如何做好一个BI项目的规划和需求定义？
正所谓磨刀不误砍柴工，一个项目的启动，先得从金字塔顶端做好规划，摸清楚需求、背景、客观条件、可投入资源等。本文，BI项目详解的第一篇，先来谈谈BI项目的规划和需求定义。
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一、如何启动一个BI项目？
Q：一个项目的启动有哪些事情？
A：通常包括两块，准备计划和实施事项。准备计划包括项目背景的调研，明确项目目标，项目的核心需求，解决方案规划。实施事项包括项目资源（人财物）的组织和管理，确定项目成员的工作范围，制订项目计划和实施步骤，确定项目管理的规范和流程，确定项目的质量规范和要求，召开项目启动会，确定项目需要交付的成果，确定项目成员的角色及其主要工作内容等。
1、项目的背景调研
背景的调研和需求的挖掘个人认为是很重要的，因为这决定了项目的内驱力，决定了你推动这个项目从哪些痛点和人群去着手。背景的调研，比如公司的主营业务、需求体量、数据体量以及软硬件实力。然后本次项目需要完成哪些功能模块，参考哪些成果，借鉴了哪些行业的经验…
像BI项目已经是相当成熟的项目了，通常的痛点和需求有：
数据多报表多，报表需求响应慢，数据跟不上业务。
各业务系统分散独立，数据孤岛严重，数据标准不一致，数据质量差，指标口径不一致。
企业经营转型、业务创新困难，急于从数据应用上寻求转型突破。
2、明确项目的目标
决定要做了之后就要明确项目的目标，做到什么程度？比如：
从企业战略出发，依托BI驾驶舱平台支撑战略目标层层分解，支撑经营管理行为闭环，极大提升企业数据化管理水平。
理想的数据化状态应该是从大量低水平重复的数据获取、整理工作中解放出来，有更多的时间用于自服务的报表及分析，做多维度多场景的运营分析与预测。
商业智能的建设应从企业实际情况出发，根据企业的实际的数据应用成熟度有计划有步骤地推进数据化应用，从快速自动化报表到全面数据资产管理，逐步有序推进。
以上几步明确了项目的领航标，接下来就是怎么着手干。
3、资源协调与管理
审时度势，分析客观要素，首先就是资源。站在IT的角度，这里的资源主要包括项目需要的运行环境和开发环境，所需要的软硬件设备和其他配套设施等内容。在项目实施中根据项目需要的人力和设备资源结合项目的进度、计划和工作安排，由管理者列出详细的项目计划资源使用图。
4、搭建团队确定工作内容和项目成员
围绕目标，讲项目的事务分解成具体的内容。项目内容通常包括需求分析，数据模型的设计，数据模型的物理实现，ETL，数据分析和报表展示功能的设计和实现，并由此划分成员和工作范围。
5、确定项目需要交付的成果
交付的成果包括商业智能软件系统、技术开发文档、测试说明文档、项目管理文档等。其中，技术开发文档包括系统实施方案、需求说明书、系统概要设计说明书、系统详细设计说明书、数据库设计说明书、用户手册等。
二、注重项目规划和方案设计文档
以上是BI项目的大致流程，但是通常想是一套，做出来又是一套，最终要能保障项目能按照规划落地，在前期准备计划极端，必然需要一份项目规划和方案设计文档。
个人觉得，一个项目规划和设计文档的好坏，往往决定了一个项目整体的调性和可预期的产出结果。但是，这么重要的文档，真正能写好的人却并不多，很多人甚至可仅仅是把它当作一个软件流程的规范来简单应付，怎么快怎么来。
关于项目规划方案，我主张的是前因后果逻辑清晰，每一步详略得当。篇幅所限，这里仅简单罗列个人觉得重要的核心点：
1、项目背景和目标要切入痛点
正如我上述所说，就是这个项目从业务的角度，最核心的推动力是什么？就是痛点是什么？有痛点自然就有目标，你希望项目最终以什么方式解决问题，能达成什么目标。
2、对现状和问题进行充分的收集和分析
这一部分内容，很可能在我总结前面的背景，目标，核心区需求的时候，就需要加以收集和分析。这块内容本身没有太特别的地方，就是现在实际情况如何，有什么问题，关键是如何把问题收集完整。
所以这部分内容，难的是如何发现问题，很多做技术的同学往往容易陷入只关心技术难点，只能看到技术问题的局面中，而实际上，更多的问题往往是整体流程如何设计更加合理的问题，而不是技术方案绝对对错的问题。
3、最后，是输出解决方案
定完需求目标，分析完问题和现状，接下来才是规划具体做什么，怎么做，什么时候做。这部分内容，强依托前面的核心需求和问题分析工作，没有做好前面的准备工作，千万不要着急开始动手“规划”方案！！！
三、项目的需求定义
需求分析是商业智能项目第一步也是开端最重要的一步。通常包括需求采集和需求分析。
需求采集是针对用户所能提供的大方向以及部分需求，去预见以后的需求。需求分析是在需求采集过程中，根据调研大纲，充分了解企业不同层次人员的需求，并且对需求进行仔细的分析、总结、归纳、整理，形成一份准确的需求分析报告。
调研的方式有问卷、座谈、会议等形式，通常为了充分了解真实需求，会采用多种方式调研。
1、需求调研问卷内容
BI项目的调研主要包括以下几个方面：
①目前业务系统的现状：熟悉业务系统的编码标准和当前系统的应用现状。
②业务数据库的基本信息：搜集数据库系统的版本、操作系统的版本、当前的数据量和数据的保存方式。
③数据字典的信息：搜集业务数据库中数据结构的信息。例如，表、视图的结构说明，所有列、主键、外键、索引的基本信息，这些信息保证了数据抽取的设计和开发。
④测试数据的搜集：为了保证测试的准确性，搜集当前系统的真实数据供系统开发环境和测试环境使用，并且遵循以下原则：编码表的数据不能缺失；事实表的数据字段不能缺失，并且保证编码字段不能被修改。一般来说，测试数据是真实数据的一半左右，同时各个业务系统的数据时间段尽量保持统一，例如搜集某生产系统的数据时间段是2008年1月到2011年1月，而搜集某营销系统的数据时间段仍然是2008年1月到2011年1月，这样会保证开发和测试的准确性；同时搜集的历史数据应该至少2~3年。
⑤ ETL需求调研：主要一问卷的形式对数据抽取、转化、加载的需求进行调研。问卷的内容通常包括指标项、数据获取的频率、获取的方式等。
⑥主题分析需求调研：不同层次的人群关心什么主题域，如何获得该主题域的数据，该主题域中数据的频率多少，分析维度有哪些。
2、基于不同人群调研
①针对领导决策层
需要了解领导决策层关注哪些主题和哪些重点指标。
在当前业务系统中，领导决策层以何种方式获取这些指标。
领导决策层希望这些重点指标的展现方式是什么，以及目前指标的展现方式是什么。
领导决策层希望这些重点指标关联哪些维度进行多维展示。
领导决策层希望获得数据仓库系统中的哪些决策分析功能。
领导决策层希望这些重点指标对象的最小粒度是多少。
②针对中间管理层
需要了解中间管理人员关心哪些指标和主题。
需要了解中间管理层人员目前以何种方式获取这些指标值。
需要了解中间管理层人员希望得到这些指标的展现方式是什么，以及目前指标的展现
方式是什么。
中间管理层人员对商业智能决策分析系统的期望是什么。
中间管理层人员希望关注的这些指标关联哪些维度进行多维展示。
中间管理层人员希望关注的这些指标的最小粒度是多少。
③针对业务人员
需要了解业务人员平时最常用的指标是哪些。
业务人员最关心的主题是哪些。
业务人员希望得到数据仓库系统的哪些决策分析功能。
业务人员希望关心的这些指标关联哪些维度进行多维展示。
业务人员希望关注的这些指标的最小粒度是多少。
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