企業(yè)級商業(yè)智能 BI 分析平臺的構(gòu)建是一個(gè)系統(tǒng)型的工程，涉及業(yè)務(wù)分析需求的把控、各類數(shù)據(jù)資源的整合清洗、數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)、可視化分析報(bào)表邏輯設(shè)計(jì)、IT 部門與業(yè)務(wù)部門的工作邊界劃分與配合等等居多環(huán)節(jié)。

每一個(gè)環(huán)節(jié)的重要性都不容忽視，第一是業(yè)務(wù)分析需求的把控，第二是數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建，這兩個(gè)問題處理的好壞也在很大程度上決定了一個(gè)商業(yè)智能 BI 項(xiàng)目的成敗。

一、業(yè)務(wù)分析需求層面

對于很多準(zhǔn)備或者正在規(guī)劃商業(yè)智能 BI 項(xiàng)目的企業(yè)來說，業(yè)務(wù)分析需求的梳理是整個(gè)項(xiàng)目開始的第一步，往往也是最困難的：

1. 業(yè)務(wù)部門懂業(yè)務(wù)，提出具體的分析需求，但不知道如何實(shí)現(xiàn)這些想要的需求。

2. IT部門懂得如何實(shí)現(xiàn)信息化，但卻不懂業(yè)務(wù)，提不出基于業(yè)務(wù)的分析需求。

3. BI 實(shí)施方很難在短時(shí)間內(nèi)梳理清并通過一種非常直觀的方式和業(yè)務(wù)用戶進(jìn)行有效的溝通。

4. 對于管理層、上級領(lǐng)導(dǎo)部門，特別希望可以直接看到可視化報(bào)表分析的成果。他們不會(huì)去關(guān)心技術(shù)和如何實(shí)現(xiàn)的問題，能不能先讓看到效果。只有看到效果，才會(huì)有比較直觀的認(rèn)知，這個(gè)項(xiàng)目才有可能被認(rèn)可和立項(xiàng)。

5. BI 項(xiàng)目需求分析涉及很多部門，有的時(shí)候內(nèi)部資源的溝通、協(xié)調(diào)和推動(dòng)往往比外部（乙方）的推動(dòng)要困難的多。

當(dāng)我們的用戶沒有數(shù)據(jù)分析思維意識的情況下，讓業(yè)務(wù)用戶提出一些分析的想法，或者讓領(lǐng)導(dǎo)提出分析的內(nèi)容是非常不現(xiàn)實(shí)的。但是讓他們參考一個(gè)比較成熟的分析體系或者方案，再來提出自己的想法這樣還是比較容易的。

一個(gè)獨(dú)立顧問可以在很短的時(shí)間完成用戶的分析需求梳理和分析頁面搭建，包括各類動(dòng)態(tài)效果、鉆透、聯(lián)動(dòng)、跳轉(zhuǎn)等等，并且在這個(gè)階段我們不需要連接用戶的實(shí)際數(shù)據(jù)源。

二、數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)與開發(fā)層面

數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)，可以理解為一種技術(shù)，也可以理解為一種方法論或解決方案。在商業(yè)智能 BI 中，數(shù)據(jù)倉庫就是最核心的那一層，起到的就是一個(gè)承上啟下的作用。往下承接各類數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，往上支撐各類分析報(bào)表。

但目前的現(xiàn)狀是越來越多的企業(yè)為了追求所謂的 "敏捷" 基本上已經(jīng)放棄了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建。敏捷快速開發(fā)是沒有錯(cuò)的，但很多人錯(cuò)就錯(cuò)在沒有分清楚什么時(shí)候應(yīng)該敏捷，什么時(shí)候應(yīng)該保留傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)。

同時(shí)，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建水平將直接影響到商業(yè)智能 BI 項(xiàng)目的整體質(zhì)量。潛在的問題也恰恰出在這里：數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)對開發(fā)人員的能力要求相對較高，并且在同一個(gè)項(xiàng)目上，不同開發(fā)人員對數(shù)據(jù)倉庫理解的不一致也可能會(huì)造成設(shè)計(jì)的缺陷。

1、項(xiàng)目上普遍存在的問題

●完全沒有數(shù)據(jù)倉庫的搭建，基本上使用大寬表、臨時(shí)表組成臨時(shí)的數(shù)據(jù)集，沒有統(tǒng)一的維度設(shè)計(jì)，邏輯基本不可復(fù)用。一旦業(yè)務(wù)邏輯或者維度層次結(jié)構(gòu)發(fā)生調(diào)整，整個(gè)受依賴的所有分析報(bào)表基本上全都得改一遍。

●有數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)，但缺少統(tǒng)一的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)與維護(hù)，不同的開發(fā)人員能力各不相同，對于數(shù)據(jù)倉庫的理解程度高低不一，這對后期的開發(fā)維護(hù)造成極大的困難。

2、造成這種問題的原因

● 現(xiàn)在很多的 BI 分析產(chǎn)品工具整體的設(shè)計(jì)，過度的追求前端可視化的效果，過度的追求快速敏捷開發(fā)。這類產(chǎn)品的定位實(shí)際上更加適用于個(gè)人或者部門級的數(shù)據(jù)分析場景，并不適合一個(gè)真正企業(yè)級的 BI 項(xiàng)目構(gòu)建。

●大部分經(jīng)歷過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫搭建的這批人員要么逐步退出一線開發(fā)，要么進(jìn)入比較穩(wěn)定的甲方企業(yè)或大型咨詢機(jī)構(gòu)繼續(xù)大型的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與架構(gòu)貢獻(xiàn)自己的專業(yè)能力，因此仍然活躍在市場上且能夠把控一個(gè)企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計(jì)的乙方專家也越來越少。

所以企業(yè)級的 BI 項(xiàng)目離不開數(shù)據(jù)倉庫的規(guī)劃與設(shè)計(jì)，而這種規(guī)劃與設(shè)計(jì)對人的依賴相對較高，當(dāng)市場上這類人越來越稀缺的時(shí)候，企業(yè)想要構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)倉庫難度就更大。

3、要解決的問題是什么？

就是如何讓數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建可以不依賴于某一個(gè)人，而是在某一個(gè)平臺上直接賦予企業(yè)一個(gè)完整的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)能力，并且讓所有的 BI 開發(fā)人員都自動(dòng)的遵守同一種開發(fā)準(zhǔn)則，這個(gè)問題就迎刃而解了。

通過數(shù)據(jù)倉庫的平臺能力，企業(yè)可以極大的提高數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)效率，并且統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，避免因人員流動(dòng)而造成的項(xiàng)目卡殼等問題。各類維度和指標(biāo)關(guān)聯(lián)清晰可見，所有分析指標(biāo)可追蹤可查看，給項(xiàng)目的長期升級和維護(hù)帶來了很大的幫助。