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呂品：一張圖看 BI 的思維框架和若干個問題

呂品
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2022-02-16 10:22
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關于 BI 的大部分問題都可以組織在這張圖中，是一個思維框架，能把每個環節和環節之間的關系給弄明白了，對于 BI 的理解基本上就達到一個很深的層次了。

呂品：一張圖看 BI 的思維框架和若干個問題

這個框架可以延申出很多知識點：需求分析、原型產品設計、指標梳理、數據倉庫模型的構建、分層設計的原理、ETL 的實現、業務管理思維、業務分析、業務與 BI 的關聯關系、業務邏輯與數據邏輯的關系、BI 的建模方法論（ Kimball、3NF ) 、BI 對業務系統的反推作用、BI 對管理的反推作用等等。
主要就是以下這些點：
1. BI 用戶的定位與選擇，誰是最終用戶，需求拍板的人是誰，如何減少需求調研投入快速確認需求拍板人避免需求的反復調研。
2. 不同用戶層次關注點是什么？管理決策視角、業務分析視角、業務執行視角的差異，部門上下游業務視角的差異。
3. 維度和指標到底代表什么？用戶需求到底要確認哪些東西？
4. 可視分析化的表象是什么，深層次的背景是什么？
5. 從可視化分析能否研究出管理決策者背后的思維邏輯，換句話說，設計可視化分析的時候如何體現用戶的業務管理思維。
6. 用戶為什么從 BI 報表中把數據導出來再重新用 EXCEL 做圖，那要 BI 干什么？第5點處理不好就是這樣的。
7. BI 的本質是業務管理決策思維的落地，但不是只有管理決策者才是 BI 的用戶。
8. 數據倉庫建模之前要干什么？沒有搞明白就不要搭數據倉庫，一搭就廢。
9. Kimball 3NF 中間庫臨時表 這各種建模方式的差異僅僅就體現在網絡上講解的自上而下或者自下而上嗎？本質差別是什么。
10. 不要迷信各種數據倉庫分層理論，把 ODS、DW、DM 搞明白可以解決絕大多數項目的問題，其它的分層都是它們的變形和特定場景的解決方式。
11. 把業務過程模型組織管理到分析模型組織管理這句話理解透徹了，說明同時做過系統軟件設計開發、系統數據庫設計、BI 數據分析和數據倉庫設計，同時經歷過程序開發和 BI 開發。
12. ETL 到底是什么？不能孤立的看，要把它放在需求到模型、模型到數據這兩個層次貫穿去看，就能把 ETL 給看的透透的。
13. BI一上來就盯著數據看翻數據庫，這是剛入行的干法，小項目的做法，50個業務系統上來就不能這么干了，得從需求往下捋。還有一種上來就翻數據庫，做標準化的這是超級大的項目，周期兩年以上并且還到不了數據集市、可視化分析。
14. 天天喊取數難的，數據質量差動不動就來搞數據治理的這是本末倒置，根源性的問題解決不了，治標不治本，技術不是萬能的，這類項目成功幾率很小，或者就不是一個正常立項的項目。
15. 碰到取數的問題是消滅中間的模糊地帶，要么能取標綠，要么作為已知項標紅，集中精力解決的是不紅不綠的指標，出現的原因有很多：業務講不清楚、口徑不一致、系統就不用、用了亂填數、系統 BUG....有多少問題就可以有多少手段來解決，但必須得到客戶管理層支持拿到尚方寶劍，否則這種項目就死在里面。
16. 對大部分企業而言，做好一個 BI 項目不需要過于炫技，講各種 AI、算法、預測模型、大數據、數據中臺，迷信這些而不愿意在基礎建設下功夫、從根上捋清楚問題并解決的都是白搭，對于勸不動的客戶就不要勸了吧。要么從了他，反正是他的錢。要么不從，堅守專業的底線。
17. 做 BI 的同學有炒股票的，如果能把時間多放在那些年報、行業研報的研究上，就非常的好，既能積累 BI 業務知識，又能少虧一點。

本文經授權轉載自微信公眾號：呂品聊數據 作者：呂品

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