进行需求调研

1.1 目的

在搭建 BI 系统、进行数据体系搭建之前，需要先对公司的数据需求进行调研。

了解自助分析需要准备哪些数据需求，再根据目前的底层数据情况，判断哪些数据需求是现成表可以满足的，哪些是需要开发表，哪些是需要做简单处理的，确定数据开发的详细需求内容，为后续搭建 BI 系统做铺垫。

1.2 实现思路

1.3 参与人员

项目经理：主导

业务部门数据分析师：配合梳理业务流程、提供历史的分析数据、配合需求确认

IT 信息部门：现有数据库梳理、确认数据能否满足当前分析需求、配合需求确认、开发数据

项目经理首先需要对调研流程进行设计，要做好需求调研，需要关注以下事项：

• 确定参与 BI 推广的业务部门及其领导人和关键用户

• 梳理业务人员日常做数据分析的工作流程

• 梳理业务人员日常做数据分析的业务场景

• 梳理其日常做数据分析所用到的数据表，包含维度、指标、细粒度

• 从 IT 部门了解现有数据情况，是否有数据缺失

• 确认需求并输出需求文档以便进行需求的执行
  

项目经理需要分别对各业务部门的「数据分析师」以及「业务人员」进行调研。

并且每个部门负责人都是该部门数据分析师，他们需要帮助整理数据情况。

注1：可以一次性调研所有希望用的业务部门，也可多次循环调研。

注2：需要调研的每个部门指定对应责任人，负责部门业务需求、数据情况收集&整理把控。

收集分析场景的方法有四种。

4.1 拆解企业战略目标

层层拆解企业和部门的战略目标，然后从数据支撑战略目标的角度进行分析，获取需求数据。

比如从某公司的公司战略拆解到支撑战略目标的部门；

• 该部门支撑战略目标的 OKR 对应的业务动作；

• 为了衡量该业务动作而制定的衡量指标和衡量的维度；

• 该数据当前是否已有、已有数据的存放位置等等。

通过逐步的拆解来确认需要开发的数据表，如下图所示：

4.2 收集历史日常分析

可以对业务人员进行调研，收集日常的分析场景，获取需求数据。

通过对业务现状的了解，进行日常分析场景的需求收集，需要包含的内容包括：

• 当前业务所属的业务条线；

• 当前业务分析指标、维度、细粒度；

• 需求数据的数据来源；

• 需求预期；
  

通过当前日常业务分析进行延伸拓展收集需求，比如通过多维分析、与指标体系作对比，产生新的业务需求等等。

4.3 部门头脑风暴

通过部门会议，发散思维收集数据需求，例如：

以「哪些分析需求需要且可以在 BI 中实现？」为议题，邀请业务部门人员进行讨论，讨论内容包括：

需求业务线、需求指标、维度、当前是否已有数据等等。

4.4 业务部门访谈

通过业务部门访谈沟通，间接获取数据需求，访谈内容可以包括：

了解当前业务现状——当前的分析模式是什么样的？

收集当前业务的痛点——当前有什么分析或者数据使用上非常不方便的问题？

讨论解决方案——有什么好的方法能解决该问题？

评估 BI 实现方式——能通过怎样的方式在 BI 中实现？

项目经理在收集数据需求后，需要与信息部 IT 沟通完成以下内容：

• 整理现有的数据库数据并确认数据质量，

• 确认哪些能够满足需求，哪些不能。不可满足的需求需要回退业务重新调研，可满足的需求则直接提供或提供新表。

数据主要为底层数据，数据梳理可参考：指标字典

梳理来源可来源于数据字典、数据库表+业务理解、IT人员提供。

同各业务部门以及信息部同事开需求研讨会，做需求确认和修改，如下面的示例：

详情参见：【帆软】需求确认报告样例.docx

项目经理需要与调研对象讨论，根据「需求可行性&需求紧急程度&原始数据质量」判断需求优先级，然后进行需求的开发。

例如，销售部门急需要使用售后数据做汇报分析，且数据库中已有售后相关数据，但需要进行整理使用，那么可以优先交给信息部处理原始数据。

按照梳理好的需求优先级进行需求开发。

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