前一段时间帮一家开发广电领域BOSS的ISV(他们的客户有上海的东方有线、北京的歌华有线等)研究他们的BOSS报表系统改进,ISV的Pain是报表太多,需求整理出来250多张报表,来不及开发,而且还在不断增多。
拿到整理出来的报表需求,发现客户的报表分为7大类(应该是用户不同部门关心的7个方面):客服、市场、大众、整转、营帐、佣金、运维。为什么会有250张报表,而且还在不断增多呢?以客服为例,就有40张报表。以开单量统计为例,根据工单类型的不同,就有预约开单量、报修开单量、投诉开单量、外联开单量4张报表,每种工单是否服务成功或失败,是否超时,超时明细,产品类别(有线通、互动电视),投诉还分是否重复投诉,报修还分是否在安装后7日内报修,这种种条件排列组合一下,确实就有了40种报表的需求。另外还有一些报表和别的大类交叉,如客服的报表中有报修的工单量,而运维中也有当日报修统计报表,视角稍有不同,但因为是两个部门的需求,结果就是两张报表。
做报表,一定要明白客户需求背后隐藏的管理目的,这样才能够和客户探讨报表的必要性,或者式样的必要性等。根本的目的是通过报表能够看出业务的问题和改进的入手点。上升到这个高度后,客户和ISV的主要精力就会集中到业务上,而不是表格的样式细节、栏位多少、以及报表多少上,而中国的ISV往往不明白客户的业务管理目的,简单地服从客户需求,结果让自己掉进无穷无尽的报表需求中。
仔细分析这250张报表,发现实际上可以分为4类,分别是营帐、市场(销售)、客服和安装维修。
从上面的分析可以看出,250张报表主要围绕着4个主题域,从多个视角监控多个管理目标,这正好是BI系统的强项,即多维分析。上述的4个主题域可以建立4个Cubic,每个主题域的视角就是维度,监控的指标就是量度。一旦建立好了数据仓库DW,业务管理人员只要拖拽自己需要的视角维度和监控量度,钻取自己需要的层次,就可以马上得到自己需要的报表,甚至可以关联到其他主题域来综合分析问题,或者钻到详单来发现Bottom5客服时长,Top5的故障类型等,找到根源,一劳永逸地解决问题,可以大大减少客服工作量或客户报修量。
报表繁多的问题找到了解决方法--建立BI分析系统。但是结合到该ISV,还是有很多问题需要克服,主要是ETL的问题。如原有的BOSS系统被人为地分成了多个系统,有政企BOSS、大众BOSS、远郊BOSS、市区BOSS,针对不同产品也由于开展业务的时间先后、针对的客户、操作的模式不同而分散在不同的表中,格式不一致、逻辑不一致,所以必须理清统一的逻辑和元数据定义,然后编写复杂的ETL流程来实现。
对于ISV或者客户来说,任何业务系统都是一个业务操作的细节流程系统,真正的管理手段需要通过报表或者分析系统来洞察、发现、反应、监控反馈效果这样一个闭环来提升管理和业务效率。所以,ISV开发的任何LOB业务系统都应该配一个BI分析系统,不但可以减少自己的报表开发量,还可以像向客户展示强大的业务分析和管理能力,提升自己的价值。对于客户来说,如果没有企业综合的BI系统,也应该针对每个业务系统要求ISV开发一个BI分析系统。无论是客户还是ISV,如果脑海中时刻有BI这个弦,在设计业务系统的底层数据库结构时,就不会轻易针对业务需求增加表和库,为将来的DW建立大大增加了ETL的复杂性、难度和工作量。
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