为什么BI项目中80%的时间是在做ETL?

在企业数字化转型过程中，数据是企业的重要资产之一，而商业智能（BI）项目则是帮助企业利用数据进行分析、洞察和决策的关键工具。然而，尽管BI项目的目标是为了实现数据驱动的决策，但实际上，项目中大部分时间和资源都被用于数据的提取、转换和加载（ETL）过程，而仅有20%的时间用于BI可视化。

1. BI项目中的ETL过程

1.1 数据收集：BI项目的第一步是收集数据，企业需要从多个来源（如数据库、文件、API等）抽取数据，并将其转化为可用的格式。

1.2 数据清洗：在将数据加载到BI系统之前，需要对数据进行清洗和预处理，包括去重、填充缺失值、转换数据类型等操作，以确保数据的质量和一致性。

1.3 数据转换：一旦数据清洗完成，就需要对数据进行转换，以满足BI系统的需求和规范，这可能涉及到数据的格式转换、字段重命名、计算衍生字段等操作。

1.4 数据加载：最后一步是将经过清洗和转换的数据加载到BI所需要的主题和专题表中，以供BI分析和可视化使用。

(典型的ETL流程)

2. BI项目中的可视化过程

2.1 数据建模：在进行可视化之前，需要对数据进行建模和准备，包括定义数据模型、创建数据集、设计报表和仪表板等操作，以满足业务用户的需求和分析目的。

2.2 可视化设计：一旦数据准备就绪，就可以开始进行可视化设计，选择合适的图表、图形和仪表板布局，以清晰、直观的方式展现数据和洞察。

2.3 报表和仪表板开发：根据设计方案，开始开发报表和仪表板，包括添加图表、设置过滤器、设计交互式功能等操作，以实现用户友好的可视化界面。

2.4 用户测试和反馈：完成报表和仪表板开发后，需要进行用户测试和反馈，以确保可视化结果满足用户的需求和期望，并根据反馈进行调整和优化。

3. 为何ETL占据了BI项目的大部分时间？

3.1 数据质量要求高：由于BI项目通常涉及大量的数据，数据质量要求非常高，因此需要花费大量的时间和资源来清洗、转换和加载数据，以确保数据的准确性和一致性。

3.2 数据来源复杂多样：现代企业的数据通常来自多个来源，包括数据库、文件、API等，因此需要进行复杂的数据集成和ETL处理，以将不同来源的数据整合到一起。

3.3 数据量庞大：随着数据量的不断增加，处理和加载大规模数据的时间和成本也相应增加，这进一步加大了ETL过程在BI项目中的时间占比。

4. 如何优化BI项目流程？

4.1 自动化ETL过程：从Kettle等开源ETL工具切换到效率更高的ETL工具如：ETLCloud、DataWorks等更为先进和易用的工具来实现ETL过程的效率提升，通过工具能力来提高ETL过程的效率和准确性，减少人工干预的时间和成本。

4.2 数据质量管理：建立完善的数据质量管理体系，包括数据质量监控、数据质量评估、数据质量改进等环节，可以有效提高数据的准确性和一致性，减少数据清洗和转换的时间和成本。

4.3 技术创新和优化：不断关注和采用最新的技术和工具，如云计算、大数据技术、人工智能等，可以提高BI项目的效率和灵活性，加快数据处理和分析的速度和效果。

4.4 培训和人才培养：加强团队的培训和技能提升，培养具有数据分析、ETL和可视化能力的专业人才，可以提高项目的执行能力和成功率，减少项目的时间和成本。

5. 最后

尽管BI项目中80%的时间可能花费在ETL过程上，但这并不意味着可视化在项目中的重要性降低。相反，数据可视化是BI项目中不可或缺的一环，它通过直观、易于理解的方式将数据转化为洞察力和决策，帮助企业更好地理解数据、发现问题和机会，并做出及时的反应和调整。因此，在BI项目中应该重视可视化，并采取有效的措施优化项目流程，提高可视化的效率和价值。