爱华网两种BI项目实施方法
1.需求导向型-做demo，客户确认，然后根据demo设计实现。
2.数据导向型-分析数据，根据数据内在的业务逻辑，建立星型模型，再展示实现。
按照中国中庸的思想，可能1和2的结合最好，因为需求导向型的也要考虑数据情况-看料做菜，数据导向型的也不能完全的不考虑展现。所以我们综合两种方法，齐头并进。
听起来貌似很有道理，实则不然。需求导向型当然不能不考虑数据情况，但它是一个实施方法，不能说你考虑了数据就不叫做需求导向型了。因为一个项目总是要所有的工作都要做的，但是工作步骤、工作思路和分工是可以完全不同的，所谓实施方法更多的是指这些。比如维表内容和结构确认，需求导向型就是以展示的DEMO为讨论的依据问客户“您看我们这个图表包含哪些具体的维度？”，以此为依据收集需求和数据信息，然后去数据端去验证这些维度数据是否能够实现，然后确认沟通；数据导向型的就是以数据为载体和讨论的依据，向顾客提出需求问题。这个区别看似很小，但是不同的方法会大大影响项目的进度和质量。具体使用哪个方法要根据项目目标、项目人员构成来判断使用。
但是中庸使用两个方法，一可能会使工作质量受到影响,因为要拆散兵力；二可能让分工更加的迷惑，比如上面维度的整理工作是让数据组做，还是demo组做；三是增加DEMO和数据组的沟通，如果沟通不力会出现两边的不一致。
BI项目中的指标
现在很多BI项目喜欢提、喜欢夸大指标的概念，认为指标是BI项目的主要内容。
首先，我们确认下指标的概念。所谓指标是指类似“速冻比率”、“资产负债率”这样的东西。而“收发存报表”这些东西我们称之为报表/数据。当然也有人把上面的指标和报表统称为指标，就是所谓广义指标的概念。
指标一般有这些特点：Level比较高；业务逻辑上比较的孤立；数据上没有可加性；我喜欢说他们不是有机的。
而报表数据则具有有机的特点：数据可加性；多维度；维度的层次丰富-低粒度到高粒度；反映的内容更丰富。
BI项目指标很重要，但是不是BI项目的主要内容。BI项目的目标是多维度、多粒度的数据分析。指标只是基于这些数据的某些特殊、重要的计算结果。现在很多项目盲目迷恋指标的概念，让BI项目成为简单的指标展示器，让数据不再有机。无法完成从指标到细粒度数据的追溯。
所以BI项目还必须以报表数据为主要的内容和目标，有了这些有机的数据，指标都是水到渠成的了，而且只有有了对有机数据的分析才有可能得到真正符合企业业务和战略目标的指标。当然HIGHLEVEL的指标很重要的，整理起来也是非常难的，值得专人去做这个事情。
我建议大家提广义指标的概念，把“速动比率”和“详细订单信息”作为并列的指标来提。
BIAPPS真的难用么？
如果是做全模块的BIEE项目，BIAPPS会非常多的减轻项目的进度和成本，提升项目的质量。当然BIAPPS项目对实施人员的要求更高，必须了解BI，ETL和源系统和业务。
