走出人生误区观后感【走出ＢＩ部署的常见误区】

　　应用案例的失败大部分源于其在部署过程中陷入的种种误区。常见的三个误区包括：技术与业务的脱离，基础数据管理的疏忽，项目范围大而全。通过企业实践证明，加强技术与业务的结合、基础数据管理和分期实施是避免企业陷入此类误区的重要方法。
　　
　　现在的BI就像几年前的ERP一样，成为了CIO关注的焦点。在ERP等基础信息系统部署完之后，企业希望能够对其业务数据进行更为有效的管理，使日渐繁多的业务数据成为真正能够支持企业决策的数据资源，所以越来越多的企业实施或将要实施BI项目。弗雷斯特、Gartner和IDC等咨询公司也认为，竞争日益加剧促使业务经理需要随时掌握关键绩效指标（KPI），大企业对BI的需求已经出现了增长趋势。
　　然而，正如实施ERP带来的高风险一样，很多BI项目都没有实现目标。据AMT提供的数据显示，在国外，投资建设BI的企业有60%～70%以失败告终；而在中国，这个数据可能会更高。所以目前BI的应用出现了比较尴尬的现象：一方面，市场日趋火爆，应用需求非常旺盛；另一方面，居高不下的失败率又使得很多实施BI的企业迟迟见不到项目价值。最后的结果就是CIO对BI应用爱恨交织。
　　BI部署的三大误区应该说，BI平台经过多年的发展，技术上已经比较成熟，那为什么还是容易失败呢？BI应用案例的失败大部分源于其在部署过程中陷入了种种误区。常见的误区有：
　　技术与业务的脱离国内很多企业对BI技术和应用的认识还只是处于起步阶段。很多企业认为BI只是一个软件技术而已，BI应用本身是为了更好地支持业务管理。事实上，管理问题就是行为科学的问题，也就是人的问题。因此管理软件的需求拉动都是从业务部门牵头做起，而不是IT部门。也许有的企业认识到了应该由业务部门提出BI应用的需求，然而由于业务部门对于BI应用比较陌生，或者其能力水平不足以提出未来的管理模型架构，依然是IT部门承担了整个的BI应用实施工作。由于业务应用需求的不清晰，提供了错误的解决方案。最后的结果就是业务部门
　　不愿用、不会用BI平台，远离了BI应用平台，进而宣告了BI项目的失败。
　　基础数据管理的疏忽BI应用的价值是将大量给予业务操作的业务数据，经过转换和分析变成有效支持业务管理决策的信息资源。可以说高质量的业务数据是BI应用发挥价值的基础。数据的错误、空缺、不一致不仅会大幅增加BI实施过程中数据抽取、转换、清洗、加载（ETCL）的成本，还会直接影响BI分析结果的质量。很多企业在BI应用初期，经常会听到来自业务部门的抱怨――“BI应用是浪费资源”，“BI部门提供的报表数据非常离谱”，“花时间验证还不如原来手工生成报表呢”。这种尴尬大部分情况下都与数据质量差有关。可以说，对于基础数据管理的忽视，是造成很多BI项目失败的重要原因。
　　项目范围大而全任何项目都应该明确项目范围，制定清晰可控的项目目标，才能保证在有限的时间内取得成功。BI项目更是如此，其实施成功与否与基础数据的完备、业务人员或者支持人员的技术水平等因素均相关。然而很多BI项目往往由于对实施过程太过乐观，或者对BI功能不切实际的期望，妄图毕其功于一役，意图满足各种潜在用户的所有需求。最后在投入很多资源后，发现依然有很多用户的需求没有得到满足，在企业内承担了太大的压力，进而造成了整个项目的失败。
　　的确，成功实施的BI项目可以发挥大量业务数据的价值，为各种决策活动提供有效的支持，推动企业管理水平的进一步提高。那么该如何走出
　　BI部署的误区，获得BI应用项目实施的成功呢？
　　
　　业务先导――技术与业务的结合
　　
　　BI的价值在于通过对业务数据的分析反过来指导业务，进而推动业务效率的提高。所以只有熟悉业务操作、理解业务规则的业务人员才可能明确其BI应用需求和指明BI应用的方向。如果受限于专业背景、知识结构的差异和对BI应用认识的不足，只能由IT部门负责BI应用项目，那么企业负责人应该给予IT部门充分的权利，使他们可以要求业务部门给予充分配合，以确定业务发展方向和应用需求。而且企业对于数据进行管理、优化、分析的目的是从中提取最有价值的数据或结论，如果没有对业务数据较为敏感的业务人员的参与，即使挖掘了有价值的数据，也可能被对业务不够熟悉的IT人员忽略。这样BI的应用也只能停留在报表生产支持和简单的数据分析上，BI可以为企业带来最大增值效益的部分也就荒废了。诚然，现在很多知名的实施服务提供商拥有一些行业应用推介方案，但是这些推介方案只适用于应用的较低层次，要想发挥BI更大的价值，必须要业务部门的充分参与。一般BI的应用有统计分析、数据分析、数据挖掘三个层次的功能，其中第一层行业共性较强，而后两层的企业差异就很大了，而对于企业价值最大的部分恰恰就是后两层。
　　所谓业务先导还要求实施服务提供商，在实施过程中要充分培养业务部门相关人员对平台的使用能力，使他们可以自如地操作自定义报表和数据分析等，这才能够保证平台对业务部门的价值。此外，在梳理BI应用需求时，还应该充分考虑各用户的不同需求。比如财务部门和HR部门需求不同，集团企业和单体企业需求不同，企业发展不同阶段BI应用的重点不同，所以还要根据需求的差异选择合适的软件平台和工具。随着BI技术的发展，各种套装软件的功能差异依然存在。2008年1月，Gartner公司对世界知名的几大BI软件平台商进行了对比分析，如表1所示。
　　在这里需要特别指出的是，BI应用软件的易用性或者用户的友好性对于BI应用范围的迅速拓展是很重要的。商业决策的制定从来不是靠某个人在真空环境中完成的――这需要用户围绕着信息数据开展协同和商讨之后才能做出，这就要求有一个易于操作的环境。用户使用BI平台是希望简捷、自动地获取信息，而不是被迫学习和认知一个全新的环境；或者任何自定义需求都需要IT部门协助完成，不但会增加IT部门的工作量，又会降低业务部门的满意度。
　　
　　数据为基――加强基础数据管理
　　
　　完备一致的业务数据是实现高质量BI应用的基础，而现实中业务数据的不完备和不一致往往是BI项目不尽如人意的主要原因。A公司是一家著名房地产公司，3年前集团总部围绕财务分析实施了BI应用项目。应用伊始，集团总部财务部人员欣喜地感觉到了BI的作用――大大简化了常规报表和常规财务分析的工作。然而伴随着应用的持续和应用深入，业务分析人员发现不仅不同业务系统得到的分析数据存在很大差异，而且很多精细化的BI应用分析根本无法完成。经过分析发现主要是由于业务系统的信息化建设之初，没有经过统一规划，各职能系统相互独立，各系统间的数据统计维度和基础数据存在大量不一致的情况。为了获得准确的业务数据，总部只能要求下属公司各职能部门定期以报表的形式报送数据，作为集团BI应用分析的数据源；这虽然在一定程度上提高了业务数据的准确性，但是手工上报方式难免出错，同时也使得一线人员花费了大量时间在价值不高的报表制作上。于是该公司投入相当的资源，致力于基础数据的规范管理和业务系统的整合改造。A公司在集团范围内统一了数据管理规范，为BI分析的质量提供了保障；而且拓展了BI的应用范围，实现了大量常规报表的自动化生成，大幅减轻了一线制表人员的工作量。
　　据《商业周刊》2006年登载的一篇报告显示，43%的商业人士不能确信他们企业内部的信息是否准确，77%的被访者表示他们因为缺乏可信的信息而做出过失败的决策。可见业务系统建设的不成熟所带来的数据质量问题绝不仅是A公司的一家之痛。
　　目前多家知名BI厂商正力推主数据管理（MDM），解决基础数据的质量问题。主数据（也称基准数据）指系统间共享数据，用于描述核心业务实体（如客户、供应商、地点、产品和库存）的一个或多个属性；与波动较大的交易数据相比，主数据变化缓慢。主数据管理描述了一组规程、技术和解决方案，通过主数据的统一管理实现基础数据的规范管理。它从现有业务系统中获取最新信息，并提供了先进的技术和流程，用于自动、准确、及时地分发和分析整个企业中的数据，并对数据进行验证。主数据管理的机制如图所示。
　　正如Gartner公司的副总裁Betsy Burton所说：“数据质量和数据完整性问题永远不会消失，没有简单的办法可以解决。”只有加强基础数据管理才能使BI避免遭遇“巧妇难为无米之炊”和“巧妇为糟米而难”的尴尬！
　　
　　分期实施――避免贪大求全
　　
　　无论是实施哪种管理软件，几乎都会听到同样的声音：不要贪大求全，从最迫切的业务入手。对于BI应用的实施，更是要避免贪大求全。其一，通过在单一领域BI应用的成功实施，作为一种示范效应可以加深企业对BI的认识，增加业务部门对于BI的信任感，为其在其他领域的推广打下基础；相反，如果贪大求全，任一部分的失败都会引起业务部门的怀疑，进而影响整个项目的成功。其二，大量的实践表明，BI在企业的应用遵循着循环往复、逐渐提升的规律，这也决定企业的BI应用应该分期实施不断深化下去。其三，BI的深化应用往往伴随着业务流程的调整，而一个部门或一个项目的调整对公司的影响要比整个公司业务流程调整的影响小得多，通过分期实施积累经验从而控制变革的风险。
　　企业在具体部署BI项目时，分期的原则主要受两个要素影响：需求的重要性、紧迫性和是否具备基础的业务数据。在业务数据基础较好的情况下，可以优先实施需求迫切、价值高、业务较为成熟的领域，借助成熟的模型和最佳实践可以降低项目实施风险；在积累了一定的经验后，再逐渐推广到其它领域，完成BI应用在整个企业的部署。对于需求迫切、价值高但是业务数据基础不好的领域，同样应该分期实施，初期先实施一些现有数据基础可以支撑的功能，如查询和报表生成支持等，待数据基础具备后，再逐渐完成其它功能的部署。在BI应用逐渐成熟后，可以将其推广到一些重要性和紧迫性较低但是基础数据良好的领域，同样初期应该实施一些BI应用的基本功能。
　　B公司是国内几个大型电信运营商之一，过去几年它的BI应用建设历程即遵循上述原则。基于计费平台的经营分析系统是其最先实施的领域，此领域数据基础较好，而且具备很多成熟的业务指导模型，相对简单的统计分析即可对此领域产生很大的价值，所以电信行业的应用基本上是从此领域开始的。此后其集团总部又在各地分子公司会计总账数据的基础上，部署了财务分析领域的BI应用。而在财务领域的应用先是从简单的报表生成支持功能开始的，现在已逐渐深化为基于客户群、基于地域、基于产品的多维财务分析应用。此后，集团为了管控的需要在2007年完成了人力资源管理系统的部署，而基于HR业务数据的HR BI应用已经开始规划实施，这一次其应用同样是从简单查询和报表生成支持功能开始的。