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从0开始建设BI和大数据平台，数据总监这么做，你的认知太浅了

正所谓磨刀不误砍柴工 ， 一个项目的启动 ， 先得从金字塔顶端做好规划 ， 摸清楚需求、背景、客观条件、可投入资源等 。
本文 ， BI项目详解的第一篇 ， 先来谈谈BI项目的规划和需求定义 。
一、如何启动一个BI项目？
【从0开始建设BI和大数据平台，数据总监这么做，你的认知太浅了】Q：一个项目的启动有哪些事情？
A：通常包括两块 ， 准备计划和实施事项 。
准备计划包括项目背景的调研 ， 明确项目目标 ， 项目的核心需求 ， 解决方案规划 。
背景的调研和需求的挖掘个人认为是很重要的 ， 因为这决定了项目的内驱力 ， 决定了你推动这个项目从哪些痛点和人群去着手 。
背景的调研 ， 比如公司的主营业务、需求体量、数据体量以及软硬件实力 。 然后本次项目需要完成哪些功能模块 ， 参考哪些成果 ， 借鉴了哪些行业的经验…
像BI项目已经是相当成熟的项目了 ， 通常的痛点和需求有：
数据多报表多 ， 报表需求响应慢 ， 数据跟不上业务 。 各业务系统分散独立 ， 数据孤岛严重 ， 数据标准不一致 ， 数据质量差 ， 指标口径不一致 。 企业经营转型、业务创新困难 ， 急于从数据应用上寻求转型突破 。 决定要做了之后就要明确项目的目标 ， 做到什么程度？比如：
从企业战略出发 ， 依托BI驾驶舱平台支撑战略目标层层分解 ， 支撑经营管理行为闭环 ， 极大提升企业数据化管理水平 。 理想的数据化状态应该是从大量低水平重复的数据获取、整理工作中解放出来 ， 有更多的时间用于自服务的报表及分析 ， 做多维度多场景的运营分析与预测 。 商业智能的建设应从企业实际情况出发 ， 根据企业的实际的数据应用成熟度有计划有步骤地推进数据化应用 ， 从快速自动化报表到全面数据资产管理 ， 逐步有序推进 。以上几步明确了项目的领航标 ， 接下来就是怎么着手干 。
3、资源协调与管理
审时度势 ， 分析客观要素 ， 首先就是资源 。 站在IT的角度 ， 这里的资源主要包括项目需要的运行环境和开发环境 ， 所需要的软硬件设备和其他配套设施等内容 。
在项目实施中根据项目需要的人力和设备资源结合项目的进度、计划和工作安排 ， 由管理者列出详细的项目计划资源使用图 。
4、搭建团队确定工作内容和项目成员
围绕目标 ， 将项目的事务分解成具体的内容 。 项目内容通常包括需求分析 ， 数据模型的设计 ， 数据模型的物理实现 ， ETL ， 数据分析和报表展示功能的设计和实现 ， 并由此划分成员和工作范围 。
交付的成果包括商业智能系统、技术开发文档、测试说明文档、项目管理文档等 。
二、注重项目规划和方案设计文档
以上是BI项目的大致流程 ， 但是通常想是一套 ， 做出来又是一套 ， 最终要能保障项目能按照规划落地 ， 在前期准备计划极端 ， 必然需要一份项目规划和方案设计文档 。
个人觉得 ， 一个项目规划和设计文档的好坏 ， 往往决定了一个项目整体的调性和可预期的产出结果 。 但是 ， 这么重要的文档 ， 真正能写好的人却并不多 ， 很多人甚至可仅仅是把它当作一个软件流程的规范来简单应付 ， 怎么快怎么来 。
关于项目规划方案 ， 我主张的是前因后果逻辑清晰 ， 每一步详略得当 。 篇幅所限 ， 这里仅简单罗列个人觉得重要的核心点：
1、项目背景和目标要切入痛点
正如我上述所说 ， 就是这个项目从业务的角度 ， 最核心的推动力是什么？就是痛点是什么？有痛点自然就有目标 ， 你希望项目最终以什么方式解决问题 ， 能达成什么目标 。
2、对现状和问题进行充分的收集和分析
这一部分内容 ， 很可能在我总结前面的背景 ， 目标 ， 核心区需求的时候 ， 就需要加以收集和分析 。 这块内容本身没有太特别的地方 ， 就是现在实际情况如何 ， 有什么问题 ， 关键是如何把问题收集完整 。
所以这部分内容 ， 难的是如何发现问题 ， 很多做技术的同学往往容易陷入只关心技术难点 ， 只能看到技术问题的局面中 ， 而实际上 ， 更多的问题往往是整体流程如何设计更加合理的问题 ， 而不是技术方案绝对对错的问题 。
3、最后 ， 是输出解决方案
定完需求目标 ， 分析完问题和现状 ， 接下来才是规划具体做什么 ， 怎么做 ， 什么时候做 。 这部分内容 ， 强依托前面的核心需求和问题分析工作 ， 没有做好前面的准备工作 ， 千万不要着急开始动手“规划”方案！！！
三、项目的需求定义
需求分析是商业智能项目第一步也是开端最重要的一步 。 通常包括需求采集和需求分析 。
最后 ， 我来谈谈BI的价值吧 ， 它和数据库、数据仓库、大数据平台有关系吗？肯定有 。
这问题已经很多年了 ， 答案也应该都懂了吧 ， 但非常遗憾 ， 答案没有问题普及的广 ， 看着好像很简单 ， 但也难说清 ， 不同的人 ， 总会有不同的看法 。
为什么要解释这个并不新鲜的问题 ， 因为有人问啊！当一个两个问我的时候 ， 并没有在意 ， 被问的多了 ， 也觉着这问题还没有过时了 。
数据挖掘和建模分析 ， 价值很容易说出来 ， 因为它是点对点打出来的 ， 但是一个报表或者bi平台 ， 所谓的决策支持平台 ， 他的价值要怎么讲 ， 还真的有点模糊 。
首先 ， 数据分析平台作为数据呈现和分析的载体 ， 而这样的载体早已存在于各个企业中 ， 可以是excel ， 可以是sql结果 ， 也可以是jsp或者php展示出的 。 它不会因为报表或者bi平台的出现而出现 ， 也不会因为报表或者bi平台的消失而消失 。
其次 ， 数据分析平台为管理提供决策支持 ， 这样的决策支持也早已存在于企业之中 ， 或许是ppt中的图表 ， 也可能是word报表中的数据 。
我这样写 ， 主要是想说 ， 数据分析BI平台 ， 可以很大很复杂 ， 也可以很小很简单 ， 但是它的价值绝对不是平地起高楼 ， 无论大小 ， 它都是围绕着实际的业务和管理 ， 其所表现出的价值大小 ， 也更多取决于成熟的管理思路和丰富的业务经验 ， 并不会因为上了一套很牛的平台 ， 价值就表现的很大了 。
它的价值 ， 也是基于这一点来进行发散的 。


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