在过去十年中，商业智能行业已经发生了革命性的变化。随着数据的爆炸式增长和云计算技术的广泛应用，电子表格已经逐渐被富有洞察力的数据可视化和交互式业务仪表板所取代。自助式分析的兴起使得数据产品链更加民主化，到2023年，BI工具和策略将变得越来越个性化，企业开始探索适合其特定需求的最佳BI解决方案，而不是仅仅停留在数据分析层面。
尽管传统商业智能已经成为分析关键数据和做出更明智决策的手段，但它的局限性在于无法在现有应用程序中提供数据分析及洞见，从而产生碰撞并影响工作流程。同样地，商业智能也未能通过向客户和最终用户展示在他们使用的应用程序和服务中进行的分析体验来实现数据的货币化。
因此，现代企业和产品领导者正在逐渐认识到嵌入式分析的好处，即为应用程序或产品提供丰富的分析体验。嵌入式分析是将分析功能嵌入到应用程序或产品中，以便用户可以在其日常工作流程中轻松访问和使用其中的数据分析功能。
在进一步讨论嵌入式分析之前，首先需要定义什么是嵌入式分析。
什么是嵌入式BI
嵌入式商业智能（BI）是指将BI功能嵌入到企业应用程序中，以便用户可以在应用程序内部访问、分析和进行数据可视化。嵌入式BI是一种越来越受欢迎的数据分析和BI解决方案，因为它可以帮助企业更好地理解其业务和客户，并制定更好的商业决策。
业界普遍认为，嵌入式BI是“将BI嵌入到业务应用程序和流程中，以便用户可以在其日常工作流程中访问数据和分析功能，从而提高了用户的工作效率和决策能力；嵌入式BI使用户可以直接从应用程序中访问和使用数据分析及可视化功能，而无需使用独立的BI工具或平台”。而传统BI则更加注重“数据探索和发现，以及复杂的数据可视化和报告功能”。相较于传统BI，嵌入式BI更注重用户体验和易用性，以及将数据分析功能与企业应用程序或流程紧密集成的能力。
嵌入式BI在企业、软件公司、系统集成商的典型应用
随着企业信息化建设的完善，包括ERP、OA、MES、CRM等在内的业务系统产生了大量的数据。这些数据的价值亟待挖掘，因此企业需要使用专业的BI分析工具，以满足日益增强的数据分析需求。传统应用模式要求用户将业务系统的数据上传或抽取到BI平台，再由BI平台进行数据可视化分析。然而，通常情况下，BI平台大多独立于核心业务系统，使用难度大，且不具备交互分析的能力。
对于软件公司和系统集成商而言，在行业信息化服务市场日趋成熟的情况下，应用软件已趋成熟。在产品功能和项目交付服务中，ISV和系统集成商面临着越来越严重的同质化竞争，这意味着在产品价值创新和项目交付方面，大家面临着一系列严峻的挑战。
在此背景下，急需一款数据分析工具来满足业务数据分析的需要，进一步提升产品竞争力，同时给业务发展带来全新的增长点。
- 对于软件公司：嵌入式BI对于软件公司来说是一个非常重要的功能，因为它可以帮助软件公司为其应用程序提供更好的价值和竞争力。通过嵌入式BI，软件公司可以将数据分析和可视化功能直接嵌入到其应用程序中，以帮助用户更好地了解其业务和客户，并能够更快速地做出明智的决策。此外，嵌入式BI还可以帮助软件公司提高其应用程序的用户体验和价值，从而增加用户忠诚度和收入。
- 对于企业发展： 嵌入式BI对于企业来说也是非常重要的，因为它可以帮助企业更好地了解其业务和客户，并能够更快速地做出明智的决策。通过嵌入式BI，企业可以将数据分析和可视化功能直接嵌入到其业务应用程序中，以帮助员工更好地了解其业务和客户，并能够更快速地做出明智的决策。此外，嵌入式BI还可以帮助企业提高其业务效率和盈利能力，从而增加其市场竞争力。
- 对于系统集成商： 嵌入式BI对于系统集成商来说也是非常重要的，因为它可以帮助系统集成商为其客户提供更好的解决方案。通过嵌入式BI，系统集成商可以将数据分析和可视化功能直接嵌入到其客户的业务应用程序中，以帮助客户更好地了解其业务和客户，并能够更快速地做出明智的决策。此外，嵌入式BI还可以帮助系统集成商提高其服务水平和客户满意度，从而增加其市场竞争力。
选择和评估嵌入式BI工具的关键因素
对于嵌入式BI，在评估和选型的过程中，考虑的几个关键因素如下：
- 功能性：评估嵌入式BI工具的数据可视化、数据分析、数据挖掘、数据探索等功能是否满足业务需求和用户需求。
- 可定制性：评估嵌入式BI工具是否支持自定义报表、自定义数据可视化、自定义数据分析等功能，以满足不同业务和用户的需求。
- 可扩展性：评估嵌入式BI工具是否支持多种数据源和数据格式、是否能够方便地扩展和升级、是否支持云端部署等方面的问题。
- 用户体验：评估嵌入式BI工具的用户体验，包括是否具备交互性好、易于使用、数据可视化效果好等方面的优势，以提高用户满意度和使用效率。
- 性能：评估嵌入式BI工具的性能，包括数据加载速度、数据处理速度、数据查询速度等方面的性能，以满足用户对数据分析和探索的实时性要求。
- 安全性：评估嵌入式BI工具的安全性，包括数据安全、用户权限管理、数据备份和恢复等方面的问题，以保障数据的安全性和可靠性。
- 成本：评估嵌入式BI工具的成本，包括软件和硬件成本、部署和维护成本、培训和支持成本等，以选择性价比最高的嵌入式BI工具。
- 技术支持：评估嵌入式BI工具的技术支持，包括是否提供技术支持和培训、是否有社区支持和文档、是否有专业的技术人员提供支持等方面的问题。
- 开发生态：评估嵌入式BI工具的开发生态，包括是否有开发者社区、是否有插件和扩展、是否有第三方工具集成等方面的问题。
嵌入式BI集成的五个层次
嵌入式BI通过在业务应用程序（也称主程序）和工作流中更深入地集成数据分析功能，努力将数据展示分析和操作整合到同一个环境中。数据分析将以下面展示的一种或多种方式嵌入到应用程序中。嵌入式BI的战略优势随着集成的深度而扩大。因此，应用程序提供商应该将数据分析更深入地嵌入到他们的应用程序中。但是，合适的集成程度可能取决于许多因素，包括应用场景和可用于集成的资源。这就是为什么我们经常会找到 ISV 的负责人，建议他们从最简单的集成点开始尽快实现集成，然后随着时间的推移，向深度集成推进。
▊ 0 级-独立分析应用程序/数据集成
独立分析为0级，分析功能并没有被嵌入到核心应用程序中。在完全独立的应用程序中提供分析功能给用户使用，这与传统的商业智能模型非常相似。唯一的集成是主数据生成应用程序和分析应用程序之间的数据集成，通常通过数据提取、API 或数据导出来实现。从用户的角度来看，这是一种脱节的体验。用户必须使用两个独立的应用程序，而这些应用程序的外观和操作可能不同，并且需要重新登录。一个常见的例子是从应用程序导出数据以便在 Excel中进行分析，并在此过程中创建新的数据副本。数据更改后，原来的Excel数据将失去效用。
▊ 1 级-单点登录
这是嵌入的第 1 级。通过单点登录集成，主应用程序充当用户进入分析应用程序的“登录入口”。在此模型中，数据分析程序的安全认证已经与核心应用程序集成在一起。用户只需要一组通过单点登录（SSO）从核心应用程序获取的登录凭据，就能登录并使用数据分析应用程序，而无需重新输入用户名和密码。请注意，这里仍然有两个不同的应用程序，只是数据分析的访问权限嵌入在核心应用程序中。所以，它仍然是一个独立的体验，因为如果用户需要处理业务操作时，他们仍然必须切换回核心应用程序。
▊ 2 级-内联分析/用户界面集成
将数据分析嵌入到应用程序的用户界面中是级别2，被称为内联分析。内联分析是最常用的嵌入形式。在此模型中，数据分析功能在应用程序的UI中展示。内联分析通常作为应用程序中的报表选项卡（tab）或模块。另一个例子是用户在登录时直接看到的应用程序主页上的仪表板。在应用程序的显示层集成分析的方式，使分析功能的外观和体验能非常完美地匹配主应用程序的 UI。
▊ 3 级-融合性分析/工作流程集成
第3级意味着将分析功能作为应用程序的组成部分。这种嵌入形式的数量是目前增长速度最快的。在这里，数据分析功能嵌入在用户工作流中，并成为整体用户体验的核心部分。嵌入分析的一种方法是“在当下”或在用户正在做出决策、采取行动的现有应用程序屏幕中提供分析的内容。举个例子，在客户服务应用程序中可提供客户流失风险评分或购买历史记录，以便帮助销售提供个性化的服务。另一种方法是让用户与分析内容交互，这使得他们可以根据正在执行的分析立即进行交易或采取行动。比如，对于进行地理区域分析的销售经理，此方法使他能够立即有效地在分析界面重新分配区域，而不必跳转回主应用程序。
▊ 4 级-天才分析
第 4 级的天才分析也称 Genius Analytics，其核心是用户体验的自主性以及获得数据分析的自主权。在此级别，嵌入式自助分析（包括数据发现工具）是托管给用户的、与用户间无缝的、自主性的情景。最终用户能够自由分析主应用系统中的所有数据，而无需 IT 人员介入。
嵌入式BI的发展前景和趋势
未来，嵌入式BI将成为企业数字化转型的重要工具，帮助企业更好地理解其业务和客户，并制定更好的商业决策。
嵌入式BI将更加智能化和个性化
未来，嵌入式BI将会变得更加智能化和个性化。随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，嵌入式BI将能够自动识别和分析数据，提供更加个性化和智能化的数据分析和报告。这将使用户更加高效地理解数据，并能够更快地做出决策。
嵌入式BI将更加可扩展和灵活
随着云计算和边缘计算等技术的不断发展，嵌入式BI将更加可扩展和灵活。未来，企业将能够通过云计算和边缘计算等技术来实现嵌入式BI，在不同的场景和设备上使用同一套BI工具，从而提高工作效率和灵活性。
嵌入式BI将成为数据安全和隐私的重要保障
随着数据泄露和隐私问题的不断增加，嵌入式BI将成为数据安全和隐私的重要保障。未来，嵌入式BI将能够提供更加安全和可靠的数据分析和报告，从而保护企业和用户的数据安全和隐私。
总之，嵌入式商业智能（BI）是一种越来越受欢迎的数据分析和BI解决方案，未来将会有更多的企业采用这种技术来提高效率和智能化。对于企业而言，积极探索和应用嵌入式BI技术，将能够获得更大的商业价值和竞争优势。
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