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五步法搞定 BI 業(yè)務(wù)需求梳理

2022-12-23 14:22 作者:北京派可數(shù)據(jù)  | 我要投稿

五步法搞定BI業(yè)務(wù)需求梳理。高手就是把復(fù)雜的事情簡(jiǎn)單化,簡(jiǎn)單的東西重復(fù)做、認(rèn)真做。

五步法是哪五步

第一, 明確用戶。商業(yè)智能BI項(xiàng)目的規(guī)劃一切以用戶需求為導(dǎo)向,首先需要明確各層次的需求用戶。用戶都不能明確,調(diào)研的入口就沒有。

第二, 明確指標(biāo)。在明確需求用戶的前提下,明確各層次用戶重點(diǎn)關(guān)注的分析指標(biāo)。這就是以用戶為導(dǎo)向來(lái)確定他們要看什么、關(guān)注什么。

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商業(yè)智能BI - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺(tái)

第三, 明確業(yè)務(wù)規(guī)則。在明確分析指標(biāo)的前提下,明確各分析指標(biāo)的術(shù)語(yǔ)、口徑和業(yè)務(wù)計(jì)算規(guī)則。

第四, 明確取數(shù)來(lái)源。在將業(yè)務(wù)計(jì)算規(guī)則轉(zhuǎn)變成數(shù)據(jù)計(jì)算規(guī)則的過程中,對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行驗(yàn)證,對(duì)于系統(tǒng)可取的數(shù)據(jù)如何從系統(tǒng)獲取,對(duì)于系統(tǒng)不可取的數(shù)據(jù)應(yīng)從填報(bào)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化輸入并形成歷史數(shù)據(jù)沉淀。

第五, 明確用戶與指標(biāo)對(duì)應(yīng)關(guān)系。通過明確用戶與指標(biāo)對(duì)應(yīng)關(guān)系,來(lái)確認(rèn)未來(lái)各級(jí)可視化頁(yè)面中的詳細(xì)數(shù)據(jù)報(bào)表、分析需求。

商業(yè)智能BI 五步法分解

這五個(gè)步驟感覺就這么張嘴一說(shuō)很簡(jiǎn)單,但實(shí)際上背后是有很強(qiáng)的邏輯的。這些都是我們?cè)诤芏郆I項(xiàng)目上沉淀下來(lái)的實(shí)際經(jīng)驗(yàn),我給大家來(lái)簡(jiǎn)單分解下。

第一、為什么要明確用戶?

因?yàn)橛脩魶Q定了指標(biāo)的范圍、業(yè)務(wù)的重點(diǎn)和項(xiàng)目的邊界。比如我們?cè)谝恍╉?xiàng)目上,總裁這個(gè)級(jí)別關(guān)注的指標(biāo)最多也就10來(lái)個(gè),加上一些輔助性的20多個(gè)基本上就足夠了。從總裁到高級(jí)總監(jiān)、區(qū)域總監(jiān)或者部門總監(jiān)這個(gè)層級(jí),因?yàn)楣芾眍w粒度的細(xì)化,原來(lái)的10個(gè)、20個(gè)分析指標(biāo)快速的增長(zhǎng)到上百個(gè)分析指標(biāo)。如果把管理層繼續(xù)往下沉,用戶范圍繼續(xù)擴(kuò)大,指標(biāo)范圍還會(huì)繼續(xù)加大。

所以,一個(gè)BI項(xiàng)目如果不能階段性規(guī)劃、明確用戶范圍的話,整個(gè)指標(biāo)體系到底有多大是不清晰的,項(xiàng)目邊界在哪里也是很模糊的。這就是為什么很多BI項(xiàng)目進(jìn)去之前看上去指標(biāo)不多,結(jié)果進(jìn)去一做,越做越多。所以,明確用戶是第一步關(guān)鍵。

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指標(biāo) - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺(tái)


第二、明確用戶了,指標(biāo)梳理的時(shí)候是不是就可以排除很多的噪音。就是你所有的溝通討論都是圍繞這些核心用戶來(lái)展開的,時(shí)間精力也聚焦了。

第三、?指標(biāo)明確下來(lái)了,是不是就可以討論各個(gè)指標(biāo)日常到底是怎么計(jì)算的,它的業(yè)務(wù)規(guī)則是什么樣的。另外,這些指標(biāo)是系統(tǒng)里面有的還是沒有啊。這一步非常關(guān)鍵了,明確了兩個(gè)問題,就是在開發(fā)ETL取數(shù)的時(shí)候,是不是要寫SQL邏輯。SQL邏輯怎么寫,是不是得依靠業(yè)務(wù)計(jì)算規(guī)則。所以,ETL干了一件什么事情?就是把指標(biāo)的業(yè)務(wù)邏輯計(jì)算規(guī)則轉(zhuǎn)變成了數(shù)據(jù)取數(shù)規(guī)則。?

ETL - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺(tái)

那這些數(shù)據(jù)從哪里去???是不是就明確了數(shù)據(jù)源的位置,你們?nèi)粘S媚男I(yè)務(wù)系統(tǒng)、哪些系統(tǒng)的表單,這些的背后就是最終的取數(shù)來(lái)源。如果是手工數(shù)據(jù)維護(hù),就可以通過數(shù)據(jù)填報(bào)來(lái)解決。

第四步取數(shù)問題也就定義清楚了。

第五、指標(biāo)也定義好了,根據(jù)不同的用戶看哪些指標(biāo)是他們重點(diǎn)關(guān)注的,這些指標(biāo)之間有沒有什么關(guān)系,平時(shí)看指標(biāo)的順序、邏輯是什么。這些體現(xiàn)的是不是就是這些用戶日常的業(yè)務(wù)管理思路,最終做可視化頁(yè)面的時(shí)候把這些思路給還原出來(lái)是不是就好了。所以,第四步明確用戶與指標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系實(shí)際上看的是用戶的管理重點(diǎn)和管理邏輯,我們要把他們的管理想法還原到可視化頁(yè)面上,用一種更加直觀的方式來(lái)呈現(xiàn)出來(lái)。

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管理駕駛艙 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺(tái)


所以,這五個(gè)步驟的邏輯性是非常強(qiáng)的,如果大家在BI項(xiàng)目上遇到過類似的問題不妨對(duì)比這幾個(gè)步驟去看看是不是這么走的。如果是這么走的,還有問題,大概率就是甲方的問題。比如指標(biāo)范圍遲遲不能圈定、指標(biāo)業(yè)務(wù)規(guī)則遲遲不能確認(rèn),這個(gè)是什么問題,這是企業(yè)自身業(yè)務(wù)管理的問題,這個(gè)問題外部的團(tuán)隊(duì)是解決不了的。像這種問題只能通過加強(qiáng)溝通來(lái)解決。

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