在当今飞速发展的商业环境中，数据被认为是企业成功的关键驱动力之一。构建一个高效的BI系统已经成为企业获得洞察、制定战略和做出明智决策的不可或缺的数字化转型步骤。

可对于许多企业而言，这个带来了巨大的机遇的举措同时也是个巨大的挑战，毕竟从零开始搭建BI系统是一项庞大而复杂的任务。

本文旨在为您提供一个全面的、从零到一的BI系统搭建指南。无论您是刚刚起步的初创企业，还是已经在市场上站稳脚跟的企业，都可以跟随我们的引导，为您的企业成功搭建一个全面而高效的BI系统提供思路与方向，迈向数据驱动的未来。

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一、企业建设BI的两种方式

一般而言，企业在进行BI项目建设时，通常面临两种基本情况：自主独立开发和引入外部乙方。

对于那些拥有强大技术团队和资源的企业，自主独立开发BI项目可能是一个高效的选择。这种方式使得企业能够充分发挥内部技术专长，根据自身业务需求量身定制BI解决方案，更好地掌握项目的全面控制权。

然而，对于一些技术相对较弱或者资源受限的企业来说，引入外部乙方可能更为明智。这包括与BI产品供应商合作，或选择外包给专业的项目团队。通过借助外部力量，企业可以迅速获取专业知识和经验，缩短项目实施周期，降低技术风险，并确保项目能够顺利推进。

两种方式所对应的具体流程如下：

在做出选择时，企业需要全面考量自身的技术实力、项目规模、预算等因素。无论是自主独立开发还是引入外部乙方，都需要确保选择的方式能够最大程度地满足企业的业务需求，实现BI项目建设的顺利推进。

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二、企业从0-1建设BI的四个阶段

第一阶段：收集和确BI项目需求

确定和明确需求并非一项简单的任务，特别是在深入挖掘需求方的详细和深层次需求时。在进行需求调研时，许多企业经常面临着双方对问题描述和理解上的差异，这导致需求在传递过程中产生显著偏差，最终导致开发出的功能与原始业务需求相去甚远。

面对这一挑战，如何有效地进行详细的需求调研，以确保真实的业务场景中的需求能够准确传达给开发人员呢？

 

总结起来有两点：把握好总体思路和原则，做好三个关键环节。

 

环节一：调研业务部门分析场景

①管理层面

进行与企业战略相关的指标分析调研，方法在于逐层拆解企业和各部门的战略目标，随后从数据支撑战略目标的角度展开分析，以获取所需的数据。

 

为了有效地解决这一任务，首先需要对企业和各个部门的战略目标进行仔细梳理和拆解。这意味着深入理解企业的整体愿景，以及各个部门在实现这一愿景中的具体角色和目标。通过逐级细分，能够更清晰地识别出与每个层级相关的具体指标和数据需求。

 

接下来，关键在于从数据支持战略目标的视角对这些目标进行分析。这包括确定哪些数据能够直接关联到战略目标的实现，并识别出关键的性能指标和度量标准。通过这一过程，能够更具体地定义与企业战略相关的指标需求，确保所收集的数据能够有效地支持战略目标的达成。

 

这种层层递进的方法不仅有助于确保指标需求的全面性和准确性，同时也有助于建立一个清晰的数据支持框架，使企业能够更有针对性地采取措施来实现其战略愿景。通过深度分析和细致梳理，企业能够更好地理解战略目标与数据之间的紧密联系，从而更加智能地运用数据来推动战略实现。

②日常分析场景

③隐形需求

 

环节二：调研数据质量

企业数据的来源主要包括业务系统数据、手工收集数据以及外部数据等。在处理这些不同来源的数据时，项目团队需要采取一系列有序的步骤以确保数据的有效获取和利用。

 

首先，针对业务系统数据，项目团队必须明确各业务系统的对接人，并详细了解相关的数据接口和数据字典。如果这些信息无法直接获取，团队需要积极与相关方协商，制订有效的应对策略。确保与业务系统的高效对接是数据获取的首要任务，为后续的数据处理和分析奠定基础。

其次，对于手工收集的数据，项目团队可以先行收集历史手工数据资料。这项工作可以与业务部门的需求调研同步进行，以确保手工数据的完整性和准确性。通过及时收集手工数据，团队可以更好地了解业务部门的实际需求，并为后续的数据整合和分析提供充足的素材。

最后，对于外部数据，项目团队可以借鉴业务系统数据的调研方式，重点关注数据的可获取性和在业务场景中的使用情况。确保外部数据的有效获取对于拓展数据视野、完善分析模型至关重要。此过程中，团队需要特别注意数据的质量和可信度，以保证外部数据的有效应用。

 

在处理不同来源的数据时，项目团队应灵活运用调研方法，紧密合作与相关部门，确保获取到的数据是准确、全面且具有实际业务价值的。只有在充分了解数据的基础上，企业才能更好地利用数据来支持决策和提升业务绩效。

 

 

环节三：设计、确认及修改数据体系

在构建数据体系的设计中，关键考虑因素主要包括原始表和基础宽表这两个层级。此设计的目标是结合之前进行的调研，考虑数据使用的最小粒度要求，并充分考虑分析中可能涉及的维度和指标。我们的目标是实现对分析场景的全覆盖，以满足各种数据粒度的要求。

 

首先，原始表是数据体系的基础，包含了最原始、最详细的数据记录。这一层级的设计需要考虑业务过程中数据的实际产生情况，确保能够保留所有关键信息，以满足后续分析的最小粒度要求。在这个层级，我们关注数据的完整性和准确性，确保原始数据的质量满足基本要求。

 

其次，基础宽表作为原始表的衍生层级，旨在提供更方便、高效的数据分析。这一层级的设计需要根据业务需求，将原始表中的数据进行整合和加工，形成更广泛使用的宽表结构。在设计过程中，需要充分考虑可能用到的各种维度和指标，确保基础宽表能够涵盖各种分析场景。

 

通过这两个层级的合理设计，我们能够在数据体系中实现对分析场景的全覆盖，满足各类数据粒度的要求。这不仅为业务分析提供了强有力的支持，同时也确保了数据的一致性和可用性，使企业能够更好地利用数据来驱动决策和提升绩效。

 

 

第二阶段：选择合适的 BI 工具

根据帆软数据应用研究院对CIO的调研数据结果显示，CIO们在选择BI工具时最为关注的因素依然是工具的高效性、易用性以及便捷性。Gartner的报告也印证了这一趋势，强调了在BI工具选型中，易用性是影响因素的首要考虑因素。这意味着无论工具的功能多么强大，若不能提供简单、直观、用户友好的界面和操作方式，很难获得CIO们的青睐。

 

二基于各大调研结果，基本可以把BI工具选型需要考虑的标准分为三大块：

 

在工具层面，我们主要聚焦于易用性、性能、功能以及采购成本这四个关键要素。

1. 易用性：易用性包括上手难度、交互体验和学习资源。BI工具需以用户友好的方式呈现，确保用户能够迅速上手，轻松进行操作，同时提供充足的学习支持。
2. 性能：优秀的BI工具应配备高效的数据引擎，以加速数据响应速度。此外，它还应根据不同数据情境灵活调整计算模式，确保稳定性。频繁宕机和故障对企业来说是难以承受的风险。
3. 功能：BI工具的核心功能涵盖了数据准备、处理、分析与可视化、平台管控等方面。这些功能是确保工具能够全面满足各类分析场景的基石。
4. 采购成本：在BI工具选型中，采购成本往往受到财务预算的限制。然而，对于采购成本的控制不仅仅是报价和还价，还需考虑各项隐性成本。企业需要综合考量，运用ROI模型量化价值。

 

而在厂商层面，我们关注品牌、服务和解决方案三个要素。

1. 品牌：品牌是BI厂商整体实力、市场占有率和用户认可度的集中体现。在选择时，头部品牌通常是一个稳妥的选择。
2. 服务：在选型过程中，需要充分考虑厂商是否提供本地化服务、是否能快速响应，并且是否有完善的问题解决机制。此外，对于企业特定需求的支持，例如BI产品的二次开发服务也需要纳入考虑。
3. 解决方案：厂商是否拥有具体行业的解决方案，反映了其在该行业BI应用方面是否积累了丰富的经验。

 

最后，市场是工具和厂商两大要素的最佳试金石。国外市场上，微软的PowerBI和Tableau领先；而在国内，帆软连续五年获得BI市场占有率第一。

 

附赠工具选型评分表：

 

第三阶段：BI 项目规划

 

确定项目范围是项目启动阶段的重要步骤，主要涵盖组织、功能、业务、数据和接口等五个方面：

 

1. 组织范围：

• 指定实施项目的主体，明确是在总部还是在总部和所有子公司实施。
• 定义实施的具体业务部门，明确项目的影响范围和涉及的组织结构。

 

2. 功能范围：

• 确定BI项目所包含的功能模块，明确每个模块的具体功能。
• 定义项目的功能边界，确保在项目实施中聚焦关键功能。

 

3. 业务范围：

• 描述通过BI系统实现的日常业务处理和分析任务。
• 定义业务模块、分析应用、分析维度、分析形式等，确保项目对业务需求的全面覆盖。

 

4. 数据范围：

• 包括数据源范围，明确数据的来源，对源数据进行理解和质量保障。
• 定义数据关联规则，确保数据在系统中的一致性和可用性。

 

5. 接口范围：

• 考虑BI系统是否需要嵌入其他信息系统，实现单点登录等功能。
• 明确与其他系统的接口需求，确保系统间的顺畅交互。

 

在组建项目团队方面，主要涉及四个角色：

1. 团队领导者：负责项目整体领导和协调，确保项目目标的实现。
2. 业务精通者：具备深刻的业务理解，能够准确传递业务需求给技术团队。
3. 方案设计者：负责设计项目方案，包括功能模块、业务流程等方面的设计。
4. 技术落地者：负责将方案实际落地，包括系统开发、数据处理等技术工作。

 

通过合理组建这四类团队角色，可以确保项目团队在业务理解、技术实现和项目管理方面能够全面配合，达成项目目标。

 

设计实施方案：怎么做

设计项目实施方案是确保项目顺利进行的关键步骤，主要包括项目计划、蓝图方案和项目管理方法三个主要内容：

 

项目计划：

1. 了解项目实施的环境，包括组织结构、技术基础、业务流程等。
2. 拆分现有任务，对项目中的各个节点进行任务细分，确保每个任务都得到详细考虑。
3. 列出项目计划，根据任务拆分的结果，制定具体的实施内容和完成时间节点。

 

蓝图方案：

1. 整体方案： 包括业务方案、技术方案和数据方案。业务方案涵盖项目的业务流程和需求，技术方案包括系统架构和技术实现，数据方案则明确数据的来源和处理方式。
2. 系统环境方案： 描述软件环境、网络与服务器环境的配置要求，确保项目所需的基础设施能够满足实施要求。
3. 详细方案： 在整体方案的基础上对每个模块进行进一步细化，包括具体的功能设计、数据处理流程等，为实施提供更详尽的指导。

 

项目管理方法：

1. 制定项目管理方法，包括项目组织结构、沟通渠道、决策流程等。
2. 设定监控和评估机制，确保项目在实施过程中能够及时发现和解决问题。
3. 制定风险管理计划，对可能出现的风险进行预测和规避，确保项目能够按计划推进。

 

 

第四阶段：BI 项目开发与管理

项目风险管理

就 BI 项目而言，风险一般存在于管理、需求、数据质量、原型、硬件环境等方面：

需求变更管理

通常情况下，需求变更要经过变更申请→变更评估→决策→回复等 4 个步骤，若变更申请通过则需要增加实施变更和 验证变更这两个步骤。

 

项目验收管理

项目验收的目的是保证项目质量，一般由各个需求方或项目领导委员会审核及验收项目。

 

三、总结

在本文中，我们详细解析了企业BI项目建设的完整流程，系统回答了企业BI项目该做什么、该谁来做、该怎么做，以及如何在企业内把BI项目成功运营起来从而产出实际业务价值等问题，提供了一份全面的指南，使您能够清晰了解从零到一的搭建全阶段。愿这份指南为您在构建BI系统的旅程中提供有益的指导，助您成功打造出符合企业需求的精准、高效的商业智能系统。

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