在企業實現數字化轉型的道路上，商業智能一詞的熱度居高不下，我們經常聽到企業說要“上BI”、“實現商業智能轉型”。但往往大多數企業只是實現了數據報表化，亦或做了幾張酷炫大屏，就鼓吹“已經實現商業智能”，看上去風光無限，但實際噱頭遠大于實際價值；
也還有一些企業在實現數據報表化階段后，便急于投入大量財力到數據挖掘、語音識別等人工智能領域，且不說實際應用效果如何，但成本大見效慢，在商業智能的道路上尚未走穩，便貿然選定一條路奔跑前行。
其實，企業如何實現商業智能化，Gartner已經明確指出，企業要實現商業智能將經過三個時代，“報表型BI→自助型BI→智能型BI”。在企業實現數據報表化后，越來越多的企業開始采購偏好現代的、以業務用戶為中心的自服務數據分析平臺。
然而，能夠真正將自助式BI落地、提供自服務實現以業務為中心的企業卻不多；在市面上各種廠商打出自助式BI工具的名號實際卻還只是以IT為中心、做著可視化報表的事情。到底企業實現自助式BI落地是什么模式？能夠為企業帶來什么價值？企業該如何去做？
步步高商業連鎖股份有限公司（下稱步步高）給了我們一個完美的答卷。步步高三大事業部因勢制宜，因材施策，在數字化轉型的道路上利用自助式BI工具根據不同事業部的特點走出了不同模式的自助分析道路：
從IT包攬到業務日均自行解決10個分析需求，到節約IT部門1000多張報表工作量，到培養30多個業務人員能夠自主分析，甚至每年為匯米巴事業部節約人力成本高達80W！
一、步步高概況
步步高目前擁有步步高超市、步步高百貨(廣場)、步步高置業(步步高·新天地)、步步高電器城、太楚餐飲、匯米巴便利店等業態，670家多業態實體門店已遍布湘、贛、川、渝、桂、滇等省市。2018年，步步高集團營業收入390億元，位列中國快消品市場份額第七位，是中國連鎖百強20強、中國企業500強。2019年，榮獲“2019年IGA全球最佳實踐創新獎”。
二、步步高為何選擇自助式BI
1、步步高三年數字化歷程
2017年初，步步高定義了數字化轉型戰略的三年路徑。經過2017年的筑基工作，籌劃中臺的構建，線上線下打通，奠定了數字化轉型基礎；
2018年引入騰訊、京東戰略合作，廣布觸點、深耕體驗，將會員、商品、流程、服務等全面數字化，追求實時化，加速數字化轉型進程；
2019年數字化轉型進入以數據與算法為驅動的V3.0階段。
2、數字化轉型中的新挑戰
在步步高實現數字化的道路上，在實現數字化管理和數據應用上也面臨著一些問題和挑戰：
企業整體數據應用效率和應用水平不高。過去，步步高在實現數據應用的時候，一方面由業務自身完成大量手工報表工作，這耗費了大量的管理資源，重復低效；一方面由于數據的高速增長導致傳統分析工具無法承載，而業務需求繁多， DT部門人手有限，需求無法快速響應。
業務數據主動性提高，但數據還是在IT手中。市場競爭和發展要求零售企業由商品推動（驅動市場型營銷）向顧客價值驅動（市場驅動型營銷）轉變。
總的來說，有了數據，但是怎么更好地讓業務部門利用好數據，讓數據驅動業務，成為了步步高在實現數字化的道路上不得不面對的問題。IT部門專業能力再高，將數據梳理得再好，也需要業務部門將數據應用到業務中去。
步步高認為，以往我們所說的數據驅動業務，投入上重數據輕人員，人員上重IT輕業務，都是讓企業數字化轉型時少了一條腿。只有IT部門和業務部門在數據上同時發力，只有數據驅動和人的驅動并行，一個企業才能真正實現數字化管理。
“在大數據戰略的背景下，自主開發類似的BI工具是對人力物力財力的極大浪費，所以我們在尋找一款產品既能滿足不同數據源的連接，又能在PC、移動端多平臺進行展示，同時還考慮到易用性和性價比，我們找過很多類似平臺，綜合評判下來帆軟的產品比較接地氣，在能滿足我們的大部分場景需求的同時，還能做到價格低服務優。FineBI主要是一些臨時性報表和圖表展示，業務人員也可以自己拖拽數據進行查看分析，使用非常方便。”
三、步步高的自助分析模式
針對不同事業部業務對于數據的要求，以及不同事業部人員的數據思維和能力，步步高形成了層次逐漸深入的IT和業務的配合使用模式。
應用模式一：匯米巴事業部和人資部門——固定化報表查看為主
匯米巴事業部和人資部門，擁有良好的計劃生產和作業特征，對于數據的需求比較明確和簡單，能夠查看日常所需下單門店數據、線下支付訂單量報表和匯米巴滿足率等固定化報表即可，沒有過多和復雜的報表需求；
同時，匯米巴事業部的組織架構性質也偏傳統，技術能力相對較弱。因此在匯米巴事業部和人資部門，信息部門的IT同事主要協助將業務日常報表在平臺上實現，提供底層數據梳理、提供報表開發和查詢服務等一條龍服務；另外一方面，也給匯米巴的2位業務同事賦能，讓業務也能夠承擔起類似IT的角色，響應部分匯米巴內的報表開發需求。
應用模式二：智慧零售事業部和審計部門——開放業務人員自助分析
此部門日常的數據需求就明顯多了很多。智慧零售要求數字運營，需要思考怎么組合商品、怎么確定用戶定位、怎么投放渠道，這要求數據能夠及時準確反饋信息，而這些都是需要動態修正，無法形成固定化報表，業務同事需要自己能夠掌握數據，分析數據；
因此在智慧零售事業部和審計部門，信息部門的同事一方面會搜集業務同事的需求進行報表開發，另一方面通過培訓讓業務同事能夠實現自己拖拽報表進行多樣性分析，或者基于IT做好的報表另存為后自己增加字段進行個性化分析。
應用模式三：供應鏈和百貨事業部——全面開放事業部全自主服務
供應鏈管理的強化和提高，是零售企業提高競爭力的關鍵，業務需要掌握數據的主動權，要走在數據的前面。
基于供應鏈和百貨事業部的業務復雜度和密度，將具備強技術能力的人員分配深入到業務中去，百貨事業部下設專門信息部人員，而總部信息部門的IT同事采取充分放權的形式，讓供應鏈和百貨事業部從數據連接到數據清洗、從數據挖掘到自助分析，能夠進行一攬子全自助服務。
步步高使用模式總結
步步高針對不同事業部和部門的業務發展特征、對于數據應用的要求和不同人員的數據能力，形成“簡單應用+自助分析+自主開發”多樣化使用模式，同時借助多個外部應用，讓數據找到管理層，找到一線工作人員，從而使得業務能夠第一時間做出決策，采取業務動作；從而企業實現數據化管理。
四、步步高自助分析模式應用價值
在企業信息化建設剛起步的階段，打造信息化系統，往往關注的是平臺的訪問量和報表的可視化程度。自助式BI不同于傳統的報表型BI，系統的價值不再局限于關注平臺的訪問量，而是關注企業內部在發現業務異常后，有多少人能夠在平臺上利用數據解決自己的實際問題。
自助式BI平臺數據解讀
步步高原來只有IT一個部門為各個事業部處理數據，現在通過BI平臺將分析、應用數據的部門擴展到了將近10個，編輯用戶30+個，為企業培養了大量的數據分析人才；
步步高業務部門月平均編輯模版300+次，對千余張模板進行過編輯，平均每天編輯10多次，相當于每天業務自行解決了10多個即時性問題，每月業務部門通過自助分析滿足了800余個分析需求；
步步高業務部門通過自助分析，形成可長期瀏覽的分析模版1300多張，相當于節約了信息部門1300多張報表的開發量，而這一數據更是在不斷變大。
應用場景一：FineBI高效分析助力匯米巴事業部節省人力成本80W
背景：有十幾個業務同事每天都要用excel處理事業部內各種固定報表的制作，傳統的excel制作，往往需要用戶進行大量復雜繁瑣的的平面單元格公式計算和操作，需要業務同事花費很多時間去處理數據，雖然做出來的表格很工作好看，但是每個月的工作都在固定重復。
應用：2018年，步步高知微自助分析平臺已經搭建完成。IT部門便深入匯米巴事業部，系統梳理了匯米巴事業部的需求，將匯米巴日常需求所需數據在平臺上準備好。最后，匯米巴事業部的日常固定報表全部平臺化，不再需要投入大量人力在重復固定報表的制作上。
價值總結：從每年投入十幾個人做數據處理和excel報表制作，到精簡至只剩下2個人負責匯米巴事業部內的數據分析工作，成功為匯米巴事業部實現優化人力結構，每年節省成本80幾萬！
應用場景二：數據分析師利用FineBI即席分析打造數字化門店
背景：市場競爭和發展要求零售企業由商品推動（驅動市場型營銷）向顧客價值驅動（市場驅動型營銷）轉變。智慧零售需要思考怎么組合商品、怎么確定用戶定位、怎么投放渠道，所以智慧零售事業部的運營策略中，如何收集顧客的數據，推動各門店將顧客數字化，顯得尤為重要。
應用：過去，智慧零售的數據分析師王某在思考如何解決類似問題的時候，總是要反復經過以下幾個步驟：
①先向IT同事先索要數據，等待IT同事響應完畢拿到數據。
②開始在excel中觀察數據結構，思考數據分布，再利用自己專業的數據分析思維去找出數據規律，分析業務中痛點，構思提供解決方案。
③形成解決方案后，將數據分布查看的固定方式向IT提出需求，讓IT在報表系統中制作。發現報表制作不符合要求，王某和IT又要反復溝通。
可以看出，IT在其中充當的，只是一個取數和開發報表的”工具“，并且王某分析數據起來相當麻煩。
但是現在，王某在思考如何推動門店數字化的時候，可以利用FineBI的即席分析功能，不必等待流程的排期，節約時間，更進一步滿足了業務人員的分析需求，即時的想法即時數據跟進、支撐、驗證，釋放了業務的分析潛力。
價值總結：王某利用FineBI的即席分析打造了智慧零售事業部下的門店賽馬場，利用排名的分布刺激各門店推動門店數字化會員，為步步高實現全面數字化管理助力！
五、步步高自助分析模式推廣心得
步步高集團實現了多個事業部不同程度的自助分析，也是一路勇于實踐、創新實踐過來，為我們總結出了一條自助分析模式推廣的道路：從最開始獲得高層領導認可引起大家對數據重視，到切入業務痛點解決業務問題，再到收攏數據出口強化答疑培訓，最后持續的推動業務使用。
關于FineBI
自助式BI，更關注企業內更多用戶的數據問題可以自己在平臺上解決自己的數據問題，更關注IT數據驅動和人的驅動并行，更關注IT部門和業務部門整體都能在數據上共同發力。
而FineBI，是新一代的大數據全自助式BI工具，以業務為中心，專注為企業提供自助式BI解決方案，致力為企業數據分析服務，在推動企業實現數據化管理方面有著天然的優勢，通過IT集中數據管控來進行數據分發，讓更多需要數據的業務自己能夠沒有門檻地掌握和應用數據。
