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BI系统的生命周期规划及管理办法

BI系统的生命周期规划及管理办法 2011年12月03日 来源： 整个系统生命周期以项目规划作为起点，这个阶段需要做的是:评估组织本身是否具备实施商业智能的条件，确定系统的规模和范围，规划各种资源并启动项日。 第二步是进行企业需求定义。一个商业智能项目的成功不是取决于技术，而是取决于它是否将重心放在实际的商业过程上，是否能够为商业决策提供支持。系统的设计者应该了解企业的需求并将这些需求转化为系统需求。完成了企业需求定义后，接下来要做的是技术方案设计，数据设计以及分析应用设计，这三者在一定程度上可以并行。技术方案设计将建立一个技术框架，从而将各种技术进行整合。通常它会列出一系列的商业智能相关产品，通过一定的标准，对这些产品进行评估，做出最后的选择。数据设计包括多维模型设计，物理设计以及数据加载。先将企业需求转化成多维模型，再根据多维模型设计物理模型。在进行物理模型设计时通常要考虑聚集，索引，分区等策略，以满足工作效率的要求。最后是数据抽取、转换、加载(ETL)，建立实际的数据仓库。分析应用设计和开发将根据企业用户数据分析方面的需要，设计一系列功能模块，提供查询与报表，OLOP分析，即席分析以及数据挖掘等工具，使用户能够方便的访问到所需的数据，并进行相应的处理。当以上三项完成之后，就可以进入发布阶段，将系统提交用户使用。同时要提供必要的支持与培训。维护阶段包括对系统进行小的调整，对出现的错误的及时更正，对用户的培训，以及其他保障系统正常运行的各项工作，并为未来系统升级做准备。项目规划与管理项目规划与管理包括可行性评价，项目范围划定，效益评价，人员配置，制定项目计划的等。可行性评价:同其他信息系统一样，商业智能系统建设之前需要进行可行性评价。主要从5个方面进行:(1)项目是否有一个强有力的发起者这个发起者必须对商业智能将对企业带来的潜在影响有清晰的认识，并对该项目充满信心。他必须在企业中有足够的影响力和说服力，能为系统建设提供良好的环境。(2)企业是否具有一个强烈而迫切的驱动力这种驱动可以是来自企业外部的(如竞争因素)，也可以是来自内部的(如解决并购中出现的跨企业绩效分析)。商业智能项目不应该只是锦上添花，而更应是雪中送炭。应该用它来解决企业所面临的棘手问题。(3)技术、数据、资源上是否可行三者之中，数据因素最为关键。我们是否能从现实的业务系统中搜集数据，决定了商业智能系统的成败。(4) IT部门与企业的关系是否融洽技术人员是否明白并且尊重企业业务人员的工作;企业业务人员是否理解并且尊重技术人员的工作?如果不能做到彼此尊重、理解、并互相配合，项目进行过程中必定会遇到相当的障碍。(5)企业当前的决策方式企业领导者是习惯于根据事实和数据做出决策，还是靠直觉和经验作决策?一个习惯于数字的企业更容易接受商业智能的概念。当然，如果企业还不具备这一点，那么，正是利用这个项目改变人们思维和决策方式的很好机会。从以上5个方面展开可行性分析，明确企业所处状况，评价建设商业智能系统的条件是否成熟。在这5方面中，强有力的发起者最为关键，它决定了项目是否可以实施。项目范围划定确定项目可行后，接下来应划定项目范围。这就需要在有用性和可管理性两方面做出权衡，把注意力集中在那些迫切需要解决的问题上。首次实施商业智能项目即将不同地区、不同业务系统、不同用户以及不同的分析需求包含进来，容易造成项目失控。效益评价估计商业智能项目能够为企业带来的收益和增加的成本。收益包括财务收益，收入或利润增加等显性收益以及其他隐性收益:成本包括硬件/软件的购置成本，系统维护成本等。商业智能系统的运营成本不会因为系统的成熟而大幅降低，而是会保持在一定水平上。人员配置商业智能项目的顺利推进，需要一个由业务人员以及IT技术人员共同组成的团队。通常角色包括:(1)发起人:他是商业智能系统的最终用户，同时也是项目最有力的支持者。(2)企业领导:代表企业业务部门与项目经理就具体事宜进行沟通。(3)企业用户:系统的最终使用者。(4)业务系统分析师:发现企业业务需求并把这些需求转化成技术框架需求，数据需求以及分析应用需求(5)业务主题专家:熟悉业务系统数据的含义、用途，知道数据在哪里容易出现不一致。这些知识在构建数据模型和分析可能应用的过程中非常重要。(end)

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