企業如何建設BI商業智能系統

隨着商業智能和大數據價值的不斷深刻人心，各行各業都對BI商業智能系統有了不一樣程度的探索。據悉，商業智能的應用每一年正以5%~6%的速率增加，中小企業的形勢尤其迅猛，其應用範圍大到全面佈局，小到具體業務，幫助企業利用數據分析企業運行現狀，制定科學合理的決策和預判，成果有目共睹。

然而，不少未接觸過的企業會認爲商業智能系統只是買個技術買個軟件而已。其實否則，做爲一個商業智能解決方案，從前期部署到後續維護，須要考慮各方面因素，好比數據系統後端架構，企業業務需求的適應，實施技術如何融入到內部工做流程等等。那麼，企業到底該如何建設BI商業智能系統呢，咱們經過FineBI的部署流程來了解商業智能的應用之道。

分析需求

BI商業智能系統項目首要解決的是各業務系統之間數據整合問題，搭建一個數據整合平臺，爲企業管理人員提供提供一個全局的視圖，經過強大的數據查詢和報表展現功能讓決策者可以將數據轉換爲知識進而輔助決策，爲企業將來的經營情況做出準確的預測。

需求分析是商業智能項目最重要的一步，須要詳細瞭解項目背景、業務目標、業務需求、業務範圍等內容，明確企業對商業智能的指望和須要分析哪些主題。

項目背景主要描述企業目前已有系統的現狀，包括不一樣的歷史時期，它的業務需求分別是什麼。由於以往的這些獨立的信息系統數據分散，業務之間沒法共享信息，數據展現單一，數據存在不一致現象，致使企業領導層沒法從全局的角度對業務進行綜合分析。

• 業務範圍是對項目團隊全部人員工做範圍的界定和個層級人員之間的權限設置。
• 業務需求是描述客戶對於系統實現的整體性要求，以什麼以及多少維度進行分析。
• 功能需求能夠包含各業務主題分析、關鍵性指標查詢和監控、報表查詢和數據挖掘等內容。

其具體功能框架以下

數據倉庫建模

需求分析是基礎，然後就要創建數據倉庫模型。在系統設計和開發以前，通常業務人員和設計人員要共同參與概念模型的設計，業務人員和設計人員之間要達成一致的核心業務概念。在系統設計開發時，業務人員和系統設計人員共同參與邏輯模型的設計，最後開發人員以邏輯模型爲基礎進行物理模型設計。

ETL:數據抽取、清洗、轉換、加載

抽取主要負責將數據倉庫須要的數據從各個業務系統中抽取出來。若是每一個業務系統的數據狀況各不相同，可能對每一個數據源都須要創建獨立的抽取流程。經過數據抽取程序，將數據從業務源系統中不斷抽取出來，抽取週期能夠設定爲某個固定時間，也能夠設定爲某個時間間隔。

清洗階段是對業務源數據的清洗和確認，檢查抽取的源數據質量是否達到數據倉庫的規定標準。

轉換是對源系統的數據作最後一步的修改，包括對源數據的聚合以及各類計算，是整個ETL過程的核心部分。

加載是將數據加載到最後的目標表中，其複雜度沒有轉換高，通常採用批量裝載的形式。

創建商業智能分析報表

商業智能分析報表是BI商業智能系統建設的最終成功展示。這時企業的高層領導就能夠從全局創建分析，以多個視角查看企業的運營狀況，而且按照不一樣的方式去探查企業內部的核心數據，從而對公司將來經營情況進行科學地預測和判斷。

其實，BI商業智能系統嚴格的來講是一種商業智能解決方案，除了全面深刻的系統建設，更須要企業管理者和業務人員科學化的管理思想來運行和維護。這就須要人員不斷提升數據分析的技能和及時瞭解行業動態，強強聯手，爲企業發展保駕護航。

 

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