设计标准的BI报表

对于商业智能系统，有超过90%的用户并没有真正从头开始自行构建报表系统，致使最终的报表不一定满足决策者的需要。所以，企业中的数据仓库（DW）或商业智能（BI）队伍就不得不提供一种更简单的数据访问方法。本文就介绍一套基本的商业智能标准报表的规划设计方法。

商业智能或者商业智能应用并没有得到公认的定义，所以本文给出了自己的定义：商业智能应用就是提供商业智能的机制——报表和分析应用为企业提供了有用的信息。商业智能应用包括：一系列广泛的报表和分析应用，从固定格式的简单报表，到复杂的分析应用程序（使用复杂的嵌入算法和领域专门知识），不一而足。有必要根据复杂程度来划分这一系列报表和分析应用。我们把标准报表称为简单类型，把分析应用称为复杂类型。

在没有数据仓库的帮助下也有可能创建商业智能应用，但这种情况很少出现。精心设计的数据仓库通过商业维度模型（dimensional model）以及抽取、转换和加载（ETL）流程来添加价值，所以重复这项工作来构建独立的商业智能应用是毫无意义的。最成功的商业智能应用往往是数据仓库实现面向用户应用必不可少的一部分。

标准报表通常拥有固定格式，是参数驱动的，而最简单的报表是预运行的。标准报表提供了有关某个商业领域方面的一组基本信息。听上去很枯燥，但这些报表是商业智能应用的基础。不同行业的例子包括:本年迄今的销售额与销售代表的预测数字、按照服务计划的每月流失率以及按产品促销的直接邮寄回复率等。

标准报表系统包括几个技术部分：它必须为报表设计人员（IT部门的人员或者技能娴熟的商业用户）提供工具，用来定义报表；需要有管理服务用于报表存储、执行和安全;最后，报表系统应当有一个导航门户，帮助用户找到他们所需的报表。

分析应用比标准报表来得复杂。它们以特定的业务流程为中心，对有关如何分析及解决该流程的领域专门知识进行封装。它们可能包括复杂的算法或者数据挖掘模型。有些分析应用为用户提供了这项高级功能：根据使用分析应用获得的宝贵信息，把变更内容返回到事务处理系统。

其他分析应用作为黑盒系统或者托管系统来销售。分析应用的常见例子包括：预算编制和预测系统、促销效果和商品类别管理应用、欺诈检测及Web路径分析等。

构建还是购买

大多数组织自行构建标准报表集，使用买来的报表工具来设计报表，并且在企业内联网上发布——通常是在相应的报表门户上面。市面上有许多流行的工具，可以简化定义及发布报表,并且定制捆绑的门户。

对分析应用而言，决定采用自己构建还是购买全比较复杂。无论数量还是质量，套装应用市场都在增长，组织购买套装应用也越来越常见。不过，实施的每个套装分析应用所需要的定制量几乎都超过预先构建的事务处理系统。要对套装应用的灵活性和定制简易性进行评估。它是否基于设计良好的维度模型？如果是这样，把你的数据模型映射到应用的数据模型应当很容易。如果数据模型与应用本身紧密相关，实现起来可能需要大量工作，即使该应用来自你的维度数据仓库。

有些组织仍构建定制的分析应用，结合使用标准工具和定制代码，以捕获及运用符合最佳实践的业务规则。如果组织在分析业务流程方面具有特殊专长，或者拥有不同寻常的系统和业务模型，它们更有可能自行构建应用。

设计报表系统

只有快要部署数据仓库或商业智能项目了，才可以具体构建报表，不过可以并且应当及早开始启动设计过程。一旦完成了向业务部门询问他们的信息和分析需求这一步，就可以创建报表规格了——等的时间越长，就越难记住细节。这个步骤包括以下任务：

创建目标报表列表。尽快为业务部门提供价值，这点很重要，不要等上百个报表开发、测试完毕再让用户使用系统。确认第一轮要创建的10到15个报表。

创建目标报表列表的最佳办法就是，从备选报表的完整列表开始着手，办法就是对业务需求进行审查，了解任何人表达的每一个信息请求、愿望或者设想。为每个报表赋予名称和描述，根据从1到10分的范围，对报表的商业价值及构建所需的工作量进行评分。

一旦拥有了备选报表的完整列表，就要确定各自的优先级，把相关报表分成一组，然后与一组有能力、感兴趣的业务部门用户共同审查报表优先级。定好首次交付的报表为10到15个。提醒用户：许多优先级比较低的报表可以交给对它们最感兴趣的部门专家。

创建标准模板。不妨把报表系统看成刊物、把报表设计人员看成编辑。为了有效沟通，就需要有一致的格式和内容标准。创建一个模块，确认将在每个报表上出现的标准元素（参见以下的模型）。基本元素包括：

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