BI项目规划和实施方案是保障 BI 项目顺利落地的首要环节。好的项目规划能有效提升开发人效，缩短项目周期，实现项目预期目标。(项目规划的重要性）。围绕项目规划，企业需要确定三件事：做什么、谁来做，以及怎么做。
在BI项目开发即怎么做之前，明确项目范围和组建项目团队是确保项目成功的关键步骤。项目范围的确定涉及对项目目标、所需功能、预期成果以及项目的时间和成本限制的清晰界定。这一过程对于防止项目蔓延、确保资源有效利用以及满足利益相关者期望至关重要。同时，组建一个跨职能的项目团队，可以确保项目从多个角度得到考虑，从而提高项目解决方案的实用性和有效性。团队成员之间的紧密合作和明确的角色分配有助于提高项目的执行效率，减少沟通障碍，加快问题解决过程。通过这些前期的准备工作，可以为BI项目奠定坚实的基础，增加项目按时按预算成功完成的可能性。
本文将详细解答如何确定BI项目的范围也就是做什么的问题，以及如何组建分工有序的团队即谁来做的问题，为BI项目开发打好坚实的基础。
一、确定项目范围：做什么
项目规划的第一步是根据项目需求和目的确定项目范围，这时在项目初期收集和明确的需求就派上用场了。对于项目管理者而言，只清楚项目范围的含义是不够的，最重要的是正确、清楚地定义项目范围。如果项目范围划分得不够明确，会直接导致项目内容意外变更，有可能造成项目最终成本提高、进度严重延迟、偏离原定目标，以及影响整个项目发展和项目团队成员积极性等不良后果。
具体来说，BI项目的范围需要从组织、功能、业务、数据、接口等 5 个方面进行规划。
1、组织范围
组织范围框定的是实施项目的主体，企业需要明确当期项目是否只需要在总部实施还是要在总部和所有子公司都实施，实施的内容又涉及哪些业务部门。
2、功能范围
功能范围指BI项目所包含的功能模块及具体功能，如下图所示。IT 开发人员可以根据功能范围提前学习和掌握BI工具，在做开发时更有针对性、更高效。
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3、业务范围
业务范围描述企业需要通过BI系统实现的日常业务处理和分析任务，主要对业务模块、分析应用、分析维度、分析形式等内容进行定义。
（1）业务模块
业务模块指的是企业内部不同的业务领域或功能区域，如销售、财务、库存管理、人力资源等。在BI系统的范围内，需要明确哪些业务模块将被纳入分析，以及这些模块如何相互关联。业务模块的确定是实现数据整合和分析的第一步，它直接影响到数据分析的广度和深度。
（2）分析应用
分析应用是指具体的分析工具或应用程序，它们用于执行特定的分析任务，如预测分析、趋势分析、异常检测等。这些应用通常是为了解决特定的业务问题或满足特定的决策需求而设计的。在BI项目中，需要定义哪些分析应用是必要的，以及如何将它们与业务模块相集成。
（3）分析维度
分析维度是数据分析中的一个关键概念，它代表了数据分析的不同视角或分类标准，如时间、地点、产品类型、客户群体等。在BI系统中，正确定义分析维度对于数据的多维分析至关重要，它允许用户从不同角度审视和理解数据，从而获得更全面的业务洞察。
（4）分析形式
分析形式指的是数据分析的呈现方式，包括图表、报表、仪表板、得分卡等。这些形式决定了用户如何接收和理解分析结果。在BI项目中，需要确定哪些分析形式最适合展示不同类型的数据和分析结果，以及如何将这些分析形式与用户的决策过程相匹配。
综合这四个部分，可以构建一个全面的BI系统业务范围描述，它将指导BI项目的规划、实施和优化，确保BI解决方案能够满足企业的具体业务需求和决策支持要求。
4、数据范围
数据范围包括数据源范围和数据关联规则等，其中数据源范围不仅描述数据来自哪里，还包括对源数据的理解、源数据质量保障、数据抽取等。
它涉及以下几个关键方面：
（1）数据来源
这指的是数据的起点，即数据存储和生成的地方。数据来源可以包括企业的内部系统（如ERP、CRM、SCM等）、外部数据提供商、公共数据库、互联网数据源等。了解数据来源对于确定数据的可靠性和相关性至关重要。
（2）数据理解
数据理解涉及对数据的含义、数据的结构、以及数据所代表的业务概念的深入理解。这包括了解数据字段的名称、数据类型、业务含义以及数据之间的逻辑关系。
（3）数据质量保障
数据质量是BI项目成功的关键。数据质量保障措施包括确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。这可能涉及到数据清洗、数据验证和数据质量监控等过程。
（4）数据抽取
数据抽取是指从源系统中提取数据的过程。这通常涉及到ETL（提取、转换、加载）过程，其中数据被提取出来，经过必要的转换以适应分析需求，然后加载到数据仓库或其他数据存储系统中。
（5）数据关联规则
数据关联规则定义了不同数据实体之间的关系，例如，销售数据与客户数据、产品数据之间的关系。这些规则对于数据建模和后续的数据分析至关重要。
（6）数据整合
在多数据源的环境中，数据整合是将来自不同源的数据合并成一个统一视图的过程。这有助于提供一个全面的数据视图，支持跨部门的决策分析。
（7）数据安全与隐私
在定义数据源范围时，还需要考虑数据的安全性和隐私保护。这包括数据访问控制、加密传输和存储、遵守数据保护法规等。
（8）数据治理
数据治理是一套流程和政策，用于确保数据的质量和可用性。它包括数据的创建、存储、使用、共享和删除的规则。
下图给出了确定数据源范围的示例。
通过明确数据源范围，企业可以确保BI系统的数据基础是坚实和可靠的，从而支持有效的数据分析和决策制定。
5、接口范围
考虑 BI 系统是否需要嵌入企业的其他信息系统，并实现单点登录等功能，如果需要，还应明确系统接口方式，例如由谁提供，谁设计，谁开发等。
项目范围的准确定义是确保项目顺利进行的前提。它要求项目管理者不仅要对项目的目标和需求有深刻的理解，还要能够预见潜在的变化和挑战，并制定相应的应对策略。
为了实现项目目标，项目团队的组建同样至关重要。一个结构合理、技能互补的团队是项目成功的保障。项目团队的组建应基于项目的具体需求，确保团队成员具备完成项目任务所需的专业技能和经验。
二、组建项目团队：谁来做
项目团队是企业BI项目建设过程中的"大脑"，分工明确、配合有序的项目团队是项目成功的关键。由于 BI 项目的建设涉及企业内部多个部门，需要高层管理者与业务部门的认同及参与，因此项目团队通常以几位企业高层管理者为核心，设立项目领导委员会来统筹整个项目，其他成员则由企业 IT 部门负责人牵头，与各部门对接人一起，设立不同的小组，全程参与 BI 项目的规划与实施。
项目团队的角色分为团队领导者、业务精通者、方案设计者、技术落地者等 4 类。每一类角色又可以进一步细分，例如技术落地者可以包括数据仓库（简称数仓）开发团队与应用开发团队等。如果企业采用引入 BI 厂商或者外包商的方式来建设 BI 项目，就需要根据企业、BI 厂商或外包商的实际情况来组建项目团队。不过需要注意的是，项目领导委员会都需要企业自己派遣成员设立，以保证对项目的整体把控。具体的角色以及对应职责如下：
1、项目领导委员会
- 职责：项目最高领导团队，负责指导项目方向，进行关键决策，确保项目在企业内的权威性。
- 成员：可由CEO、分管信息化的VP或对应业务口的VP组成。
2、顾问团队
- 职责：负责BI系统架构、需求规划、流程规划的全过程技术与业务指导。
- 成员：CIO/CTO、系统架构师、业务总监、行业咨询顾问。
3、项目经理
- 职责：定义、计划、协调、控制和检查所有的项目活动，跟踪和报告进度，解决技术和业务问题，指导团队成员跟BI厂商、业务人员、项目发起者谈判等。
- 成员：项目经理。
4、数据管理团队
- 职责：负责设计与监控项目所需要的数据库环境、制定数据标准、分析数据质量。
- 成员：数据库管理员、元数据管理员、数据质量/安全管理员。
5、数仓开发团队
- 职责：负责数据仓库建设过程中的ETL开发、主题维度建模等。
- 成员：ETL工程师、数据建模工程师。
6、业务分析团队
- 职责：参与业务维度模型的开发，提供数据定义，写测试案例，定义业务需求，在业务人员和IT人员之间架起沟通的桥梁。
- 成员：业务需求分析师、业务代表。
7、应用开发团队
- 职责：负责前端报表和查询的开发，以及数据分析和挖掘。
- 成员：报表/BI工程师、数据挖掘专家。
8、质量管控团队
- 职责：负责过程改进和质量保证，负责系统开发、交付、上线各个环节的测试任务。
- 成员：QA工程师、测试工程师。
9、培训支持团队
- 职责：编写和发布培训材料，为关键用户提供培训和技术支持。
- 成员：技术支持、解决方案推广师。
一个成功的BI项目不仅仅是技术实施的成功，更是团队协作和项目管理流程的成功。通过明确的角色分工、紧密的团队合作、高效的沟通协调以及持续的学习和改进，企业能够确保BI项目能够为企业带来预期的业务价值，推动企业的数字化转型和长期发展。
三、 总结
通过深入探讨如何明确BI项目的范围和如何组建高效的项目团队，本文旨在为读者提供一个清晰的指导，确保BI项目在正确的轨道上顺利推进。明确项目范围有助于聚焦关键目标，避免资源浪费，而一个多元化且技能互补的项目团队则是实现这些目标的有力保障。
随着项目团队的建立和角色分配的明确，接下来的工作将转向具体的项目实施策略，包括技术选型、数据整合、系统开发、测试和部署等关键环节。通过这些综合性的准备工作，企业将能够确保BI项目的成功实施，从而实现数据驱动的决策制定，提升业务效率，最终实现企业的长期战略目标。