永洪科技PMO郝楠：需求挖掘五步曲，快速建設大數據項目

時間：2018-10-05　　來源：永洪科技

在《大數據與BI的建設方法》平臺建設第一步中，我們探討了如何做好需求調研，然而通常情況下，通過需求調研收集到的客戶需求，往往屬于“描述性需求”或“表層需求”，而大多數企業對于自身需求其實并不明確，或是沒有十足的把握，真正的潛在需求、核心需求藏在難以察覺的更深層次，正如只在水面上露出一角的冰山，主體部分其實都在水下。所以同樣的BI，同樣的分析技術，在不同的需求認知下，會讓數據分析的價值天差地別。因此，如何挖掘出真實、完整的需求，成為大數據與BI建設的重要環節之一。

小王的難題

小王是國內某金融服務企業的IT部門員工，最近接到了領導交辦的任務，要幫助業務部門搭建一套業務BI分析體系。從項目啟動到需求調研階段，小王都非常積極；但在經過一段時間的了解后，小王發現這事做起來，并不像看上去那么簡單，在以下幾個方面頻頻出現問題：

1. 進行業務部門需求調研時，小王發現對接的業務人員表達不出明確的思路與需求，讓IT團隊“看著辦”，或者只是要求幫著“做做現有的報表”“調調樣式”等等；

2. 進行IT內部需求調研時，IT需要對現有數據進行ETL，需要建立數據倉庫，需要建立多維分析模型，但IT沒有行業數據模型基礎，不了解業務，如何開展是個問題；

3. 小王向企業領導確認需求時，得到的反饋是：一線人員的需求就是本次BI項目需求，能輔助一線人員工作開展、提高效率就是本次項目成功的目標。

這讓小王犯了難：需求好像很明確，但實際上又很不明確，不知道該從何下手。無奈之下，小王聯絡了數據分析產品供應商永洪科技進行協助支持，進行了再次深入調研。調研結果顯示，這家企業業務人員對BI期望過低，缺乏方向感，并不了解數據系統系統能夠帶來哪些便利；IT人員偏重技術，缺乏行業數據模型積累，只能跟著業務人員的方向走，無法展現BI的真正價值；領導層缺乏整體規劃，不了解業務具體需求，導致沒有明確目標和方向。對于需求的理解不足、不準確，成為多個環節存在的問題，也成為企業BI項目落地的最大障礙之一。

為解決小王的難題，永洪團隊從“需求挖掘五步曲”入手，與小王共同展開了深入的需求挖掘。

需求挖掘五部曲

步驟一：場景假設

首先，永洪按照金融BI類項目的常規需求進行細分，按照即席查詢需求、數據報告需求、安全性需求、性能需求、可維護性需求等維度進行需求分類，在各種分類下進行場景假設。業務人員小張提到，公司近年的戰略正在從業務驅動向數據驅動的轉變，業務人員對數據的分析需求逐步增加，于是永洪在場景假設環節，專門設計了業務人員自助式分析類應用場景，讓業務人員能夠在該場景下進行自助式數據處理、自定義組合分析維度，從而探索式分析數據規律和變量因子的關系。小張還提到，日常業務處理分析過程中得到大量數據后，通常需要整合、處理后再進行分析，如果發現異常再層層匯報、預警，從源數據提取到提交預警給管理層通常要三天，常常因為這種延遲受到批評。因此除了自助式分析場景，永洪又假設了業務預警推送類場景、跨部門交流類使用類、大屏類應用場景等；圍繞如何提高業務層、管理層、決策層工作效率、智能化工作方式等主題完善各類需求場景的假設。

步驟二：數據匹配

根據小王的反饋，金融服務企業內部不同業務體系有不同的風險關注視角，使用人員需要能夠按照自己的維度進行分析。因此接下來，永洪收集了各業務體系的分析維度，匯總后建立起整體的數據模型，讓使用人員能夠通過靈活篩選不同維度、動態展示分析報告，在同一數據平臺、同一分析報告中匹配不同的數據關注需求。另外，對于不同的用戶層級，數據權限不同，關注的數據顆粒度也有所不同，因此在需求挖掘過程中需要按用戶角色設計列權限、行權限的數據過濾規則，建立不同的報表展現層次和數據展現層次，以滿足不同崗位人員、數據關注層次不同的需求，同時能夠通過下鉆和上卷進行互動分析。

步驟三：深度挖掘

數據權限、數據層次、分析主題的問題基本解決了，小王終于松了口氣。不過，這些都是為了查看以往的數據，或是分析當前的數據。如果能夠在這一基礎上預測未來的數據走向，并進行針對性的策略調整，將會帶來豐厚的價值。在永洪的建議下，雙方團隊開始著手進行深度分析需求的挖掘，按照行業發展趨勢、企業戰略規劃分解、深度預測等維度進行更層次的需求挖掘，針對公司所在的金融行業研究生成了行業發展趨勢報告，通過外部數據源采集獲取行業Top 5和同級企業的核心金融指標數據，并與公司自身數據進行對比，實時了解到自身與行業發展狀況，為決策進行數據支撐。同時近10年業務數據建立業務數據模型，在大幅度上實現未來三年內收支數據的預測。

步驟四：價值評估

針對假設場景和深度挖掘成果，結合永洪產品進行場景模擬和需求落地，就可以對各類場景需求實現價值進行評估。在項目正式啟動前，小王對比了制作傳統匯報材料需要的時長和通過BI自動生成報告需要的時長：往常數據出現異常時，需要在3天后才能發現并匯報；通過大數據平臺優化，從數據出現異常到到系統檢測到再到管理層收到預警郵件，僅需20s時間。這種情況下，傳統BI分析中“業務——IT——業務”的模式轉變為由業務人員獨立完成，大幅提高業務人員的工作效率；同時也讓以往忙于處理繁雜業務需求收集的IT人員，可以將更多精力用于數據治理和系統運維上；管理層也能夠從靠經驗進行決策，轉變為依托數據分析報告進行科學決策。領導對這一項目方案表示非常認可，也對小王的工作頻頻點贊。

步驟五：閉環驗證

啟動項目試運行后，小王定期進行各需求落地效果監測，包括監測報告應用的深度、覆蓋范圍、應用頻率等，對用戶體驗感受進行訪談，實地了解是否實現了敏捷式的數據分析目標，進一步驗證前期價值評估效果，進一步對各類需求實現進行優化、完善；同時根據試運行過程中呈現的新需求制定新的應用場景，讓整個需求挖掘過程形成閉環，保證了項目從調研到實施始終與客戶真正需求保持一致。

總結

需求挖掘的過程，就是站在用戶價值實現的立場，利用專業的挖掘方式在個人、部門、企業核心需求方面打開缺口，找出“水下”潛在的需求“冰山”，從而為客戶創造獨特的價值。而永洪科技也正是秉承著一貫的“以卓越的數據技術為客戶創造價值，實現客戶成功”的價值觀，成為大數據技術在各行各業的普及推廣與項目落地的有力推手。

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