​数据的重要性无需多言,可数据的获取和使用却依然不是一件容易的事。尤其是对企业中不掌握数据的广大业务人员,对数据又爱又恨,对掌握数据对IT部门,更是恨多爱少,为了拿到数据分析数据,不断的申请、催促、沟通、核对,可以说绞尽脑汁。

其实想要解决这个问题,关键在于三点:使用合适的工具、完成基础数据建设、自助化数据分析。这三点缺一不可,只有这样才能让企业所有人畅通无阻的使用数据、分析数据。那么,企业应该如何建设新型自助式BI平台呢,这里我拿国内比较好用的BI工具Smartbi为例来讲解一下企业构建自助式BI的步骤。

一、底层搭建

企业数据从产生到应用依次经过数据产生、数据存储与处理、数据应用三个阶段,由业务系统产生的数据经过ETL加载到数据仓库,并在数据仓库中进一步加工处理后进入BI工具,通过BI工具实现数据分析与可视化展示,Smartbi处于企业数据管理的最上层,即数据应用层。

要想顶层应用良好,底层的数据建设尤为重要,因此搭建自助式BI的前提条件就是建设良好的底层数据,故BI系统建设的第一步就是要搭建数据仓库。数据仓库的建立,有以下几个主要方面工作:

l     概念模型设计;l     技术准备工作;l     逻辑模型设计;   l     物理模型设计;l     数据仓库生成;l     数据仓库运行与维护。

二、应用部署

系统正式上线使用前,IT人员需要进行一列的系统准备工作,该阶段主要任务是完成系统规划,主要包括平台的目录管理、用户管理、系统管理、安全管理、平台使用情况监控建设五个部分。

三、需求调研

平台部署完成后,IT人员要对业务人员数据分析需求进行收集,然后针对目标推广业务部门所需要的数据体系、权限体系、数据更新体系、运维体系的进行搭建,提供业务人员进行自助分析所需要进行的环境。

由于业务人员对数据的理解不同于IT人员,需求调研的过程容易出现数据需求五花八门,标准不一的情况,所以要建立需求收集规范,规范业务人员的需求内容,降低IT的理解成本。

业务人员可通过自助式BI的数据集构建器,轻松构建数据的行、列、排序、筛选与聚合,还可根据可视化分析功能快速完成更多的数据可视化分析工作。如运用Smartbi的自助分析功能,业务人员通过简单拖拽的方式,加以简单的设置,即可快速完成数据分析。

四、数据准备

经过前面的应用部署和需求调研后,进入数据准备阶段,将数据仓库中的数据加载到BI平台中,由管理员(一般为IT人员)准备好业务分析需要的数据。

企业数据源众多,不同部门需要不同的数据,为方便数据管理,要将数据按照业务打包分类,Smartbi中就是以业务包的形式来管理数据的。

五、权限设置

为了保障数据安全,需要对数据进行权限管理,让不同部门层级的人只能看到对应权限下的数据。Smartbi中权限管理分“操作权限管理”和“资源权限管理”,操作授权是指对角色进行操作权限的分配,控制角色对系统中菜单、功能列表以及具体的报表资源按钮的权限。 资源授权是指对角色、用户组及用户进行资源权限的分配。

可以按照角色为单位分配权限,比如建角色一个财务部总监的角色,分配财务数据查看权限,也可以“部门”为单位,比如给销售部门下的销售员分配销售业务包的数据使用权限;还可以以单个用户为单位分配权限。

经过上面的五个步骤,作为一个新兴的市场领域,自助式BI的厂商众多,不同厂商推出的自助式BI产品,在易用性、复杂性和功能上各不相同。有些产品可能主要用于简单的仪表盘和可视化,而不能承担更复杂的任务,如自助数据准备、数据发现或交互式可视化探索。

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