企业BI落地最佳实践

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最后，需要结合用户需求，对产品进行持续迭代更新。用户需求在不断变化，需要及时了解用户最新的需求反馈，在产品升级迭代中融入能满足用户新需求的功能，保证BI在企业业务经营决策中的长期使用价值。 

最后是明确报表开发需求，主要是明确用户对报表展示、指标排列、交付形式等方面的需求。比如，对于图表可视化、相关指标排列、移动端交付等方面的需求。

通过总结各行业BI落地实践，爱分析系统梳理BI平台建设方法论，将BI项目落地实践总结为三个主要步骤：咨询规划、项目落地和持续运营。在咨询规划阶段需要业务需求咨询支持，在项目落地阶段提供数据治理服务，在持续运营阶段提供国产化BI迁移培训等。

数据分析指标体系梳理阶段，需要确定KPI指标所需数据，需要由企业和BI厂商配合完成梳理。

关键KPI指标不应过多，否则会造成数据分析的精力分散、重点缺失。比如销售部门重点关注收入指标，运营部门重点关注成本指标，提升业务决策效率。

咨询规划是企业实现业务数据驱动的第一步，重在业务梳理和流程优化，并在此基础上确定BI所需数据，可划分为业务需求梳理、数据分析指标体系梳理和明确报表开发需求三个环节。

BI项目落地包括数据准备、数据治理、数据建模、报表开发、系统上线五个步骤。

其中，数据治理是核心步骤，因为数据治理决定数据分析结果的准确性，最终将影响业务决策。

首先，企业需要数据整合、分析展现及应用的完整数据平台方案。为了满足集团化BI建设需求，企业决策层需要基于全局数据进行分析，需要提供数据整合、存储、计算到数据应用的端到端数据平台。

三、项目落地

数据治理由于耗时长、工作繁重，往往需要大量人工手动补录检查，且人工经验判断可能存在偏差，会影响最终数据分析的结果。为避免后期重复劳动，企业应建立完备的数据录入规范，确保各部门基于统一标准录入数据，减少后期数据治理工作量。

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