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Microsoft 的 BI 转换

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提示

本文重点介绍 Microsoft 建立卓越中心的经验。 在建立自己的卓越中心时，建议你同时查看 Fabric 采用路线图中包含的信息。

本文面向 IT 专业人员和 IT 管理员。 你将了解我们的 BI 策略和愿景，这使我们能够不断地将数据作为资产加以利用。 你还将了解如何使用 Power BI 来成功推动业务决策制定的数据文化。

首先了解一些背景：如今，数据的爆炸式增长以惊人的速度影响着消费者和企业。 要在这种数据密集型环境中取得成功，要求分析师和管理人员能够将大量数据提炼成简洁的见解。 Microsoft BI 工具的变革改变了 Microsoft 自身探索数据以及获取扩大公司影响力所需的正确见解的方式。

那么，你的组织如何彻底改变使用数据的方式呢？ 让我们分享 BI 转换之旅的故事，帮助你理解。

Microsoft 之旅

几年前，在 Microsoft，我们的组织文化鼓励个人追求数据和见解的完全所有权。 这遭到了强烈的文化抵制，反对以标准化的方式行事。 因此，组织文化导致了报告和分析方面的难题。 具体而言，它导致了以下问题：

  • 不一致的数据定义、层次结构、指标和关键绩效指标 (KPI)。 例如，每个国家或地区都有自己的新收入报告方式。 它们缺乏一致性，而且很混乱。
  • 分析师花费 75% 的时间收集和编译数据。
  • 78% 的报告是在“脱机环境”中创建的。
  • 超过 350 种集中式财务工具和系统。
  • 每年约有 3000 万美元用于“影子应用程序”。

这些难题促使我们思考如何才能改进。 财务和其他内部团队获得了执行支持，以转变业务评审流程，从而建立统一的 BI 平台作为我们的单一事实来源。 （我们稍后将在本文中详细介绍 BI 平台。）最终，这些创新使业务评审从密集的表格视图转变为更简单、更富有见解、聚焦于关键业务主题的视觉对象。

我们是如何取得这样的成果的？ 我们提供由 IT 管理的集中式 BI，并使用自助服务 BI (SSBI) 将其扩展，从而取得成功。 我们用两种具有创造性的方式来描述它：核心管控和边缘灵活性 。

核心管控

核心管控指的是 IT 通过管理单个主数据源来保留控制权。 提供标准化的公司 BI 并定义一致的 KPI 分类和层次结构是管控的一部分。 重要的一点是，数据权限是集中强制执行的，以确保我们的人员只能读取所需数据。

首先，我们了解到 BI 转换不是技术问题。 为了获得成功，我们学会了首先定义成功，然后将其转换为关键指标。 对于我们而言，实现数据定义的一致性非常重要。

我们的转换并非一次完成。 我们对包含大约 30 个 KPI 的子公司记分卡的交付进行了优先排序。 然后，经过几年时间，我们逐渐扩展了主题领域的数量和深度，并构建了更复杂的 KPI 层次结构。 如今，它使我们能够将客户级别的较低 KPI 汇总到公司级别的较高 KPI。 我们的 KPI 总数现已超过 2000，每一个都是成功的关键度量值，并与公司目标保持一致。 现在在整个公司中，公司报告和 SSBI 解决方案提供定义完善、一致且安全的 KPI。

边缘灵活性

在核心的边缘，财务、销售和营销团队的分析师变得更加灵活敏捷。 他们现在能够更快地分析数据。 更正式地说，此方案称为托管的自助服务 BI (SSBI)。 现在，我们了解到，托管 SSBI 关系到 IT 和分析师的共同利益。 重要的是，我们通过推动标准化、知识以及数据和 BI 解决方案的重用来实现优化。 而且，作为一家公司，我们在集中式 BI 和托管 SSBI 之间找到了恰当的平衡，从而协同获得了更多价值。

我们的解决方案

Starlight 是我们内部数据统一和分析平台的名称，该平台支持财务、销售、营销和工程。 它的任务是提供可靠、共享且可缩放的数据平台。 该平台完全由财务团队构建，并且现在使用最新的 Microsoft 产品持续运营。

KPI Lake 不是 Azure Data Lake。 但它是使用 Microsoft SQL Server Analysis Services 在 Azure IaaS 中托管的 Starlight 支持的表格 BI 语义模型。 BI 语义模型提供来自 100 多个内部源的数据，并定义大量的层次结构和 KPI。 其任务是支持跨财务、营销和销售团队的业务绩效报告和分析。 这样做是为了通过来自相关来源的统一 BI 语义模型，获得及时、准确和性能良好的见解。

首次部署是个激动人心的时刻，因为表格 BI 语义模型带来了直接且可度量的好处。 第一版集中式 C+E 财务和营销 BI 平台。 然后，在过去六年中，它已经过扩展以合并其他业务见解解决方案。 现在，它持续发展，为我们的全球和商业业务评审以及标准报告和 SSBI 提供支持。 自发布以来，其采用率飙升了 5 倍，远远超出了我们最初的预期。

下面总结了它的主要优势：

  • 它为我们的子公司记分卡、全球业务评审以及财务、营销、销售报告和分析提供支持。
  • 它支持自助服务分析，使分析师能够发现数据中隐藏的见解。
  • 它推动对激励薪酬、营销和运营分析、销售绩效指标、高级领导评审和年度计划流程的报告和分析。
  • 它从单一事实来源提供自动化和动态的报告和分析。

KPI Lake 是一个很好的成功案例。 我们经常将其展示给客户，作为如何有效使用我们最新技术的示例。 它会引起很多人的高度共鸣，这并不令人吃惊。

工作原理

Starlight 平台管理从获取到处理，再到发布的数据流：

  1. 可靠敏捷的数据集成按计划进行，从而合并来自 100 多个不同原始源的数据。 源数据系统包括关系数据库、Azure Data Lake Storage 和 Azure Synapse 数据库。 主题区域包括财务、营销、销售和工程。
  2. 暂存后，将使用主数据和业务逻辑对数据进行整合和扩充。 然后，将其加载到数据仓库表中。 然后刷新表格 BI 语义模型。
  3. 公司内的分析师使用 Excel 和 Power BI 从表格 BI 语义模型中提供见解和分析。 而且，它使业务所有者能够支持自己的业务指标定义。 必要时，可使用具有负载均衡的 Azure IaaS 来实现缩放。

实现成功

有趣的是，每个人都想要自己版本的事实。 但对于某些组织来说，这是他们的现实。 由于个人追求对数据和见解的完全所有权，他们具有多个版本的事实。 对于这些组织而言，这种非托管方法不太可能成为业务成功的路径。

这就是我们认为你需要卓越中心 (COE) 的原因。 COE 是负责定义公司范围内的指标和定义等内容的中心团队。 它也是一种业务功能，可将人员、流程和技术组件组织到一组全面的业务能力中。

我们发现，有很多证据可支持全面可靠的 COE 对于实现价值和最大化业务成功至关重要这一观点。 它可以包括更改计划、标准流程、角色、准则、最佳做法、支持和培训等。

我们邀请你阅读此 COE 系列中的文章，了解更多信息。 让我们帮助你了解你的组织可以如何接受变革以实现成功。

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有关本文的详细信息，请参阅以下资源：

在本系列的下一篇文章中，了解 COE 如何帮助我们在 Microsoft 创建标准化的分析和数据平台，以从我们的数据中发掘见解。

专业服务

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