1. 概述编辑
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
2. 列出需求调研流程编辑
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
3. 确定调研的配合部门和人员编辑
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。
4. 收集分析场景编辑
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？
5. 确认当前数据现状编辑
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。
6. 确认调研需求并输出文档编辑
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
7. 确认需求优先级编辑
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。
8. 需求执行编辑
按照梳理好的需求优先级进行需求开发。
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