随着新一代信息化、数字化技术的应用，引发了新一轮的科技革命，现代化社会和数字化的联系越来越紧密，数据也变成继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，这一切都表明世界已经找准未来方向，前沿科技也与落地并肩齐行，数字化时代已经向人类展开了画卷。
对市场异常敏感的商业世界自然不会放过获取数字经济的机会，以国企和央企为首的众多企业开始进行数字化转型，通过信息化建设，部署商业智能BI来完成转型工作。但很多企业只是抓准了风口，在此之前并没有太多部署商业智能BI的经验，所以今天的文章就来谈谈，企业从0开始搭建商业智能（BI）系统，规划准备工作如何落地？
一、明确商业智能BI部署目标
企业部署商业智能BI前，需要进行详细的分析，摸清部署商业智能BI的目标，比如是为了完成数字化转型？开展更精确的数字化营销？提供更符合用户和市场需求的产品？利用数据可视化进行更准确的决策？
业务流程 - 派可数据商业智能BI可视化分析
同时，明确目标还要进行不同阶段的划分，在每个阶段内实现落地应用，避免长期的部署过程导致人心浮动，失去了对目标的把握。具体来说企业要把商业智能BI的部署任务分为部署前、中、后三个阶段进行拆解，分层次推进完成商业智能BI的部署。
二、明确商业智能BI业务需求
商业智能BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案，更是专门为企业进行了服务的定制化，满足了企业不同人群的业务需求。
业务需求 - 派可数据商业智能BI可视化分析
对业务人员来说，商业智能BI在企业完成基础信息化建设后，对业务进行规范化、流程化、标准化处理，积累不同业务部门的高质量数据，此时通过数据可视化报表为业务人员可以追踪业务执行效果，对业务执行进行复盘，预测并提出下一阶段信息，提高了业务流程效率；
对技术人员来说，部署商业智能BI将业务信息系统中不同来源、不同格式的数据，通过ETL和数据模型，分类分级进行清洗、处理等，统一储存到数据仓库，提高了数据质量，简化了查数、取数等处理数据流程，减少了工作压力；
对管理人员来说，分析人员通过数据仓库中的高质量数据，以图形化手段，进行商业智能BI数据分析，将海量杂乱的数据转化为价值信息，并制作成数据可视化报表，在PC、移动、大屏等不同终端提供信息展现，提供了全面性、实时性、便携性等特点，辅助管理人员进行企业决策发展。
三、梳理业务数据指标
企业建设商业智能BI项目需要梳理相关业务建立完善的指标管理体系，通过业务需求报告划定指标体系范围，为各部门关键需求建立KPI指标，同时将分析指标公式进行标注，并和相关业务数据进对应，确定指标体系中需要抽取的数据。
指标体系 - 派可数据商业智能BI可视化分析
1、业务指标分类
不同企业有不同的指标管理体系，其中的业务指标分类更是不尽相同。通常来说，在部署商业智能BI前，企业会确定一种视角将确认的需求构建成整套指标体系，比如企业可以对指标进行分级，将不同层级指标分成战略指标、管理指标和执行指标。
以业务流程为视角进行划分、以发展阶段为视角进行划分、以组织建设为视角进行划分......但不管以什么方式划分指标，企业都需要保证指标能够覆盖商业智能BI数据分析中提到的各部门需求，并保留业务扩展的规划。
2、业务指标属性
企业在商业智能BI项目中最容易出现的问题就是，只顾建立业务指标，忽略了描述属性，导致无法识别。对此，企业应该对业务指标属性建立规范，统一进行描述，让每个指标都能够被分析和技术人员所理解。
描述指标属性一般也会根据商业智能BI数据分析的效用分成三类，一种是指标的业务属性，比如指标的名称、指标的说明、指标所属的分类等；一种是技术属性，比如指标数据的来源、分析指标的公式、指标数据更新频率等；还有就是管理属性，比如指标所属部门或业务线、考核KPI、部门指标等。
四、收集和管理数据
确立业务需求、指标后，企业就可以根据相关的需求指标进行实际的数据收集工作，数据是新时代的第五大生产要素，也是商业智能BI部署的基础建设，将数据转化为信息，实现数据价值的核心所在。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析
在这个阶段，也是部署商业智能BI的前夕，企业需要动员全体员工，进行多部门业务之间的沟通协作，根据需求和指标制定数据的规范，统一数据的长度、格式、指标、存储等，并通过多部门人员的合作，共同完成企业的数据字典，实现数据的完整性、及时性、唯一性、准确性和一致性。
五、实现业务指标的应用落地
在前几个阶段我们要明确商业智能BI的部署目标和内部需求，就是为了实现商业智能BI在企业的成功落地。业务指标同样如此，如果不能和企业的实际业务挂钩，在经营管理中落地，就只能成为一纸空文，被企业所忽略。
数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析
企业可以建设相关的数据分析部门，不仅能应用指标为企业发展进行分析，提供相应信息，还能为商业智能BI数据可视化分析进行铺垫，培养相关人才。此外，企业还应该把指标和业务结合，应用在日常的员工KPI考核指标中，通过建立奖惩制度，让员工意识到指标的重要性，以数据为基准驱动企业成长。
六、持续优化数据治理
最后还是要强调，数据是商业智能BI实现全部价值的关键，也是现代企业建设的关键要素。企业在部署商业智能BI前，除了上述提高的阶段，还要在数据的生命全周期进行治理操作，从业务流程、研发生产、经营管理等不同环节，提高数据的质量。
可视化大屏 - 派可数据商业智能BI可视化分析
只要持续完成这些流程，企业在需要部署商业智能BI时就不会受到阻碍，能够顺利的完成信息化建设，将不可用的数据转化为富含价值的信息，以数据可视化的形式，辅助管理人员进行决策，帮助企业健康成长。
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