BI项目的实施过程.pptxVIP

BI项目的实施过程;BI项目实施的方法论与过程;SAP BI项目实施的大致流程;项目计划和准备;缺乏高层领导的支持。BI的目标用户不同于ERP，它覆盖的面从高层领导到一线员工都有，并且更侧重于管理层。他们可能是BI的最终用户，并且直接介入管理层的日常工作。如果领导层不理解项目的意义并支持项目的实施，将对项目产生巨大的不利影响。 没有制定BI的技术标准。BI的项目实施是一个长期的过程，分阶段来实现，通常不会一个项目就解决所有的问题。因此在选择BI软件，硬件，架构等问题上必须有长期的考虑，为企业制定可扩展的BI技术标准是关键。 ? 没有获得业务部门的资源支持。BI项目同ERP一样需要大量的业务部门的资源，IT只能负责其中的一部分，业务部门必须承诺在项目中投入相应的资源。 在项目准备阶段没有相应的咨询公司的参与。大多数的企业对于BI应用的认识仍然处于相对初级的阶段，因此在项目准备阶段就选择咨询公司并让他们参与规划对项目的实施有重要的意义。 ;设计阶段;设计阶段的注意事项; 业务分析人员应该同时从用户需求和源系统两端同时展开分析，并且其中的重点在于源系统的数据,是最终该BI应用可以满足多少用户需求的必要条件。一个好的业务分析应该在充分理解源系统数据的基础上，不但能满足用户的需求，并且能超越或预见用户未来可能的需求从而予以相应的考虑。 ;如何进行模型设计;第一步：如果是ER模型则首先应检验是否所有的实体表已经在模型中正确的建立了。比如，项目包含了销售主题的分析，那么销售相关的实体表是否已经包含在了模型中？（假设发现销售订单表或客户表没有包含，那么显然有问题）。如果是维度建模，那么总是首先确认是否所有的维度表已经明确。接下来，就要检验实体表之间的关系（ER建模）或维度和事实表之间的关系（维度建模）。 第二步:如果是维度建模那么检验事实表和粒度是相当.显而易见，如果是ER建模同样要检验是否在ER模中包含足够细的数据粒度。同时在这一步中可以检验是否因为系统性能优化的需求而进行了相关的设置，比如增加了某些聚合表，或进行了索引的优化，或进行了分区等等。;第三步:如果是维度建模在重点在检验模型对于缓慢变化或快速变化的维度是如何解决的。如果是ER模型，则需要考虑基于该模型的数据集市应该如何管理维度的变化。最后应该尝试对模型使用相应的业务需求来进行检验，通常可以通过提问回答的方式来检验（因为此时前端和ETL还没有完成）。比如，提问：客户需要产生月度的销售报表，并可以按产品进行分类。回答：模型中已经包含了月度的销售聚合表，可以按产品维度进行分析。;设计阶段可能的陷阱;开发阶段;开发阶段的陷阱大致有如下这些：1.缺乏项目变化控制流程2.缺乏项目质量控制尤其是数据质量监控3.在开发阶段没有让最终用户参与 让最终用户参与开发，目的就是要及时反馈用户对开发结果的意见，并通过项目变化控制流程来决定是否要改变设计文档以反映必威体育精装版情况。问题是如何才能有效地来让最终用户参与？;同步开发，分步验收;测试和部署阶段;在这个阶段的陷阱通常是：;系统上线;总结;微软BI项目实施的通用流程; 首先，从报表下手可以很容易的掌握用户所关注的东西，结合业务系统以及数据结构可以有助于对主题有个大体的印象，同事对一些用户比较关注的维度和度量才能有个概念。 但是理解业务是个需要经验和理解能力的过程，不同行业都会有不同的特点，所以这里需求人员和业务专家的参与就比较重要。另外同样也不可忽视掉包括项目相关的文档的重要性。 前四个步骤要求一定是有BI经验人参与的。这样看过报表以及系统后，对主题，度量维度等才能有个大体的规划。试想如果连主题，度量维度都不清楚为何物，那么此处根本无法进行，包括后续的维度建模。 ; 模型验证，根据已建立的维度模型验证是否能满足所有的报表需求。同上，此步骤必须要有BI经验的人做。如果模型满足不了统计的要求则重新建模。这里是需要一个反复迭代的过程，每次迭代的结果都要沉淀下来并且形成文档。 反向确认数据仓库结构，手动或者系统自动均可，自动生成来说SQLServer从2005就已经支持了，不过为了命名规范，还是手动来生成数据仓库比较有必要。 分析数据来源及SSIS开发。最好是由相关模块的开发人员参与，因为开发人员是对数据结构比较了解的，并且有SQL功底，而且还掌握业务。这一步的目的是填充数据仓库。可能需要适当SSIS培训。不过，这一步公认是最耗时的。同时，不是所有的统计项就是能从业务那边解释的了的，比??某些统计概念，可能在业务系统从来就没出现过，但是通过基本数据组合都可以计算出来。所以类似概念，确认计算公式等就需要BI人员承担起需求的工作去确认。 ; BI人员需要与业务开发