壹、明確業務需求
明確業務需求其實就是明確BI項目建設的目標，找出部署的核心驅動力，從思想文化上發力，讓企業管理人員及其他員工能***同推動企業BI項目的建設。
既然要全體員工***同推動建設BI，那就要求BI確實能夠滿足企業不同部門、不同層級員工的要求，這些要求就是我們要找出的業務需求。
業務需求-派可數據商業智能BI
想要將這些業務需求進行匯總整理，需要企業高層管理人員組建強有力的執行團隊，自上而下分配任務，由各部門管理人員進行統計分析，確定真正有意義的業務需求，然後向上層匯總整理成需求報告。
在分配任務時，要註意根據不同部門的特點分別進行針對性統計，比如品牌部門和銷售部門對於企業商品有不同的理解，品牌部更註重的是商品形象、商品健康度及商品影響力，而銷售部門更關註的是商品群體、商品價格和商品活動，這中間可能有合作，可能有沖突，需要管理人員進行抉擇，選擇合適而非滿足所有人的需求。
二、梳理業務數據指標
企業建設BI項目需要梳理相關業務建立完善的指標管理體系，通過業務需求報告劃定指標體系範圍，為各部門關鍵需求建立KPI指標，同時將分析指標公式進行標註，並和相關業務數據進對應，確定指標體系中需要抽取的數據。
業務指標-派可數據商業智能BI
1、業務指標分類
不同企業有不同的指標管理體系，其中的業務指標分類更是不盡相同。通常來說，企業會確定壹種視角將確認的需求構建成整套指標體系，比如企業可以對指標進行分級，將不同層級指標分成戰略指標、管理指標和執行指標。
以業務流程為視角進行劃分、以發展階段為視角進行劃分、以組織建設為視角進行劃分......但不管以什麽方式劃分指標，企業都需要保證指標能夠覆蓋需求分析報告中提到的各部門需求，並保留業務擴展的規劃。
2、業務指標屬性
企業在BI項目中最容易出現的問題就是，只顧建立業務指標，忽略了描述屬性，導致無法識別。對此，企業應該對業務指標屬性建立規範，統壹進行描述，讓每個指標都能夠被分析和技術人員所理解。
描述指標屬性壹般也會根據功用分成三類，壹種是指標的業務屬性，比如指標的名稱、指標的說明、指標所屬的分類等；壹種是技術屬性，比如指標數據的來源、分析指標的公式、指標數據更新頻率等；還有就是管理屬性，比如指標所屬部門或業務線、考核KPI、部門指標等。
三、數據源的處理
數據處理-派可數據商業智能BI
1、異構數據源
企業通過建立業務指標，掌握了各部門對相關數據的需求情況。在這個階段業務、分析和技術人員需要協力合作，在充分溝通交流的基礎上，收集業務信息系統、Excel表格、文本記錄、日誌文件、雲服務器等不同來源的業務數據，獲取所需數據的格式和規範。
2、ETL處理
ETL 分為三個階段，分別是抽取（Extraction）、轉換（Transformation）、加載（Loading）。主要負責的是從不同數據源抽取數據，然後以壹定的數據處理規則對數據進行加工和格式轉換，最後將處理完成的數據輸出到目標數據表中。
壹般來說，ETL從邏輯上可以分為兩層，分別是控制流和數據流，其中控制流指的是控制每壹個數據流和數據流之間處理的先後流程，壹個控制流可以包含多個數據流。
數據流就是具體的從源數據到目標數據表的數據轉換過程，在數據流的開發設計過程中主要分為通過ETL實現目標數據表的連接，利用SQL語句完成中間環節的轉換等。
四、數據倉庫的架構設計
企業進行BI項目建設時，需要明白數據倉庫是貫穿上下的核心所在，它不僅能夠將各種不同來源的數據進行處理，統壹進行儲存，還可以方便分析和技術人員調取數據，進行數據可視化分析，將數據轉化為信息。
數據倉庫-派可數據商業智能BI
在數據倉庫開發過程中，第壹層的處理是ODS層或者staging 層的開發，第二層是 DIMENSION維度層的開發，後面幾層就是DW 事實層、DM數據集市層的開發。
五、數據可視化設計
1、分析主題
企業分析人員可以利用數據字典將不同部門業務需求和指標進行歸納，提前根據各部門常用分析需求設計可視化模板，比如為銷售部門設計月度發展分析、銷售狀況預測、銷售市場狀況等。不僅節省了重復構建的時間，還能近乎無門檻，讓業務人員也能進行簡單的分析。
數據可視化-派可數據商業智能BI
值得強調的是，分析人員在設計數據可視化時，壹定要註意業務、指標和數據的對應關系，嚴格查詢數據字典或是日誌文檔，從數據倉庫中調取數據。
同時，分析人員還要根據分析主題定期和技術人員合作，對數據質量進行調研，擴展業務指標數據，提高數據的準確性、完善性等。
2、頁面布局
分析人員通過將完整的頁面分割成不同層次模塊來滿足信息的展現，在過程中要註意對信息重要程度進行優先級劃分。在整體視覺設計中，把核心的數據指標放在最重要的位置，占據較大的面積，其余的指標按優先級依次在核心指標周圍展開。
數據可視化-派可數據商業智能BI
數據需求比較多的情況下，分析人員需要在滿足關鍵信息、平衡布局空間以及簡潔直觀的基礎上將數據劃分為更多層次。壹般來說，會在通用模板頁面的基礎上在水平、垂直方向分割出更多畫面模塊，維持中心關鍵區域的面積大小。
3、多終端展現
IT技術人員還可以將數據可視化集成到釘釘、公眾號、APP等移動端軟件上，讓BI的適用性更加廣泛，也讓繁忙的管理人員可以隨時拿出手機查看企業發展信息，監控異常狀況。
數據可視化-派可數據商業智能BI
派可數據 商業智能BI可視化分析平臺