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随着近几年企业数字化浪潮的不断推进，BI作为企业的数据应用平台其价值已不言而喻。
但帆软在走访客户的过程中会发现，虽然大家对BI平台的价值已有共识，但在搭建BI平台时还是会受制于对BI建设路径的不清晰，业务人员用不起来等问题，导致信息化项目推进受阻，而其中最显著的两个问题是：而针对这两个问题，帆软专访了万昌印刷的财务总监李彦明，看他们作为一家拥有1200+员工的老牌制造企业，是如何将BI分析平台做到几乎0周期项目上线，在短期内实现了销售、生产端核心业务数据的线上化，并最终让“数据价值可视化”，从而让领导认可，让同事减负，让数据真正成为生产力。🥇核心观点：
- 相比Excel，BI最核心的能力是：“及时通过分析联动钻取数据，快速定位业务问题，辅助中高层做出合理决策”，FineBI在这一块上给我们带来了全新的体验。
- BI作为一种数据工具，不仅仅能做到数据可视化，更重要是能帮企业倒过头来发现之前流程设计上面的纰漏，不断优化内部流程。
- “以前每个月的经营分析会，我们都是现场PPT汇报，会后Excel分析，现在我们只需要做好BI看板，领导自己在会上从看板里面来了解数据，以前是非动态的，现在重点是做分析”。
希望这篇文章能帮助到正处于相同信息化阶段的企业，以下为李彦明总监的采访分享。
跟很多企业一样，几年前我们公司对于数据的管理较为零散，那么产生的问题也非常典型：- 内部信息隔阂严重：只能毛估自己利润，领导看不清效益，经营和管理找不到方向
- 仍存在较多线下数据：业务系统未完善，数据未完全线上化，需要低效人工统计
- 数据产生不出实际价值：对于数据的诉求，更多还是先能看到数据，但数据产生不出对应业务价值
而在这段时间内，我也逐渐通过同行的分享关注到BI产品，知道BI能解决部分上述的数据问题，但也由于上述问题，例如业务系统未完善，还没实现业务数据100%线上化等，因此就一直没有把BI的日程提上去。但随着这几年公司业务系统越来越完善，主体的数据可以说基本线上化了。更关键的是我们也能明显感觉到“中高层对数据的诉求越来越高了”。以前要求财务部门几天时间内把数据统计好，现在会发现除了统计数据，高层更多是想了解数据背后的业务价值。举一个最简单的例子，我们的费用预算。老板现在要看的不再仅仅是各个部门目前费用花了多少，更想让我们说出目前费用控制上有哪些具体问题可以解决，是不是某个费用预算定的不合理，是不是有些部门控制的比较宽松，这些问题都更加具体细化了。这也要求我们要往前再迈一步，从提供数据→提供我们从业务数据中发现的可能问题，并提出相应解决方法，这也是我们上BI最关键的原因。BI的现在：逐步实现三大业务价值，让数据成为生产力
价值一：帮助我们快速根据数据，定位出业务问题出在哪
以经营分析为例，我们每个月10号要开经营分析会，以前的模式是大家在会议上提了一个问题，然后记录下来，会后我的人再去拉透视表定位原因。不仅效率上严重滞后，更关键的是管理层本身时间就很有限，能在会前或者会中做好的，就不要再留到会后，那样是没办法闭环的。我们今年8月份的经营汇报还是通过PPT来进行汇报的，到现在11月份，经营分析会已经完全切换成BI来做了。我会要求我们财务人员在会前先做一轮分析，输出结论，然后会议中谁还有问题，现场我们就可以通过BI的联动钻取功能直接定位原因。又比如，在企业差旅费费用报销这块，通过BI我就可以快速知道哪个部门交通费用发生最频繁，具体是哪些业务经理的，发生在哪些客户上面了。其实相比Excel，这才是BI最核心的能力：“及时通过联动钻取数据，定位业务问题，辅助中高层做出合理决策”。因为如果仅仅是出个数据，Excel上我们也有模板，每个人替换个数据也没有问题，虽然说人工处理有一定重复性或者说数据量大会卡顿，但这些都不会“真正阻塞”我们。真正阻塞我们的是在分析这个环节，我从数据上看到问题之后如何快速定位到具体问题，BI要在这一块上给我们带来全新的体验。我在开头提到过，到现在这个节点，关键的一些业务流程其实都线上化了，那下一步我们的优化方向在哪？这就要结合BI来做，因为只有当我们开始考虑数据如何应用了，我们才会倒过头来发现之前流程设计上面的纰漏或者不足。这方面的价值甚至更大，因为能帮我们不断的优化内部流程。我们明年的年度费用预算精细度是去年的两倍不止，以前我们就做到部门，很粗的粒度，因为分析能力限制，做的即使更精细我们也不会分析到那个粒度，大家精力还是有限的。同样是费用，除了预算，我们接下来还要引入机票的折扣，目前机票折扣是用户手工录入的，数据准确性很差，我们分析的时候发现了这个问题，下一步我们计划直接接入机票的全价票数据来自动计算折扣，一方面用户那边不用手工录入了，另一方面也解决了我们分析精度上的问题。在以往，因为互相不理解对方的工作逻辑，所以我们财务部门与业务方其实沟通较少的。近几年由于“业财融合”的兴起，也倒逼我们去思考改善这个问题。而BI的出现，我认为其刚好是财务与业务迈出第一步沟通的最佳催化剂。为什么这么说？因为我们很多的经营问题，是要业务和财务一起去解决的，财务要站在经营增长的角度去发现问题，业务方要结合自己的经验用财务逻辑去考虑如何解决问题，两者虽然站的视角不同但是是缺一不可的。同时，业财融合对我们财务部门的人员素质要求是提高的，从数据统计到数据分析，现在对大家的要求上了一个层级，需要我们的财务人员能够协同业务方去发现问题。所以下一步我要求他们要能够走出去，去熟悉业务，去了解当前业务方关注的问题。我们从采购前的测试阶段起就开始进行Excel报表向BI的转化迁移，在2个月的测试试用过程中，我们自己的财务BP完成了业务端的销售与生产部门十几张关键分析看板的开发，所以BI平台采购后我们直接上线开始接入各类经营分析会议。这是一个不错的开始，接下来我们是要先把用的好的深化完善起来。现在我们ERP里面也开发了很多报表，但就属于我提到静态报表，只能做到数据的自动化，缺乏分析能力，稍有疑问就得到处重新拉数据。所以我们会优先把ERP里面的报表重新在BI上设计一遍，然后做一个大面积的替换迁移。这两件事同步去做，因为大的方向上我们要做的不仅仅是财务部门把BI用起来，我们要让整个公司把BI用起来。所以第一件事是在管理层里面激起水花，让大家感受到分析的价值。第二件事是从用户端做覆盖，自下而上推动大家去用。这两件事情做完下一步我们要做的就是大规模的推广了。思考：BI是不是要等具备高质量数据底层之后才能建设？如果我们公司信息化走的很靠前，等到我想上BI项目的时候内部已经有成熟的数仓了，这种情况当然是最完美的。但实际情况是我们公司IT部人员精力是比较有限的，本身业务系统的维护已经占据了大部分的精力，我相信这也是大部分制造业的现状，这种情况下要等数仓项目起来，且不说内部立项的难度，即使内部整个流程都比较顺利，项目的周期也是很漫长的。所以这个问题我们的想法是：“先满足业务需求，进而倒逼我们数据的建设。”数据的建设是很复杂的一个事情，涉及业务流程的修改还涉及最终模型的设计，这个过程要么我们有经验非常丰富的工程师，要么我们有相对明确的需求做牵引，这里我们选择的是后者。所以前期我们的策略是先把工具给到，让大家先用起来，等用起来之后分析需求相对明确了，再反过来设计数据层。我以自己部门为例，初期我们开发的看板所使用的数据都是Excel数据，目的就是把明确需求这一步放到这个环节完善掉，类似一个mvp环节，在这个环节先基于Excel的数据做出来东西，确认需求的合理性以及设计逻辑没问题之后，我们再将对数据需求提给IT部门。IT部门结合我们实际的分析看板去设计这部分数据要提供到什么粒度、什么样的表结构，通过这种方式我们可以避免你说的问题，而至于数仓的建设我们希望他是渐进的，随着我们对数据应用诉求的加深而逐步完善。本篇主要说明了企业如何将BI分析平台做到几乎0周期项目上线，在短期内实现了销售、生产端核心业务数据的线上化，并最终让“数据价值可视化”，从而让领导认可，让同事减负，让数据真正成为生产力。值得一提的是，国内BI工具发展到今天，已经进入深水区，企业落地时远不是找一款能够满足基础拖拉拽的可视化工具就可以，不少以前选择自研或选购国外BI的企业近期也都转而选择FineBI。因为FineBI的三大功能：数据编辑、主题模型、def函数，以及背后支撑的spider引擎，从功能到性能，都在支撑用户能够把分析思考过程中的每一步，通过数据表达出来，辅助用户深度思考复杂业务问题，最后真正实现让数据变为生产力。最后，如果想进一步了解更多BI财务分析场景，扫描下方二维码免费体验试用FineBI。最后，感兴趣的公众号后台回复“资料”，我们整理了6个G数据平台、数据仓库、数据仓库、数据治理、企业数据化管理案例，供大家免费领取！往期精彩推荐
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