本帖最后由 captain 于 2017-4-13 10:59 编辑
寻找干扰商业智能项目的实施和成功的因素
商业智能、数据分析已成为时下热点，特别是企业上线ERP、CRM等系统后，数据量持续庞大的增加。
如何把数据转化为信息，让业务人员能看懂，管理人员能做决策，支撑决策层做战略规划？
数据分析、商业智能应用的出现本身就是为了解决这个问题。虽然建设成本和ERP相比，要低很多，但成功实施数据分析、商业智能项目依然困难重重。
这里主要探讨基于Finereport这类报表软件、FineBI这类BI软件在企业应用中遇到的挑战，但不限于一定要用这两款工具。
如果有朋友提出不在下列的的干扰因素，奖励19F豆，贡献最大的朋友获得最佳回复奖励。
- 干扰数据分析项目成功的因素
- 资金
- 缺少资金，领导不重视，不支持
- 资金分配不合理，部分模块缺少必要资金，比如资金都用来买大屏设备了，软件系统开发钱少了
- 人员
- 领导层
- 领导没有看数据的习惯，始终叫人开会、口头汇报
- 领导不会使用电脑，教他使用业务系统难度太大
- 业务层
- 业务负责人不用商业智能系统，还是老跟IT要数据
- 业务部门没有看数据习惯，看也就只看销量、财务等数据汇总表格，千年不变
- 政治
- 就是个政绩工程，好看就行了，不需要对业务有多大用
- 涉及到内部、外部利益斗争，相互之间不配合
- 实施团队
- 实施团队技术能力差
- 实施团队对业务理解能力差，沟通太费劲了
- 实施团队太强势，不负责，业务部门被迫妥协，所以系统不太好用
- 之前实施团队不靠谱，被坑了，项目半途而废，现在“怕蛇咬”了
- 业务系统
- 业务系统难以集成，技术框架限制
- 缺少ERP、CRM这类的大型系统
- 软件
- 软件开发入手困难，公司技术部难以多人掌握
- 软件太复杂，开发建模操作难度大，导致开发周期太长
- 平台操作复杂，界面不友好，业务部门使用抱怨大
- 数据
- 缺少所需的数据源
- 数据采集更新效率太低，报表丧失了时效
- 有数据，但数据的维度比较少
- 有数据，但是数据粒度不够，没什么明细类数据
- 数据混乱，没有主数据管理，报表分析结果被不同部门分别质疑
- 数据质量差，好多缺失、错误、冗余数据，难以清洗
- 需求
- 领导层、业务层需求不明确，无法用分析图表展示出来
- 业务部门对报表分析的智能要求太高，想要个“诸葛亮”
- 业务需求太多，工作量超出可实现范围
- 缺少指标和报表的规划，报表修改不断，项目没有结束的时候
- 缺少经营分析体系规划，报表按照项目要求，开发了很多，但是大家感觉还是不太够用，想要的分析没有
- 体系规划有问题，不同的报表数据、结论冲突，数据统计口径不统一
|
来自 2#
