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BI除了燒錢到底在干啥—失敗BI項目困惑

當(dāng)前位置:點晴教程閑情逸致 『 微信好文 』
admin
2010年8月2日 23:40 本文熱度 6970
  成功率只有30%,bi你敢不敢部署?

  2010年最為熱火當(dāng)屬云計算、物聯(lián)網(wǎng)以及bi,對于cio來講,隨著信息系統(tǒng)的逐漸完善,持續(xù)優(yōu)化、以及信息系統(tǒng)的深化應(yīng)用成為cio關(guān)注的焦點。對于大部分用戶基礎(chǔ)的信息系統(tǒng)已經(jīng)部署應(yīng)用,從企業(yè)管理層的角度來講,bi已經(jīng)成為下一步cio具體要部署應(yīng)用的重要方面,但cio不是“傻瓜”,產(chǎn)品不成型以及各種條件因素的影響在加上超低的失敗率,讓cio在做bi時猶如過去erp項目一樣,更加謹慎小心。筆者結(jié)合過去采訪中遇到的bi應(yīng)用真實案例以及第三方的社區(qū)itpub所結(jié)合的案例,真實的反映了bi的現(xiàn)狀,并且由專業(yè)的技術(shù)經(jīng)理、bi專家提出了解決辦法。更多參與討論請點擊:

  情景還原:

  天津一家制造業(yè)企業(yè)ciobi在經(jīng)歷兩年以后,最終以失敗而告終!

  據(jù)了解到該企業(yè)部署bi的情況:

  1、該企業(yè)是一家制造業(yè),早期應(yīng)用了國外的erp系統(tǒng),在erp系統(tǒng)上線后, 準(zhǔn)備開始做bi;

  2、考慮到成本的問題,該企業(yè)是在上完erp以后,準(zhǔn)備自主開發(fā)bi系統(tǒng),以行業(yè)、地區(qū)為緯度進行開發(fā)一個簡單的bi工具;

  3、當(dāng)自主開發(fā)的bi上線以后,發(fā)現(xiàn)并不能滿足企業(yè)的需求 ,該cio充分選擇行業(yè)內(nèi)的bi商,但都覺得該產(chǎn)品不適合;

  求助:該cio一直比較困惑,如何才能把bi做好。兩年bi項目的失敗,讓該cio很是灰心,每當(dāng)提起這事來,該cio總是嘆氣,還沒有做好。 bi作為輔助的工作或者手段,為什么在國內(nèi)企業(yè)中的失敗率比較高?

  解讀失敗原因

  bi的失敗原因有許多,也許每一個細節(jié)或者環(huán)境沒有設(shè)計好, 那么就會出現(xiàn)失敗的案例,但總體要有一個方向,只有大的方向不變的情況下,才會保證bi項目的正確性。

  針對于上的問題,網(wǎng)友“markgigi ”認為,如果是自主開發(fā)bi系統(tǒng),2-3年時間根本只能算開始,照他這樣做的看來,不能滿足需求的結(jié)果是可以預(yù)料的。而且這也是需求調(diào)研沒有做好導(dǎo)致的。第二、上了erp后開始上bi,首先得考慮企業(yè)內(nèi)部的流程是否按照erp系統(tǒng)進行了有效的流程再造和規(guī)范管理,相關(guān)數(shù)據(jù)采集是否達到了預(yù)期。匆忙找個bi廠商,可能連erp都沒完全融合在企業(yè)中,沒有理念,更枉論新的bi系統(tǒng)了;第三、現(xiàn)在很多做的都是單純的functions requirements而非business requirements,所以經(jīng)常會系統(tǒng)上了之后發(fā)覺好像七七八八功能多了不少,也能出來很多數(shù)據(jù),但并沒有達到預(yù)期的分析已有業(yè)務(wù),為企業(yè)未來方向提供決策的目的。而這也是cio的重要職能之一。

  而網(wǎng)友“innovate511 ”則表示,顯然這是沒有分析規(guī)劃。bi團隊?wèi)?yīng)起到古時“謀士”的作用。為什么?因為業(yè)務(wù)人員局限在自己的小范圍業(yè)務(wù)里,高層人員只管戰(zhàn)略方向,只看結(jié)果,那么誰來擔(dān)負起分析戰(zhàn)略的實現(xiàn)過程?業(yè)務(wù)人員不能,高層也不能,只能bi人做。我在文章中也舉了一些實際的例子,反應(yīng)出如果由業(yè)務(wù)部門來搞戰(zhàn)略實現(xiàn)的具體需求,那是無厘頭的需求,沒人用的擺實。所以如果bi團隊沒有這樣的高手,必定只能跟著用戶的需求開發(fā),直到被用戶淘汰,毫無發(fā)展而言。

  網(wǎng)友“markgigi ”補充強調(diào),bi系統(tǒng)作為企業(yè)信息分析輔助決策的工具當(dāng)然是面向能做決策的人的,前期調(diào)研都是根據(jù)不同行業(yè)不同企業(yè)具體分析和不同方法,不過可以把握的原則就是:

  1. 核心用戶是誰;

  2. 他們最關(guān)心的問題是什么,當(dāng)前或者中期他們的目標(biāo)是什么;

  3. 這些問題和目標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)源是什么,有什么關(guān)聯(lián);

  當(dāng)然,一般制造業(yè)來說財務(wù)、供應(yīng)鏈(庫存)是關(guān)鍵 其實什么報表,什么實時分析,儀表盤都是浮云,只要出來的東西能讓老板拍腦袋拍的輕松點,就成功了。

  燒錢的bi

  關(guān)于bi項目的價值認定,時下很多的cio都表示出很多的無奈與困惑,網(wǎng)友“l(fā)ei”表示,對于bi同樣困惑,至今對bi還不知道除了燒錢到底是在干啥,很多做bi很久的,感覺說話不是慣性的忽悠,就是在談縹緲的理想。

  網(wǎng)友“bq_wang”認為,做bi,首先把期望放低一些,先從數(shù)據(jù)中心開始首先匯聚數(shù)據(jù)、其次建數(shù)據(jù)倉庫,開始結(jié)合erp業(yè)務(wù)思考一些數(shù)據(jù)將來會如何應(yīng)用。再次如果cio和技術(shù)部門對業(yè)務(wù)不熟可以先找個咨詢公司診診脈,畢竟bi不是一個純技術(shù)工作等完事具備了,再開始上bi項目。

  網(wǎng)友“innovate511”再次指出,數(shù)據(jù)倉庫是基于bi主題需求而建的,而bi需求會隨著時代的變化而變化,dw也需要不斷改善模型和重建,所以沒有一個盡頭。 唯一可做的就是不斷讓bi產(chǎn)生價值。

  bi產(chǎn)生價值,第一階段是出單純的報表,如銷售量、金額、利潤、庫存等等,然后是數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、日常數(shù)據(jù)查詢。第二階段是根據(jù)業(yè)務(wù)需求進行業(yè)務(wù)監(jiān)控、問題預(yù)警,第三階段是面向業(yè)務(wù)優(yōu)化,不但有業(yè)務(wù)預(yù)警,還有相應(yīng)的業(yè)務(wù)信息作為輔助,幫助用戶進行最佳時機的最佳業(yè)務(wù)操作,第四階段應(yīng)該是未來預(yù)測、業(yè)務(wù)即使智能指導(dǎo),這個階段尚未有大的應(yīng)用。bi能產(chǎn)生價值,方能長久。

  關(guān)于bi:

  bi 商業(yè)智能也稱作bi是英文單詞business intelligence的縮寫。商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識,幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商等來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù)以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策,既可以是操作層的,也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識,需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理(olap)工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此,從技術(shù)層面上講,商業(yè)智能不是什么新技術(shù),它只是數(shù)據(jù)倉庫、olap和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運用。

  商業(yè)智能的概念最早在1996年提出。當(dāng)時將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫(或數(shù)據(jù)集市)、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。目前,商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識,幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商資料及來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù),以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策既可以是操作層的,也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識,需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理(olap)工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此,從技術(shù)層面上講,商業(yè)智能不是什么新技術(shù),它只是數(shù)據(jù)倉庫、olap和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運用。


該文章在 2010/8/2 23:40:09 編輯過
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