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失败：从一个BI项目的失败，看到数据治理的重要性( 三 )

时间：2020-11-17 06:16       傻大方


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  • 数据审核主管，往往是部门领导；每个数据是由不同部门负责的，首先由数据操作员提出第一级的申请，其次是数据负责的部门进行审核；
  • 数据的分析员，他对数据审核主管的审核进行分析，看修订的要求是否合理？是否影响其他主数据、指标和数据模型；
  • BI系统的管理员，经过审批审核后修订要求必须由系统管理员操作才能进行调整，即使这样每隔一个时段还是会有很多业务指标需要调整；比如新的业务出现或是新业务发生变化，甚至要调整公司组织架构，这个流程申请就是项目管理形式进行。
    • 公司OA中也配置相应的三个流程：
    • 主数据的修订流程；
    • 管理指标和KPI指标调整的流程；
    • 报表优化的流程。
    通过数据治理实施过程，IT团队的数据中心部门基本实现公司数据的统筹工作，整体上也形成了PDCA的循环。
    05数据治理进行了一个月时间后，项目组又重新针对BI系统进行了优化，关键点有以下几个：
    梳理业务分析体系：先从纯业务角度总结和梳理，分析各个业务中的流程和思路、常用角度、导向、评价标准，以及业务背后的原因；此体系的建立，是业务分析的总览，也是业务流程环节的真实需求，为后续的指标体系、系统实现打下基础；同时在业务分析体系建立的过程中，收集分析业务、数据的痛点和需求。
    重新整理分析需求：根据收集的需求，业务分析的流程和思路，以及系统中的报表进行匹配和提炼，形成新的分析需求。
    针对公司零售业务的变化特性，以月度为单位记录业务调整导致的指标比重系数发生调整和变化的历史数据，比如新店变成次新店、次新店升级为老店的时间维度差异。
    将指标体系的业务管理逻辑进行更加直观的呈现，销售环节出现了数据波动就可以直观的呈现出来，清楚的知道到底是哪部分业务发生的问题。
    更加细致精准划分管理层级的数据展现，针对业务操作层的用户也可在日常应用、周度汇报、月度绩效、年度关键指标上进行数据的直观呈现，所见即所得；虽然开发工作量增加，但是用户体验直线上升。
    06公司的管理理念也发生了深刻的变化，从上至下不再用定性的语言表达，形成了用数据说话习惯；当管理维度与经营业务发生变化的时候，也形成了通过数据治理体系来进行相应修订调整的习惯。
    IT团队的数据中心部门设置5个岗位：
    • 数据中心经理负责管理工作；
    • 数据分析师负责数据模型的设计以及指标的分析；
    • 有两个BI系统开发师负责数据仓库维护与数据模型开发；
    • 一个H5开发工程师负责移动端开发。
    失败：从一个BI项目的失败，看到数据治理的重要性


    稿源：(人人都是产品经理)

    【傻大方】网址：http://www.shadafang.com/c/zj111JE5L2020.html

    标题：失败：从一个BI项目的失败，看到数据治理的重要性( 三 )


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