這是數據中臺、BI業務訪談系列的第二篇文章,在上一篇文章中,我重點介紹了在給企業的業務部門、高層管理做業務訪談之前我們要做好行業、業務知識的功課。做好這些功課之后,就到了實際的訪談環節了。
業務訪談關鍵點
那么在具體業務訪談的時有哪些重點關鍵點要把控呢?通常情況下,會特別關注業務組織架構、業務現狀、業務協同、業務關注重點、業務邊界、信息化使用情況等幾個基本的方向。
業務關鍵點 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺
大家一看這幾個點好像很簡單,但我們不能僅僅只關注字面意思,還要繼續深挖。很多微小的點傳遞出來的信息,在不同的人身上敏感度是不一樣的,可能是機會、也可能是風險,我們要培養這種敏感度和嗅覺。
今天的文章我們首先講解一下訪談過程中組織架構梳理的重要性。
組織架構梳理的重要性
摸清楚組織架構,它是所有業務梳理的關鍵前提。很多人就會想組織架構還不簡單,要么從HR系統出,要么就在OA里面,直接拉出來就行了。有這種想法的同學說明對商業智能BI這種分析型信息化建設項目的特點還不怎么熟悉和了解。
數據可視化 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺
在分析型的比如商業智能BI的信息化項目建設過程中,經營管理分析的視角不是以HR或者OA里面的法人架構視角來進行分析維度設計的,而是以經營管理視角來設計的。這個可能性有多大?這么來說吧,在我個人以及團隊之前所經歷的所有商業智能BI項目中,100%的經營分析架構跟實際的法人架構、企業內部組織架構都是不匹配的。
像財務報表非常標準,它是按照法人架構一個實體、一個實體去建的,在HR或者OA系統里面企業內部的組織架構也是按照企業管理組織來設計的。但到了經營管理的分析環節,上面的這些架構就不適用了。
組織架構據分析
比如:一個集團下面有幾十家公司,按照法人架構分析就很簡單,就是集團到分公司。但實際上,在內部根據產品線、業務線的不同會虛擬出來了很多業務板塊、業務條線、事業部、區域性公司。從經營分析視角就變成了集團到板塊到事業部到區域性公司再到實體。還有的集團下設了很多公司是用來走帳的,這些公司對實際的經營分析沒有什么實質上的價值。
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還有一些場景比如一個做貿易流通的門店是一個實體公司,這個門店可能有一塊區域是屬于集團另外一條業務線的業務,在收帳的時候是以這個實體公司去收的。在財務報表中這是可以對上的,但在經營管理分析的時候是需要拆出來看的,那里面的費用怎么拆,怎么分析?所以,這些問題都需要梳理清楚,因為最終出管理分析報表的時候這個口徑發生了改變。
像上面提到的這些都是在實際項目中會遇到的,往往在業務系統中看不出來這些問題。但是在分析型系統中,這些問題就是非常大的問題,直接導致分析維度設計過程中復雜度的上升。
如果前期沒有把這些業務特點和實際情況弄清楚,后期的變動就會導致代碼開放會反復的做調整,甚至一些維度架構要推翻重新設計。還有一些更加復雜的場景我這里還沒有提到,我只能說非常復雜。很多項目死就死在這個地方,前期沒有發現這個問題,后期發現了再跟客戶去溝通,他們內部這個問題可能都沒有調整過來。
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企業他們之前怎么沒有發現過這類問題呢,其實是發現了,只是當時沒有手段去分析的這么細致。一旦上數據中臺了、上BI了,這個時候其實他們認為有這個能力去從微觀層面做分析了,所以就會提出這么多的要求。不做,有問題。做了,沒有提前預防,到后期就會非常被動了。
還有更麻煩的,是企業的經營分析架構可能會經常性的發生調整,并且還存在組織架構不對齊的問題。如果缺乏這種意識在前期調研的時候就充分溝通、充分了解和準備,后期進入到開放階段會非常的困難。所以,數據中臺、商業智能BI絕對不是簡單連下數據庫拖拉拽把可視化頁面呈現出來就簡單完事,有很多復雜的場景。
組織架構梳理建議
我個人建議在調研訪談的時,一旦跟業務部門進行組織架構、分析架構的梳理溝通,就必須拉著IT信息化部門一起。要了解他們的經營分析架構,在分析實際業務、經營指標時,這些維度是如何合并、如何組織的,以及這些數據在實際的業務系統中如何表現的。
填報、補錄 - 派可數據商業智能BI可視化分析平臺
這些差異和變化在實際的業務系統中有沒有什么地方能管理維護起來,有沒有什么對照關系可供直接使用。沒有系統對照,通過數據補錄填報建立這種對照關系可不可以解決?是可以解決當前眼下的,還是能解決未來長遠的變化。如果只能解決當前眼下的,未來的變化又應該尋找什么樣的機制來處理。要不要在業務系統中、在業務流程中設計一些額外的字段來打標簽以區分這些變化。
還有一些企業本身沒有實現業財一體化,但在數據中臺或者BI項目里就要求必須從業務項目穿透到財務報表,比如看每一個實際業務項目的成本、費用,這些業務項目在財務輔助核算里面有沒有體現,有沒有關聯關系,沒有的話怎么辦?
大家看看,就因為組織架構一個問題衍生出來了這么多需要深入分析和判斷的地方,還是很復雜的,不提前弄清楚行不行,肯定是不行的。這就需要我們的業務訪談團隊要非常的有經驗,能預判到這些問題,對業務的敏感度要非常的高。