從定位到運營，快速構建企業大數據分析平臺

如今云計算和大數據口號喊的熱火朝天，大家都在談，然而，人們對大數據的理解還是較為模糊，困惑滿滿。尤其是如何利用大數據分析平臺與互聯網、電商、電信、金融以外成千上萬的傳統行業對接，發揮其數據背后的價值。對這種技術人們還是相當不熟且無法施展。

本著普及BI商業智能技術與應用，幫助企業更多理解企業大數據分析平臺的奧秘，大數據分析廠商奧威Power-BI的首席咨詢顧問鄒斌帶著《從定位到運營，快速構建企業大數據分析平臺》于3月25日來到上海，參與長三角CIO高峰論壇，就峰會的“數字化時代新技術新趨勢，升級轉型發展中CIO執行力、領導力”大主題發表自己關于企業大數據分析系統構建的經驗分享，與現場觀眾一同探討數據分析技術應用及根本、數據分析平臺運維、構建數據驅動的智慧型企業的那些事兒。

鄒總提到，在當今的大數據時代，大家越來越重視數據的價值，數據決策分析的要求也越來越高，從基礎運營到決策分析，處處都面臨新的挑戰。因此，唯一的解決之道就是構建企業自己的大數據分析平臺。

鄒總與大家分享的就是四個方面，第一，如何進行系統定位；第二，如何做產品選型，技術落地首先要產品落地，第三，就是任何系統都會面臨的實施環節，如何有效采取措施保證實施成功；第四，如何深入優化之運營和運維。

§如何進行系統定位

在啟動一個商業智能BI項目前，系統定位是非常關鍵的。如果一個企業沒有想清楚項目的目標，也沒有對自己的信息化現狀做一個梳理，并且對要采取的工具或技術也沒有概念，就很容易走彎路。就像在使用百度導航進行定位時，我們記得目的、工具，但卻容易忽略起始點的設置，忽略了我們的出發地在哪里就會走彎路。說不出為什么上BI，那是因為沒有考慮到自己企業信息化的現狀或者行業的特點，具體思考4個問題：所選BI為誰服務？大數據分析解決方案解決什么問題？數據從哪里來？要應用于哪些場景？

?  BI為誰服務？

從ERP時代到OA時代，BI的技術更新換代，愈加先進，然而仍是無法滿足企業高層管理者做決策的需求。所以思考，BI是為誰產生，你選的BI是否起到決策的作用。

? 大數據分析解決方案解決什么問題？

一方面是決策者戰略落地、移動應用及大屏展示等等的需求，另一方面是業務層面的分析需求：銷售、財務、生產等等。

?數據從哪里來？

各企業的數據系統情況都不同，有的是一個，有的是多個，也有的數據來自外部，這都對組建一個大數據BI系統都形成要求；另外還要思考是否企業的硬件、網絡、數據庫是否有足夠能力去構建數據中心。

?要應用于哪些場景？

可視化：可視化不等于圖形化，也不等于酷炫化。通過傳統報表和BI圖表的對比，生動地解釋了可視化除了好看，根本來說，就是要能快速發現問題，識別問題，定位原因。

智能分析：智能分析的鉆取功能，不僅是上鉆下鉆，而是實現多個報表間智能的分析和聯系。通過具體的場景演示，向與會者展示了鉆取強大的對數據背后信息的挖掘功能。

自助分析：跳出原有固定報表任意改變報表分析維度，自由創建自定義報表，滿足開發人員想從任何細節出發去做開發。

移動應用：PC端移動端任意切換，交互運用。目前BI適用于所有移動入口：微信、釘釘、金蝶云之家等等。

數據填報：有的企業沒有ERP系統，或者系統過多，導致取數困難，有時候還需要及時上報數據了解經營情況……這些都是對數據填報有極大的需求。

圖文報告：圖文報告的形式大家都喜歡，BI現在可以實現自動生成想要的圖文樣式，為企業的分析工作節省更多的時間。

在應用場景這個環節，鄒總為與會者深入淺出地講解了軟件技術、使用情景等問題。讓在場企業信息化管理人員收獲匪淺，對商業智能技術有了全面而又深入的認識。

§如何進行產品選型

在產品選型過程中，所有形式的產品展示都不能最直接說明產品好壞，現在就連PPT都可以進行PS來過度美化，所以只有實打實去做產品測試才能見真知。再者說，對于很多企業都是頭一次接觸BI，那頭一遭怎么辦，就一定要謹慎地測試，不僅僅是用一兩張報表測試一下就可以，還要進行原型測試，也就是說整理企業的需求，完完整整地來一次針對產品需求的測試。

§如何保證實施成功

當然，所有的管理軟件都有重要的實施環節：立項、項目組織、藍圖設計、實施開發、產品上線、運維管理等等。但實施關鍵還是在于開發，所以鄒總就產品定位、產品選型做一個詳細而系統的分享，希望能給大家幫助。

總的來說，一個BI的開發從數據采集、產品上線到應用到不同場景中主要就是上面提到的四個部分，這里我以建樓為例子方便大家理解。第一，規劃圖紙，以需求為基礎，清楚自己想要的樓型，設計好藍圖。其實就是了解自己選BI系統是為了什么。第二，打地基，房子想建得高，首先得打得深，也就是說數據倉庫的構建比較重要和必要，所以首先得搞清楚數據從哪里來。 第三，主體結構的建設?；A打好了，往上建房子會很快。這就像BI一樣，把報表體系、KPI體系做好，后面就簡單了。第四，樓房裝修。BI實施就跟裝修一樣，過程較漫長，因為每個人對數據的分析需求和視角都不同，所以這就需要BI提供多角度分析的功能，這就涉及到產品實施的各個細節問題。

§如何持續深入優化

最后，鄒總提出了系統要用好，要有運營的理念，有別于以前大家常提及的系統運維，巴不得系統沒有問題，不要有事；而運營則是沒事找事，要主動對接業務，評估分析模型或報表是否可以真正幫助業務提高運營能力。

以前，大家都簡單認為，運營就是運維，運維目標就是不出問題，系統就沒事了。但是我們需要系統持續深入優化，所以我們不僅希望系統不要出事，同時也要主動找事。這兩者是有本質區別的。舉個例子，零售企業經常要做促銷，那做促銷就要搞清楚，以前促銷方法有沒有效益，這次又要達到的目標，該怎么促銷？這些都是可以從數據里去找的，就得找IT部門人員去參與，但情況不同，下次就不適用了，這就意味著我們需要持續深入對數據去觀察去優化。所以這就催生了數據分析師這個崗位，之前分散在各業務部門，而現在則專門歸屬于信息部門了。所以我建議各位CIO如果想進行數據驅動轉型，可以考慮加入數據分析師這一崗位，或者讓有IT基礎的人員負責這個崗位，做好之后，你會發現，如果所有管理決策的數據信息都從你這里生產出來，那這個部門的作用就變得突出，因為所有數據都從你這個部門出，不讓你參加決策會議都難。