回顧過去的幾年，我們不得不感嘆數字化的迅猛發展，人們不再對數據的作用有所懷疑，而是將其作為資產與能源不斷釋放價值。數據似乎變得不再有邊界，在企業的各個環節與要素之間流動。

2022年，如何釋放數據的價值，讓人的決策藝術和數據的支撐技術相融合成為了關鍵命題。諸多企業運用數據，創造出無數新的理念與模式，給企業發展注入了更多的技術與理智的元素。

數據應用發展至今，產生了哪些變化？未來又將何去何從？

2022年之變：數字化轉型進入實質性階段

經過多年的建設，我國數字化轉型產業愈發成熟，數據已經成為社會生活和企業發展不可或缺的要素，越來越多的企業認識到需要依托數據實現精細化運營，降本增效以驅動業務增長，提升企業競爭力。

1、政策導向更加清晰明確

自2016年我國在國家“十三五”規劃綱要中確定“實施國家大數據戰略”后，數字化轉型就成為了企業高質量發展的關鍵措施，數據也成為了新型生產要素，是數字化、網絡化、智能化的基礎，是數字經濟深化發展的核心引擎。

自“十四五”以來，我國諸多政策開始推動信創產業的深入，實現關鍵數字技術自主研發和自主可控。2022年，政策重點提及“數字經濟”、“數字政府”和國家信息化。

可以看出，將數據及相關技術掌控在自己手中，并深度挖掘數據價值，通過數據實現高質量增長，成為了當前政策的引導方向。

2、企業數據設施逐步完善

在政策的指引和趨勢的帶動下，越來越多的企業認識到了數字化轉型的價值，開始積極部署相關措施。

2022年，諸多企業的數字化轉型已經逐步走向成熟，基礎性建設已經基本完畢，尤其是在金融、制造、零售、政務等數據領先行業的大型企業中，已經制定了中長期的數字化轉型戰略，部署了較為完善的數據系統，并隨著線上線下一體化業務和管理的開展，積累了大量的數據資產。

3、數據體系愈發靈活敏捷

在數據積累的基礎上，企業已經開始思考如何釋放數據價值，實現基于數據的科學預測與決策，使企業降本、提質、增效，驅動業務增長。

BI產品被譽為數據的“最后一公里”，將數據以可視化的形式展示，并進行深度分析。數字化轉型進入到實質性階段，企業對于數據應用的重視使BI工具的價值得到了更大規模地體現。

2022年，越來越多的企業開始構建更為敏捷的數據應用體系，通過使用敏捷BI工具、調整數據分析相關組織與流程、提升全員數據應用能力等措施，提高數據應用各個環節的效率。

4、數據應用需求由淺入深

在數據應用初期，企業大多使用Excel等傳統工具進行數據統計處理，數據的收集、匯總、處理、分析等整個流程都需要人工完成，對于大型企業需要數天甚至數周，導致數據應用成本高、效率低、效果差，數據結果滯后，難以為業務提供有效的決策輔助，無力面對快速變化的業務情況。

為了解決這一問題，一些企業開始使用BI工具作為數據分析平臺，實現實時數據的可視化展示，并使指標數據可追溯、可對比、可預警，固化分析規則，統一數據計算，使數據管理規范化，業務決策提供可靠的數據支持。

2022年，一些數據領先的企業已經不滿足于以數據報表為主的數據應用模式，開始追求數據深層次的價值，以更加智能的方式，實現數據深度分析，挖掘數據背后的底層邏輯和因果關系，更為有效地助力業務科學發展。

2023年趨勢：業務用戶商業分析時代元年到來

企業數據資產愈發豐厚，如何低成本、高效率的釋放數據價值，真正讓數據應用的效果可見、可控，成為了未來幾年的關鍵。

對于數據應用，開始展現出從IT走向業務、從報表工具走向分析決策的特征，逐漸步入業務用戶商業分析的時代，與此同時新一代敏捷BI產品應運而生。

1、業務人員將成為數據應用的核心

數字化轉型戰略需要“自上而下”的進行規劃與落地，需要頂層設計和資源調配作保障。而到了數據應用階段，需要將數據融入業務、指導業務、驅動業務，這便要求企業實現數據的全員化，業務人員成為數據的出發點和落腳點，才能讓數據真正賦能于業務發展。

業務人員沒有成為企業數據應用的核心，是過往數據應用效果差的根本原因。在諸多企業中，業務人員只是提出需求和接受成果，主要數據分析工作由IT人員完成，其問題一方面在于溝通過程中存在理解偏差，報表經常存在不符合業務人員需求的情況；另一方面導致業務人員只知數據結果，不知根本原因，數據應用效果差。

2023年，將有越來越多的企業重視業務人員在數據應用體系中的重要性，通過工具使用、能力培養、組織調整等措施，提升業務人員數據應用水平，使數據融入業務，有效驅動業務。

2、敏捷BI將成為市場主流

傳統BI屬于“瀑布式”模式，是一種不可逆的流程模式。即先由業務人員提出需求，然后由IT部門完成項目規劃、開發設計、測試、用戶體驗，最后才能上線給到業務人員使用，溝通成本高，上線周期拉長。

當業務出現變更后，需要重新走一遍開發流程，時間成本極高，以周、月為周期計算，決策效率也很低。

外部經營環境的轉變，使企業需要通過更快速、更精準、更有效的數據以應對，要求BI產品更加靈活、敏捷、可控，讓數據賦能業務增長。因此，新一代的敏捷BI就此誕生，定位于“面向業務的可視化分析工具”。

敏捷BI屬于“循環式”模式，整個工作流都是由IT和業務人員協作完成，全程可視化操作分析。例如，由IT人員將數據歸類并輸入BI平臺，業務人員基于業務需求進行自助式探索分析。其中權限體系管控由IT人員協作完成，以便將報表分享給其他業務人員查看。業務人員通過聯動交互，發現業務問題，得到數據反饋，再針對問題進行探索分析，以此形成自循環的工作流。

以此，提升BI產品的敏捷性，縮短部署和開發周期，任意需求的實現以天為單位，并通過循環模式不斷提升支撐業務的精準性。

2023年，將有更多的企業摒棄傳統的BI應用模式，通過敏捷BI提升數據分析效率。

3、中小企業數據需求不容忽視

由于BI應用需要企業具備一定的數據基礎，沉淀一定的數據資源，因此當前我國的BI需求仍然以大型企業為主。但隨著數據應用的加深，越來越多的中小企業也認識到了數據的價值，需求態勢逐漸旺盛。

中小企業并非沒有數據分析需求，相反，中小企業可以通過數據分析市場情況，精準定位目標用戶，構建用戶畫像，從而提供更符合用戶需求的產品和服務，以實現快速發展。

然而，中小企業普遍缺乏相關工具的部署費用，使得數據分析效率低、效果差，無法支撐基于數據的業務敏捷發展。大多BI廠商缺乏對中小企業的關注，導致產品與服務體系缺失。

2023年，BI應用不再是大型企業的專屬，中小企業的需求將得到一定的滿足。

數字化浪潮奔騰而來，我國整體的數字化轉型也逐漸從探索期走向成熟。未來幾年，數字化建設依然是各大企業發展重點之一。業務用戶商業分析時代來臨，對于企業，應當將重點轉移到更有效、更快捷地放數據價值，積極調整數據分析流程體系，提升業務人員數據分析能力，使數據價值最大化，賦能企業增長。而對于BI廠商來說，要洞察新需求和新機遇，完善產品與服務能力，以更好地幫助企業進行數據賦能業務增長。這樣才能在保持競爭力的同時，為我國數字化轉型事業做出更大的貢獻。