在企业实现数字化转型的道路上，商业智能一词的热度居高不下，我们经常听到企业说要“上 BI”、“实现商业智能转型”。但往往大多数企业只是实现了数据报表化，亦或做了几张酷炫大屏，就鼓吹“已经实现商业智能”，看上去风光无限，但实际噱头远大于实际价值；

也还有一些企业在实现数据报表化阶段后，便急于投入大量财力到数据挖掘、语音识别等人工智能领域，且不说实际应用效果如何，但成本大见效慢，在商业智能的道路上尚未走稳，便贸然选定一条路奔跑前行。

其实，企业如何实现商业智能化，Gartner 已经明确指出，企业要实现商业智能将经过三个时代，“报表型 BI→自助型 BI→智能型 BI”。在企业实现数据报表化后，越来越多的企业开始采购偏好现代的、以业务用户为中心的自服务数据分析平台。

然而，能够真正将自助式 BI 落地、提供自服务实现以业务为中心的企业却不多；在市面上各种厂商打出自助式 BI 工具的名号实际却还只是以 IT 为中心、做着可视化报表的事情。到底企业实现自助式 BI 落地是什么模式？能够为企业带来什么价值？企业该如何去做？

步步高商业连锁股份有限公司（下称步步高）给了我们一个完美的答卷。步步高三大事业部因势制宜，因材施策，在数字化转型的道路上利用自助式 BI 工具根据不同事业部的特点走出了不同模式的自助分析道路：

从 IT 包揽到业务日均自行解决 10 个分析需求，到节约 IT 部门 1000 多张报表工作量，到培养 30 多个业务人员能够自主分析，甚至每年为汇米巴事业部节约人力成本高达 80W！

一、步步高概况

步步高目前拥有步步高超市、步步高百货(广场)、步步高置业(步步高·新天地)、步步高电器城、太楚餐饮、汇米巴便利店等业态，670 家多业态实体门店已遍布湘、赣、川、渝、桂、滇等省市。2018 年，步步高集团营业收入 390 亿元，位列中国快消品市场份额第七位，是中国连锁百强 20 强、中国企业 500 强。2019 年，荣获“2019 年 IGA 全球最佳实践创新奖”。

二、步步高为何选择自助式 BI

1、步步高三年数字化历程

• 2017 年初，步步高定义了数字化转型战略的三年路径。经过 2017 年的筑基工作，筹划中台的构建，线上线下打通，奠定了数字化转型基础；
• 2018 年引入腾讯、京东战略合作，广布触点、深耕体验，将会员、商品、流程、服务等全面数字化，追求实时化，加速数字化转型进程；
• 2019 年数字化转型进入以数据与算法为驱动的 V3.0 阶段。

2、数字化转型中的新挑战

在步步高实现数字化的道路上，在实现数字化管理和数据应用上也面临着一些问题和挑战：

• 企业整体数据应用效率和应用水平不高。过去，步步高在实现数据应用的时候，一方面由业务自身完成大量手工报表工作，这耗费了大量的管理资源，重复低效；一方面由于数据的高速增长导致传统分析工具无法承载，而业务需求繁多，DT 部门人手有限，需求无法快速响应。
• 业务数据主动性提高，但数据还是在 IT 手中。市场竞争和发展要求零售企业由商品推动（驱动市场型营销）向顾客价值驱动（市场驱动型营销）转变。

总的来说，有了数据，但是怎么更好地让业务部门利用好数据，让数据驱动业务，成为了步步高在实现数字化的道路上不得不面对的问题。IT 部门专业能力再高，将数据梳理得再好，也需要业务部门将数据应用到业务中去。

步步高认为，以往我们所说的数据驱动业务，投入上重数据轻人员，人员上重 IT 轻业务，都是让企业数字化转型时少了一条腿。只有 IT 部门和业务部门在数据上同时发力，只有数据驱动和人的驱动并行，一个企业才能真正实现数字化管理。

“在大数据战略的背景下，自主开发类似的 BI 工具是对人力物力财力的极大浪费，所以我们在寻找一款产品既能满足不同数据源的连接，又能在 PC、移动端多平台进行展示，同时还考虑到易用性和性价比，我们找过很多类似平台，综合评判下来帆软的产品比较接地气，在能满足我们的大部分场景需求的同时，还能做到价格低服务优。FineBI 主要是一些临时性报表和图表展示，业务人员也可以自己拖拽数据进行查看分析，使用非常方便。”

三、步步高的自助分析模式

针对不同事业部业务对于数据的要求，以及不同事业部人员的数据思维和能力，步步高形成了层次逐渐深入的 IT 和业务的配合使用模式。

应用模式一 ： 汇米巴事业部和人资部门——固定化报表查看为主

汇米巴事业部和人资部门，拥有良好的计划生产和作业特征，对于数据的需求比较明确和简单，能够查看日常所需下单门店数据、线下支付订单量报表和汇米巴满足率等固定化报表即可，没有过多和复杂的报表需求；

同时，汇米巴事业部的组织架构性质也偏传统，技术能力相对较弱。因此在汇米巴事业部和人资部门，信息部门的 IT 同事主要协助将业务日常报表在平台上实现，提供底层数据梳理、提供报表开发和查询服务等一条龙服务；另外一方面，也给汇米巴的 2 位业务同事赋能，让业务也能够承担起类似 IT 的角色，响应部分汇米巴内的报表开发需求。

应用模式二：智慧零售事业部和审计部门——开放业务人员自助分析

此部门日常的数据需求就明显多了很多。智慧零售要求数字运营，需要思考怎么组合商品、怎么确定用户定位、怎么投放渠道，这要求数据能够及时准确反馈信息，而这些都是需要动态修正，无法形成固定化报表，业务同事需要自己能够掌握数据，分析数据；

因此在智慧零售事业部和审计部门，信息部门的同事一方面会搜集业务同事的需求进行报表开发，另一方面通过培训让业务同事能够实现自己拖拽报表进行多样性分析，或者基于 IT 做好的报表另存为后自己增加字段进行个性化分析。

应用模式三：供应链和百货事业部——全面开放事业部全自主服务

供应链管理的强化和提高，是零售企业提高竞争力的关键，业务需要掌握数据的主动权，要走在数据的前面。

基于供应链和百货事业部的业务复杂度和密度，将具备强技术能力的人员分配深入到业务中去，百货事业部下设专门信息部人员，而总部信息部门的 IT 同事采取充分放权的形式，让供应链和百货事业部从数据连接到数据清洗、从数据挖掘到自助分析，能够进行一揽子全自助服务。

步步高使用模式总结

步步高针对不同事业部和部门的业务发展特征、对于数据应用的要求和不同人员的数据能力，形成“简单应用 + 自助分析 + 自主开发”多样化使用模式，同时借助多个外部应用，让数据找到管理层，找到一线工作人员，从而使得业务能够第一时间做出决策，采取业务动作；从而企业实现数据化管理。

四、步步高自助分析模式应用价值

在企业信息化建设刚起步的阶段，打造信息化系统，往往关注的是平台的访问量和报表的可视化程度。自助式 BI 不同于传统的报表型 BI，系统的价值不再局限于关注平台的访问量，而是关注企业内部在发现业务异常后，有多少人能够在平台上利用数据解决自己的实际问题。

编辑量和访问量，去除管理员账号的编辑与访问

自助式 BI 平台数据解读

• 步步高原来只有 IT 一个部门为各个事业部处理数据，现在通过 BI 平台将分析、应用数据的部门扩展到了将近 10 个，编辑用户 30+ 个，为企业培养了大量的数据分析人才；
• 步步高业务部门月平均编辑模版 300+ 次，对千余张模板进行过编辑，平均每天编辑 10 多次，相当于每天业务自行解决了 10 多个即时性问题，每月业务部门通过自助分析满足了 800 余个分析需求；
• 步步高业务部门通过自助分析，形成可长期浏览的分析模版 1300 多张，相当于节约了信息部门 1300 多张报表的开发量，而这一数据更是在不断变大。

应用场景一：FineBI 高效分析助力汇米巴事业部节省人力成本 80W

背景：有十几个业务同事每天都要用 excel 处理事业部内各种固定报表的制作，传统的 excel 制作，往往需要用户进行大量复杂繁琐的的平面单元格公式计算和操作，需要业务同事花费很多时间去处理数据，虽然做出来的表格很工作好看，但是每个月的工作都在固定重复。

应用：2018 年，步步高知微自助分析平台已经搭建完成。IT 部门便深入汇米巴事业部，系统梳理了汇米巴事业部的需求，将汇米巴日常需求所需数据在平台上准备好。最后，汇米巴事业部的日常固定报表全部平台化，不再需要投入大量人力在重复固定报表的制作上。

价值总结：从每年投入十几个人做数据处理和 excel 报表制作，到精简至只剩下 2 个人负责汇米巴事业部内的数据分析工作，成功为汇米巴事业部实现优化人力结构，每年节省成本 80 几万！

应用场景二：数据分析师利用 FineBI 即席分析打造数字化门店

背景：市场竞争和发展要求零售企业由商品推动（驱动市场型营销）向顾客价值驱动（市场驱动型营销）转变。智慧零售需要思考怎么组合商品、怎么确定用户定位、怎么投放渠道，所以智慧零售事业部的运营策略中，如何收集顾客的数据，推动各门店将顾客数字化，显得尤为重要。

应用：过去，智慧零售的数据分析师王某在思考如何解决类似问题的时候，总是要反复经过以下几个步骤：

①先向 IT 同事先索要数据，等待 IT 同事响应完毕拿到数据。

②开始在 excel 中观察数据结构，思考数据分布，再利用自己专业的数据分析思维去找出数据规律，分析业务中痛点，构思提供解决方案。

③形成解决方案后，将数据分布查看的固定方式向 IT 提出需求，让 IT 在报表系统中制作。发现报表制作不符合要求，王某和 IT 又要反复沟通。

可以看出，IT 在其中充当的，只是一个取数和开发报表的”工具“，并且王某分析数据起来相当麻烦。

但是现在，王某在思考如何推动门店数字化的时候，可以利用 FineBI 的即席分析功能，不必等待流程的排期，节约时间，更进一步满足了业务人员的分析需求，即时的想法即时数据跟进、支撑、验证，释放了业务的分析潜力。

价值总结：王某利用 FineBI 的即席分析打造了智慧零售事业部下的门店赛马场，利用排名的分布刺激各门店推动门店数字化会员，为步步高实现全面数字化管理助力！

五、步步高自助分析模式推广心得

步步高集团实现了多个事业部不同程度的自助分析，也是一路勇于实践、创新实践过来，为我们总结出了一条自助分析模式推广的道路：从最开始获得高层领导认可引起大家对数据重视，到切入业务痛点解决业务问题，再到收拢数据出口强化答疑培训，最后持续的推动业务使用。

关于 FineBI

自助式 BI，更关注企业内更多用户的数据问题可以自己在平台上解决自己的数据问题，更关注 IT 数据驱动和人的驱动并行，更关注 IT 部门和业务部门整体都能在数据上共同发力。

而 FineBI，是新一代的大数据全自助式 BI 工具，以业务为中心，专注为企业提供自助式 BI 解决方案，致力为企业数据分析服务，在推动企业实现数据化管理方面有着天然的优势，通过 IT 集中数据管控来进行数据分发，让更多需要数据的业务自己能够没有门槛地掌握和应用数据。