从数据仓库搭建到BI报表落地，帆软《企业数据化建设知识地图》全览

随着数字化时代的来临，数据已经成为企业发展的重要驱动力。在这个信息爆炸的时代，如何有效地管理、利用和分析数据，已成为企业赢得竞争优势的关键。数字化转型不是时代的选答题，而是企业未来战略发展的必做题。身处这场巨大变革，任何组织和个人都不应将数字化建设置之度外。

为了帮助企业更好地理解和实施数字化建设，帆软精心打造了一张《企业数据化建设知识地图》，涵盖了数据库搭建、数据仓库建设、数据平台建设、数据治理、数据管理、报表制作、BI数据分析工具、数据统计分析思维等多个模块，助您和您的公司掌握数据化之道，引领企业迈向成功之路。

一、企业为何需要数据化建设？

在参与企业经营的过程中，所处不同的岗位与职责，员工会面临不同的数据应用问题：

• 作为CTO、CIO：如何从零打造数据团队，推动数字化管理和应用流程化、常规化，进而提升企业的经营、运营效率，实现真正的降本增效？
• 作为数据人员：如何对企业积累的庞大经营数据进行治理和应用？如何管理企业的数据安全？又如何从数据化管理全局的高度，定位自己的价值和方向？
• 作为业务人员：如何借助各种数据化应用，助推业务增长，实现整体与个人KPI的达成？

而企业间推崇数据化建设的原因有很多，老生常谈的，包括但不限于以下几个方面：

1.支持决策制定：数据化建设可以为企业提供全面、准确的数据支持，帮助管理层基于事实进行决策制定。通过数据分析，企业可以更好地理解市场趋势、客户需求和竞争对手动态，从而制定更具针对性和有效性的战略和计划。

2.提升运营效率：数据化建设可以优化企业内部业务流程和运营管理，提升工作效率和生产效益。通过数据化技术，企业可以实现自动化、智能化的运营管理，降低人力成本，减少错误和重复劳动，提高生产力和资源利用效率。

3.深化客户理解：数据化建设可以帮助企业更深入地了解客户，把握客户需求和偏好，提升客户满意度和忠诚度。通过数据分析，企业可以构建客户画像，进行精准营销和个性化服务，提高客户参与度和转化率，增强市场竞争力。

4.增强创新能力：数据化建设可以促进企业创新和产品优化，推动业务模式的升级和转型。通过数据分析，企业可以发现新的商业机会和产品需求，及时调整产品策略和服务方向，保持市场敏捷性和竞争优势。

5.加强风险管理：数据化建设可以帮助企业及时发现和应对风险，提高业务的稳健性和可持续性。通过数据分析，企业可以监测市场变化和业务波动，预测潜在风险和挑战，采取相应的措施和应对策略，降低经营风险和损失。

6.促进跨部门协作：数据化建设可以打破部门间的信息壁垒，促进跨部门的信息共享和协作。通过建立统一的数据平台和标准化的数据流程，企业可以实现部门间的信息互通和资源共享，加强团队协作和项目合作，提高组织效能和创新能力。

人人都知数据建设的重要性，家家都将「数字化转型」奉为箴言，可实践推进的过程中，很少有人能说自己完全掌握了数据领域的知识体系，也很少有人能向BOSS拿出一套完整的数据建设解决方案。

一头雾水、埋头检索、查漏补缺，还不一定能在搜索引擎上找到全面的答案，或许才是企业数字化进程前期的常态。也正是对数据知识的欠缺，企业数据孤岛、数据烟囱、数据质量与安全等问题也层出不穷。

于是，围绕大家的困惑，帆软邀请了10位标杆企业CIO层级的人物，历时3个月，打磨迭代12次，最终总结出了这份《企业数据化建设知识地图》。这份宝藏图谱，一共分为7大模块，63个体系框架，500个细分知识点，涵盖数据化管理和应用的全流程、全角色。

接下来，我们就将围绕这张地图，为您详细拆解数据建设的各个模块。大家可以根据这份地图的指引，完善自身对数据的认知。

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二、企业数据化建设知识地图拆解

1. 数据统计与分析知识体系

一个完整的数据分析流程通常包括以下几个方面：

• 问题界定：首先，明确需要解决的问题或目标，例如，提高销售额、降低成本、改善客户满意度等。
• 问题拆解：将大问题拆分成更小的可管理的子问题，确保每个子问题都可以用数据进行量化和分析。
• 指标确定：确定评估问题解决方案的关键指标，例如，销售额、成本比率、客户满意度得分等。
• 数据收集：收集与问题相关的数据，数据可以来自内部系统、外部数据库、调查问卷、社交媒体等渠道。
• 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值、标准化数据格式等，确保数据的质量和一致性。
• 数据分析：使用统计分析、数据挖掘建模、机器学习等技术对清洗后的数据进行分析，探索数据之间的关系和规律，寻找潜在的模式和趋势。
• 挖掘预测：基于数据分析的结果，进行预测和模拟，预测未来的趋势和结果，为决策提供参考依据。
• 数据报告：将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来，制作数据报告或可视化仪表板，清晰地展示问题的分析过程和结论，为决策者提供决策支持。

这个流程中所涉及的专业知识，包含以下几个模块：

1）数据库取数操作：

2）分析与统计学基础知识：

3）常见业务分析数据模型应用：

4）多种可视化图表运用：

5）数据分析及可视化工具学习

6）数据报告制作及汇报逻辑

2. 企业级数据仓库及数据平台搭建

随着企业规模的扩大和业务的增长，企业需要处理的数据量也在不断增加。简单的Excel表格往往无法满足大规模数据的处理和分析需求，从表格到数据仓库，再到后续建设大数据平台，是企业对于数据处理和利用需求不断提升的反映，也是适应企业业务发展和数据规模增长的必然选择。

1）数据仓库

数据仓库通用功能架构

传统数据仓库开发流程

数仓建模与维度建模

元数据管理

2）大数据平台

大数据平台功能架构

大数据平台技术架构

大数据存储

大数据处理流程

大数据框架

3）数据中台

数据中台功能架构

数据治理体系

数据资产管理规范

4）数据仓库、大数据平台与数据中台三者功能比较

3. 数据分析及可视化工具选型

1）企业数据分析全景图

2）报表工具选型及报表体系搭建

3）自助式BI分析工具引入与应用

4）最终实现企业经营管理闭环

三、结语

企业数据化建设从来不只是IT部门的事情，它需要每一个管理者、每一个部门都紧密合作，它需要全员从意识到行动的全面参与。可数据领域涉及到的技术很广，而且各种新概念、新技术层出不穷，如果一味的埋头苦干很容易一条路走到黑，到头来发现趋势变了就很尴尬。

这份图谱很好地帮您梳理数据分析全流程框架，助企业数字化转型一臂之力！