吕品：作为 CIO，构建一个商业智能 BI 分析平台应该重点关注什么？本文由36氪企服点评专家团吕品

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36氪企服点评专家团——吕品
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一、商业智能 BI 分析平台构建重点
企业级商业智能 BI 分析平台的构建是一个系统型的工程，涉及业务分析需求的把控、各类数据资源的整合清洗、数据仓库的架构设计、可视化分析报表逻辑设计、IT 部门与业务部门的工作边界划分与配合等等居多环节。
每一个环节的重要性都不容忽视，今天我们重点选择两个环节进行阐述。第一是业务分析需求的把控，第二是数据仓库的构建，这两个问题处理的好坏也在很大程度上决定了一个商业智能 BI 项目的成败。
二、商业智能BI平台构建痛点与解决方式（一）业务分析需求层面
对于很多准备或者正在规划商业智能 BI项目的企业来说，业务分析需求的梳理是整个项目开始的第一步，往往也是最困难的：
1. 业务部门往往提不出比较具体的分析需求。
2. IT 部门很难深入到业务，也提不出适合业务部门的分析需求。
3. BI 实施方很难在短时间内梳理清并通过一种非常直观的方式和业务用户进行有效的沟通。
4. 对于管理层、上级领导部门，特别希望可以直接看到可视化报表分析的成果。他们不会去关心技术和如何实现的问题，能不能先让看到效果。只有看到效果，才会有比较直观的认知，这个项目才有可能被认可和立项。
5. BI 项目需求分析涉及到很多部门，有的时候内部资源的沟通、协调和推动往往比外部（乙方）的推动要困难的多。
以上这些点集中起来其实就是一个问题：如何能够非常清晰的梳理好一个完整的业务分析需求，并且能够用业务部门能够理解的语言进行有效沟通？
我们的解决方式是什么呢？就如同下面的房屋装修一样，如果要我们自己从头到尾来设计和装修实际上是一件很困难的事情。

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毛坯房
你不能一直给业务讲我们的工具有多么的好用，多么的强大，未来这个房子可以装修成什么样子，这种方式是很难行的通的。
正确的做法是提供一个或者很多个不同角度的设计图或者方案给到用户，有了设计原型参考，用户就一定会有很多潜在的想法表达出来。
有了这种原型，大家始终站在对方可以理解的角度上进行沟通，最终出来的效果也一定是自己所期望的。
所以当我们的用户没有这种数据分析思维意识的情况下，让业务用户提出一些分析的想法，或者让领导提出分析的内容是非常不现实的。但是让他们参考一个比较成熟的分析体系或者方案，再来提出自己的想法这样还是比较容易的。
我们的做法是：结合客户需求以及在各个行业多年沉淀下来的业务经验快速的提供各类分析图表，客户可以选择适合企业自身的分析维度和指标、分析模板，或者基于各类指标分析体系提出自己的想法，所有可视化分析内容可随时调整以完全达到客户的分析需求。

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BI 可视化图表之间的钻取、联动等效果

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