Microsoft 的 BI 转换

本文面向 IT 专业人员和 IT 经理。 你将了解我们的 BI 策略和愿景，这使我们能够持续利用数据作为资产。 你还将了解如何使用 Power BI 成功推动业务决策的数据文化。

一些背景首先：今天，数据的爆炸正在以惊人的速度影响消费者和企业。 在数据密集型环境中取得成功需要分析师和高管才能将大量数据提取到简洁的见解中。 Microsoft BI 工具的革命改变了Microsoft自己探索其数据的方式，并获得了推动公司影响力所需的正确见解。

那么，你的组织如何能够彻底改变它处理数据的方式？ 让我们通过分享 BI 转换旅程的故事来帮助你理解。

Microsoft之旅程

几年前，在Microsoft，我们的组织文化鼓励个人完全拥有数据和见解。 它还经历了对以标准化方式行事的强烈文化抵制。 因此，组织文化导致了报告和分析挑战。 具体而言，它导致了：

• 数据定义、层次结构、指标和关键绩效指标（KPI）不一致。 例如，每个国家/地区都有自己的新收入报告方式。 没有一致性，但有很多困惑。
• 分析师花费了 75% 时间来收集和编译数据。
• 在“脱机环境中”创建的报表占 78%。
• 350 多个集中式财务工具和系统。
• 每年花费约3000万美元用于“影子应用程序”。

这些挑战促使我们思考我们如何做得更好。 财务和其他内部团队获得了行政支持，以转换业务审查过程，这导致构建统一的 BI 平台作为我们的单一真理来源。 （本文稍后将讨论有关 BI 平台的详细信息。最终，这些创新导致业务评审从密集的表格视图转换为更简单、更深入的视觉对象，这些视觉对象侧重于关键业务主题。

我们是如何取得这一成功成果的？ 交付由 IT 管理的集中式 BI，并使用 自助服务 BI（SSBI） 进行扩展，从而取得成功。 我们以两种创造性的方式描述它： 核心纪律 和 边缘的灵活性。

核心纪律

核心纪律意味着 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 分类和层次结构是该规则的一部分。 重要的是，将集中实施数据权限，以确保我们的人员只能读取所需的数据。

首先，我们了解 BI 转换不是技术问题。 为了实现成功，我们学习了先定义成功，然后将其转换为关键指标。 无法低估我们实现数据定义一致性的重要性。

我们的转变不是一下子发生的。 我们优先考虑交付由大约 30 个 KPI 组成的附属记分卡。 然后，几年来，我们逐渐扩展了主题领域的数量和深度，并建立了更复杂的 KPI 层次结构。 如今，我们能够将客户级别的较低级别关键绩效指标汇总到公司级别的较高级别关键绩效指标。 KPI 总数现在超过 2000，每个计数都是成功的关键衡量标准，符合公司目标。 现在，在整个公司、公司报表和 SSBI 解决方案中，都提供了定义明确、一致且安全的 KPI。

边缘计算的灵活性

在核心边缘，我们财务、销售和营销团队的分析师变得更加灵活和敏捷。 他们现在受益于更快地分析数据的能力。 更正式地说，此方案被描述为托管自助服务 BI （SSBI）。 我们现在了解到，可管理的 SSBI 对于 IT 和分析人员而言是一种互利的关系。 重要的是，我们通过推动标准化、提升知识水平以及重复使用数据和 BI 解决方案来实现优化体验。 而且，作为一家公司，我们在集中 BI 和托管 SSBI 之间找到了适当的平衡，因此我们获得了更多的价值协同作用。

我们的解决方案

Starlight 是我们向内部数据统一和分析平台提供的名称，它支持财务、销售、营销和工程。 其任务是提供可靠、共享和可缩放的数据平台。 该平台完全由财务公司构建，目前使用最新的Microsoft产品继续运营。

KPI Lake 不是 Azure Data Lake。 而是一个由 Starlight 支持的表格 BI 语义模型，托管在使用 Microsoft SQL Server Analysis Services 的 Azure IaaS 中。 BI 语义模型提供来自 100 多个内部源的数据源，并定义许多层次结构和 KPI。 其任务是赋能财务、营销和销售团队的业务绩效报告和分析职能。 它通过来自相关源的统一 BI 语义模型获取及时、准确且性能良好的见解。

首次部署时，这是一个令人兴奋的时间，因为表格 BI 语义模型产生了即时和可衡量的好处。 第一个版本集中 C+E 财务和营销 BI 平台。 然后，在过去六年中，它被扩展为整合进额外的业务洞察解决方案。 如今，它不断发展，为我们的全球和商业业务评论以及标准报告和 SSBI 提供支持。 自发布以来，它的采用率飙升了 5 倍，远远超出了我们最初的预期。

下面是主要优势的摘要：

• 它为子公司记分卡、全球业务评论以及财务、营销、销售报告和分析提供支持。
• 它支持自助服务分析，使分析师能够发现隐藏在数据中的见解。
• 它推动奖励补偿、营销和运营分析、销售绩效指标、高级领导评审和年度规划流程的报告和分析。
• 它从 单个事实来源提供自动化和动态报告和分析。

KPI Lake 是一个伟大的成功故事。 它经常向我们的客户展示如何有效地使用最新技术的示例。 不出所料，这在许多人的心中引起了共鸣。

工作原理

Starlight 平台管理数据流的全过程，从购置到处理再到发布：

1. 可靠和敏捷的数据集成按计划进行，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。 主题领域包括财务、营销、销售和工程。
2. 暂存后，使用主数据和业务逻辑对数据进行一致化和丰富。 然后，数据被加载到数据仓库表中。 然后刷新表格 BI 语义模型。
3. 公司的分析师使用 Excel 和 Power BI 从表格 BI 语义模型提供见解和分析。 而且，它使业务所有者能够支持自己的业务指标定义。 如有必要，可以使用具有负载均衡的 Azure IaaS 进行缩放。

实现成功

幽默地说，每个人都想要一个版本的真相...只要是他们的。 但对于一些组织来说，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，他们拥有多个版本的真相。 对于这些组织，这种非托管方法不太可能成为业务成功的途径。

这就是为什么我们相信你需要一个卓越中心（COE）。 COE 是一个中心团队，负责定义公司范围的指标和定义，等等。 它也是一项业务功能，可将人员、流程和技术组件组织成一组全面的业务能力和功能。

我们看到许多证据来支持全面而可靠的 COE 对于实现价值和最大化业务成功至关重要。 它可以包括变更计划、标准流程、角色、准则、最佳做法、支持、培训等。

我们邀请你阅读本 COE 系列文章，了解详细信息。 让我们帮助你了解组织如何接受变革来取得成功。

相关内容

有关本文的详细信息，请查看以下资源：

• 建立卓越中心
• 平台采纳路线图：卓越中心
• 问题？ 尝试咨询 Fabric 社区
• 有建议？ 提供改进 Fabric 的想法

在本系列的下一篇文章中，了解 COE 如何帮助我们Microsoft创建标准化分析和数据平台，以从数据中解锁见解。

专业服务

认证 Power BI 合作伙伴可用于帮助组织在设置 COE 时取得成功。 他们可以为你提供经济高效的训练或数据的审核。 若要查找 Power BI 合作伙伴，请访问 Microsoft Power BI 合作伙伴门户。

还可以与经验丰富的咨询合作伙伴联系。 它们可以帮助你 评估、 评估或 实现 Power BI。