联想玩儿转BI的“通关宝典”

ZD至顶网软件频道消息：当今时代，“数据是财富”这句话频频被越来越多的企业所提及，只不过你重视数据，不意味着你就能轻而易举地把数据变成财富。因为这其中既需要好的机制保障，更需要好用的数据分析工具。

不久前ZD至顶网记者采访了联想集团数据分析总监张晓燕，了解联想这家年营业额达到460 亿美元、全球员工数约60,000名、拥有五个大区和四大业务集团的企业，是怎么玩儿转BI的。希望联想的经验，能够给其他企业以启发和借鉴。 

优秀的团队和机制是前提

由表及里地谈，优秀的团队和机制是实现有效数据转化的前提。纵观当下人才市场，好的数据分析人才凤毛麟角，更别提数据科学家了，那绝对是可遇不可求。在这样的情况下，联想建立了数据分析团队，寻找精通业务和IT的优秀数据分析人才，来掌舵联想的数据分析业务。

这个团队有60-70人，大约一半是底层数据仓库团队，另一半就是张晓燕所负责的数据分析团队了，这个团队按照联想五个区域，三大业务线，以及公司级职能业务进行了明确划分。以张晓燕自己来说，有超过10年的业务经验，在联想销售、市场、渠道、业务运营、产品运营等多个部门工作过。

在张晓燕的团队里，需要的是既懂技术又懂业务的人才，能够把业务部门的需求经过消化吸收后变为行动方案，然后用技术人员明白的方式将需求转为IT方案，再进行开发、交付。

对于联想来说，CIO function的数据分析团队支持公司所有数据分析需求， 各业务端就是联想数据分析团队的内部客户，在各业务端包括业务集团和全球各大区域，都有业务端数据分析的接口，这个机制保证了联想集团整体数据分析的协同， 交付和业务驱动。

好用的BI工具是关键

工欲善其事，必先利其器。有了优秀的团队和机制，更需要有好用的数据分析工具 ，才能真正将纷繁的数据转化为强大的生产力。 

其实对于联想这样体量的公司来说，其数据分析业务是很复杂的。五个大区管理着全球市场，三大业务集团又横跨大区进行管理。所以无论是区域层面还是业务层面，都有大量的 BI 分析需求用来辅助管理决策。 

此外，作为一个制造型企业，联想的端到端业务链和价值链都比较长，也比较复杂，而复杂不仅仅体现在数据量上，同时也体现在数据逻辑上。对此张晓燕举例：联想的一个E2E BI需求，有可能会涉及十几个系统的几十张源表。

面对市场变化越来越快，联想对于BI需求也越来越高，之前一直使用的平台在分析效率和效果上不适应公司的要求，他们开始寻找更有效的BI工具，选择标准包括：性能、灵活性、易用性、分析功能、售后支持；另外这个BI工具不能太乱、不能对管理带来影响；此外，联想需要寻找一家品牌过硬的国际化厂商，以适应联想业务遍及全球的特点。经过半年左右的考量，联想最终选择了Qlik作为主要BI 工具之一。

联想看中Qlik的最重要一点，是Qlik的下钻分析能力。根据想设计的维度，可以设计到7、8层或者是10层，不停的设计进去，然后不停的下钻分析。此外，产品的易用性和灵活性非常高，联想提出数据分析需求的部门基本上一周之内就可以学会使用；其次，海量数据快速处理能力强大，数据反馈问题所在的响应时间在几秒钟；另外，Qlik产品可以对接几乎所有底层平台，这一点对于业务和分支结构遍布全球的联想来说非常适用。 

以库存管理分析为例，库存管理的好坏，关系到产品推向市场后对销售、利润的影响。在做库存管理分析的时候，联想会把关联度维度设计得非常多，包括：库存在哪些区域最多；在那些区域里，哪些国家最多；在那些国家里，哪些产品线最多；在那个产品线里，哪款产品库存最高。库存会有超过60天、超过30天不同标准，这样就可以知道哪个产品线、在哪些区域、哪些国家卖得特别好，哪些国家卖得特别不好。经过对库存的下钻分析得出结论，用以考量定价策略是否合适、产品质量是否有问题。

在采用Qlik Sense之后，联想可以在几秒钟之内看到问题所在；可视化界面只需要点几下鼠标就能够看到问题所在。这种效率反馈到财务报表上，就是成本的极大节省。

看来，如何玩转BI，联想已经拥有了自己的“通关宝典”，那就是优秀的团队加上举重若轻、大道至简的Qlik可视化分析平台。那么你还在犹豫什么？