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　　成功率只有30%，bi你敢不敢部署？

　　2010年最為熱火當屬云計算、物聯網以及bi，對于cio來講，隨著信息系統的逐漸完善，持續優化、以及信息系統的深化應用成為cio關注的焦點。對于大部分用戶基礎的信息系統已經部署應用，從企業管理層的角度來講，bi已經成為下一步cio具體要部署應用的重要方面，但cio不是“傻瓜”，產品不成型以及各種條件因素的影響在加上超低的失敗率，讓cio在做bi時猶如過去erp項目一樣，更加謹慎小心。筆者結合過去采訪中遇到的bi應用真實案例以及第三方的社區itpub所結合的案例，真實的反映了bi的現狀，并且由專業的技術經理、bi專家提出了解決辦法。更多參與討論請點擊：

　　情景還原：

　　天津一家制造業企業ciobi在經歷兩年以后，最終以失敗而告終！

　　據了解到該企業部署bi的情況：

　　1、該企業是一家制造業，早期應用了國外的erp系統，在erp系統上線后， 準備開始做bi；

　　2、考慮到成本的問題，該企業是在上完erp以后，準備自主開發bi系統，以行業、地區為緯度進行開發一個簡單的bi工具；

　　3、當自主開發的bi上線以后，發現并不能滿足企業的需求 ，該cio充分選擇行業內的bi商，但都覺得該產品不適合；

　　求助：該cio一直比較困惑，如何才能把bi做好。兩年bi項目的失敗，讓該cio很是灰心，每當提起這事來，該cio總是嘆氣，還沒有做好。 bi作為輔助的工作或者手段，為什么在國內企業中的失敗率比較高？

　　解讀失敗原因

　　bi的失敗原因有許多，也許每一個細節或者環境沒有設計好， 那么就會出現失敗的案例，但總體要有一個方向，只有大的方向不變的情況下，才會保證bi項目的正確性。

　　針對于上的問題，網友“markgigi ”認為，如果是自主開發bi系統，2-3年時間根本只能算開始，照他這樣做的看來，不能滿足需求的結果是可以預料的。而且這也是需求調研沒有做好導致的。第二、上了erp后開始上bi，首先得考慮企業內部的流程是否按照erp系統進行了有效的流程再造和規范管理，相關數據采集是否達到了預期。匆忙找個bi廠商，可能連erp都沒完全融合在企業中，沒有理念，更枉論新的bi系統了；第三、現在很多做的都是單純的functions requirements而非business requirements，所以經常會系統上了之后發覺好像七七八八功能多了不少，也能出來很多數據，但并沒有達到預期的分析已有業務，為企業未來方向提供決策的目的。而這也是cio的重要職能之一。

　　而網友“innovate511 ”則表示，顯然這是沒有分析規劃。bi團隊應起到古時“謀士”的作用。為什么？因為業務人員局限在自己的小范圍業務里，高層人員只管戰略方向，只看結果，那么誰來擔負起分析戰略的實現過程？業務人員不能，高層也不能，只能bi人做。我在文章中也舉了一些實際的例子，反應出如果由業務部門來搞戰略實現的具體需求，那是無厘頭的需求，沒人用的擺實。所以如果bi團隊沒有這樣的高手，必定只能跟著用戶的需求開發，直到被用戶淘汰，毫無發展而言。

　　網友“markgigi ”補充強調，bi系統作為企業信息分析輔助決策的工具當然是面向能做決策的人的，前期調研都是根據不同行業不同企業具體分析和不同方法，不過可以把握的原則就是：

　　1. 核心用戶是誰；

　　2. 他們最關心的問題是什么，當前或者中期他們的目標是什么；

　　3. 這些問題和目標的相關數據源是什么，有什么關聯；

　　當然，一般制造業來說財務、供應鏈（庫存）是關鍵 其實什么報表，什么實時分析，儀表盤都是浮云，只要出來的東西能讓老板拍腦袋拍的輕松點，就成功了。

　　燒錢的bi

　　關于bi項目的價值認定，時下很多的cio都表示出很多的無奈與困惑，網友“lei”表示，對于bi同樣困惑，至今對bi還不知道除了燒錢到底是在干啥，很多做bi很久的，感覺說話不是慣性的忽悠，就是在談縹緲的理想。

　　網友“bq_wang”認為，做bi，首先把期望放低一些，先從數據中心開始首先匯聚數據、其次建數據倉庫，開始結合erp業務思考一些數據將來會如何應用。再次如果cio和技術部門對業務不熟可以先找個咨詢公司診診脈，畢竟bi不是一個純技術工作等完事具備了，再開始上bi項目。

　　網友“innovate511”再次指出，數據倉庫是基于bi主題需求而建的，而bi需求會隨著時代的變化而變化，dw也需要不斷改善模型和重建，所以沒有一個盡頭。 唯一可做的就是不斷讓bi產生價值。

　　bi產生價值，第一階段是出單純的報表，如銷售量、金額、利潤、庫存等等，然后是數據質量監控、日常數據查詢。第二階段是根據業務需求進行業務監控、問題預警，第三階段是面向業務優化，不但有業務預警，還有相應的業務信息作為輔助，幫助用戶進行最佳時機的最佳業務操作，第四階段應該是未來預測、業務即使智能指導，這個階段尚未有大的應用。bi能產生價值，方能長久。

　　關于bi:

　　bi 商業智能也稱作bi是英文單詞business intelligence的縮寫。商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商等來自企業所處行業和競爭對手的數據以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、聯機分析處理（olap）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什么新技術，它只是數據倉庫、olap和數據挖掘等技術的綜合運用。

　　商業智能的概念最早在1996年提出。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、聯機分析處理（olap）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什么新技術，它只是數據倉庫、olap和數據挖掘等技術的綜合運用。