图片

✅作者简介:《数据运营:数据分析模型撬动新零售实战》作者、《数据实践之美》作者、数据科技公司创始人、多次参加国家级大数据行业标准研讨及制定、高端企培合作讲师。

🌸公众号:风姑娘的数字视角,免费分享数据应用相关的数据内容,更有专门的社群可以沟通、交流。

是全社会都关注的复杂难题,数据应用的能力影响着你职场的高度。

BI报表系统建设当前已经成为企业数据应用的最基础工资,目的是希望可以提升决策效率、优化业务流程。然而,在BI报表系统的建设过程中,企业可能会遇到各种坑,我们今天就来说说。

1. 没有业务目标

坑:企业在建设BI报表系统,经常是跟风操作,很多服务商都建议企业建设BI报表系统,但是却不会为甲方考虑应用,这样很容易导致最终的报表项目成为一个报表开发的技术项目。

应对方案:

在项目启动前,与业务部门沟通,明确BI报表系统的目标和预期效果。

2. 数据源质量不行

坑:BI报表系统的准确性和可靠性依赖于数据源的质量。如果数据源存在问题,如数据不准确、不完整或过时,将直接影响报表的可信度。

应对方案:

进行数据清洗和质量检查,提高数据源的质量。

3. 技术工具选择不当

坑:BI报表系统的技术选型对项目的成功至关重要。错误的工具选择可能导致系统性能不佳、扩展性差或维护困难。

应对方案:

在选型前进行充分的市场调研和技术评估。

选择与企业业务需求相匹配、社区支持良好的BI工具。

4. 用户需求管理缺失

坑:在BI报表系统的建设过程中,如果用户需求频繁变更,将导致项目难以按计划进行,甚至失败。

应对方案:

建立稳定的需求管理流程,确保需求的明确和一致。

采用敏捷开发方法,分阶段推进项目实施,及时响应需求变更。

5. 报表设计不合理

坑:报表设计不合理会导致信息失真或信息不足,影响用户决策效率。

应对方案:

以用户为中心,设计直观、简洁的报表界面。

定期收集用户反馈,持续优化报表设计。

6. 企业业务人员无法有效提出需求

坑:业务人员的需求通常可以提出报表需求,但是提不出分析需求。

应对方案:

BI项目实施之前对业务人员需要一定的培训,然后项目实施过程引入懂得  数据应用的人     员全程参与直至交付。

7. 数据安全和隐私被忽视

坑:BI报表系统涉及大量敏感数据,如果忽视数据安全和隐私保护,可能导致数据泄露或法律风险。

应对方案:

建立数据安全管理制度。

对敏感数据进行脱敏处理。

8. 缺乏报表迭代

坑:BI报表系统需要根据业务发展和技术进步进行持续的优化和更新。

应对方案:

建立持续优化的机制,定期评估系统性能和用户需求。

9. 项目实施人员只懂技术不懂业务

坑:很多乙方为甲方提供的都是技术开发人员,最后业务分析项目做成了技术开发项目。

应对方案:

充分评估BI项目投入的实施人员本身的数据应用能力,而不是技术能力到位就可以。

10. 缺乏全面的数字化能力培训体系支撑

坑:很多BI项目做完了,服务商做完技术开发撤场,然后甲方就将此系统当成了报表展示系统,最后BI项目基本没有ROI。

应对方案:

根据企业不同的身份和角色,从高层到执行层,都进行必要的数字化能力培训。

总结而言,企业BI项目在当前已经属于企业基建项目,但是很多企业都没有让BI系统发挥出应有的价值,这涉及企业组织文化,数据思维意识,数据应用能力,工具开发能力培训起来都非常容易,很多工具服务商或者实施服务商都可以实现,但是数据应用能力属于企业员工的软性能力,这块能力的培养是需要漫长而艰难的。

图片

End

历史文章推荐

数据资产可能是个伪命题?

数据治理10大坑

数据运营常用的8大模型

一家购物商场的数据运营挑战

数据分析的10大真相

让数据用起来,你企业行动了吗?

突破数据应用瓶颈,立即加入2个学习圈子!

新质生产力与大数据有何关联?

一家企业想实现数据赋能前要做什么?

数据产品应用实战:利用神策构建全链路智能化运营-1

数字化转型,咨询公司是不是救命稻草?

促销活动前,不得不懂的数据运营策略

数据运营:下半场如何靠本事赚钱?

Logo

永洪科技,致力于打造全球领先的数据技术厂商,具备从数据应用方案咨询、BI、AIGC智能分析、数字孪生、数据资产、数据治理、数据实施的端到端大数据价值服务能力。

更多推荐