1. 视频学习
点击查看视频：自助分析应用指南案例
2. 背景
小数公司，一个中小型公司，当前公司的现状如下：
之前人事部已经使用 FineReport 搭建了数据填报收集系统，并进行了规范化的数据整理，但在利用数据上，一直保持着传统的分析模式：业务部门提出需求，信息部门准备数据、开发报表给业务部门查看；且其他部门数据仍分散在各个数据库。
当前数据整合分析困难、报表灵活性不够、无法实现对公司运营数据的及时、有效、便捷的监控、对比、分析和预警、预测。
公司「IT 信息部系统维护组」数据库工程师胡立阳、杨宇负责进行公司数据库数据的取数、维护等，当前对于业务提出的需求需要反复沟通，疲于应对；
销售部销售专员吴派在日常使用数据进行进行销售分析时也会遇到分析需求响应缓慢，由于紧急活动想要临时加一个取数需求，但是要排队走流程不能快速响应分析需求等问题。
小数公司 CIO 李xx一直希望能够通过数据驱动公司业务的发展，让业务自主分析，摆脱固定的报表模式，满足经常变化的报表需求。
如何能够减轻信息部和业务部门的工作量，让信息部门有更多的时间进行前瞻规划，让业务部门能快速获取需要的数据并形成报表？
3. 解决思路
上述问题的本质其实就是缺乏一套体系，能够让真正接触业务的人自由分析数据。
公司 CIO 李xx让有项目落地经验的小潘作为项目负责人，以 FineBI 为工具，在小数公司内部推广自助分析模式。
通过信息部 IT 准备基础数据，业务人员自助处理和查看这些数据这样的配合方式，搭建「数据体系」和「人才体系」，让数据取于业务、用于业务，充分发挥数据分析的价值。
4. 项目流程
小潘在了解了公司的现状并与 CIO 沟通诉求之后，进行了项目流程梳理，将自助分析推广项目分了四个阶段。
4.1 项目的规划和启动
在项目启动后，小潘首先需要做项目执行前的一些准备工作，组建项目团队、确定项目范围、制定项目计划等等。
小潘的具体执行过程参见：进行项目规划
理论学习文档详情参见：系统规划
4.2 进行系统准备
企业首先就需要有一个 BI 分析工具，因此需要搭建 BI 系统、梳理企业数据和人员信息。
小潘的具体执行过程参见：将数据分层并引入BI、分配权限体系、搭建流程管理体系
理论学习文档详情参见：系统准备概述
4.3 进行系统推广
进行数据分析人才培养，通过培训的形式提升公司自助分析能力。
