(fā)展與需求來(lái)規(guī)劃配置資源，打造一個(gè)真正適合自己的企業(yè)級(jí)BI平臺(tái)。

2010年，用友BQ的案例覆蓋了電子、社保、醫(yī)藥、食品、煤炭、鋼鐵等行業(yè)，在給客戶實(shí)施和培訓(xùn)過(guò)程中，我覺(jué)得客戶對(duì)BI的理解正在逐步深入，但依然需要廠商引導(dǎo)和培育。