传统数据分析模式VS自助分析模式
项目应该被计划管理，因此项目计划是项目能否高效稳定执行的重要条件。您在项目规划中是否有如下困扰：
数据质量：如何解决数据来源、数据情况、数据补录、数据合并、数据仓库等各类数据问题？
项目配合度：如何明确BI价值，获得高层领导的支持、IT部门和业务人员的配合？
使用能力：如何提升业务人员学习新事物的积极性？如何快速培养业务人员的产品使用能力？
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尽管在项目规划阶段，由于初期的调研较少，且由于我们还不了解公司数据质量、员工数据素养等等各个方面，因此我们没有办法估计出详细的工作量，但可以根据已有的信息，制定出当前阶段的项目计划。计划是用来改的，后续随着我们对项目的了解越来越深刻，可以不断的修正计划，让其更合理。
在完成 FineBI 项目的总体规划后，企业首先就需要有一个 BI 分析工具。您在系统准备中是否有如下困扰：
如何进行产品安装和部署？如何对平台系统数据进行设置和检查？
如何实现数据高效分发管控、统一数据口径？如何降低数据维护更新成本？如何提高分析需求响应速度？
如何保证数据安全，防止数据泄露？如何便捷分配与维护数据权限，缩短维护时间？
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根据企业当前现状，部署 FineBI 并进行业务包体系的搭建、权限体系的梳理授权，以便后续系统开放使用。
推荐阅读： FineBI产品部署、 业务包体系设计、 数据更新方案、 用户&权限分配
系统准备完成后，就已经搭建好了 BI 系统框架，企业中的数据、用户都集中在 BI 中，接下来就是开放 BI 系统，在企业内部进行使用和推广。您在系统推广中是否有如下困扰：
搭建好的系统没人想用，如何提升企业内各角色的使用意愿？
搭建好的系统没人会用，如何组织产品培训，满足不同角色、不同部门、不同深度的学习需求？如何评估及提升培训效果？
如何放大BI价值，让企业内部更多部门了解BI价值、愿意使用和推广？
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搭建好的系统没人想用、没人会用，是系统推广中的两大难题，所以提高人员兴趣、培养人员能力是推广阶段的重中之重。
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分析诊断：评估企业数据化现状，洞察自助分析建设的核心差距
推广策略：结合企业现状和行业最佳实践案例，定制推广策略，提供企业自助分析的最佳实现路径
陪伴指导：提供自助分析全生命周期的问题深度指导，陪伴自助分析成功落地
BA业务分析师深入业务，为企业梳理指标体系，辅助完成高质量数据准备和供应，为业务分析提供数据保障
业务调研：调研企业某业务现状，了解此业务中的数据应用现状与问题，提供改进建议
数据梳理：对当前系统进行摸排，结合整体数据资产情况和业务需求，输出业务指标体系及BI数据准备方案
数据开发：根据梳理的指标体系，进行底层数据建模，联合项目实施团队，进行数据开发，补充与完善底层数据
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帆软项目团队帮助企业管理和实施各类大数据项目，联合帆软各专家顾问提供从需求分析、到方案设计及项目落地、直至后续运维支持的全生命周期服务。
保障解决方案落地：实施工程师驻场服务，将专业解决方案在企业中落地，为自助分析建设保驾护航
定制化开发交付：基于帆软各产品的功能进行定制开发，直接提供开箱即用的数据看板和产品
专业化项目管理：规范项目实施过程，使项目实施以专业化、规模化、标准化展开
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