从定位到运营,快速构建企业大数据分析平台
如今云计算和大数据口号喊的热火朝天,大家都在谈,然而,人们对大数据的理解还是较为模糊,困惑满满。尤其是如何利用大数据分析平台与互联网、电商、电信、金融以外成千上万的传统行业对接,发挥其数据背后的价值。对这种技术人们还是相当不熟且无法施展。
本着普及BI商业智能技术与应用,帮助企业更多理解企业大数据分析平台的奥秘,大数据分析厂商奥威Power-BI的首席咨询顾问邹斌带着《从定位到运营,快速构建企业大数据分析平台》于3月25日来到上海,参与长三角CIO高峰论坛,就峰会的“数字化时代新技术新趋势,升级转型发展中CIO执行力、领导力”大主题发表自己关于企业大数据分析系统构建的经验分享,与现场观众一同探讨数据分析技术应用及根本、数据分析平台运维、构建数据驱动的智慧型企业的那些事儿。
邹总提到,在当今的大数据时代,大家越来越重视数据的价值,数据决策分析的要求也越来越高,从基础运营到决策分析,处处都面临新的挑战。因此,唯一的解决之道就是构建企业自己的大数据分析平台。
邹总与大家分享的就是四个方面,第一,如何进行系统定位;第二,如何做产品选型,技术落地首先要产品落地,第三,就是任何系统都会面临的实施环节,如何有效采取措施保证实施成功;第四,如何深入优化之运营和运维。
§如何进行系统定位
在启动一个商业智能BI项目前,系统定位是非常关键的。如果一个企业没有想清楚项目的目标,也没有对自己的信息化现状做一个梳理,并且对要采取的工具或技术也没有概念,就很容易走弯路。就像在使用百度导航进行定位时,我们记得目的、工具,但却容易忽略起始点的设置,忽略了我们的出发地在哪里就会走弯路。说不出为什么上BI,那是因为没有考虑到自己企业信息化的现状或者行业的特点,具体思考4个问题:所选BI为谁服务?大数据分析解决方案解决什么问题?数据从哪里来?要应用于哪些场景?
BI为谁服务?
从ERP时代到OA时代,BI的技术更新换代,愈加先进,然而仍是无法满足企业高层管理者做决策的需求。所以思考,BI是为谁产生,你选的BI是否起到决策的作用。
大数据分析解决方案解决什么问题?
一方面是决策者战略落地、移动应用及大屏展示等等的需求,另一方面是业务层面的分析需求:销售、财务、生产等等。
数据从哪里来?
各企业的数据系统情况都不同,有的是一个,有的是多个,也有的数据来自外部,这都对组建一个大数据BI系统都形成要求;另外还要思考是否企业的硬件、网络、数据库是否有足够能力去构建数据中心。
要应用于哪些场景?
可视化:可视化不等于图形化,也不等于酷炫化。通过传统报表和BI图表的对比,生动地解释了可视化除了好看,根本来说,就是要能快速发现问题,识别问题,定位原因。
智能分析:智能分析的钻取功能,不仅是上钻下钻,而是实现多个报表间智能的分析和联系。通过具体的场景演示,向与会者展示了钻取强大的对数据背后信息的挖掘功能。
自助分析:跳出原有固定报表任意改变报表分析维度,自由创建自定义报表,满足开发人员想从任何细节出发去做开发。
移动应用:PC端移动端任意切换,交互运用。目前BI适用于所有移动入口:微信、钉钉、金蝶云之家等等。
数据填报:有的企业没有ERP系统,或者系统过多,导致取数困难,有时候还需要及时上报数据了解经营情况……这些都是对数据填报有极大的需求。
图文报告:图文报告的形式大家都喜欢,BI现在可以实现自动生成想要的图文样式,为企业的分析工作节省更多的时间。
在应用场景这个环节,邹总为与会者深入浅出地讲解了软件技术、使用情景等问题。让在场企业信息化管理人员收获匪浅,对商业智能技术有了全面而又深入的认识。
§如何进行产品选型
在产品选型过程中,所有形式的产品展示都不能最直接说明产品好坏,现在就连PPT都可以进行PS来过度美化,所以只有实打实去做产品测试才能见真知。再者说,对于很多企业都是头一次接触BI,那头一遭怎么办,就一定要谨慎地测试,不仅仅是用一两张报表测试一下就可以,还要进行原型测试,也就是说整理企业的需求,完完整整地来一次针对产品需求的测试。
§如何保证实施成功
当然,所有的管理软件都有重要的实施环节:立项、项目组织、蓝图设计、实施开发、产品上线、运维管理等等。但实施关键还是在于开发,所以邹总就产品定位、产品选型做一个详细而系统的分享,希望能给大家帮助。
总的来说,一个BI的开发从数据采集、产品上线到应用到不同场景中主要就是上面提到的四个部分,这里我以建楼为例子方便大家理解。第一,规划图纸,以需求为基础,清楚自己想要的楼型,设计好蓝图。其实就是了解自己选BI系统是为了什么。第二,打地基,房子想建得高,首先得打得深,也就是说数据仓库的构建比较重要和必要,所以首先得搞清楚数据从哪里来。 第三,主体结构的建设。基础打好了,往上建房子会很快。这就像BI一样,把报表体系、KPI体系做好,后面就简单了。第四,楼房装修。BI实施就跟装修一样,过程较漫长,因为每个人对数据的分析需求和视角都不同,所以这就需要BI提供多角度分析的功能,这就涉及到产品实施的各个细节问题。
§如何持续深入优化
最后,邹总提出了系统要用好,要有运营的理念,有别于以前大家常提及的系统运维,巴不得系统没有问题,不要有事;而运营则是没事找事,要主动对接业务,评估分析模型或报表是否可以真正帮助业务提高运营能力。
以前,大家都简单认为,运营就是运维,运维目标就是不出问题,系统就没事了。但是我们需要系统持续深入优化,所以我们不仅希望系统不要出事,同时也要主动找事。这两者是有本质区别的。举个例子,零售企业经常要做促销,那做促销就要搞清楚,以前促销方法有没有效益,这次又要达到的目标,该怎么促销?这些都是可以从数据里去找的,就得找IT部门人员去参与,但情况不同,下次就不适用了,这就意味着我们需要持续深入对数据去观察去优化。所以这就催生了数据分析师这个岗位,之前分散在各业务部门,而现在则专门归属于信息部门了。所以我建议各位CIO如果想进行数据驱动转型,可以考虑加入数据分析师这一岗位,或者让有IT基础的人员负责这个岗位,做好之后,你会发现,如果所有管理决策的数据信息都从你这里生产出来,那这个部门的作用就变得突出,因为所有数据都从你这个部门出,不让你参加决策会议都难。
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