Power BI 实现计划：BI 策略

  • 项目

注意

本文是 Power BI 实现规划系列文章中的一篇。 本系列着重介绍 Microsoft Fabric 中的 Power BI 工作负载。 有关该系列的介绍，请参阅 Power BI 实施规划。

本文对商业智能 (BI) 策略系列文章进行了介绍。 BI 策略系列面向多个受众：

  • 执行领导：负责定义组织目标和策略的个人，例如 Microsoft Fabric 或 Power BI 执行发起人或首席执行官 (CEO)、首席信息官 (CIO) 或首席数据官 (CDO)。
  • BI 和分析主管或经理：负责监督 BI 计划和 BI 战略规划的决策者。
  • 卓越中心 (COE)、IT 和 BI 团队：负责战术规划、衡量和监视 BI 关键结果进度的团队。 这些团队还规划关键计划和解决方案。
  • 主题专家 （SME） 以及内容所有者和创建者：团队或部门中支持分析并进行 BI 解决方案规划的团队和个人。 这些团队和个人负责支持其业务领域的策略和数据需求。

要从数据和分析中获得最大业务价值，定义 BI 策略至关重要。 要确保工作与组织优先事项保持一致，明确定义 BI 策略很重要。 在某些情况下，这种做尤其重要。

如果你的组织存在以下情况，建议你特别关注这些文章：

  • 首次迁移到或实现 Fabric 或 Power BI：明确的 BI 策略对于成功实现任何新平台或工具至关重要。
  • 正在经历 Fabric 或 Power BI 使用量的显著增长：BI 策略为组织采用提供了清晰度和结构，帮助在降低风险的同时赋能用户。
  • 寻求成为数据驱动型组织或实现数字化转型：BI 策略对于实现组织现代化和帮助你获得竞争优势至关重要。
  • 正在经历重大的业务或技术变革：规划 BI 策略可确保你的组织能够化变化为动力，而不是成为障碍。
  • 正在重新评估业务策略：你的业务策略应该影响你的 BI 策略，后者反过来又会导致业务策略发生变化。 为了达成组织目标，所有策略都应保持一致。

简而言之，本系列文章介绍如何定义 BI 策略。 它介绍了什么是 BI 策略、为什么它很重要，以及如何规划 BI 策略。 本系列文章旨在对 Fabric 采用路线图进行补充。

使用 BI 策略实现数据驱动

成功采用和实施分析解决方案可帮助组织实现其业务目标。 为了成功地采用和实现，需要有 BI 策略。 BI 策略可能有时被描述为“分析策略”或“成为数据驱动型”。

BI 策略是指实施、使用和管理数据和分析的计划，目的是让你的用户能够更好地满足其业务目标。 有效的 BI 策略可确保数据和分析支持你的业务策略。

BI 策略与业务策略之间的关系

业务策略应直接为 BI 策略提供信息。 随着业务目标的发展，BI 流程和工具也可能需要演变，尤其是出现新的数据需求时。 从 BI 解决方案中学到的新机会和见解也可能导致业务策略发生变化。 要创建有价值的 BI 解决方案并确保用户有效地使用这些解决方案，理解和支持业务策略与 BI 策略之间的关系至关重要。

下图描述了 BI 策略如何通过给业务用户赋能来为业务策略提供支持。

Diagram shows the purpose of a BI strategy is to support the business strategy by enabling business users. Concepts shown in the image are described in the table below.

该图描述了以下概念。

项目 描述
Item 1. 业务策略描述组织如何实现其业务目标。
Item 2. 业务策略直接为 BI 策略提供信息。 BI 策略的主要用途是为业务策略提供支持，并可能为其提供信息。
Item 3. BI 策略是指实施、使用和管理数据和分析的计划。
Item 4. BI 目标定义 BI 如何支持业务目标。 BI 目标描述了 BI 环境期望的未来状态。
Item 5. 为了在实现 BI 目标方面取得进展，需要确定并描述你想要在特定时间段内实现的 BI 关键结果。 这些关键结果描述了实现所需未来状态的路径。
Item 6. 为了实现 BI 关键结果，需要规划和实施 BI 解决方案和计划。 解决方案可能由集中式 IT 或 BI 团队开发，也可能由实践社区的成员作为自助式解决方案进行开发。
Item 7. BI 解决方案和计划的目的是使业务用户能够实现其关键结果。
Item 8. 业务用户使用 BI 解决方案和计划做出明智的决策，从而采取有效的行动。
Item 9. 业务用户将业务策略贯彻到底，并获得相应的结果。 他们通过在适当的时间采取适当的操作来实现这些结果，这在一定程度上通过有效的 BI 策略来实现。

注意

在目标和关键结果 (OKR) 框架中，目标明确、简要地描述了要实现的目标。 相比之下，关键结果是具体的、可实现的结果，用于衡量实现目标的进展情况。

此外，计划或解决方案是用于帮助你实现一个或多个关键结果的流程或工具。 解决方案可解决用户的特定数据需求。 解决方案可以采用多种形式，例如数据管道、数据湖屋、Power BI 语义模型或报表。

有关 OKR 的详细信息，请参阅了解 OKR (Microsoft Viva Goals)。

对于假设的组织，请考虑下面的大致示例。

区域 示例
业务策略 组织的目标是提高客户满意度并减少客户流失。 实现此目标的一种业务策略是减少向客户延迟交付的数量。
BI 策略 • BI 目标：为了支持业务策略，BI 目标是提高订单和交付报告的有效性。

• BI 关键结果：为了实现 BI 目标，组织定义了季度的特定 BI 关键结果。 其中一个关键结果是将生成准时交付报告的时间缩短了 80%，从而可以每天（而不是每周）提供报告。 另一个关键结果是为最大的配送中心提供库存和订单综合数据。 需求计划员可以使用库存数据来改进交付规划。

• BI 解决方案和计划：为了实现这些 BI 关键结果，组织规划了 BI 解决方案和计划，例如实施自动化数据管道以及合并的数据湖屋，用于存储业务就绪订单和库存数据来支持报告和分析。 他们制定了一个培训计划，使用户能够充分利用新提供的数据。
业务用户 由这些 BI 解决方案和计划提供支持，业务用户能够更有效地识别和减少潜在的延迟交付。 这些解决方案可减少延迟交付并提高客户满意度，从而使组织能够实现其业务目标。

BI 策略与数据策略之间的关系

BI 策略描述了成功的 Fabric 采用和 Power BI 实现将如何为组织带来业务价值。 不过，BI 策略超越了工具和技术。 虽然 BI 策略开始时可能很小，但当你获得成功时，它可能增长到涵盖你的所有分析数据、工具和流程。 此外，BI 策略中的概念在更广泛的数据策略中也很重要。 BI 策略关乎的是使用数据和工具进行分析，而数据策略则关注在组织中更广泛地管理和使用数据。 因此，BI 策略是数据策略的一个子集，因为这两者共享许多相关的概念。

下图描述了 BI 策略如何成为数据策略的子集，以及这两者如何共享与数据文化和技术相关的概念。

Diagram shows that a BI strategy is a subset of a data strategy. Concepts shown in the image are described in the table below.

该图描述了以下概念。

项目 描述
Item 1. 数据策略描述了在组织中更广泛地使用和管理数据的重点领域和目标。 数据策略不仅仅涵盖 BI。
Item 2. BI 策略是数据策略的一个子集。
Item 3. 数据文化在 BI 策略和数据策略中都很重要。 不同的数据文化领域描述了对让人们能够有效地使用数据的行为、价值观和过程的愿景。 数据文化的一个示例是数据素养。
Item 4. 技术在 BI 策略和数据策略中都很重要。 不同的技术领域支持着业务数据需求和使用场景。 技术领域的一个示例是数据可视化。

BI 策略可以涵盖许多数据文化和技术领域。 然而，在规划 BI 策略时，应小心谨慎，不要一开始就试图解决太多领域。 成功的 BI 策略从小处开始。 它侧重于几个重点领域，并随着时间扩大范围，确保进度一致。 之后，随着你使用 BI 策略持续取得成功，它可逐渐演变为涵盖更多领域。

重要

本系列 BI 策略文章重点介绍 Fabric 中的 Power BI 工作负载。 但是，规划 BI 策略是一项与技术无关的工作。 因此，无论你选择的 BI 工具和技术如何，文章中所述的概念都可能适用。

定义 BI 策略

可通过多种方式定义 BI 策略。 通常，定义 BI 策略时，首先确定要据此描述 BI 目标的重点领域。 根据这些目标，可以在关键结果中定义具有时间限制的优先操作。 要实现这些关键结果，需要构建解决方案并制定特定关键计划。 然后，随着成功经验的积累，逐步扩大 BI 战略的规模，以涵盖更多的重点领域和更多的目标。

下图描述了如何在 3 个不同的规划级别定义 BI 策略。

Diagram shows the three levels of a BI strategy. Concepts shown in the image are described in the table below.

该图描述了下面 3 个规划级别。

项目 描述
Item 1. 战略规划：首先定义战略性 BI 重点领域和目标，以及它们支持业务策略的方式。 这些 BI 目标是你想要实现的目标和实现原因的大致说明。
Item 2. 战术规划：然后确定具体的 BI 关键结果。 这些关键结果是具体、可衡量的短期操作，描述了你如何在长期战略性 BI 目标方面取得进展。
Item 3. 解决方案规划：创建的 BI 解决方案和计划应该是战术规划的直接结果。 这些解决方案让你能够实现 BI 关键结果，并逐步实现 BI 目标。

重要

要定义 BI 策略，需要整个组织中的许多团队和个人进行优先级设定、规划和积极参与。

BI 策略示例

下面大致的假设示例说明了可如何从业务目标过渡到 BI 目标。 然后，它说明了如何从 BI 目标过渡到关键结果，然后过渡到 BI 解决方案和计划。

业务目标和策略

在此示例中，组织设定了提高销售效率的目标。 企业用于实现此目标的一个策略是向顶级客户销售更多高利润的产品。

BI 重点领域和目标

为了实现业务策略，组织希望销售人员在数据驱动下做出决策。 为此，BI 团队与销售团队合作，了解其数据需求，并定义长期战略性 BI 重点领域和目标。

在此示例中，BI 重点领域和目标如下：

  • 数据素养：提高销售人员根据数据和报表可视化效果做出决策的能力。
  • 内容所有权：明确谁拥有不同使用场景的数据和报告项。
  • 指导和用户支持：更有效地使销售人员能够运用技能和工具来回答数据问题。
  • 治理：更有效地平衡治理风险和销售团队赋能。
  • 数据工程：创建销售和盈利能力数据的统一视图以供分析。

注意

在此示例中，其他很多因素可能也很重要。 但是，组织已确定支持业务策略的这些特定重点领域和目标。

关键结果

为了实现 BI 目标，BI 团队执行战术规划来确定和描述其短期关键结果。 BI 团队为销售人员制定了介绍性的数据素养计划。 此外，BI 团队为想要执行自助分析的销售人员制定用户支持计划和责任计划。 这些计划使销售人员能够在完成特定培训材料并签署自助服务用户确认之后请求访问数据。

在此示例中，第一季度的 BI 关键结果为：

  • 数据素养：确保 90% 的销售人员完成数据素养计划。
  • 内容所有权：在每个销售团队中确定一名冠军，培训冠军以连接到集中式语义模型并创建他们自己的报告。
  • 指导和用户支持：在第一个季度创建一个集中式门户来共享培训资源和模板文件并举行每周办公时间问答研讨会。
  • 治理：将销售人员通过集中式报告进行的出口活动减少 20%。
  • 数据工程：选择用于合并销售和盈利数据的体系结构。
  • 数据安全性：定义并实现销售人员将使用的销售数据和盈利数据的数据安全规则。
  • 信息保护和数据丢失防护 (DLP)：定义内容创建者应如何通过提升或认证数据项来认可内容。 对组织是否需要敏感度标签和 DLP 策略进行调查。

关键计划和解决方案

为了实现关键结果，组织旨在制定以下关键计划，或设计和部署以下 BI 解决方案。

  • Central BI 团队将为奖牌湖屋体系结构设计并发起概念证明来存储销售和盈利能力数据。
  • 集中式 BI 团队将企业语义模型发布为 Power BI 语义模型，其中包含集中报告和关键自助式报告场景所需的所有数据。
  • Central BI 团队将根据 Power BI 活动日志中的数据为用户活动草拟原型租户范围监视解决方案。
  • 应用于 Power BI 语义模型的安全规则强制要求销售人员只能访问分配给他们的客户的数据。
  • 集中式 BI 团队将创建跨区域和产品组显示总销售额和盈利能力的集中式报表。 这些集中式报表将使用交互式可视化效果来支持更复杂的分析。

注意

此示例描述了一个简单的场景，目的是说明 BI 策略的 3 个规划级别。 实际上，你的战略性 BI 目标、关键结果以及关键计划和解决方案可能更复杂。

以迭代方式规划 BI 策略

你的 BI 策略应随着你的规模和组织经历变化而不断演变。 由于这些原因，规划 BI 策略是一个连续的、迭代的过程。

出于下面两个原因，以迭代方式规划 BI 策略是有利的。

  • 逐渐推进：定义 BI 策略，侧重于重点领域并将它们分解为可管理的部分。 可以分阶段实现这些部分，并在多个持续改进周期内逐步完成它们。 在每个周期中，你可以评估进展和学到的经验，持续发展你的策略。 相比之下，涵盖一切的方法可能会令人不知所措，在产生价值之前就让人失去了动力。
  • 克服变化：跟上技术和业务策略的变化。 迭代规划和实施阶段有助于你的策略与业务数据需求保持相关。 与之相比，详细的多年战略计划可能很快就会过时。

期待涵盖方方面面的长期计划维持超过 12-18 个月是不现实的。 例如，尝试创建详尽的三到五年计划可能会导致过度投资、跟不上变化，以及没法对业务策略中的变化提供支持。 转而，应采用迭代方法来定义和操作策略，设定最长可在 18 个月内收获成果。

可通过多种方式来迭代规划 BI 策略。 一种常见的方法是安排随时间推移进行与组织中的现有规划过程保持一致的规划调整。

下图描述了有关如何安排规划调整的建议。

Diagram shows how to iteratively plan a BI strategy with different planning periods. Concepts shown in the image are described in the table below.

该图描述了如何通过规划以下概念，以迭代的方式构建 BI 策略。

项目 描述
Item 1. 避免详细的长期计划：随着技术和业务优先级的变化，长期的详细计划可能会过时。
Item 2. 战略规划（每 12-18 个月）：这个大致规划侧重于协调业务目标和 BI 目标。 将此战略规划与其他年度业务流程（例如预算周期）协调一致很有价值。
Item 3. 战术规划（每 1-3 个月）：月度或季度规划会议侧重于评估确定与规划期相关的特定、可操作的关键结果。 此规划应考虑到迭代的业务反馈和业务或技术的变化。
Item 4. 持续改进（每月）：每月会议重点处理反馈以及会影响正在进行的规划的紧急变化。 如有必要，决策者可做出决策、采取纠正措施或影响正在进行的规划。

如何规划 BI 策略

本系列文章介绍了一个结构化框架，它可帮助你规划 BI 策略的 3 个级别，如下图所示。

Diagram shows strategic, tactical, and solution planning for business intelligence. Each type of planning is described in the text below.

该图现实了 BI 策略规划的 3 个级别，每个级别都在单独的文章中进行了介绍。 建议按以下顺序阅读这些文章。

  1. BI 战略规划：本文介绍如何组建一个工作小组来领导定义 BI 策略的计划。 工作团队准备与关键利益干系人的研讨会，来了解和记录业务策略。 然后，该团队对 BI 在支持业务策略方面的有效性进行评估。 此评估有助于定义战略性 BI 重点领域和目标。 在战略规划后，工作小组进行战术规划。
  2. BI 策略规划：本文介绍工作团队如何确定可度量的限时关键结果，以实现 BI 目标。 作为这些关键结果的一部分，工作小组会创建一个设定了优先级的 BI 解决方案和关键计划的待办列表。 最后，工作团队承诺每季度修改一次战术规划。 战略规划后，你将进行解决方案规划。
  3. BI 解决方案规划：本文介绍如何设计和构建支持 BI 关键结果的 BI 解决方案。 首先，组建一个项目团队来负责设定了优先级的解决方案待办列表中的解决方案。 然后，项目团队将收集要求来定义解决方案设计。 接下来，它进行部署规划并执行解决方案概念证明 (POC) 来验证假设。 如果通过 POC，项目团队会创建和测试具有迭代周期的内容，这些内容逐渐上线到用户社区。 准备就绪后，项目团队会将解决方案部署到生产环境，并根据需要对其进行支持和监视。

提示

在阅读 BI 策略文章之前，建议先熟悉 Fabric 采用路线图。 该采用路线图描述了实现 Fabric 采用和健康的数据文化所要注意的事项。 这些 BI 策略文章根据采用路线图编写。

相关内容

在本系列的下一篇文章中，了解 BI 战略规划。