五步法搞定BI业务需求梳理五步法搞定BI业务需求梳理。
很多人一想到要给高层领导做BI项目汇报就会很紧张，不知道怎么样去规划。
关注新闻的朋友们可能注意到了，最近这段时间关于数据要素、数字经济、数字化转型的相关行动越来越多，一方面是各级政府的政策规划以及大规模的发展行动，另一方面是则是各行各业的企业开始探寻数字经济，通过数字化转型进行改革，充分发挥数据价值。
01集团经营管理分析的切入点 集团经营管理分析的切入点往往是从财务分析开始。
目前，社会数字化程度还在不断加深，数据量也伴随着一同高速增长，许多人预测未来将是数据处理时代，而作为数据类解决方案的商业智能BI也会持续扩张市场，朝着不同行业BI商业智能的方向发展。
01 财务数字化管理 第一，财务基本信息化建设。
建筑行业的项目管理是一个系统而复杂的过程，其重点主要是寻求造价、质量、工期等几个方面的平衡点，并且对项目的整个过程必须要有一个清晰和直观的了解。
财务管理工作是企业管理工作中的核心内容，也是企业管理工作中的难点内容，对于集团企业来讲更是任务艰巨而又问题频出。
01集团化的数字化项目为什么会失败深度原因：方向性错误 这几年见过一些央企、国企、大型企业集团尝试过一些数字化的项目：数据中台、大数据分析、BI 分析项目，投入很大、周期也很长，甚至有的在项目开始前也找了专业的咨询公司来规划，但最终并没有达到理想预期，为什么？ 除了在项目规划、设计、落地推进过程中的问题没有解决好之外，有一个非常重要的、隐藏的、容易被人忽略的问题就是：方向性错误。
央企集团的财务经营分析是集团最顶层的分析框架设计，直接面向集团高层管理层，定位和作用不言而喻。
对市场异常敏感的商业世界自然不会放过获取数字经济的机会，在众多企业开始进行数字化转型，通过信息化建设，部署BI来完成转型工作。
01、什么是商业智能BI？ 商业智能BI可以实现业务流程和业务数据的规范化、流程化、标准化，打通ERP、OA、CRM等不同业务信息系统，整合归纳企业数据，利用数据可视化满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求，从而为管理和业务提供数据依据和决策支持。
现金流量风险，从字面意思还是比较容易理解的，就是企业的现金流入、现金流出不对等，流出大于流入，现金流循环不起来。
财务分析是基础，经营分析是建立在财务分析基础之上的专项分析。
数据分析的出现是因为人类难以理解海量数据所呈现出来的信息，不能从中找到相应的规律来对现实中的事物进行对应，我们都知道数据有很高的价值，但不能利用的价值，没有任何意义。
BI采用T+1模式 BI的数据仓库架构本身就决定了对数据的实时性要求没有那么高，ETL的过程不可或缺，Extraction 抽取、Transformation 转换、Loading 加载，这三个环节本身就是有时间损耗的。
汽车制造 在展示汽车生产制造行业商业智能 BI 可视化分析案例之前，我们有必要大致了解一下汽车生产制造的流程。
新一代数字化、信息化技术的成熟，加速了信息化的普及速度，让信息成为决定企业能否健康发展的关键。
由于移动互联网和手机的普及发展，截至2022年6月，我国短视频的用户规模达9.62亿；即时通信用户规模达10.27亿；网络新闻用户规模达7.88亿；网络直播用户规模达7.16亿……这些数据都意味着互联网已经涉及我们的方方面面，了解这些就不会奇怪为什么数字化增长如此迅猛，并且爱成为了大多数人对未来社会发展的路线共识。
对于企业而言，供应链是一个很复杂的、体系化的生态系统，从原材料、到供应商、到生产、仓库、物流，最后到达经销商或者最终客户那里，这个链条很长。