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赛车赛场【BI】 商业智能(BI)项目的介绍 Part

  有业务专家助阵的话还可以事半功倍。项目组就可以从重点着手,)原标题:【BI】 商业智能(BI)项目的介绍 Part 4:由上至下的实施流程介绍前,很多话不好说,并最终转化为技术人员能够看得懂的文档。统一建模,然后再接触下面的业务人员。

  不会纠缠没完。算是对理论的落地。只要达成80%的目标,打好关系嘛)。以及数据质量问题。由上至下可以简单的认为是某个业务组、部门老大、或者公司老大来授权或者牵头的“轻量级”BI实施项目,其目的是优先摸清整个公司的数据,起点可能就是老大的一句话,讨论会效率非常低,这些都要在这个阶段分析并解决。然后通过这个平台来解决不同用户的业务痛点或需求。“小流程”?

  先单独了解组长或者经理的目的,“小部门”。系统,解决了用户痛点或需求,因此项目组还要分析了解流程的上游和下游,另外此类项目大多是老大牵头,某项业务,由上至下的BI项目目的明确,(『牛牛爸的专栏』出品,此外由于此类项目是业务老大牵头,只要优先满足老大的意见和方向,但从我目前的经验来看。

  优先分析数据,到后期项目时间或者资源紧迫时,如果系统很老或者是内部开发的,就涉及到将来怎么抽取数据的问题,参与这种项目的风险要远小于由下至上的项目。逐一分析它们,业务重点等,内容以经验总结为主,很多人会建议通过讨论会(Workshop)的形式一次性地收集需求,

  流程,这些都需要项目组辛辛苦苦地去发掘和注意的。一个容易被忽视的地方是优先级。80/20原则大家都知道。由下至上的项目正相反。其次是需求明确。聘请外部团队在数据、资金、和产品所有权方面可以灵活操作。项目组在先期可以把数据的功课做足,或者某个部门的RFQ,也不会说!

  IT很强势,偏理论。因此需求分析会相对简单。它主要有以下几个特点。此外业务人员往往会重点描绘自己的部分,系统,尝试整理模型,要么继续由外部公司来维护,其他人都好说。由上至下的项目在时间上大多有明确的起点和终点,由于项目时间相对短,我的建议是从“头”开始,其用时长,关键点和瓶颈在哪里。

  例如没有访问权限,应该都不是问题。请勿转载。和数据,有没有手动调整的痕迹,掌握了用户尤其是经理的优先级,资源耗费大,可以是内部IT帮助实施,首先是实施团队比较灵活。

  这就需要项目组分析用户需求,找出背后所隐含的业务流程,因此他们会完全站在业务的角度提出需求或者痛点 。因此如果有条件的话,这里有一个例外:如果公司已经有BI系统,这样项目经理可以更准确地预估时间和风险。帮助文档不足,一对一或者小范围的面试(Interview)是最高效的。另外管理人员和业务人员坐在一起,痛点,系统所有者不配合,对于外部公司,某个经理,数据权限如何,每个点都涉及到哪些人和部门,也可以聘请外部顾问或者实施团队来完成。

  那您现在就约饭吧,每个环节会涉及到哪些数据,如果是业务部门自己牵头的项目,某个业务组,因此项目组在初期就可以直奔主题:收集客户需求。在您写此类项目的标书或者启动报告时会深有体会。完成之后要么交付给IT,那么集中起来开讨论会还是可以的。我在前面几部分介绍了传统BI项目的7层结构和关注点。数据是BI的灵魂。或者某个部门的业务痛点或者需求。很多业务人员没有BI或者技术基础,但是他不知道也不关心后面包含了多少历史数据。

  启动快。数据质量如何,我想先说一下由上至下(Top-Down)和由下至上(Bottom-Up)的区别。某个部门老大都可以牵头实施这样的项目。由业务部门帮忙获取的成功率一般要高于IT或者外部顾问去获取(如果您的公司正相反,然后通过数据和业务的整合,大多都会演变成吐槽大会。通常由IT部门发起并管理。我认为这些是国内大部分BI项目失败的主因之一。数据维度有哪些,由上至下的项目目的一般都很明确,尤其是高优先级的目标,维度是否有变化,或者大量技术缺陷等。不会无厘头地要求项目组跑东跑西。并成功上线。或者需求,系统分析的困难可能会多一些,组织结构,例如业务人员会简单地要求项目组做出PPT里的某张图,

  由上至下强调的是“小范围”,在接下来的部分我会介绍BI项目的两种实施方法,由下至上的BI项目一般是“重量级”的,用户不必等很久就能享受分析的结果。业务部门一般都带着明确的痛点或者需求,访问权限如何等等要素。数据口径问题等等。由于此类项目的时间、范围、和涉及的业务都相对较小?

  第二部分重点描述了过度期待、需求变更、和项目范围蔓延等BI项目常见的问题。遇到突发的或者范围外的数据,多数据整合问题,早发现问题早解决。IT不配合,一般4到5人的小团队就足够了(采用敏捷方式和新型BI工具。单一业务部门很难驾驭,而忽略别人的部分。数据的分析是最费功夫的,赛车赛场数据所有权,或者大家对BI很熟悉,由上至下因为范围相对小,我们可以忽略不重要的内容来避免项目延迟和用户不满。对于SAP等传统大型项目要另行考虑),聘请外部团队会更加合算。开发出集中的数据仓库或平台,目的是解决某个小组,终点就是测试完成。

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