商业智能BI建设是沉淀、变革与倒逼，心动不如行动

说的小谎.

为什么说商业智能BI数据化运营建设是一种沉淀，也是一种变革呢？给大家讲个例子，就说下去年我们调研的两家企业，一家企业早就上过BI了，因为朋友的关系，顺便拜访做正常的技术交流。另外一家企业，刚刚开始商业智能BI项目的建设。这两家去也在某些业务领域正好在当地的区域性市场，第一家排名第一，第二家排名第二。

第一家企业在2010年出头的时候，用他们自己的话说就是被一个供应商给“忽悠了”，上了一套ERP系统。因为他们不太懂这些东西，就单纯觉得这些系统肯定好，包括之后的其它各个业务板块陆陆续续在后面的一两年内也该上的都上了，投入很不小。好在这家供应商确实也很负责任，系统到现在为止都维护的很好，用的非常的好。

2013年左右的时候，供应商给他们推商业智能BI，这家企业采纳了，这家企业很单纯，用他们自己的话说还是因为不懂，就是觉得好。再加上几年合作下来对这家供应商的信任，于是掏钱买产品买服务，也一直用到现在。我们沟通过，他们的管理做的很细致，因为数据做的很细致，可以反推出来。我的判断是这家企业商业智能BI的建设相对非常成熟，是非常成功的。但由于他们位于三线城市，很少有对比，所以自身也感觉不到。

第二家企业ERP上的也不晚，2012年前后，比第一家晚两年时间。但是，商业智能BI建设启动的很晚，去年的时候才开始规划这件事情。但前期很缺乏数据思维意识，也不清楚ERP和BI之间的关系，需要花很多时间来引导。这家企业也是在三线城市，也属于比较正常，因为平时确实接触不多。那么在整个的沟通过程中，我们就能够明显的感觉这两家企业的差别太大了，体现在各个方面，基本上处于一个从零开始的阶段。

表面上看这两家企业在商业智能BI的建设差距上有七年时间，但实际上第一家企业七年时间的沉淀和基础已经从量变到质变，技术平台每上一个新台阶，就可以看得更远，就可以选择更强的武器来打你，你还不知道发生了什么，所以很难再追得上。技术平台本身没有变，变的是思维和意识。

第一家企业做的比较成功，我总结了以下这四个要点：

第一， 无论是集团还是一线业务部门对BI系统的依赖性非常大。这家企业已经养成了很好的看数据的习惯，已经没有 EXCEL 本地报表了，全部都是BI分析报表。不管是日常的管理还是业务数据都在BI系统中可以找得到，新增的业务也可以及时支撑。就连一般在BI建设过程中优先级比较靠后的人力薪资、费用报销等都处理的非常的细致，全部在线可看，并且数据统计口径的准确性已经经过多少年的考验，已经成为了整个集团的数据标准。

第二， 养成了很好的数据建设意识。比如任何新构建的业务系统在录入数据的规范性上做了明确的约束和规范，避免脏数据进来、脏数据出去（ Garbage In、Garbage Out ）的可能性。包括对业务人员的培训和要求，什么样的数据必须填进来，这些实际上是从业务管理角度进行了加强。我们有很多企业在这些方面吃过很大的亏，上一套系统来一套新的客商档案、产品档案，最后五六个系统堆在哪里，一个产品档案几十万条数据、客商档案好几万，没有任何规范性或者规则的约束，根本就没有办法做对照打通，BI解决不了这种问题。最后没有办法得花上几十万甚至几百万上一套主数据系统来解决这些问题。实际上，在早期业务信息化建设中能意识到这种问题，是有办法来解决的，并且越早规范越好。

第三， 养成了很好的数据思维意识。业务部门从以往不知道如何提需求，到现在已经可以非常清楚的、准确的描述分析需求，文档化、流程化，这个过程不是一朝一夕可以实现的。数据化的建设不是单一的IT部门、BI部门的事情，也不是单纯的找个供应商就可以解决的问题。这一定是供应商、IT部门、BI部门、各个管理层、业务部门长期“打架”打出来的结果。这个“打架”是什么？是磨合，是思维意识的提升、是业务管理流程的细化、是多资源的沟通协作，大家通过长期的磨合形成对同一件事情达成的共识，最终将这种共识落成了制度和文化，大家来共同遵守，要达到这个目标很难、很难。

第四， 培养出来一个很好的BI团队、数据团队。三线城市，想找一个好点的IT开发人员就很难，何况是领域相对专业集中的BI开发人员。一个团队，五六个人，有明确的分工，聊了一下技术，还很不错，业务理解能力也非常的强。这个团队以后能做什么，价值太大了。他们可以帮企业在未来数据化建设的过程中充分把关，并且非常清楚的知道目前这个阶段能做什么、该做什么，下个阶段可以规划什么，哪些靠谱，哪些不靠谱，至少他们还会有一个相对正确的定位。有些企业，任何的数据化建设基础都没有，直接要上大数据、上数据中台、数据湖，被一些厂商忽悠的一愣一愣的，但是到了他们那去了，没有用。他们很清楚的知道外面有什么，现在市面上的技术到底能帮他们解决什么。虽然城市很偏远，但网络很发达，团队有技术底子，花时间学习研究就懂，所以一般的厂商是忽悠不到的。

我讲这个案例的意思是什么呢？商业智能BI数据化的建设是一个长期的、持续的过程，不能急功近利。对于很多企业而言，当基础的业务信息化建设基本实现的时候就应该考虑并推动商业智能BI的规划。因为在这个过程中，它会不断的打破一些僵化的业务管理流程，它会不断的对一线的业务人员和管理人员在日常工作中提出更多的规范性的要求，它会不断的压迫式的让业务管理决策者通过数据来质疑、反思数据的表现来推动业务和管理的进步，它会不断的推动IT业务信息化的建设质量，它会不断的让BI报表分析的使用者学会用数据说话、思考数据与数据、数据与业务之间的关联来提升自己的数据思维意识…

所以，商业智能BI的推进需要时间和过程的沉淀，用好了就是一种变革，不断的推动企业的进步与发展，打破、倒逼。

早一分行动，早一分认知，早一分思考，早一分挑战，早一分破局，早一分收获。

（全文完）

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從未改變

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