2、全面了解

要超前地看到每个架构决策、组织问题或技术问题,考虑如何进行一个更广泛的上下文关联。当业务用户做出决策和解决问题时,他们往往只考虑眼前的征兆,而不是问题的根源。例如，当一个BI分析显示客户服务等待时间在不断上升，解决问题的方法往往是增加代理数量，而不是调查潜在原因。考虑在一个决定中的各种影响，包括自己的部门或者其他跨领域组织。导致等待时间的增加可能是由于产品质量差，或者是一个新的供应商对业务的不熟练。

同样，失败的数据集成响应通常是持续和简单的重启，而不确定工作失败原因。可能是备份工作的上游系统运行到负载窗口，在这种情况下，失败的次数很有可能会随时间而增加。此外，架构决策，集中问题解决，比如可查询性能或长数据加载时间，经常随着时间的推移导致更大的问题。例如，网络数据库节点之间的改变可能解决底板服务器之间的吞吐量，但最终造成更大的处理器和内存瓶颈。如果我们不在更广泛的背景下去考虑问题，我们的优化只会牺牲更大的系统，不能从根源上解决问题。

3、迅速实现迭代

通常情况下,项目实施、项目需求已改变,一部分是不需要实现了，或者不再是一个优先级的考虑。当功能,报告和数据元素已实现,却不被不利用,这是浪费。主要有两种手段来快速实现迭代：增加流量和减少每次迭代的范围。

创建流程有许多步骤,如合并业务开发、设计过程，实现测试，驱动开发、提高水平，发展多元BI资源。关键是要不仅减少每个迭代的金额范围，让手动流程最小化,也降低了整个过程的数量交接。协调管理和中断创建,可节省更多的时间，让资源合理配置，控制产品质量，让更多的人参与项目过程。BI团队可以帮助用户处理最小数量的特性和功能确定，满足最初的需求。

4、减少变异

BI变异是由于缺乏标准化流程、设计、程序、发展和实践导致的。BI变异导致的浪费包括：

•不同的定义相同的元素。

•数据格式的差异。

•不同的业务规则跨程序应用。

•在BI门户有不同的报告名称。

•脚本保存在不同的位置。

通常，引入外部顾问来调节变化。大多数咨询公司都有自己的方法和标准,有他们自己的发展风格。这可能会导致不同的命名,不同策略,增加了错误处理的可能,更容易产生混乱和添加维护的负担。确保你的标准、流程和实践的顺畅沟通，并确保在设计评审中遵守规则。当然，标准化并不意味着“不变”，同样也不意味着“扼杀创造力。

5、追求完美

“完美”是组成精益BI的一个关键部分，是实现精益BI的一个正确认识，追求完美的关键是持续关注改进。难点是，BI团队往往深陷工作中，没有时间花在小的内部项目工作上，应该让BI团队腾出足够的时间来做精益改进。

在有些情况下，更改环境非常困难和费时。例如，某制药公司为了产品安全，打算使用FDA和许多报告系统，但又担心增加开销，甚至带来一些不良变化。在这种情况下，可以考虑选择BI工具，因为BI工具有更好的改变审计能力和改变的可追溯性。

具有顾客价值的BI，是通过促进精益BI过程将数据转化为价值信息,并利用这些信息来指导决策。精益BI的原则是帮助组织获得更大的利益，让决策者减少浪费，关注客户，让用户拥有完美体验。