京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28