BI项目实施服务比BI工具更为重要

一个成功的BI项目，只有既应用了BI工具和软件，又有完善的BI服务体系，才能称之为真正成功的BI项目。
与几年前的ERP相比，BI(商业智能)已经成为CIO们关注的焦点。ERP等基础信息系统部署后，企业可以更有效地管理自己的业务数据，如何利用这些数据创造价值成为企业下一步的考虑。在这样的背景下，BI被提上了日程。与运营系统ERP不同，BI是一个分析系统，利用BI分析的结果为企业带来商业价值是BI系统成功实施的重要标志。
2008年，某品牌饮料公司宣布完成其二期决策支持系统，该系统旨在建设应用分析系统和完善数据仓库管理。在项目二期立项前，其所在单位CIO表示:项目一期只考虑了对BI工具的需求，所以购买了一款国外的BI工具产品，却忽略了BI的后续实施服务。所以，即使公司的数据资源是它的优势，也没有发挥出来。项目二期实施服务完成后，公司形成了较为完整的信息化产品服务体系。
业内人士评价:一个成功的BI项目，只有既应用了BI工具和软件，又有完善的BI服务体系，才能称之为真正成功的BI项目。这个评价对即将在建设中应用BI和BI的企业是一个警示。【/br/】目前已知国内零售、电信、金融等行业有部分企业实施了BI项目，但真正能实现应用分析功能的只有少数。据专业BI实施服务公司北京某科技公司技术总监介绍，目前国内BI的实际应用水平主要停留在基础数据整合阶段和统计分析阶段，真正实现深度分析的应用很少。也许我们不能假设初级阶段的这些BI应用都是失败的，但是如果长期停留在这个阶段而没有相关的后期规划，那就只能承认自己是失败的。比如在美国，BI项目的成功率只有20%。实施BI项目的难点是什么？我应该如何做一个BI项目？有一些令人兴奋的商业智能应用吗？
事实上，一些已经实施BI项目的国内零售运营商正在重新招标他们的BI项目。虽然实现起来并不容易，但是当企业用户真正意识到BI已经到了可以发挥作用的时候，还是毅然决然的继续BI的漫漫长路。
需求提炼:最头疼的问题
“早期BI项目失败的一个主要原因是需求把握不够准确”，该公司技术总监在接受记者采访时表示。要把握需求，首先要知道BI系统能做什么，其次要知道我们想通过BI系统解决什么问题，然后把两者结合起来，做出一个满意的BI应用。都懂，但是BI系统能做什么呢？大多数人都没见过真正的BI应用。
大多数行业专家将BI技术分为两部分:数据仓库和数据挖掘。前者主要实现数据整合和业务统计分析功能，侧重于对已有事实的描述；后者实现服务预测功能。
数据集成阶段的需求相对容易解决。无非是“各部门需要展示哪些数据？”“以什么形式？”等提问。然而，即使在这个初始阶段，需求制定也强调与业务部门的交互，它甚至比ERP等侧重于流程实现的业务系统工具更重要，因为BI应用程序对不同业务部门的用户的多样化分析目的有各种数据需求。
公司技术BI实施经理指出，其实相当一部分需求是用户在使用过程中提出的。现有的项目部署形式显然无法实现企业的所有需求，但如果后续需求跟不上实施，肯定会影响BI系统的使用效果。这是BI应用需求细化相对于其他企业应用系统的特殊之处。这些都是最初的BI系统被做成固定报表系统的原因，无异于宣告BI系统的失败。虽然有些企业依靠BI工具，经过一些改进，做出了更加灵活的报表系统，但实际上，BI应用的本质还是被埋没了。
前期:80%的努力
这家品牌饮料公司总结经验说，这次BI实施成功的关键在于其科技公司有一套完整的BI服务体系，即1+1+3服务体系标准。参与这个项目的公司技术总监说，这个完善的1+1+3 BI实施服务体系，就是为企业搭建一个平台，一套标准。
国内某大型体育用品公司信息中心副主任认为，BI的部署需要企业有良好的信息化基础，在ERP等基础信息系统完备后再考虑。同时，在选择一款好的BI工具产品时，需要对自己的信息化有一个整体的规划。
企业的原始数据整合后，数据抽取、转换、清洗和加载(ETL)可以认为只是一个技术问题。按理说ETL工具应该承担保证数据质量的任务，比如剔除带有空白字段的信息，找出小数点错误的数据等等。然而，目前的ETL工具大多侧重于数据抽取、转换和加载的功能，对数据质量保证不够重视。因此，目前大多数BI项目缺乏实施者，从技术角度保证数据质量。
是公司的技术是国内唯一一家将BI做到极致的企业。据赵静介绍，公司科技采用的小项目模式周期很短，每个项目通常需要1-3周，既实现了用户当时的需求，又在与用户实现需求的同时传播了相应的BI思想和方法。更重要的是，公司培养了一批能够独立做报表、分析报表的业务部门用户，让用户在使用过程中不断发现新的需求，从而触发小项的诞生。这样的“滚雪球”方式，让公司的技术充分享受到了分步实施带来的收益。
但是，并不是所有的企业都能做到公司科技的按部就班的执行。因为公司科技的BI项目实施完全是由自己的BI部门承担，所以有可能分步实施。实际上，系统正常运行后，只有四个人来支持系统的“滚雪球”式建设，其中一个人兼职做BI培训。之所以能配置这么少的人力支持，是因为其BI培训系统培训出来的业务部门用户完全可以根据自己的需求自己做报表，他们的业务分析可以由业务用户自己独立完成。
大多数企业只能寄希望于公司技术的创新性BI实施。让项目实施服务商承包或许是目前最可行的办法。然后提醒用户在项目实施过程中要注意:实施服务商在产品提供上能做的文章并不多，保证项目实施质量的关键在于连接各个环节的二次开发。
一个BI系统可以简单地看成由三部分组成:数据源、数据仓库(或数据集市)和前端展现。但实际上涉及到很多技术环境，包括ETL、数据仓库、OLAP(联机分析处理)、前端展现、模型设计等。相关的软件产品和工具种类繁多，每个工具之间的连接都有相当大的二次开发工作，容易被用户忽略。
据业内人士透露，实际上一些大型BI项目实施服务商只是扮演总承包商的角色。这些二次开发项目很多都是外包给合作伙伴的，甚至有些承包商并不告诉用户二次开发外包的真相，只是在用户严格把关的情况下才使用自己的开发团队。无论是承包商自己节约成本，还是它帮助用户节约成本，这种做法肯定会影响开发质量。
授人以鱼而不是授人以渔
构建BI系统的最终目的是“把数据变成信息，把信息变成知识”。不是简单的选择效益好的BI工具厂商，更重要的是选择有经验的专业BI实施团队配合企业的BI系统建设。
“但实际上，业务人员对相关业务数据的敏感程度远高于技术人员，哪怕是一点点波动，都可能让他们发现商机或漏洞。对于技术部门进行业务分析，需要模型和工具，而对于业务部门进行业务分析，可能只看数据就得出结论。让业务人员感受到与数据的碰撞才是BI应用的更高境界，如果再加上一些模型就更厉害了。”公司技术总监这么说的。其实BI工具本身越来越笨，只是为了让更多的商务人士能够使用。只有商务人士才能使用BI工具，通过BI系统发掘商机。
可以说公司技术的所有员工都不同程度的成为了“初级BI分析师”。虽然业界对BI分析师的定义有严格的要求，但往往只有那些擅长BI分析的统计博士才能成为真正的BI分析师。但公司技术的这种做法深深打动了记者，希望能鼓励公司技术和其他正在朝这个方向努力的行业用户。