五步法搞定 BI 业务需求梳理。高手就是把复杂的事情简单化，简单的东西重复做、认真做。
01 五步法是哪五步
第一、明确用户
五步法搞定 BI 业务需求梳理。高手就是把复杂的事情简单化，简单的东西重复做、认真做。
第二、明确指标
在明确需求用户的前提下，明确各层次用户重点关注的分析指标。这就是以用户为导向来确定他们要看什么、关注什么。
第三、明确业务规则
在明确分析指标的前提下，明确各分析指标的术语、口径和业务计算规则。
第四、明确取数来源
在将业务计算规则转变成数据计算规则的过程中，对数据来源进行验证，对于系统可取的数据如何从系统获取，对于系统不可取的数据应从填报系统进行标准化输入并形成历史数据沉淀。
第五、明确用户与指标对应关系
通过明确用户与指标对应关系，来确认未来各级可视化页面中的详细数据报表、分析需求。
02 BI业务需求五步法分解
这五个步骤感觉就这么张嘴一说很简单，但实际上背后是有很强的逻辑的。这些都是我们在很多BI项目上沉淀下来的实际经验，我给大家来简单分解下。
第一、为什么要明确用户？
因为用户决定了指标的范围、业务的重点和项目的边界。比如我们在一些项目上，总裁这个级别关注的指标最多也就10来个，加上一些辅助性的20多个基本上就足够了。从总裁到高级总监、区域总监或者部门总监这个层级，因为管理颗粒度的细化，原来的10个、20个分析指标快速的增长到上百个分析指标。如果把管理层继续往下沉，用户范围继续扩大，指标范围还会继续加大。
所以，一个 BI 项目如果不能阶段性规划、明确用户范围的话，整个指标体系到底有多大是不清晰的，项目边界在哪里也是很模糊的。这就是为什么很多BI项目进去之前看上去指标不多，结果进去一做，越做越多。所以，明确用户是第一步关键。
第二、明确用户了，指标梳理的时候是不是就可以排除很多的噪音。就是你所有的沟通讨论都是围绕这些核心用户来展开的，时间精力也聚焦了。
第三、指标明确下来了，就可以讨论各个指标日常到底是怎么计算的，它的业务规则是什么样的。另外，这些指标是系统里面有的还是没有啊。这一步非常关键了，明确了两个问题，就是在开发 ETL 取数的时候，是不是要写 SQL 逻辑。SQL 逻辑怎么写，是不是得依靠业务计算规则。所以，ETL 干了一件什么事情？就是把指标的业务逻辑计算规则转变成了数据取数规则。
那这些数据从哪里去取？这样就明确了数据源的位置，日常用哪些业务系统、哪些系统的表单，这些的背后就是最终的取数来源。如果是手工数据维护，就可以通过数据填报来解决。
了解清楚以上几个步骤，第四步取数问题也就定义清楚了。
第五、指标也定义好了，根据不同的用户看哪些指标是他们重点关注的，这些指标之间有没有什么关系，平时看指标的顺序、逻辑是什么。这些体现的是不是就是这些用户日常的业务管理思路，最终做可视化页面的时候把这些思路给还原出来是不是就好了。所以，明确用户与指标的对应关系实际上看的是用户的管理重点和管理逻辑，我们要把他们的管理想法还原到可视化页面上，用一种更加直观的方式来呈现出来。
所以，这五个步骤的逻辑性是非常强的，如果大家在商业智能 BI 项目上遇到过类似的问题不妨对比这几个步骤去看看是不是这么走的。如果是这么走的，还有问题，大概率就是甲方的问题。比如指标范围迟迟不能圈定、指标业务规则迟迟不能确认，这个是什么问题，这是企业自身业务管理的问题，这个问题外部的团队是解决不了的。像这种问题只能通过加强沟通来解决。
