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商業智慧、數據分析已成為時下熱點，特別是企業上線ERP、CRM等系統後，數據量持續龐大的增加。

如何把數據轉化為信息，讓業務人員能看懂，管理人員能做決策，支撐決策層做戰略規劃？

數據分析、商業智慧應用的出現本身就是為了解決這個問題。雖然建設成本和ERP相比，要低很多，但成功實施數據分析、商業智慧專案依然困難重重。

這裡主要探討基於Finereport這類報表軟體、FineBI這類BI商業智慧軟體在企業應用中遇到的挑戰，但不限於一定要用這兩款數據分析工具。

干擾數據分析項目成功的因素

1、資金
缺少資金，領導不重視，不支持
資金分配不合理，部分模塊缺少必要資金，比如資金都用來買大屏設備了，軟體系統開發錢少了

2、人員

領導層：
領導沒有看數據的習慣，始終叫人開會、口頭彙報
領導不會使用電腦，教他使用業務系統難度太大

業務層：
業務負責人不用商業智能系統，還是老跟IT要數據
業務部門沒有看數據習慣，看也就只看銷量、財務等數據匯總表格，千年不變

政治：
就是個政績工程，好看就行了，不需要對業務有多大用
涉及到內部、外部利益鬥爭，相互之間不配合

實施團隊：
實施團隊技術能力差
實施團隊對業務理解能力差，溝通太費勁了
實施團隊太強勢，不負責，業務部門被迫妥協，所以數據決策系統不太好用
之前實施團隊不靠譜，被坑了，專案半途而廢，現在「怕蛇咬」了

3、業務系統

業務系統難以集成，技術框架限制
缺少ERP、CRM這類的大型系統

4、軟體

軟體開發入手困難，公司資訊技術部難以多人掌握
軟體太複雜，開發建模操作難度大，導致開發周期太長
平台操作複雜，界面不友好，業務部門使用抱怨大

5、數據

缺少所需的數據源
數據採集更新效率太低，報表喪失了時效
有數據，但數據的維度比較少
有數據，但是數據粒度不夠，沒什麼明細類數據
數據混亂，沒有主數據管理，報表分析結果被不同部門分別質疑
數據質量差，好多缺失、錯誤、冗餘數據，難以清洗

6、需求

領導層、業務層需求不明確，無法用分析圖表展示出來
業務部門對報表分析的智慧要求太高，想要個「諸葛亮」
業務需求太多，工作量超出可實現範圍
缺少指標和報表的規劃，報表修改不斷，專案沒有結束的時候
缺少經營分析體系規劃，報表按照專案要求，開發了很多，但是大家感覺還是不太夠用，想要的分析沒有
體系規劃有問題，不同的報表數據、結論衝突，數據統計口徑不統一

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