【交流】关于BI分析部门组织架构的探讨。
理论上,BI分析部门有三种放法:放在技术部、放在其他部门(如财务)、独立,三种做法各有利弊。下图是埃森哲的一图,对企业BI(数据)分析部门的不同组织架构特征进行了简要的说明,不同的组织架构有不同的优缺点,譬如:
实践中,电商企业将BI分析部门放在技术部的居多(当当/京东/乐峰等等),放在财务的少些,独立的很少(满座)。从微博上反馈的情况来看,极少数企业采用的是综合模型,大部分企业采用的都是分散式模型和示范中心模型,或者处于分散式模型向示范中心的过渡阶段,至于第三种综合模型则是大多数”分析师“所向往的理想模型。
没有最好的,只有最适合的 不同的企业对于BI数据部门的组织架构安排因为自身的需求不同而不同,因此对于BI组织架构的评判标准也不同。对于中小型企业而言,综合模型对数据示范中心部门要求太高,要了解其他部门的运作,给出报告,太难太难;而对于分散式和示范中心模型,不同的部门因为KPI利益关系,往往会出现指标打架,目标不一的情况,最好往往是谁强势谁权利大听谁的。对于BI分析部门组织架构的定属各方看法不一:
BI分析部门的工作重点如何分配? BI分析部门的工作从大体上讲分为三部分,数据平台、数据支持以及数据应用。
但现实情况是,目前居多企业的BI工作重心都放在前面两部分,而对数据的应用层面恐怕连20%都不到。对于BI分析部门的工作重心如何分配,自然而然的引申出另一个问题,仓库部门和分析部门是一个老大好还是两个老大好?如果是一个人,是不是要求这个人同时精于熟悉数据库和数据挖掘技术的人还是只负责招人实现自己的想法,而这个想法可能是业务上或数据上的,对于多数企业,BI分析部门的工作重点都是跟着部门的头走,如何头是偏技术的,则工作重点在数据平台和数据支持,如果头是偏业务的,则工作重点则在数据应用;此外,还涉及BI部分的定位问题,一些企业认为,以为业务提出需求,BI搞定技术分析,这样配合最完美,真是这样吗?@庖丁的刀举了一个反例,”这个就像业务提需求,技术负责解决一样,跨过了产品部一样到时候就会说,BI数据基础都没打好,怎么应用呢?“。
后记:关于BI分析部门组织架构的探讨问题最终也没有一个定论 ,说来说去还是人和利益分配的问题,人员和利益分配的问题解决了什么事情都好办。 若想了解更多数据分析方面知识,请回复“数据分析”,“数据挖掘”等。 回复“走你”有惊喜! 你若觉得文章,可以通过微信右上角“...”分享到朋友圈与朋友们! 数据分析 微信,数据分析人自己的微信! 微信号:ecshujufenxi (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |