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本文目录：
- 1、企业如何实现数字化转型？
- 2、传统企业要实现数字化转型，需要从那些方面入手？
- 3、现在经常听说什么数字化，企业如何数字化转型？
- 4、全球红利期消退！数字化如何帮助企业度过危机？
- 5、怎样做好企业商业智能（BI）？
企业如何实现数字化转型？
数字化战略规划
企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层举卜管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。
数字化业务发展
企业需要进行信息化建设，把各部正悔穗门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。
数字化转型-派可数据商业智能BI
完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。
数字化研发生产
企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。
用户需求-派可数据商业智能BI
同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。
数字化经营管理
在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连前手线成网”，统一进行管理。
派可数据 商业智能BI可视化分析平台
传统企业要实现数字化转型，需要从那些方面入手？
趋势一：“平台+应用”成为央企迟闭数字化转型的IT建设新模式：“码盯裂平台+应用”模式，通过平台提供公共服务和能力，应用按需调用资源和能力，简化了集成、管理工作，提升应用开发的敏捷性，推动应用构建的快速迭代。“平台+应用”模式简化开发、运行和部署，促进业务快速创新：共享平台环境，业务应用基于共享的平台环境进行构建，运行和管理。
服务沉淀共享，平台是数字化技术共享的核心关键，将企业的数字化应用的共性需求进行抽象，以接口、组件的形式共享给业务单元使用；持续运营优化，公共服务需要持续的积累和更新，不断接纳新的技术组件，接入领域公共服务，通过运营持续优化用户体。平台驱动的持续创新⼒：打破边界，整合共享；平台已经成为业务增长和创新的主要来源；平台在短时间内跨越各种边界，⾼效有序地组织、调动、整合了社会各类相关资源，并帮助有效地分⼯协作。
趋势二：混合云---云计算的后浪，将在数字化转型过程中占主导地位。通过洞察，从2021年起，各行业组织及企业都将采用混合云。人们希望从混合云中获得理想的速度、出色的控制和改进的安全性。从市场层面来看，逐渐消失的互联网上云红利和公有云寡头时代的到来，以及自身在安全性、合规性、自动化管理等方面的不断改进，也让多云和混合云迎来了发展良机。Gartner：2020年以后，90％的组织将利用混合云构建基础设施。IDC：85%的受访企业表示已经开启上云之旅，69%的组织采用多云战略；Forrester：混合云日趋成熟，企业计划在未来一年迁移更多的敏感工作负载。通过混合云将加强5G、边缘计算、AI和云的融合。有了5G和边缘计算，企业可以把计算和数据存储放在更靠近数据产生的地方，更加容易地用数据产生则毁的洞察来实时指导行动。新的边缘和电信网络云解决方案是基于混合云构建的，使客户能够在任何地方运行工作负载，从数据中心到多云再到边缘，这就是上述所讲的云+AI+5G新技术融合发展聚合所呈现的新动能。混合云是企业IT演进过程中的下一个重大转变。当新的IT架构出现并广泛使用时，它将改变一切。它将重写IT的基本行为和假设，并重新定义组织创建和交付价值、运作、竞争和交易的方式。
趋势三：云原生实现应用和基础设施解耦，加速业务创新。企业在数字化转型的过程中，将基于云原生的技术、架构和服务来重新定义和构建企业应用，这些应用组件松散耦合、弹性、可组合, 云原生技术也是实现混合云架构方案的最好选择，为企业的开放创新不断创造价值。云原生提升资源利用率，应用交付速度和服务共享，加速企业创新和数字化转型。新增的云原生应用在新增应用的占比2024年达到60%。
趋势四：数据成为企业战略资源，数据底座支撑数据治理。企业从只关注数据的某个方面，到关注全生命周期的数据管理，再到数据治理工作的体系化开展。数据资产、数据架构、数据应用获得更多关注，以大数据和数据仓库为核心的数据底座成为基础能力。
趋势五：人工智能深入到全业务过程，云边结合加速渗透。领先企业使用人工智能、机器学习、机器人过程自动化等技术，尽可能多的适配应用场景，助力企业在生产、经营、维护、 管理各领域实现业务过程自动化、智能化。云端训练，边端推理成为很多领域的主流形式，尤其在生产和服务相关场景，云边结合推动AI适配更多场景。
现在经常听说什么数字化，企业如何数字化转型？
数字化是在传统信息化基础上如何用“商业操作系统”|数字商业技术释放企业业务和数据能量，通过万物互联如何用“商业操作系统”|数字商业技术释放企业业务和数据能量的核心思路如何用“商业操作系统”|数字商业技术释放企业业务和数据能量，来解决如何用“商业操作系统”|数字商业技术释放企业业务和数据能量了物和信息在时间和空间上的完整融合，形成一个整体。应用物联网，5G等技术将物和物本身连接并自动产生信息。在万物互联下，信息的产生不再是只能够通过人工输入信息，而是自动产生，自动计算，自动流转。
在数字化建设的初期，企业只具备一个个的“孤岛”系统，各业务系统间的数据没有任何集成关系。此时，财务管理最需要明确的就是一套科学合理的会计科目核算主数据，如科目体系是否足够清晰，核算维度是否足够支撑现有财务分析，科目体系是否具备灵活的扩展性，能否适应公司战略发展方向的新业务板块等。
数字化财务是借助先进的数字信息技术，从财务流程、业务、组织三个方面予以重构，以期实现财务基础职能的标准化与智能化，提升财务工作效率和信息质量，推动财务人员从核算型向战略管理型转变。规范业务管理，强化过程控制，提升业务管控水平以促进业务发展，实现服务业务经营、精细协同管理、辅助决策支持和全面风险评估，最终实现推动公司数字化转型升级。打造具备全景化记录、实时化洞察、主动性防御，最终创造价值的等能力。
围绕智能财务建设蓝图，数据可视化技术搭建了多套能够支撑公司现阶段经营战略、“小而美”的金融可视化大屏，消除数据应用间的各类系统“壁垒”，实现数据间的互相融通，为业务财务一体化融合提供了坚实的基础。
基于可视化视角的金融资产管理，目的是把产、供、销和人、物、财等信息进行高度集中。屏幕中展示企业各分公司的分布地、资金总额、运营金额、可用备付金、企业数量等，并选择以世界地图与中燃配国地图的形式为主体，宏观展示企业在各国的业务开展情况，全面展示企业在中国及世界范围内的前瞻布控。
在过去的几十年里，资金管理系统侧重点为可控性，是通过一系列繁琐的流程和审批来进行支付类目管理。支付类目管理可视化以资金流为主线，通过地图上的信息标识，统计出各公司所支付金额和总量，将企业现有业务项目像（施工进度节点、融资计划、职工薪资等）、大额资金流变动、支付量统计进行一体化呈现。
由垂直归总转向扁平式归总，对存在资金缺口的分公司进行预警提示。既方便问题原因追溯查询，又能提高管理者的可预见性，降低企业的支付风险。通过数据可视化去督促各部门进行计划资金支付，提高企业精细化管理水平，加大对支付风险的分析和预测，高效决策资金输出的合理性，从根本上打破信息壁垒，杜绝资产无效流失
运用丰富的图表和动画效果对电子账户数据进行不同维度的数据解释，理性整合各银行的电子账户总数统计、入网率、分公司开销等情况。精简的数据更方便财务人员查询管理公司账户。
可从日余额、年均资产、月日均、贴现、自营贷款、委托贷款六个维度合并分析企业存款的规模走势，点击信息的对应交互位置，弹出对应明细指标。并配合展示资金投入、收益、回款等流入流出的各项指标，根据投资存款做出精准的评估与排名，提升企业资金回报率。
信贷管理是一项综合性、系列化的工作，可视化监控可根据自贷金额、委贷金额、贴现统计来生成企业业务结构趋势图，每月累计、当月发生、本月日均、本年日均数据信息一目了然。
借助税务信息化系统管理平台的可视化表达和空间分析，可以有效对各地的税务系统建设、应用分类、硬件及数据库情况等进行可视化信息管理，将复杂繁多的税收业务变得可视化、生动化和地理分布的直观化，构建项目管理“一张网”，提高税务行业工作效率。
可视化大屏梳理了各主要城市税务信息化系统建设的情况，并按照软件分类、资金投入、安全等级、项目数量等模块进行展示。多图表面板一览税务系统建设的宏观方向和细节，实现项目管理“一张网”。
除梳理整体的税务信息化系统建设情况外，Hightopo还对主要城市的涉税数据进行整体监测和汇总。从宏观维度进行分析统计，从“面”上呈现税务数据反映的如何用“商业操作系统”|数字商业技术释放企业业务和数据能量我国经济和产业面貌，从多维度、多视角显示税务数据的统计与税务分析结贺辩果，以动态精准数据驱动税务管理。通皮拍指过环状分析图等丰富的图表形式，展示税务数据的产业分析、退税排名、月度生产经营效应及对应的各区经营效益等内容。
借助新平台、新理念、新队伍、新知识结构，全力推动智能财务系统建设，随着新兴科技的发展，税务信息化行业将朝着智能化、运维管理平台一体化等方向不断发展，未来的税务信息化管理平台将功能更强大、运行更顺畅、内容更完备。
全球红利期消退！数字化如何帮助企业度过危机？
导读 如何用“商业操作系统”|数字商业技术释放企业业务和数据能量：
一个CEO最重要的是把什么做好？是寻找已经发生的未来如何用“商业操作系统”|数字商业技术释放企业业务和数据能量，并变之为机会。
阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇曾说，所有企业经营的商业要素，都有可能在数字经济时代走向全领域、全流程的数字化经营。
近日，由清华大学经济管理学院和阿里巴巴集团联合举办的清华-阿里新商业学堂二期项目第一模块“宏观视野与数智化趋势”落地杭州。
未来1年，疫情下的全球政经格局将如何演变？
疫情后的世界正面临数字化转型关键时刻，数字化如何颠覆商业底层逻辑？商业级转型升级的新风口在哪里？
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（按姓氏拼音顺序）
陈龙
罗汉堂秘书长 湖畔大学执行教育长
高红冰
阿里巴巴集团副总裁 阿里研究院院长
马弘
清华大学经济管理学院经济系长聘副教授 系副主任
杨之曙
清华大学经济管理学院金融系教授 教育部“长江学者”特聘教授
全球经贸格局与中国金融市场
1 、2020年，疫情下的全球政经格局将如何演变？
二战以来，世界在一个相对稳定的全球贸易的合作环境里面待如何用“商业操作系统”|数字商业技术释放企业业务和数据能量了很久，但贸易的基础是政治的稳定。
当今，正在搅动世界的五种力量是COVID-19、政治秩序重构、技术、全球化重构、和不均。
疫情对全球政经格局，都造成了很大的影响。今年11月以来，全球日均确诊人数上升速度仍在提升，根据疫苗研发和量产节奏来看，预计年底会有至少一款疫苗开始量产，乐观情况下2021年将有5-7支研发成功的疫苗。
在全球化的带动下，世界经济的中心正在向亚洲聚集。根据IMF和世界银行的预测，预计五年内，在全球最大的经济体中亚洲国家增加2席（印度和印度尼西亚），而欧洲所占的前十大经济体的名额将减少2席。
全球化在郑世悄过去的70年里带来了巨大的利益增长，资本全球配置最适合的土地、资源、环境、劳动力等。1980年代之前的全球喊渣化，主要是资本主义发达国家之间的互通有无。
1980年代之后，技术进步实现了复杂的跨境供应链中，对生产流程的精细分割和协调。资本以跨国公司的形式在全球进行套利，全球80%的贸易和跨国公司有关，中国出口的二分之一是外资企业完成的。有生产能力和动员能力的低收入国家进入国际市场，将大量优质廉价劳动力推入全球劳动力市场参与竞争。
（1）在全球应对疫情所采取的货币宽松、国内消费需求仍落后于GDP增速的时候，货币政策总体还将保持较宽松的流动性以支持经济恢复。
（2）因为中国整体债务对GDP比率已经飙升，央行的货币政策将会更加慎重和有选择性，尤其严控资金进入楼市和股市，加强资金对实体经济的服务质效。
（3）货币政策加强结构性目标，央行提出要坚持结构调整的战略方向，牢牢把握扩大内需战略基点。同时“确保普惠小微贷款应延尽延”、“确保新增融资重点流向制造业、中小微企业”、“切实提高普惠小微信用贷款发放比例”。
（4）在双循环的战略思路下，中国一方面会加快推进资本市场发展建设，一方面会加快资本市场和金融行业对外开放。
3 、未来几年，企业家将面临怎样的生存环境？
我国的经济已经面临了几十年高速增长，随着GDP人均收入水平上升，增长率一定会下降。我国的GDP已经从10%的增长率，下降到了6%。
在过去近三十年中，A股上市企业的平均营收增长率为返神16.2%，同时名义GDP增速为15%。无论早期增长多快，人均GDP过一万美元的国家，增长率无例外地低于5%。经济增长放缓，企业增长肯定会更慢，这是目前企业面临的挑战。
在这个背景下，技术驱动的升级是一个国家的重要的方向，技术升级的一个核心是数字化，我国二十余个省份的政府工作报告，都把数字化提速作为一个核心来提。消费驱动下的产业升级、数字化进程加速、城镇化的持续，是我们面临的情况。
“十四五”提到双循环，前段时间外循环有很大的不确定性，所以要靠内循环带动。未来几年的挑战，是如何通过拉动消费、城镇化提升生产要素的配置，推动产业升级。外循环能做的是资本市场的开放，吸引外资。
城市的重要性并没有在互联网时代下降，反而是上升的，以大城市圈为基础升级带来的消费，是一个重要方向。
还有一个方向是银发经济，再过几年中国老龄人口会超过2个亿，老龄化超过14%，关键是这批人有消费能力的，这批人会带动医疗、 健康 、保健、 养生 、 旅游 等很多行业的发展。
战略与经营的数字化转型
4 、数字化是抗疫期间的免疫力，是后疫情时期的生产力
疫情以来，数字化从一把手推动的概念，到实际上企业生存的必选项。
疫情下，各类商业企业利用数字化保证开业，通过四个数字化维度重塑商业模型。
木屋烧烤利用会员管理系统，为三公里半径提供外卖服务，外卖增长10倍，28天业绩全面恢复为去年同期107%；红蜻蜓利用钉钉打造智能组织，利用直播和新零售离店销售，2个月左右8563名员工开展了3338场直播，仅直播销售额就达到了5300万元。
5 、为什么说数字化颠覆了商业的底层逻辑？
过去的生产逻辑是规模化生产，数字化最大的概念是将这个逻辑顺序改变了。
原来是制造商把货推给经销商，经销商推给消费者，所以制造商没办法知道消费者的需求，只能找咨询公司做调查，才能决定要不要生产订单，这中间的流程就会将库存压在经销商，而且存在利益博弈。
数字化转型的核心逻辑，是以消费者为中心，因为如何用“商业操作系统”|数字商业技术释放企业业务和数据能量你要抓到C端大量的数据和标签，从以产品为中心，转向数据+算法驱动的实时客户运营。改变上游，改变零售，改变批发与生产制造，改变产品的设计，改变整个价值链。
现在越来越多的品牌去天猫开店，绕过渠道，自己直接触达消费者，籍此，品牌商可以获得品类数据、消费数据、评价数据。
6 、双十一是最大的拉新市场活动，不是最大的促销销售活动
企业数字化转型的关键，是以消费者为中心，重构价值链。从2B到2C，从卖货转向运营消费者。
双十一是全球最大的市场活动，不是销售，销售的导向是结果，但市场拉新赔钱也要赶。拉新后就可以获得阿里的整套商业操作系统和资源。200-300元一个拉新，规模扩大后当然可以兑现收入。
居然之家在双11当天，用红包拉新了83万新客，半年以后持续对这些人进行触达推广营销，转化成销售额。
技术变革推动业务增长。企业数字化转型的关键是价值链的重构，消费、营销、渠道；零售、品牌、设计；生产、交易、支付、物流都不断重组。
数字技术如何赋能消费驱动？
7 、消费者的需求正在发生哪些变化？
今天，商业面临的机遇和挑战是消费者的崛起，从以产品为中心转变为以消费者为中心。
我们进入了非必须品消费主导的世界，以前是做一个产品、放出去、看怎么样，现在更看重所谓的传播，从种草、互动、迭代，全部都在被改变。
以产品为中心是功能导向，价格诉求、性价比、产品功能、耐用性、零售服务。以消费者为中心，是功能+服务体验导向。比如今天的盒马。
1、消费者对品牌的忠诚度越来越差，8%认为品牌名称很重要，92%认为商品品质最重要。
2、消费者对服务的期望越来越高，96%希望24小时内得到服务响应；85%希望得到的服务是个性化。
3、消费者的需求越来越难把握，快消行业平均上新周期是一周，快消行业平均新品上市成功率只有10%。
城镇居民的实际储蓄反而高于农村居民，城镇化并不一定让消费驱动的转型增速；中老龄人口成为网络消费最活跃的增量；小品类兴起：由高刚需品类向非必须品升级。
我们进入了非必须品消费主导的世界，以前是做一个产品、放出去、看怎么样，现在更看重所谓的传播，从种草、互动、迭代，全部都在被改变。
对于企业来说，如果不能挖掘下沉市场的潜力，就该挖中等收入群体的潜力。所谓的“中产阶级在满足了基本生活需要后，喜欢一些有品位、有情调的东西。愿意为质量更好的产品，包括文化产品买单。如果可以将中等收入群体的群体扩大的话，也不失为一种提高消费能力或扩大市场的方式。”
8 、为什么电商直播会成为今年的风口？
本来淘宝、天猫，已经可以做到直接打通消费者和产品，为什么还需要有直播这个事情？
首先 ，直播解决了一部分信任问题，在天猫淘宝平台上，增加商家自播后下单率提高了66%。
第二， 当非必须的消费品增加时，为什么消费者要花钱买一个原本可能并不需要的东西？
你要自然的说服消费者，唤起他的购物冲动。还要进行 情感 说服，可能是信任的网红推荐，消费者爱屋及乌，这是 情感 联结。这种情况也只会在非必须品上出现，如果每天只有一碗饭，不吃就饿着，哪里还会需要直播。
第三， 直播对信息不对称的小卖家，边际效果更好，因为别人不知道它，别人需要了解它。
消费者决策方式和信任机制正在被直播、内容和社交影响。消费者和生产者的连接方式发生改变：流量即电商，流量碎片化。数字化同样影响消费者决策，线上发现，线下体验，社区讨论，决定下单，最后分享购货的心得体会。这些变化都促使品牌方直面消费者运营。
9 、数字技术赋能消费驱动的未来，是实现从设计、生产、产品、营销品牌的整体重构
数字经济时代，技术是数字经济主要驱动因素。
2019年，数字产业化（为数字经济发展提供技术、解决方案等）增加值为7.1万亿元，而产业数字化增加值为28.8万亿元，其中服务业、工业、农业数字经济渗透率分别为37.8%、19.5%和8.2%。
从上市公司市值占比发展来看，消费、医疗、信息技术等现代服务业和高 科技 行业市值占比大幅提升，直接融资的发展使得 科技 创新型企业更容易获得资金支持，用于增加研发投入、提高创新能力，从而进一步主推企业结构升级。
新商业的操作系统有11个要素：品牌、商品、销售、营销、渠道、制造、服务、金融、物流、供应链、组织、信息技术、IT。数字技术赋能消费驱动的未来，是实现全链条的整体重构。
在疫情推动全球经济数字化提速与 科技 竞争加剧的背景下，分级的消费升级与数字化转型相互驱动，将是全球红利期消退后，中国新一轮经济发展机遇所在。
结语：
张勇在2019年湖畔大学上提到，一号位肯定会做很多不完美的决策，一号位需要的特质是决断和担当，因为要面对高度的不确定性。数字经济时代最稀缺的资源是最具创见的思想，鼓励和激发人的创造性，是数智化组织的核心。
怎样做好企业商业智能（BI）？
做好BI商业智能项目需要做的准备工作有以下几点：
一、明确商业智能BI部署目标
企业部署商业智能BI前，需要进行详细的分析，摸清部署商业智能BI的目标，比如是为了完成数字化转型？开展更精确的数字化营销？提供更符合用户和市场需求的产品？利用数据可视化进行更准确的决策？
业务流程-派可数据商业智能BI
同时，明确目标还要进行不同阶段的划分，在每个阶段内实现落地应用，避免长期的部署过程导致人心浮动，失去了对目标的把握。具体来说企业要把商业智能BI的部署任务分为部署前、中、后三个阶段进行拆解，分层次推进完成商业智能BI的部署。
二、明确商业智能BI业务需求
商业智能BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案，更是专门为企业进行了服务的定制化，满足了企业不同人群的业务需求。
业务需求-派可数据商业智能BI
对业务人员来说，商业智能BI在企业完成基础信息化建设后，对业务进行规范化、流程化、标准化雹裂坦处理，积累不同业务部门的高质量数据，此时通过数据可视化报表为业务人员可以追踪业务执行效果，对业务执行进行复盘，预测并提出下一阶段信息，提高了业务流程效率；
对技术人员来说，部署商业智能BI将业务信息系统中不同来源、不同格式的数据，通过ETL和数据模型，分类分级进行清洗、处理等，统一储存到数据仓库，提高了数据质量，简化了查数、取数等处理数据流程，减少了工作压力；
对管理人员来说，分析人员通过数据仓库中的高质量数据，以图形化手段，进行商业智能BI数源桐据分析，将海量杂乱的数据转化为价值信息，并制作成数据可视化报表，在PC、移动、大屏等不同终端提供信息展现，提供了全面性、实时性、便携性等特点，辅助管理人员进行企业决策发展。
三、梳理业务数据指标
企业建设商业智能BI项目需要梳理相关业务建立完善的指标管理体系，通过业务需求报告划定指标体系范围，为各部门关键需求建立KPI指标，同时将分析指标公式进行标注，并和相关业务数据进对应，确定指标体系中需要抽取的数据。
业务指标-派可数据商业智能BI
1、业务指标分类
不同企业有不同的指标管理体系，其中的业务指标分类更是不尽相同。通常来说，在部署商业智能BI前，企业会确定一种视角将确认的需求构建成整套指标体系，比如企业可以对指标进行分级，将不同层级指标分成战略指标、管理指标和执行指标。
以业务流程为视角进行划分、以发展阶段为视角进行划分、以组织建设为视角进行划分......但不管以什么方式划分指标，企业都需要保证指标能够覆盖商业智能BI数据分析中提到的各部门需求，并保留业务扩展的规划。
2、业务指标属性
企业在商业智能BI项目中最容易出现的问题就是，只顾建立业务指标，忽略了描述属性，导致无法识别。对此，企业应该对业务指标属性建立规范，统一进行描述，让每个指标都能够被分析和技术人员所理解。
描述指标属性一般也会根据商业智能BI数据分析的效用分成三类，一种是指标的业务属性，比如指标的名称、指标的说明、指标所属的分类等；一种是技术属性，比如指标数据的来源、分析指标的公式、指标数据更新频率等；还有就是管理属性，比如指标所属部门或业务线、考核KPI、部门指标等。
四、收集和管理数据
确立业务需求、指标后，企业就可以根据相关的需求指标进行实际的数据收集工作，数据是新时代的第五大生产要素，也是商业智能BI部署的基础建设，将数据转化为信息，实现数据价值的核心所在。
商业智能BI-派可数据商业智能BI
在这个阶段，也是部署商业智能BI的前夕，企业需要动员全体员工，进行多部门业务之间的沟通协作，根据需求和指标制定数据的规范，统一数据的长度、格式、指标、存储等，并通过多部门人员的合作，共同完成企业的数据字典，实现数据的完整性、及时性、唯一性、准确性和一致性。
五、实现业务指标的应用落地
在前几个阶段我们要明确商业智能BI的部署目标和内部需求，就是为了实现商业智能BI在企业的成功落地。业务指标同样如此，如果不能和企业的实际业务挂钩，在经营管理中落地，就只能成为一纸空文，被企业所忽略。
数据可视化-派可数据商业智能BI
企业可以建设相关的数据分析部门，不仅能应用指标为企业发展进行分析，提供相应信息，还能为商业智能BI数据可视化分析进行铺垫，培养相关人才。此外，企业还源滑应该把指标和业务结合，应用在日常的员工KPI考核指标中，通过建立奖惩制度，让员工意识到指标的重要性，以数据为基准驱动企业成长。
六、持续优化数据治理
最后还是要强调，数据是商业智能BI实现全部价值的关键，也是现代企业建设的关键要素。企业在部署商业智能BI前，除了上述提高的阶段，还要在数据的生命全周期进行治理操作，从业务流程、研发生产、经营管理等不同环节，提高数据的质量。
数据可视化-派可数据商业智能BI
只要持续完成这些流程，企业在需要部署商业智能BI时就不会受到阻碍，能够顺利的完成信息化建设，将不可用的数据转化为富含价值的信息，以数据可视化的形式，辅助管理人员进行决策，帮助企业健康成长。
派可数据 商业智能BI可视化分析平台
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