接前文较沪，牛牛爸在Part 1解釋了BI元素框架（BI Component Framework）里的基礎(chǔ)部分（Foundation）誊涯，現(xiàn)在由下及上繼續(xù)聊佳头。首先還是先溫習(xí)一下前面的架構(gòu)圖：
數(shù)據(jù)搬來(lái)了娄柳，工具選好了争拐，實(shí)施就能成功？
前面我解釋了大多數(shù)以技術(shù)為主導(dǎo)的IT部門(mén)做不好BI項(xiàng)目蝗岖。如果說(shuō)那些關(guān)鍵點(diǎn)是一個(gè)公司始終都要注意的侥猩，那么在實(shí)現(xiàn)部分（Enablement），我要提醒幾個(gè)特別的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)抵赢。
首先是業(yè)務(wù)部分或者管理層的過(guò)度期待（over?expectation）欺劳。隨著B(niǎo)I項(xiàng)目的推進(jìn)，我相信很多以前沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)商業(yè)智能的人會(huì)多多少少地去網(wǎng)絡(luò)了解這個(gè)新事物铅鲤。IT有一個(gè)特點(diǎn)划提，那就是“壞事不出門(mén)，好事傳千里”邢享。我想您要是去百度搜索商業(yè)智能鹏往，看到的更多是“優(yōu)秀產(chǎn)品”、“開(kāi)創(chuàng)者”骇塘，等等神乎其神的宣傳和各種如科幻片一樣的圖表分析伊履。因此很多沒(méi)有項(xiàng)目基礎(chǔ)和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)的人容易對(duì)BI產(chǎn)生幻覺(jué)韩容，認(rèn)為只要公司擁有這樣的系統(tǒng)，就好似有了一個(gè)超級(jí)大腦來(lái)保駕護(hù)航唐瀑∪盒祝或者認(rèn)為BI同excel一般靈活，隨便改一下公式就可以看到結(jié)果介褥。
其次是IT或者BI實(shí)施團(tuán)隊(duì)的過(guò)度承諾（over promising）座掘。相對(duì)于傳統(tǒng)的商業(yè)系統(tǒng)递惋，BI算是一個(gè)新生事物柔滔，因此很多公司的實(shí)施團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)有限，容易樂(lè)觀地估計(jì)項(xiàng)目的結(jié)果萍虽。例如當(dāng)項(xiàng)目組在基礎(chǔ)階段發(fā)現(xiàn)底層數(shù)據(jù)的質(zhì)量高于預(yù)期時(shí)睛廊，便容易樂(lè)觀地認(rèn)為項(xiàng)目時(shí)間會(huì)大大縮短，或者過(guò)早地保證實(shí)現(xiàn)某種高級(jí)分析杉编。BI項(xiàng)目的鋪墊一般都很長(zhǎng)超全，業(yè)務(wù)用戶只有等技術(shù)人員把分析結(jié)果投影到幕布上時(shí)才能真正看到問(wèn)題的所在。在這個(gè)階段因?yàn)閿?shù)據(jù)或者模型缺陷而把BI應(yīng)用推倒重來(lái)的案例比比皆是邓馒。因此過(guò)早或過(guò)度地承諾可能會(huì)在后期給實(shí)施團(tuán)隊(duì)帶來(lái)巨大的壓力嘶朱。
再次是用戶需求變更（user requirement changes）。因?yàn)锽I屬于新事物光酣，很多業(yè)務(wù)用戶在初期的需求收集階段無(wú)法給出準(zhǔn)確的意見(jiàn)疏遏，只有等看到演示（demo）時(shí)才大致明白BI是什么東西，并且會(huì)隨著應(yīng)用的完善而不斷地提出修改意見(jiàn)救军。此外BI用戶通常包含部門(mén)經(jīng)理和一般業(yè)務(wù)人員财异。不同級(jí)別的人對(duì)公司業(yè)務(wù)的側(cè)重點(diǎn)會(huì)有不同，因此BI團(tuán)隊(duì)經(jīng)常要面對(duì)完全對(duì)立的修改意見(jiàn)唱遭。如何控制好用戶意見(jiàn)和修改原則是BI團(tuán)隊(duì)要早早考慮的問(wèn)題戳寸。
最后是項(xiàng)目范圍蔓延（scope creep）】皆螅基于國(guó)內(nèi)項(xiàng)目的特點(diǎn)和從我個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)疫鹊，沒(méi)有一個(gè)交付的BI應(yīng)用是完全按照設(shè)計(jì)文檔來(lái)實(shí)施的。不是因?yàn)槲覀儧](méi)有能力做好設(shè)計(jì)司致，而是當(dāng)用戶看到A功能后會(huì)立刻要求B功能拆吆，甚至提出C功能的預(yù)想。對(duì)于一般業(yè)務(wù)人員提出的新需求我們可以找些不明覺(jué)厲的理由來(lái)拒絕蚌吸，但是面對(duì)管理層锈拨，我們可能會(huì)失去話語(yǔ)權(quán)（BI項(xiàng)目碰到高級(jí)經(jīng)理的機(jī)會(huì)要遠(yuǎn)大于其他項(xiàng)目）。因此BI團(tuán)隊(duì)要按照項(xiàng)目實(shí)施方法論和自身的特點(diǎn)盡早做出調(diào)整羹唠。
BI框架之實(shí)現(xiàn)部分（Enablement）
不知道大家是否注意到實(shí)現(xiàn)部分的三層順序奕枢。為什么分析會(huì)放在報(bào)表之后哪娄昆？其原因就是防止過(guò)度期待和過(guò)度承諾而最終導(dǎo)致大家不歡而散。
通常BI項(xiàng)目會(huì)在后期碰到各種各樣無(wú)法預(yù)先準(zhǔn)備的問(wèn)題缝彬，例如數(shù)據(jù)無(wú)法打通萌焰，模型設(shè)計(jì)缺陷，維度交叉造成的錯(cuò)誤谷浅，或者無(wú)法達(dá)成某種分析結(jié)果等扒俯。此外BI應(yīng)用是基于業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)的，IT測(cè)試人員僅能夠檢查計(jì)算結(jié)果是否準(zhǔn)確一疯，但無(wú)法判斷分析圖表是否符合業(yè)務(wù)要求撼玄，數(shù)據(jù)結(jié)果是否有商業(yè)意義等。這些功能上的測(cè)試必須在后期業(yè)務(wù)人員的配合下才能完成墩邀，也就是UAT掌猛。因此實(shí)施團(tuán)隊(duì)如果過(guò)早地承諾分析功能，那么將來(lái)等用戶提出質(zhì)疑的時(shí)候眉睹，我們很難判斷這是數(shù)據(jù)的問(wèn)題荔茬，邏輯理解的問(wèn)題，模型的問(wèn)題竹海，還是前端代碼的問(wèn)題慕蔚。如果在時(shí)間壓力下開(kāi)發(fā)人員開(kāi)始補(bǔ)丁疊補(bǔ)丁，那么離惡夢(mèng)就不遠(yuǎn)了斋配。
因此牛牛爸強(qiáng)烈建議BI項(xiàng)目先從簡(jiǎn)單的報(bào)表（reporting）開(kāi)始孔飒！一張報(bào)表看似簡(jiǎn)單，實(shí)際上我們可以發(fā)現(xiàn)底層數(shù)據(jù)的問(wèn)題许起，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和模型問(wèn)題十偶，系統(tǒng)性能如何，工程師是否合格园细，業(yè)務(wù)和算法的理解是否到位等等惦积。公司報(bào)表一般都有固定的格式和業(yè)務(wù)流程，因此報(bào)表開(kāi)發(fā)不會(huì)招致大量的用戶需求變更和范圍變更猛频∈ū溃快速實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化還可以拉近BI項(xiàng)目組和業(yè)務(wù)人員的關(guān)系，并增強(qiáng)管理層的滿意度（buy in）鹿寻。
除了報(bào)表睦柴，范圍小、用戶少毡熏、需求明確的任務(wù)也可以作為我們初期的著力點(diǎn)坦敌。例如單一產(chǎn)品MTD， QTD， YTD狱窘， YoY的銷售數(shù)據(jù)匯總杜顺，一些簡(jiǎn)單的目標(biāo)達(dá)成率等。簡(jiǎn)單任務(wù)完成之后蘸炸，我們可以逐步加入例如競(jìng)品數(shù)據(jù)躬络，然后就可以和業(yè)務(wù)部門(mén)坐下來(lái)制定一些相對(duì)復(fù)雜的分析功能了。
報(bào)表是測(cè)試數(shù)據(jù)質(zhì)量和理解業(yè)務(wù)的好機(jī)會(huì)搭儒。當(dāng)報(bào)表完成之后穷当，BI團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)人員可以繼續(xù)挑戰(zhàn)復(fù)雜靈活分析（analysis）。復(fù)雜分析的范圍千變?nèi)f化淹禾，有的是把PPT圖表自動(dòng)化馁菜，有的是根據(jù)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)提出更優(yōu)化的分析（可能需要外部業(yè)務(wù)專家的介入）。BI團(tuán)隊(duì)可以和業(yè)務(wù)人員坐在一起共同研究和討論分析方法稀拐，并當(dāng)場(chǎng)向用戶演示開(kāi)發(fā)結(jié)果火邓。BI團(tuán)隊(duì)也可以依賴自有經(jīng)驗(yàn)和業(yè)務(wù)專家的能力丹弱，先內(nèi)部設(shè)計(jì)德撬，開(kāi)發(fā)，然后再向業(yè)務(wù)人員演示躲胳，并收集意見(jiàn)蜓洪。從我目前的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，效率最高的方法是和專家初步制定設(shè)計(jì)方案坯苹，簡(jiǎn)單開(kāi)發(fā)之后再和業(yè)務(wù)用戶確認(rèn)隆檀。
大數(shù)據(jù)（big data）是時(shí)下流行的概念。很多公司的高層可能會(huì)要求實(shí)施團(tuán)隊(duì)直接完成大數(shù)據(jù)項(xiàng)目粹湃。但是我認(rèn)為直接從零到大數(shù)據(jù)的跳躍基本是自討苦吃恐仑，除非公司有富有意義的海量數(shù)據(jù)，拓展的興趣为鳄，和富有經(jīng)驗(yàn)的實(shí)施人員和用戶裳仆。因此我是在報(bào)表和復(fù)雜分析完成之后才建議公司去嘗試探討大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。但請(qǐng)記住孤钦，大部分的公司在現(xiàn)階段是不需要上馬大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的歧斟！請(qǐng)做好充分的調(diào)查和選型之后再考慮是否做這樣的投資。
如果報(bào)表和分析都一帆風(fēng)順偏形，那么恭喜您静袖，可以開(kāi)始挑戰(zhàn)目前BI行業(yè)里的最高難度：預(yù)測(cè)分析（prediction）。預(yù)測(cè)什么哪俊扭？如果您負(fù)責(zé)銷售队橙，那么BI可以預(yù)測(cè)未來(lái)的市場(chǎng)空間和合理的銷售目標(biāo)。如果您從事投資，那么BI可以預(yù)測(cè)公司未來(lái)的現(xiàn)金流甚至估值捐康。目前受限于預(yù)測(cè)的復(fù)雜程度畅姊，絕大多數(shù)公司還是通過(guò)線下的方式，使用excel模擬多種參數(shù)吹由，然后反復(fù)論證若未，最終敲定某業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)值或者目標(biāo)值。因此牛牛爸到目前為止還沒(méi)有這類項(xiàng)目的成功案例倾鲫。我的經(jīng)歷更多是相對(duì)簡(jiǎn)單的情景（scenario）分析粗合。
所謂情景分析，就是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上乌昔，通過(guò)手動(dòng)或自動(dòng)調(diào)整某些參數(shù)而達(dá)到檢查其他指標(biāo)的目的隙疚。例如我們可以通過(guò)調(diào)整工廠里某個(gè)環(huán)節(jié)的生產(chǎn)率來(lái)計(jì)算產(chǎn)品在未來(lái)市場(chǎng)可能的占有情況。無(wú)論是公司的一般業(yè)務(wù)人員還是高層磕道，情景分析的用戶參與度最高供屉，得到的反饋也最豐富。作為實(shí)施者溺蕉，能看到BI工具在實(shí)打?qū)嵉貛椭鷺I(yè)務(wù)部門(mén)制定公司戰(zhàn)略伶丐，心里還是很滿足的。
從工業(yè)角度而非學(xué)術(shù)角度疯特，我認(rèn)為預(yù)測(cè)分析和人工智能（artificial?intelligence）在某種意義上存在交叉哗魂。人工智能既然是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)幫助和擴(kuò)展人類的智能，那么通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析和挖掘漓雅，然后做出對(duì)公司最優(yōu)化的建議無(wú)疑就是最高等級(jí)的預(yù)測(cè)分析录别。當(dāng)然AI不僅限于此，例如我們可以通過(guò)它來(lái)更高效地收集數(shù)據(jù)邻吞，通過(guò)它來(lái)建立業(yè)務(wù)模型组题，甚至通過(guò)它來(lái)編寫(xiě)算法程序等。這個(gè)話題目前還太遙遠(yuǎn)抱冷，因此我就不多介紹了崔列。
后文將會(huì)給您介紹傳統(tǒng)BI項(xiàng)目框架中余下的部分。
