BI 의 편찬에 대하여, 나는 인터넷에서 몇 가지 자료를 찾았는데, 너에게 도움이 되기를 바란다.
첫째, 전자 문서 데이터 정리
BI 프로젝트의 주요 기능은 데이터 분석 및 마이닝입니다. 너는 암지의 귀로 실크 지갑을 만들 수 없다. 충분한 데이터가 없으면 아무리 좋은 BI 시스템도 쓸모가 없다. 따라서 BI 시스템을 만들기 전에 중요한 단계는 전자 문서 데이터를 정리하는 것입니다. 특히 기업이 Excel 양식, 데이터베이스 시스템 등과 같은 다양한 형식의 전자 문서 데이터를 가지고 있는 경우 이를 일일이 정리해야 합니다. 이전에 서면 자료 (예: 검사 서류) 가 있었다면 먼저 전자 문서로 변환하는 것이 좋다.
여기 많은 기업들에게 오해가 있을 것이다. BI 프로젝트가 시작된 후 이 데이터를 정리하는 것은 이미 늦었다고 생각한다. 사실 이것은 옳지 않다. BI 프로젝트의 경우 시간이 돈이기 때문이다. 현재 많은 BI 구현 컨설턴트들이 시간별로 요금을 받고 있다. 구현 컨설턴트가 기업이 이러한 기본 데이터를 정리할 수 있도록 도와주면 기업 BI 프로젝트의 구현 비용이 여름 기온처럼 빠르게 상승할 것입니다. 이 때문에 BI 프로젝트가 시작되기 전에 이 기초데이터를 정리하는 것이 좋다.
BI 프로젝트가 시작될 때 구현 컨설턴트는 이러한 데이터의 합리성만 검사하면 됩니다. 그런 다음 불합리한 장소를 조정하십시오. 즉, 이 기본 데이터의 정리는 너무 많은 프로젝트 시간을 소모해서는 안 된다는 것이다. 물론 이것은 기본 데이터의 중요성을 부인하지 않습니다. 이러한 기본 데이터는 BI 시스템의 혈액과 같습니다. 그것들이 없다면, BI 시스템은 쓸모가 없을 것이다. 하지만 여기서 강조해야 할 점은 기초데이터 정리가 비교적 간단해서 기업이 일반적으로 독립적으로 완성할 수 있다는 점이다. 구현 컨설턴트에게 시간을 할애할 가치가 없습니다.
둘째, 분석 결과를 빗질하다
BI 시스템에 들어가기 전에 기업은 얻어야 할 분석 결과도 확인해야 한다. 간단히 말해서, BI 시스템이 어떤 분석 결과를 생성할 수 있는지입니다. 재고 회전율 분석, 적시 출하율 분석, 불량품률 분석 등이 있습니다. 시스템이 온라인 상태가 되기 전에 이러한 필요한 분석 결과를 정리하는 것은 많은 장점이 있다.
1, 전자 문서의 데이터를 쉽게 정리할 수 있습니다
이러한 결과는 허공에서 나온 것이 아니라 기본 데이터의 지지가 필요하다. 재고 회전율을 분석해야 하는 경우 전년도의 데이터가 필요할 수 있습니다. 지난 2 년간의 지표를 비교해 보면 배후의 문제를 발견할 수 있기 때문이다. 간단히 말해서, 전후 데이터의 대비가 관련된다면, 기업은 이번 연도의 데이터뿐만 아니라 전년도의 기본 데이터도 준비할 것이다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 만약 지난 2 년간의 데이터 형식이 일치하지 않는다면, 조정 등을 해야 한다. 작가는 재차 교묘한 여자가 쌀이 없는 밥을 짓기가 어렵다고 강조했다. BI 프로젝트를 시작하기 전에 목표를 확인해야 합니다. 그런 다음 목표에 따라 필요한 기본 데이터를 정리하십시오. 또한 기본 데이터 정리의 범위를 좁힐 수 있습니다.
2. 후속 소프트웨어 선택을 용이하게 합니다.
어떤 소프트웨어가 기업에 적합합니까? 아니면 어떤 시스템이 너무 많은 2 차 개발이 필요 없이 기업의 기존 요구를 기본적으로 충족시킬 수 있을까? 이 질문에 답하기 위해서는 기업이 먼저 자신의 요구에 대해 명확한 인식을 가져야 한다. 간단히 말해서, 자신이 필요로 하는 결과에 대해 명확한 판단을 하는 것이다. 후속 시스템 선택에서 BI 시스템의 사전 영업 컨설턴트에게 이러한 질문을 던져서 결과를 얻을 수 있는지 확인할 수 있습니다. 프로젝트 비용과 위험을 줄이는 관점에서 후속 프로젝트 구현에서는 시스템의 2 차 개발 횟수를 최소화해야 합니다. 이렇게 하려면 모델을 선택할 때 미리 만들어진 해석 모델이 있는 시스템을 선택하는 것이 좋습니다.
프로젝트 그룹 및 공급 업체 평가를 용이하게합니다.
소프트웨어의 성공적인 출시는 프로젝트의 성공입니까? 나는 이런 일방적인 이해가 있을 수 없다고 생각한다. BI 시스템의 성공은 원하는 결과를 얻었는지 여부에 달려 있다. 많은 기업들이 이미 BI 시스템을 출시했기 때문에 많은 예상 결과는 여전히 BI 시스템에서 정확하게 얻기가 어렵습니다. 이런 상황에서, 우리는 이 BI 프로젝트가 성공적이라고 말할 수 있습니까? 아마 안 될 것 같아요. 그렇다면 후속 프로젝트에서 기업 관리자는 프로젝트 팀과 공급업체 구현 팀을 어떻게 평가합니까? 이를 위해서는 기업이 원하는 목표를 가져야 한다. 후속 심사는 이 목표들을 하나하나 조사하기만 하면 된다.
그렇다면 기업은 어떻게 자신이 필요로 하는 결과를 수집할 수 있을까? 필자는 다음과 같은 몇 가지 각도에서 시작할 수 있다고 생각한다.
1, 기업의 현재 업무에 따라
예를 들어, 많은 기업들이 주간 회의, 월간 연간 총결산회 등이 있다. 이 회의에서, 모든 부서는 몇 가지 보고서를 내놓아야 한다. 예를 들어, 적시 도착률 분석 보고서, 비용 관리 보고서 등이 있습니다. 이것들은 모두 기성품 수요이다. 예전에는 수작업이었는데, 지금은 BI 시스템이 스스로 완성해야 한다. 연간 보고서라면 최근 몇 년간 매출 변화에 대한 분석 보고서 등이 있을 수 있다. 이러한 일상적인 작업에 필요한 분석 보고서는 BI 시스템을 구현하기 전에 확인해야 할 목표입니다. 하지만 이것들은 가장 기본적인 목표입니다. 수작업으로 완성할 수 있는 일은 식은 죽 먹기이자 BI 시스템의 가장 기본적인 기능이기 때문이다. 이러한 요구 사항을 확인하는 것은 그리 어렵지 않습니다.
2. 기업이 달성하고자 하는 것을 수집해야 하지만 수작업 수요로는 달성하기 어렵다.
예를 들어, 일부 기업들은 원자재 시장의 변동이 커서 비용에 큰 영향을 미친다고 생각할 수 있습니다. 과거에는 작업량 제한으로 인해 이동 가중 평균 대신 선입 선출 또는 월 가중 원가 계산 원칙을 사용했습니다. 계산량면에서 처음 두 비용의 계산 원칙은 후자보다 훨씬 적다. 그러나 정확도로 볼 때 이동 가중 평균의 정확도가 더 높습니다. 특히 원자재 시장 가격 변동이 큰 경우에는 더욱 그렇습니다. 수동 계산의 경우 모바일 가중 원가 계산 원칙을 채택하는 기업은 거의 없습니다.
현재 기업은 BI 시스템을 갖추고 있어 비용 분석에 모바일 가중 평균 메커니즘을 채택하고자 할 수 있습니다. 기업은 이러한 요구를 수집하기가 어려울 수 있습니다. 이러한 요구는 이전에 실현되지 않았기 때문에 이론적으로는 여전히 존재할 수 있다. 그러나 이러한 수요의 실현은 BI 시스템의 가치를 반영할 수 있다. 따라서 기업은 이러한 요구를 진지하게 빗질해야 한다. 하지만 빗질 할 때는 실현 가능성을 고려해야 한다. 너무 이론화하지 마라, 현실에서는 실현할 수 없다. 그렇지 않으면 너무 텅 비어 있을 것이다.
셋. 형식 확인을 표시합니다
같은 말, 다른 군중 속에서 말하면, 다른 결과가 있을 수 있다. 마찬가지로, BI 시스템의 동일한 분석 데이터는 다른 형식으로 표시되면 다른 효과를 낼 수 있습니다. 따라서 BI 시스템이 시작되기 전에 원하는 표시 형식을 확인해야 합니다. 모든 BI 시스템이 관련 콘텐츠를 컬러 형식으로 표시할 수 있는 것은 아닙니다.
필자에 따르면, 많은 기업들이 Excle 테이블의 차트를 선호한다고 한다. 파이 차트, 막대 차트 등.
따라서 BI 시스템에서 이러한 방법은 결과를 표시하는 가장 기본적인 방법입니다. 기업 관리자는 어떤 분석 결과를 그런 방식으로 표시해야 하는지 정리해야 한다. 이것은 주로 자신의 습관에 따라 결정된다. 너는 다른 고문이 너의 코를 끌고 가도록 할 수 없다. 물론 비교한다면 상대 고문이 제시한 방식이 더 합리적일 수 있으므로 기업은 이때 자신의 생각을 바꿔야 한다. 여기서 제가 강조하는 것은 프로젝트 구현 과정에서 기업이 주도권을 잡아야 한다는 것입니다.
또한 특별히 강조해야 할 두 가지 측면이 있습니다. 첫 번째는 대시보드입니다. 예를 들어, 기업은 판매 실적 평가를 받을 수 있다. 대상 및 실제 값이 있으며 게이지를 통해 시각적으로 표시됩니다. 이런 전시 모델은 이전에 기업이 사용하지 않았을 수도 있다. 그러나 실제 업무에서는 확실히 유용하다. 그러나 모든 BI 시스템을 구현할 수있는 것은 아닙니다. 선택형 시 이 방면에 주의해야 한다. 두 번째는 차트의 드릴 기능입니다. 즉, 연례 보고서에서 매월 데이터를 드릴 수 있으며, 매월 데이터에서 매주 데이터를 드릴 수 있습니다. 드릴 기능을 사용하면 가장 기본적인 원시 데이터까지 보다 구체적인 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 따라서 사용자가 쉽게 사용할 수 있습니다.
위의 분석을 보면 BI 시스템이 구현되기 전에 해야 할 준비 작업이 많다는 것을 알 수 있다. 필자의 건의는 이런 준비를 할 때 반드시 게으름을 피워서는 안 된다는 것이다. 준비 작업이 제대로 되지 않아 공급자가 기뻐하고 기업이 골머리를 앓고 있다. 준비 작업이 다 되어 있고, 공급업자가 머리가 아프고, 기업이 기뻐하고 있다.
타이핑도 힘들고 자료 찾기도 힘들어요. 집주인이 나의 대답을 받아들이길 바란다.