【原】BI实施过程中的典型问题和成功之道

标题：BI实施过程中的典型问题和成功之道

通过BI辅助企业经营，帮助企业智能决策，实现智能化的企业经营分析是目前数字化转型和数据平台建设的重点，也是数字化成果在决策层、管理层、执行层的最优体现。实际推行过程中无可避免会面临诸多共性问题的挑战，企业规模越大挑战也更大。下面分享在企业推行BI实施中遇到的典型问题，同时也梳理总结如何确保一个BI实施项目的成功。

一、BI实施中的典型问题

1.业务部门支持意愿低

BI能够透视企业现状、模拟预测未来，BI通常被视为企业增强数字化能力的灵丹妙药。实施BI项目时设定的目标一般都是建立企业级的分析平台，支撑企业的经营分析，形成有效决策。

实际推行过程中，实施方缺少顶层设计和规划引领，业务部门参与意愿不高，需求调研缺少系统化输入，蓝图设计的高度、广度和深度没有说服力，后期使用度低，循环往复导致企业内部对数据结果的认可度低，持续建设信心不足。

2、对BI理解不足

战略层、管理层、执行层需要通过BI数据分析形成一体化的数据素养、数据思维和数据语言。实际情况中企业内部对BI的理解和需求往往停留在明细报表、大屏等形式上，没有跟集团整体战略、经营目标逐层结合，导致数据分析与企业经营脱钩。

对BI分析的分析过程没有形成发现问题、分析问题、解决问题的闭环体系，分析界面跟日常经营管理活动分离，数据应用场景较少，数据价值变现困难。

3、 缺乏高管支持

BI的使用者一般是决策者。若决策者本身不太理解BI，对BI也没有强烈需求，那就缺少建设的动机，也就缺少相应的支持和坚持。

BI像任何项目一样有各种不确定性和风险，会碰到没有预料到的问题、项目延期、资源不足等各种问题。当这种情况发生时，项目需要关键决策者的坚定支持，包括时间、资金、资源等方面。高管对于BI的渴望，对于透过数据洞察业务的渴望，是支持项目的关键动力。

3.数据质量差

对于BI 系统来说：一切都始于数据。如果数据不准确、不完整、不及时，BI 系统没有可依赖的数据源，好比巧妇难为无米之炊，结果可想而知。

随着BI项目的深入实施，BI会逐步暴露数据不完整、不准确、不一致的问题，这些问题反映了企业运营过程中的各种不足。而很多项目由于权责不在线、无法影响业务执行方、或资源不够，最后不得不对这些问题视而不见、置之不理，最终导致BI无法获取有效数据而导致项目失败。

企业内同一数据信息，可能存在多源头的录入与修改，导致关键业务数据质量较低，甚至需要人工辅助的判断与清洗才能使用。数据的源头录入仅考虑业务本部门管理需求，导致线上数据不全、整体业财管理要求与数据需求不匹配等问题。

4、内部管理现状对数字化转型造成阻碍

规模化企业大多存在经营管理线条长、范围广、横向与纵向交织，“管理数据多头填报、口径不一，数据当日报、隔日报、重复报，数据孤岛、共享存壁垒，数据无积累、无标准，数据无利用，问题分析无数据支撑，数据散落在员工电脑里、无整体管理”等情况，导致基层忙于数据填报的局面成为顽疾，职能部门、业务部门和服务保障中心间数据共享难，公司管理层无法及时掌握生产运行、经营管理情况影响决策，还可能导致家底不清、管理不明、权责不等的问题。

5、需求不清晰

了解用户是谁，用户想要什么！这是所有商业活动的准则。 如果您不完全了解用户是谁以及他们试图要什么，那么BI 项目将会失败。

需求不能仅是用户层面口头提出的内容，依照口头提出的需求做出来的BI，可能还没开始用就已经发现没法用了。项目组需要深入思考这些口头需求，识别背后的真实需求，而这也很考验实施方的经验和能力。

一个目标明确、清晰透彻的需求，是高质量BI方案的前提。

6、缺少分析体系

前面数据质量、需求的问题解决了，但若没有一个思考清晰的分析架构，也难以撑起BI输出高质量的分析结果。

分析方法有大量的教科书中可以参考，但没法直接拿到标准答案。每个企业的业务不同、数据不同，甚至战略方向、关注重点也会各异，此时需要能够根据企业的现状，设计适合当下、支撑扩展的数据分析体系，这个就更考验实施团队的功力了，不仅仅是团队的知识能力，也考虑团队的配合和管理。

二、大型BI项目的成功之道

智扬在超过15年的BI专业实施中，一直践行帮助企业建立数据逻辑、发掘数据关系、升华数据价值。企业如何成功搭建BI项目，这里分享基于项目管理方法论、业务方法论、框架体系、指标体系、核心维度、应用场景的道术法器。

1、BI项目实施路径

“三位一体”+“双评审”+“双循环”，并配以PMO全生命周期管理支持，保障实施方法论的落地。该方法在多家头部企业BI项目实施中获得良好效果，是对传统BI实施方法的重要变革和提升。

2、三位一体——业务/技术/数据融合理念

如果将优良的企业BI体系比喻为一个健康的人，技术是 “身体”，业务是“灵魂”，数据是“血液”。好的体格是健康的基础，好的技术架构及实现则是BI的坚实基础和载体；业务是BI的灵魂，体现的是BI对企业的价值，是企业的智慧大脑；而良好的数据治理体系、数据质量保障机制则是让企业BI可持续发展、良性发展的血液。

传统项目实施方法一般强调业务和技术，但是仅仅有好的技术和业务，数据质量和管理差，最终会导致BI项目能看不能用，最终不能达成BI建设目标。

2、业务方法论

企业是创造价值的组织，企业的管理者往往拥有创造价值的理念与思想，但价值不是靠企业家一个人实现的，而是员工、客户、供应商、外部合作伙伴等诸多利益相关者共同创造。企业一般有两条价值链：一条是垂直的管理价值链、一条是水平的经营价值链。这两条价值链几乎贯穿了企业变革的全部过程，其中管理需要服务于经营。大多数企业都经历了长期的信息化建设过程，通过诸如ERP系统、MES系统、CRM系统、WMS系统等将经营过程的业务进行了流程化、规范化，得以支持经营价值链业务流程的数字化；但是基于垂直的管理价值链的管理数字化在各类业务信息系统中并没有很好的支撑，管理者经常需要依靠直觉与经验进行管理的决策。

如何为管理者提供一个必要的工具，帮助管理者从靠直觉与经验的“语文式”管理向“数学式”管理进行转型呢？智扬通过与超过200个客户的企业决策者、管理者沟通，进行了深入的总结形成智扬业务设计方法论，同时也在近百个项目中得以实践，证实这套业务方法论可以满足管理者对管理数字化的诉求，能够让各层级用户通过数据洞察达成发现问题、分析问题、解决问题的数字化管理闭环。

3、框架体系

一个完整的数据应用体系包含三大要素：1，需求展示的层级 2，目标用户 3，业务内容。三者缺一不可。以下依制造域数据应用体系构建简单说明三要素之间的联系。

数据应用体系的层级：为了满足决策层、管理层、业务层不用数据应用场景，需要设计不同的数据展示方案，一般最多划分为三层：驾驶舱、专题看板、执行看板和明细报表。驾驶舱中主要展示核心、宏观、相对完整的业务场景；专题看板中展示某业务领域或某决策点相关场景;执行看板和明细报表主要展示相对细颗粒度数据。

数据应用体系的目标用户：确定需求的潜在目标用户，并探讨目标用户需要应用哪个层级的需求，一般情况下决策层需要关注驾驶舱与专题看板；管理层需要关注专题看板与执行看板；业务层需要关注执行看板与明细报表。

4、指标体系

在遵循系统性、全面性、结构性、差异性和重要性原则的基础上，以构建集团指标体系框架设计相关理论为指导，从集团战略与下属公司运营管理的各层级整体考虑，构建集团级与下属公司相互贯通、支撑集团战略决策的指标框架体系，以保障企业战略目标的实现为最终目标。

指标体系要素框架是从集团整体建立的指标体系，该指标体系全面反映集团的整体情况，而不是局限于局部或某些具体方面。指标体系框架是基于战略构建“四面墙”平衡记分卡模型（即：财务战略、客户战略、流程、学习成长）。简单来说平衡计分卡是从财务、客户、内部运营、学习与成长这四个角度，将组织的战略落实为可操作的衡量指标和目标值的一种绩效管理体系。平衡计分卡主要是通过图、卡、表来实现战略的规划，他的目的就是建立“实施战略制导”的绩效管理系统，保证企业战略的到执行。能够有效解决制定和实施出现脱节的问题。

以集团战略为核心，以各部门的工作职能为出发点，对核心业务逐层分解，分类梳理，归纳核心和关键业务环节，进行的指标数据分类选取的体系化设计。指标体系框架设计“四面墙”原理如下：

指标体系框架设计依据经典指标体系“四面墙”理论，结合行业发展趋势和高层关注点，形成了基于战略引领、价值创造的指标体系框架，包括：增长引擎、运营卓越、财务表现、创新驱动、人员保障、宏观环境和绿色发展七大核心主题指标框架体系，具体如下：

6、应用场景

在指标体系搭建后，指标的实际应用需以场景为牵引来模型化搭建，应用场景设计需要根据公司的不同管理层级，按照不同的数据使用要求进行定制化设计。面向场景的可视服务设计主要是聚焦在多角色、多流程、多层级间的协同作业，需要为相关方提供全面、同步、一致的可视服务来支撑其快速了解业务状态，实现从事后分析向事中定位及风险预判的转变。

在项目行进中，我们分别从业务、技术、管理属性三个维度对指标梳理组合，从指标定义->指标分析->数据探查->规则梳理->整体设计等五步梳理出核心指标的应用场景，暨数据看板的设计。

7、数据应用体系设计

最终业务需求是管理数据可视化的载体，业务需求框定了不同层级用户可以最终应用哪些需求；数据应用体系是用户对业务需求的应用方式。一般情况下业务需求的最终用户包括战略层、管理层、执行层。三个层级的用户对需求与平台的诉求也并不相同。数据应用体系建设也是业务需求建设中不可忽视的一环，一个合理的数据应用体系建设非常有必要。如果忽略了数据体系应用建设可能会导致整体业务需求设计缺乏针对性、缺乏层次感、缺乏数据应用上传下达一致性。

好的客户、产品、咨询实施，有如好食客、好食材和好厨师，专业的构成是BI项目成功实施的关键。智扬信达基于多年的BI类项目实施经验，总结出了一套完整标准的BI实施方法论，并且在2015年就已经做到了全员和全项目推广，同年智扬信达也在公司内部完成“智能项目管理-PMO系统”的上线应用及推广。