巧婦難為無米之炊，將軍難打無兵之仗,，對(duì)于數(shù)據(jù)分析人來說,，最痛苦的事情莫過于拿不到數(shù)據(jù)了。

很多時(shí)候我們做數(shù)據(jù)分析的人都會(huì)遇到“萬事俱備,、只欠數(shù)據(jù)”的問題,，沒有數(shù)據(jù)一切都是泡沫，既不能明確下一步的行為或決策,，也不能說服同事執(zhí)行自己的策略,。

數(shù)據(jù)的重要性無需多言，可數(shù)據(jù)的獲取和使用卻依然不是一件容易的事,。尤其是對(duì)企業(yè)中不掌握數(shù)據(jù)的廣大業(yè)務(wù)人員,，對(duì)數(shù)據(jù)又愛又恨，對(duì)掌握數(shù)據(jù)對(duì)IT部門,，更是恨多愛少,，為了拿到數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)，不斷的申請(qǐng),、催促,、溝通、核對(duì),，可以說絞盡腦汁,。

其實(shí)想要解決這個(gè)問題,，關(guān)鍵在于三點(diǎn)：使用合適的工具,、完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建設(shè)、自助化數(shù)據(jù)分析,。這三點(diǎn)缺一不可,，只有這樣才能讓企業(yè)所有人暢通無阻的使用數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，下面我就以我經(jīng)歷過的A公司（化名）作為例子,，介紹一下企業(yè)如何借助自助式BI真正搭建數(shù)據(jù)平臺(tái),。

遇到取數(shù)難題怎么辦？

A銀行是一家上市企業(yè),，又是在信息化較為領(lǐng)先的金融類企業(yè),，數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用或許是很好的?？烧鎸?shí)情況卻并非如此,，諸多數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用的問題，也曾讓這家企業(yè)心力憔悴：

• 業(yè)務(wù)部門即時(shí)性分析和取數(shù)的需求多,，但沒有一個(gè)快速的通道能夠滿足這種即時(shí)的要求,；

• IT部門疲于應(yīng)對(duì)各種數(shù)據(jù)需求，每天忙里忙外,，如牛負(fù)重,，卻依然很難讓業(yè)務(wù)人員滿意；

• 為了一個(gè)分析需求業(yè)務(wù)找IT溝通,，時(shí)鐘轉(zhuǎn)了一圈又一圈,，交付也是要一遍又一遍；

這樣的情況下,，A企業(yè)急需一種既能夠給業(yè)務(wù)工作提供360度無死角數(shù)據(jù)支撐,、提高業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)工作效率，又能夠節(jié)約IT部門時(shí)間和人力成本本的解決方案,，來提高企業(yè)工作效率,，節(jié)約企業(yè)成本，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)企業(yè)進(jìn)步數(shù)據(jù)化管理,。

借助自助化BI,，實(shí)現(xiàn)分析平臺(tái)建設(shè)

A企業(yè)痛苦了良久，決定對(duì)市面上的解決方案進(jìn)行了解,，直到A企業(yè)的伙伴CIO給他一個(gè)建議讓其茅塞頓開——用自助化BI搭建企業(yè)BI平臺(tái),。

為了更好地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)人員使用數(shù)據(jù)無阻礙，A公司決定要在BI平臺(tái)中直接搭建好方便業(yè)務(wù)理解和使用的各種可用數(shù)據(jù),，為此A公司引進(jìn)了FineBI，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋和梳理,，并將數(shù)據(jù)以不同業(yè)務(wù)部門作為數(shù)據(jù)應(yīng)用單元進(jìn)行劃分,，利用FineBI的業(yè)務(wù)包將數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)好。

不得不說,，A銀行這一步走的好,。于信息部門而言一勞永逸，只有將數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)管理的好，業(yè)務(wù)理解和使用方便,，才能解放自己的取數(shù)任務(wù),，投入時(shí)間到更具價(jià)值的工作中去。

相比IT,，這套BI平臺(tái)給業(yè)務(wù)帶來的價(jià)值要更大一些。不必為了拿到一個(gè)數(shù)據(jù)而發(fā)起一個(gè)流程申請(qǐng),，不必等待流程的排期,，節(jié)約了時(shí)間，更進(jìn)一步滿足了業(yè)務(wù)人員的分析需求,；也不必對(duì)數(shù)據(jù)需求進(jìn)行反復(fù)的溝通,、校驗(yàn)，精力集中于處理業(yè)務(wù),、發(fā)現(xiàn)問題,、分析問題、解決問題,；節(jié)約時(shí)間同時(shí)也節(jié)約精力,，這種效率的提升最終都會(huì)體現(xiàn)在業(yè)務(wù)的精進(jìn)之上。

上了BI后,，A企業(yè)的業(yè)務(wù)人員是如何發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值的,？

通過固定報(bào)表發(fā)現(xiàn)凈利潤下降了，下降的原因是什么,？是存款成本太高,？還是貸款收入太低？成本高的話是哪些機(jī)構(gòu),、哪些產(chǎn)品造成的,？

要分析以上原因就要對(duì)各個(gè)業(yè)務(wù)、機(jī)構(gòu),、產(chǎn)品的規(guī)模,、定價(jià)水平、期限結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,，可能的方向太多導(dǎo)致這樣的分析很難固化,，想解決問題，要提出針對(duì)性的流程嗎,？要等上個(gè)一天兩天嗎,？就是BI平臺(tái)，讓這樣的問題不再是問題,，立即拿到上述所有的數(shù)據(jù),，根據(jù)自身需求,，快速評(píng)估后續(xù)的影響。這便是要睡覺有枕頭,、要放火有東風(fēng),、要分析有數(shù)據(jù)。

如果認(rèn)為是存款對(duì)利潤的下降產(chǎn)生了影響,，需要看一眼存款總額以及存款類型占比等信息,。不需要提交需求，不需要與任何人溝通,，通過BI平臺(tái),，可以立即取出各分行名稱、活期存款金額,、定期存款金額等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行入下圖所示的分析,，得到想要的結(jié)論。

或許上一步的分析還不能支撐結(jié)論,，那么還可以在存款類型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析更細(xì)粒度的存款結(jié)構(gòu)，如下圖所示,。依然是自己拖出需要的數(shù)據(jù),，自己制作需要的圖標(biāo)，自己驗(yàn)證自己的想法,。當(dāng)這一步分析過后依然還有疑問沒有解決,，不論想到哪里，數(shù)據(jù)就跟到哪里,。

倘若只是驗(yàn)證想法，那么無所謂美觀,，一分鐘拿到數(shù)據(jù)得到結(jié)論就是最重要的,，倘若想與人分享自己的成果，這分析結(jié)論也可以如下圖一樣清新脫俗,、別具一格,。畢竟自己看看就罷了，但這一分享,，便不再只是數(shù)據(jù)問題,，還有了面子問題。

在BI平臺(tái)之后,，業(yè)務(wù)和IT部門自己的協(xié)作模式有了很大的改善，從提出需求,、分析需求,、溝通邏輯、編寫取數(shù)腳本,、取數(shù),，轉(zhuǎn)變?yōu)檎业綐I(yè)務(wù)包數(shù)據(jù)、拖拽所需字查詢,，更重要的是這一過程由多人合作變?yōu)閱稳送瓿伞?/p>

智者有言：人少好辦事,，這一套下來，時(shí)間由原來動(dòng)輒一周兩周縮短到短短幾分鐘,，可分析的內(nèi)容又大大豐富,，結(jié)論的精準(zhǔn)度也更容易把握，畢竟還有誰比自己更了解自己怎么想的呢,。

這一年多來，A銀行通過BI平臺(tái)的應(yīng)用,，大大提升了企業(yè)數(shù)據(jù)的使用效率,，加速了企業(yè)數(shù)據(jù)化管理進(jìn)程。原來只有IT一個(gè)部門為企業(yè)處理數(shù)據(jù),，現(xiàn)在通過BI平臺(tái)將分析,、應(yīng)用數(shù)據(jù)的部門擴(kuò)展到了10余個(gè)，節(jié)約了信息部門200多張報(bào)表的開發(fā)量,。

業(yè)務(wù)人員自行分析數(shù)據(jù),、設(shè)計(jì)分析模版，更是提升了業(yè)務(wù)自身的分析效率和分析水平,。通過BI平臺(tái)的應(yīng)用,，A銀行對(duì)數(shù)據(jù)的利用率相比于之前提升了300%，而這一數(shù)據(jù)更是在不斷變大,。

天下問題,，唯數(shù)不破

對(duì)于企業(yè)而言,，一個(gè)基本任務(wù)的執(zhí)行看似不大,，但風(fēng)險(xiǎn)也往往藏身于每一個(gè)小的任務(wù)之中。通過FineBI,，通過對(duì)BI平臺(tái)的建設(shè),，每一個(gè)小的決策有所依據(jù)，聽到炮火的人得到數(shù)據(jù)的支撐,，企業(yè)終將從這每一個(gè)小的決策小的執(zhí)行之中收到巨大的實(shí)惠,。