BI是商业智能（business intelligence）的简称，BI可以帮助企业更快速、更准确地作出数据洞察与业务决策，并能够更好地预测未来趋势，以更好地规划战略和资源。
中国BI市场快速发展，经历了从传统BI到现代BI的阶段过渡。
现代BI和传统BI最大的差异点，在于以业务为中心，旨在利用BI产品帮助企业构建分析能力以实现业务价值，注重BI产品对业务人员而言的易用性，关注业务人员的使用率，传统BI实现的数据可视化只是现代BI很小的功能点之一。
近期，沙丘社区对企业的业务人员进行了调研，想了解业务人员对现代BI的真实使用感受，但得出了一个让人哭笑不得的结论：
「企业精心设计并花费很多时间和成本上线的BI产品，大部分业务人员在做分析时并不使用或者觉得并不好用。」
企业没有数据分析需求么？非也。
企业日常的数据分析需求非常大且复杂，但即使上线了声称“面向业务人员使用的现代BI”，企业的数据分析工作仍然是IT人员完成取数动作，业务人员用Excel进行分析，业务人员很难形成BI的使用习惯。
业务人员为什么不用BI？BI真的不好用么？
经过进一步深度调研，沙丘社区认为，「BI产品在企业“难用起来”，流程、组织、机制、数据质量等带来的问题可能远远大于BI产品或技术本身的问题。」
企业应该清楚以下可能导致BI“流产”的根本原因并采取相应的解决手段。
▎问题1：没有以业务需求为核心
企业的BI项目经常由IT部门牵头，并以“数据”为中心，认为搭好数据仓库之后再做BI就可以自然而然地发挥出数据的价值。但往往这样的BI对业务来说可有可无，上线后业务人员的使用频率不高甚至直接被搁置。
建议：
第一，BI项目或数据仓库的建设目标应该与业务的高优需求保持一致，BI项目可以由IT牵头，但项目中一定有业务专家的全程参与，并且在关键环节与业务专家达成统一认知。
第二，向业务方确认数据范围是否满足分析需求，数据是否及时、完整、准确，不同业务场景下的数据结果是否一致，是否及时解答业务人员的数据疑惑。
▎问题2：数据质量差
底层数据质量差、数据缺失，会导致数据分析结果无意义，真实得出错误的分析结论，导致业务人员对BI的应用失去信心，这也是导致BI项目失败的重要原因之一。
建议：
第一，让业务部门确定需要使用的数据范围并定义什么是“高质量”数据，成立业务数据质量管理小组，并由业务部门选派专员担任数据质量管理员。
第二，建立流程或机制并利用数据集成工具等，对录入数据的质量问题进行识别，保证数据录入的准确性，防止低质量数据进入数据仓库。
第三，建立事后的数据管控机制，定期对历史数据进行检查并与源数据进行比对。
第四，将数据质量纳入相关人员的业绩考核指标中。
▎问题3：BI不是“一次性”系统
BI项目受限于交付时间的压力，往往针对确定的几个需求快速上线使用。但BI不是“一次性”系统，企业的业务是灵活多变的，可以根据业务需求不断更新BI产品。但项目制的交付方式往往导致后续的BI更新难，导致BI无法发挥长期价值，做了一期效果不错，但没有然后。
建议：
第一，随着企业业务的发展以及数据分析场景及需求的变化，不断完善和改进BI。
第二，制定较长周期的BI战略以及各阶段的考察指标，避免业务短期内看不到效果就放弃BI，也防止投入产出比长时间不达预期的风险。
▎问题4：完全依靠外部厂商
大部分企业自研能力有限且市场上有很多较成熟的BI厂商，企业可以选择外部厂商实施BI，但不能完全依靠外部厂商。如果由外部厂商全权负责需求调研、方案设计、数据建模、数据采集、数据处理、数据建模、数据分析等，企业参与度不足，可能会导致需求梳理不够充分、系统开发不够灵活、架构不够完善等问题
建议：
第一，企业应确定在项目流程中哪些环节必须企业参与、哪些环节可以委托给厂商负责，并全程保持参与，将知识沉淀下来。
第二，与外部厂商达成较长期的规划与合作，根据业务发展和需求变化，进行二期、三期等迭代。
▎问题5：做了一堆“漂亮”的仪表盘
为了让领导可以直观地观测企业运行情况并提供决策依据，企业建了很多“漂亮”的仪表盘（或者驾驶舱、数据大屏），甚至认为BI就等于仪表盘。但这些仪表盘只能“华丽”地展示最终的数据结果，实际不产生业务价值。
建议：
第一，与业务协同实现最大的报表可视化，通过图表、指标等数据的可视化展示，减少对仪表盘的需求。
第二，仪表盘只是可视化工具，企业有了BI之后，搭建仪表盘的成本非常低，但不能为了做仪表盘而上BI，本末倒置。
▎问题6：数据口径不一致
业务做数据分析往往是分散的，指标口径掌握在个别业务人员手中，不同业务部门之间数据口径不一致且采取“烟囱式”的方式建设BI，导致最终决策人看到不同的结果。例如领导要收入这一指标，销售部门和财务部门从BI产品中导出的数据结果不同。BI的目标是帮企业从数据中获取洞察，指标口径不一致甚至可能导致业务从数据中获得不同的结论。
建议：
第一，不同业务部门之间拉齐关键指标的定义与口径，保证BI平台上的指标在全公司层面统一。
第二，通过搭建指标管理平台从根本上解决指标不统一的问题，保持指标的一致性和准确性，确保指标信息流通、数据可靠、决策正确。
第三，企业高层重视数据口径一致性，在全公司层面进行价值宣贯，促进企业形成数据文化。
▎问题7：缺少BI项目蓝图规划
BI项目失败的很大原因是项目立项时缺少蓝图规划，或者制定或执行了错误规划，以上6个问题可以通过纳入蓝图设计以得到避免或减轻影响。
建议：
企业在启动BI项目之前，需要制定完整的BI项目蓝图规划并进行文档化，包括项目范围、组织架构、实施方案等。