员工数据素养不高，数字化转型困难重重，嵌入式BI，能否打破“数字枷锁”？

2021年被誉为“中国数字化转型元年”。

不管你是否愿意，诸多因素正加速着中国企业数字化转型的步伐：

宏观经济从高速增长转为中高速增长；人口红利消失，人力成本居高不下；微信、抖音等互联网平台的迅速崛起，改变着原有的生意模式，商业环境瞬息万变，要求企业IT能力前所未有的敏捷。

2020年以来，这场突如其来的疫情，更呼唤着中国企业的转型来得再迫切一些、彻底一些。

然而，尽管企业的CEO、CIO等变革的推动者热情高涨，但是截止目前，数字化转型成功案例却屈指可数。

究其关键原因，则在于：员工普遍的数据能力不高！

一、员工数据能力不高，是企业数字化转型的最大阻力！

任何一项转型，首先都必须是人的转型。

企业数字化转型，首先必须是员工数字化能力的全面提升。

传统上，企业的内部，拥有数字能力的，往往是两类人：1、公司或者部门领导；2、企业IT部门或者数据部门的人。

一般而言，IT部门或者数据部门根据公司领导的决策模型，提供各种报表、可视化分析模型，以便于领导做出正确决策。

然而，快速变化的商业环境，正在改变着企业的决策规则——“让听见炮声的人来决策”。市场、销售部门需要随时对客户在多个平台的行为，进行分析，以便于开展千人千面的营销策略；HR部门需要对员工的绩效进行多维度考核，以便于把企业的激励措施落实到位。

企业在越来越多的业务场景下，需要由一线主管、甚至是员工做出决策，企业的数据分析能力，需要赋能到每一位员工。

这种全员掌握数据、处理数据的能力，被称之为“数据素养”。据估计，有50%的企业缺乏充分的数据洞察素养和技能，无法充分利用所掌握的数据。

在由IT部门赋能，领导掌握数据的传统格局下，一线部门、一线员工普遍数据素养不高，这正在成为企业数字化转型的最大阻力！

企业数字化转型，迫切需要提升全员数据素养，那么倡导“人人都是分析师”的敏捷BI，能否打破这个数字化转型的“枷锁”？

答案是：不能！

二、传统的“敏捷BI”，依然无法提升全员数据素养！

1、让我们简单回顾一下BI的发展历程：

第一代 BI（Business Intelligence）即商业智能的概念，最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。

进入21世纪的第一个10年，随着技术的发展和演进，BI领域已经迎来了新一代敏捷BI的革新。

2、敏捷BI和传统BI的有哪些不同？

（1）敏捷BI操作简单，面向业务人员，而非IT人员

传统BI面向的对象是有IT背景的研发人员或者数据科学家，主要集中于技术部门。上手操作难度大，对于没有相关IT知识的人来说根本无从入手。而敏捷BI面向的对象是业务人员，操作简单，容易上手。

（2）敏捷BI支持多种高级数据可视化

敏捷BI提供多种数据可视化效果，支持弦图、热力图、南丁格尔图等高级数据可视化，更支持基于地图的轨迹、热力等可视化效果。

（3）敏捷BI部署周期更快

传统BI产品的部署通常需要几个月的时间，需要总体架构设计。这样的部署周期在日新月异的商业环境下更显尴尬。敏捷BI实施周期通常会更快，以周为计量单位。

（4）敏捷BI支持探索式分析

敏捷BI的数据展现是起点，而不是终点。看到了数据，能交互式分析，能深入向下挖掘，能发现问题找到答案。

概括起来，敏捷BI更加平民化、更加易于操作，因此敏捷BI往往倡导“人人都是分析师”的理念。

那么，为什么“敏捷BI”依然不是提升全员数据素养的“终极形态”呢？

核心的问题在于：将分析与业务场景割裂，导致分析效率低下。

即便是敏捷BI，用户承载业务流程和进行数据分析的应用软件是完全独立的两个应用软件界面，用户不得不在多个系统间来回切换才能完成一项业务活动的数据需要，而这不管是从工作效率，还是数据传输效率来看，都并非明智之举。

因此，尽管敏捷BI倡导“人人都是分析师”的理念，但是落实到企业实际应用中，一线业务部门、一线员工，在需要数据决策时，依然有诸多不便。

显然，打破数字枷锁，提升全员数据能力，支撑企业数字化转型，当前的敏捷BI，依然不是“最终形态”。

那么，有没有一种可能，让每个业务系统，都具备自助分析能力？让数据分析与业务场景有机融合，不再割裂？从而提升全员的数据能力，打破“数字枷锁”？

嵌入式BI的出现，让人们看到了这种可能性！

三、嵌入式分析与传统“敏捷BI”的不同

1、什么是嵌入式 BI？

嵌入式BI是指在应用程序内集成数据分析的内容和功能，其目标是通过整合和分析相关数据来帮助用户更加智能地工作。用户可以在日常使用的业务系统中直接利用这些数据分析功能，来解决高价值业务问题，并提高工作效率。

2、嵌入式 BI与传统BI有何不同？

传统BI（包含现在的敏捷BI）是一个独立的系统（包含技术、流程以及人员等），它整合来自多个数据源的数据，然后通过报表和仪表板集中展示分析结果。典型应用场景是提供高度聚合的来自多个部门，业务单元，甚至整个组织的关键信息，以帮助管理层制定决策。这些系统多为负责数据分析的人员而设计。

嵌入式BI是一组紧密集成到现有应用程序（如CRM、ERP、财务系统信息门户等）中的功能，带来额外的数据见解、内容或分析功能，以支持业务活动相关的决策制定。这些任务可能需要来自多个系统的数据或聚合视图，但输出的分析结果不仅仅是对信息的简单集中概述，而是为整个决策活动的各个环节提供支撑信息。

传统BI有其自身的重要价值和地位，但传统BI和承载业务流程的应用程序是完全独立的两个应用程序界面，用户不得不在多个系统间来回切换才能完成一个业务活动的数据需要。与之不同的是，嵌入式BI完全运行在人们每天都在使用的应用程序中，是应用程序的一部分功能，通过应用程序界面为用户提供数据展示和分析功能，以此来改善数据分析的用户体验并提高用户的工作效率。

一句话概括：嵌入式BI让分析能力主动融入业务场景，让分析无处不在。