成功率只有30%，BI你敢不敢部署？

2010年最为热火当属云计算、物联网以及BI，对于CIO来讲，随着信息系统的逐渐完善，持续优化、以及信息系统的深化应用成为CIO关注的焦点。

对于大部分用户基础的信息系统已经部署应用，从企业管理层的角度来讲，BI已经成为下一步CIO具体要部署应用的重要方面，但CIO不是“傻瓜”，产品不成型以及各种条件因素的影响在加上超低的失败率，让CIO在做BI时犹如过去ERP项目一样，更加谨慎小心。笔者结合过去采访中遇到的BI应用真实案例以及第三方的社区ITPUB所结合的案例，真实的反映了BI的现状，并且由专业的技术经理、BI专家提出了解决办法。

情景还原：

天津一家制造业企业CIOBI在经历两年以后，最终以失败而告终！

据了解到该企业部署BI的情况：

1、该企业是一家制造业，早期应用了国外的ERP系统，在ERP系统上线后， 准备开始做BI；

2、考虑到成本的问题，该企业是在上完ERP以后，准备自主开发BI系统，以行业、地区为纬度进行开发一个简单的BI工具；

3、当自主开发的BI上线以后，发现并不能满足企业的需求 ，该CIO充分选择行业内的BI商，但都觉得该产品不适合；

求助：该CIO一直比较困惑，如何才能把BI做好。两年BI项目的失败，让该CIO很是灰心，每当提起这事来，该CIO总是叹气，还没有做好。 BI作为辅助的工作或者手段，为什么在国内企业中的失败率比较高？

解读失败原因

BI的失败原因有许多，也许每一个细节或者环境没有设计好， 那么就会出现失败的案例，但总体要有一个方向，只有大的方向不变的情况下，才会保证BI项目的正确性。

针对于上的问题，网友“markgigi ”认为，如果是自主开发BI系统，2-3年时间根本只能算开始，照他这样做的看来，不能满足需求的结果是可以预料的。而且这也是需求调研没有做好导致的。第二、上了ERP后开始上BI，首先得考虑企业内部的流程是否按照ERP系统进行了有效的流程再造和规范管理，相关数据采集是否达到了预期。匆忙找个BI厂商，可能连ERP都没完全融合在企业中，没有理念，更枉论新的BI系统了；第三、现在很多做的都是单纯的functions requirements而非business requirements，所以经常会系统上了之后发觉好像七七八八功能多了不少，也能出来很多数据，但并没有达到预期的分析已有业务，为企业未来方向提供决策的目的。而这也是CIO的重要职能之一。

而网友“innovate511 ”则表示，显然这是没有分析规划。BI团队应起到古时“谋士”的作用。为什么？因为业务人员局限在自己的小范围业务里，高层人员只管战略方向，只看结果，那么谁来担负起分析战略的实现过程？业务人员不能，高层也不能，只能BI人做。我在文章中也举了一些实际的例子，反应出如果由业务部门来搞战略实现的具体需求，那是无厘头的需求，没人用的摆实。所以如果BI团队没有这样的高手，必定只能跟着用户的需求开发，直到被用户淘汰，毫无发展而言。

网友“markgigi ”补充强调，BI系统作为企业信息分析辅助决策的工具当然是面向能做决策的人的，前期调研都是根据不同行业不同企业具体分析和不同方法，不过可以把握的原则就是：

1. 核心用户是谁；

2. 他们最关心的问题是什么，当前或者中期他们的目标是什么；

3. 这些问题和目标的相关数据源是什么，有什么关联；

当然，一般制造业来说财务、供应链（库存）是关键 其实什么报表，什么实时分析，仪表盘都是浮云，只要出来的东西能让老板拍脑袋拍的轻松点，就成功了。

烧钱的BI

关于BI项目的价值认定，时下很多的CIO都表示出很多的无奈与困惑，网友“lei”表示，对于BI同样困惑，至今对BI还不知道除了烧钱到底是在干啥，很多做BI很久的，感觉说话不是惯性的忽悠，就是在谈缥缈的理想。

网友“bq_wang”认为，做BI，首先把期望放低一些，先从数据中心开始首先汇聚数据、其次建数据仓库，开始结合ERP业务思考一些数据将来会如何应用。再次如果CIO和技术部门对业务不熟可以先找个咨询公司诊诊脉，毕竟BI不是一个纯技术工作等完事具备了，再开始上BI项目。

网友“innovate511”再次指出，数据仓库是基于BI主题需求而建的，而BI需求会随着时代的变化而变化，DW也需要不断改善模型和重建，所以没有一个尽头。 唯一可做的就是不断让BI产生价值。

BI产生价值，第一阶段是出单纯的报表，如销售量、金额、利润、库存等等，然后是数据质量监控、日常数据查询。第二阶段是根据业务需求进行业务监控、问题预警，第三阶段是面向业务优化，不但有业务预警，还有相应的业务信息作为辅助，帮助用户进行最佳时机的最佳业务操作，第四阶段应该是未来预测、业务即使智能指导，这个阶段尚未有大的应用。BI能产生价值，方能长久。

关于BI:

BI 商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

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