大數據與BI的建設方法 | 平臺建設第一步，做好需求調研

隨著數據時代的到來，大數據技術吸引了越來越多的關注，深度數據分析已成為企業提升效能、洞察先機必備的重要能力。而如何有效實施大數據項目，充分發掘數據中蘊含的價值，則成為越來越多企業開始關注的問題。

然而很多企業在大數據項目開展之初，就在需求調研環節遇到了意料之外的困難。大數據項目的成功落地，是建立在完善的需求調研基礎之上的；畢竟對于用戶需求的有效滿足，是項目實施的根本目的。而對于很多企業來說，在部署大數據項目的過程中，得到的結果卻總是和自身的需求南轅北轍，導致項目失敗。究竟是什么原因導致了這種情況的發生？

需求去哪兒了？

作為導致項目失敗的重要原因之一，對需求理解不一致的情況經常出現在項目部署的過程中——客戶、銷售、設計、開發等各方對于需求的表述和理解，很可能千差萬別。著名的“需求秋千理論”形象地闡釋了這個過程：

需求秋千理論

為什么會有這種不一致的情況出現？一般情況下，需求調研作為項目部署的第一環節，是之后開發、實施、維護的基礎所在，而一旦客戶與服務提供者在需求調研階段就產生了溝通錯位，很可能會導致之后的一系列環節出現偏差“追尾”，最終導致結果與預期相差萬里。

在大多數項目實施流程中，對客戶需求的獲取是由企業服務提供商與客戶通過反復溝通交流完成。這一步驟看似簡單，但由于客戶可能對大數據技術具體實現細節關注較少，表述較為簡單；服務提供商缺乏溝通技巧、對需求理解認知出現偏差等原因，容易導致需求調研過程困難且易出錯，直接影響到項目的實施成果。

需求調研：找回丟失的需求

由于需求引導與打造共識環節的缺失，導致需求認知出現的問題，必須在項目部署的初期得到妥善解決，通過完善的需求調研為之后的開發與實施打下堅實的基礎。而對于需求的引導，可以參考“需求引導六步法”：

【前期準備】充分了解客戶業務狀況及基本需求，準備訪談提綱、對象、設計訪談環節等，通過前期準備保障需求引導過程的可操作性及高效性。

【訪談前導】淺談調研目標、范圍、時長及保密事宜，保障過程雙方頻道統一。

【分析業務】通過聚焦客戶關注點，逐步引導客戶在問題情境中闡明改善期望，分析當前業務舉措。

【挖掘需求】根據業務表象深挖業務難點及痛點，探討問題的根本原因。

【達成共識】根據實際業務場景與專業理論知識及行業案例相結合，提出合理化的建設方案，在雙方充分溝通夠并達成一致。

【贏得支持】與高層統一建設目標，逐級分解目標，落實行動計劃，贏得全員支持。

通過這些步驟，能夠將客戶與服務提供商之間對于客戶需求的認知的誤差降到最低，從而在最大程度上確保項目初期不會因為需求理解不一致產生方向偏差。

成功的企業是如何完成需求調研的？

經過多年的發展，大數據行業已經逐漸由概念走向實戰，然而大多數大數據項目的發展依然進展緩慢。相關數據顯示，美國平均100個大數據項目只有40個左右可以成功交付，無形中造成一種巨大的消耗和折損。不過令人意外的是，大數據技術領導廠商永洪科技旗下產品永洪一站式大數據分析平臺部署成功率高達90%-95%，超過行業一倍的交付成功率引人注目。這與永洪在精準定位客戶需求方面的做法不無關系：

在團隊建設方面，永洪擁有上百人的專門服務團隊，團隊成員具備優秀的專業背景和豐富的實踐經驗，累計支持了超過2000家企業，擁有20多個行業的服務經驗，已經達到了世界級的服務標準，能夠快速精準了解客戶需求，快速響應客戶需求。

在需求識別方面，永洪通過客戶座談、詳細問卷、查閱資料、走訪等方式，對客戶特點、企業資源、項目目標、工期及預算等需求做到初步的了解和確定；同時深入學習了解客戶公司所處的行業、公司概況，清楚掌握行業及公司發展特點、業務流程、數據分析模式等業務與技術內容，確保對客戶需求理解的準確性和一致性。

在客戶溝通層面，永洪選擇在保護客戶商業機密的前提下，從領導層的宏觀需求到技術層的細節需求進行多層次的分析，了解客戶真實想法，收集匯總所有意見，避免出現表達與溝通導致的偏差；同時，盡量接觸到系統覆蓋的所有部門需求，著重聽取業務部門意見，形成對客戶需求的立體化、多角度理解，防止出現溝通死角。

在確認需求層面，永洪對客戶業務流程進行深入了解之后，從大數據業務流程介紹，重點需求分析入手，與客戶一同深入分析項目的實現邏輯，分析解決方案和協商分歧，幫助客戶充分了解項目實施過程的每一環節，盡可能減少信息不對稱性所引起的矛盾，協助客戶進一步明確核心需求，并最終實現項目質量、精度、細節等的確認和共識。

這些特質在永洪的客戶案例中有鮮明的體現。永洪的某客戶企業是國內知名汽車制造廠商，項目初期客戶提出“各系統數據獨立，需要形成整合在同一數據平臺進行統一管理”的需求。針對該需求在進行簡短的溝通后，了解到客戶對于BI的理解不是很清晰，并且對自身的需求也并非特別明確。永洪團隊按照需求引導六步法對客戶進行了深層次調研。了解到客戶工作開展的根本難點在于：

1. 數據量大（百億級數據量）、數據源多（多套業務系統、不同的數據庫類型）、規則不統一，在導入BI系統之前需要從各系統導出，再手工匯總到匯報材料，統計效率低、易出錯，決策者看到的數據有延遲現象。

2. 分析需求不能及時呈現。在有新的分析需求時，需要先通過IT部門對接，進行需求傳遞，反復碰撞、建模，通過長時間建設后才能實現該分析需求。

3. 業務系統的OLTP架構和辦公軟件通用性設計都無法滿足現有的業務分析需求，尤其是對歷史數據的追溯和分析等。

基于以上幾點，通過反復調研溝通，在了解到客戶的根本需求的基礎上，永洪針對性地完成了項目體系的搭建：

1. 搭建hadoop分布式數據管理體系，通過ETL定時自動匯總到數倉中，建立歷史數據存儲機制，進行數據源統一管理。

2. 按業務分析主題方式進行業務建模，能夠快速輸出現有的分析需求報告，同時業務人員可通過永洪產品進行自助式查詢和分析，業務分析需求實現敏捷化。

最終將該需求及解決方案提交給客戶高層確認時，得到了客戶方的認可，并已經實施上線。

結語

需求調研是大數據項目開發與落地的基礎，永洪正是在夯實這一基礎之上，才實現了超出行業平均值一倍的交付成功率，打造出覆蓋金融、制造、電信、醫療、政府、咨詢、互聯網、通訊、能源等領域的一系列優秀需求解決方案，也成為大數據技術在各行各業的普及推廣與項目落地的優秀范例。