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如何做好BI项目的规划与实施方案?

文 | 商业智能研究 2022-09-09
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项目规划和实施方案是保障项目落地的首要环节。好的项目规划能有效提升开发人效,缩短项目周期,实现项目预期目标。做项目规划时,要杜绝“一口气吃成一个胖子”的心态,应该先易后难,稳扎稳打。图1所示的某银行决策体系的项目规划,就是从提供基础数据,到业务应用,再到决策支持体系建设,最终达到价值链管理的目的的。项目的一期便只聚焦高效上报/填报、数据自动化处理、主数据搭建、快速展现报表等需求。这就是很明智的,能有效控制项目风险。

BI项目的规划与实施,确定项目范围,组建项目团队,设计实施方案

图1  某银行决策体系的项目规划

围绕项目规划,企业需要确定三件事:做什么、谁来做,以及怎么做。下面我们一一展开来谈。

做什么:确定BI项目的规划与实施范围

项目规划的第一步是根据项目需求和目的确定项目范围,这时在项目初期收集和明确的需求就派上用场了。对于项目管理者而言,只清楚项目范围的含义是不够的,最重要的是正确、清楚地定义项目范围。如果项目范围划分得不够明确,会直接导致项目内容意外变更,有可能造成项目最终成本提高、进度严重延迟、偏离原定目标,以及影响整个项目发展和项目团队成员积极性等不良后果。具体来说,项目范围包括组织、功能、业务、数据、接口等5个方面的范围。

(1)组织范围框定的是实施项目的主体,企业需要明确当期项目是否只需要在总部实施还是要在总部和所有子公司都实施,实施的内容又涉及哪些业务部门。

(2)功能范围指BI项目所包含的功能模块及具体功能,如表1所示。IT开发人员可以根据功能范围提前学习和掌握BI工具,在做开发时更有针对性、更高效。

表1  BI项目功能范围示例

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(3)业务范围描述企业需要通过BI系统实现的日常业务处理和分析任务,主要对业务模块、分析应用、分析维度、分析形式等内容进行定义。

(4)数据范围包括数据源范围和数据关联规则等,其中数据源范围不仅描述数据来自哪里,还包括对源数据的理解、源数据质量保障、数据抽取等。表2给出了确定数据源范围的示例。

表2  确定数据源范围

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(5)接口范围则考虑BI系统是否需要嵌入企业的其他信息系统,并实现单点登录等功能,如果需要,还应明确系统接口方式,例如由谁提供,谁设计,谁开发等。

谁来做:组建项目团队

项目团队是企业BI项目建设过程中的“大脑”,分工明确、配合有序的项目团队是项目成功的关键。由于BI项目的建设涉及企业内部多个部门,需要高层管理者与业务部门的认同及参与,因此项目团队通常以几位企业高层管理者为核心,设立项目领导委员会来统筹整个项目,其他成员则由企业IT部门负责人牵头,与各部门对接人一起,设立不同的小组,全程参与BI项目的规划与实施。

项目团队的角色分为团队领导者、业务精通者、方案设计者、技术落地者等4类。每一类角色又可以进一步细分,例如技术落地者可以包括数据仓库(简称数仓)开发团队与应用开发团队等。具体的角色以及对应职责可以参考表3。如果企业采用引入BI厂商或者外包商的方式来建设BI项目,就需要根据企业、BI厂商或外包商的实际情况来组建项目团队。不过需要注意的是,项目领导委员会都需要企业自己派遣成员设立,以保证对项目的整体把控。

表3  BI项目团队中的不同角色

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怎么做:设计实施方案

项目实施方案是在项目开展后为规范项目开展过程而制定的指导性方案,它定义了项目的进度安排、业务和技术方案、关键产出、交付标准及各环节中可能需要的管控措施等,是项目实施过程的行动指南。总结起来,项目实施方案中应包括3项主要内容,即项目计划、蓝图方案和项目管理方法。

1.项目计划

项目计划是对项目进度的安排,即什么时候做什么或完成什么,主要包括里程碑计划、主计划和详细计划。这三个计划逐层细化项目工作并检验各项任务的完成情况,控制项目的进展,保证总目标的实现。其中,里程碑计划处于最高地位,核心是找准里程碑。一般情况下,BI项目的里程碑计划如表4所示。

表4  BI项目里程碑计划示例

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2.蓝图方案

前文提到,企业建设BI项目时需要收集和明确详细需求,蓝图方案是经过详细调研后拟定的具有实际指导意义的文档,可以将它理解为更具体的解决方案,即将解决方案中的各类框架细化到可设计、可执行的粒度。对蓝图方案有两大要求,即可行性与全面性。

可行性指蓝图方案的整体设计符合企业业务发展的需要,不能过于理想化,要考虑实施的难度。全面性则指项目团队不能局限于单个模块,而要在项目实施范围内解决企业的关键问题,并且考虑系统后续的可扩展性。

项目的蓝图方案一般包括3个部分,即整体方案、系统环境方案和详细方案。

(1)整体方案包括业务、技术和数据三个方面。业务方案主要是基于业务需求分析结果,设计业务分析模型,例如财务和人力等部门的分析体系、美工特色、报表权限体系等,可直接提供业务系统原型供企业参考。一般的业务方案为:首先准备数据源接口;再到数据处理层,搭建基础数据平台和业务分析平台,梳理各个业务板块的内容;最后,搭建决策管理平台,通过报表、驾驶舱、移动端、大屏等多种方式展示数据,达到最终目标——信息共享、信息对称。图2为某地产集团BI项目蓝图方案中的业务方案。

技术方案是支撑业务分析的整体技术框架,包括特殊技术预演结果、相关代码整合等内容。BI项目的技术架构一般如图3所示。首先,利用ETL工具抽取业务系统的明细数据,进行数据转换之后,载入企业数据仓库。接着,在数据仓库的基础上形成数据集市,用于企业不同主题业务数据的整合分析。最后,利用BI工具在不同门户与终端上实现仪表板、固定报表、自助分析等功能。

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图2  某地产集团BI项目蓝图方案中的业务方案

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图3  BI项目技术架构

数据方案则包括对数据获取方式、数据血缘关系的梳理与描述,以及数据校对功能的设计、数据校对策略的制订等。

(2)系统环境方案描述软件环境、网络与服务器环境的配置要求。其中,软件环境包括客户端软件、BI应用、中间件、数据库管理系统及操作系统等。网络与服务器环境主要是参考BI系统的要求,描述ODS(Operational Data Store,操作数据存储)服务器、OLAP服务器、Web应用服务器,以及整个网络的配置情况。(3)详细方案是在整体方案的基础上对每个模块的方案进一步细化,例如数据仓库建设方案、数据集成方案、数据补录方案、数据分析平台建设方案、多平台集成方案等。企业可以根据自身的需求,在技术、业务和数据方案上进行拓展。

以数据仓库建设方案为例,一般包括架构规划、数据模型、数据库灾备、扩展性方案等4个部分的内容。其中,在架构规划部分,需要明确数据仓库的建设理念和建设原则。一般在设计数据仓库时,要遵循易用、实用、高可用、灵活扩展、可靠、可配置、安全等多项原则;同时,还需要对数据仓库的逻辑架构和技术架构进行规划。对于数据模型,一般情况下建议采用星型模型,雪花模型则适用于维度表数据量较大、业务逻辑较复杂,需要节省空间和分清层次的情况。数据库灾备部分主要包含网络拓扑、硬件清单和集群等内容,用于确定数据库备份的方案以应对突发情况。另外,面对企业中激增的数据,在数据仓库的基础之上,需要用MPP等扩展方案来提高数据仓库处理海量数据的能力。

3.项目管理方法

规范的项目流程能够保障项目按计划有序进行,然而项目过程中的不确定性往往会带来各种突发情况,影响项目进度和质量,甚至可能导致项目失败。这就需要企业建立完善的项目管理方法和制度,对项目进行整体监测和管控,保障项目成功落地。

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