企业自助分析方案很难推动？只需四步难题轻松解决

最近构建自助分析方案被越来越多的企业纳入到了企业数字化建设的战略规划中，但很多企业在推动自助分析方案落地的时候都遇到了屏障，比如IT不愿意放权，业务又受传统思维限制，认为这应该是IT的工作，不愿意去学习分析，导致企业的自助分析很难真正的落到实处。

那么自助分析方案到底怎么去构建、推动呢？笔者这些年大大小小地参与了多家企业的自助分析落地实践，其中不乏一些成功案例，也积累了不少经验，今天就来和大家聊聊如何推动企业构建自助分析方案，有错误或不足之处，欢迎各位指正交流。

为什么要构建自助分析方案？
首先谈谈这个问题。很多企业觉得自己各部门都运转正常，构建自助分析方案实属多此一举。

表面看确实如此，但实际上企业的业务和IT的关系仍然存在着诸多问题，严重阻碍了企业“降本增效”和“数字化”的进程。

目前很多企业采用的还是传统的数据分析模式，也就是我们说的报表式BI阶段，注重数据底层的建设，注重报表的开发。在这里面 ，IT有点像业务的保姆，业务想要一个需求，IT就开始准备数据、开发报表，如果需求不满足或者发生了变化，业务IT之间就需要多次反复沟通。然而这种模式对于真正实现数据化管理的企业是远远不够的，它有着这么四个难点，业务应用数据要求高、业务应用数据成本高、数据驱动业务受局限、IT响应业务需求难，这些难点阻碍着企业进步实现数字化转型，完成由数据驱动业务的夙愿。

在营商环境快速变化的今天，传统的企业数据分析模式已经无法满足业务部门对把握市场最新动态的需求，业务部门对数据灵活性、及时性、准确性的高要求倒逼企业构建自助分析方案。

如何推动企业构建自助分析方案？
企业自助分析方案的构建可分为项目规划、系统准备、系统开发和稳定使用四大阶段，是一个长期推动的过程。

1项目规划阶段
首先，从公司中高管、到IT业务部门都认可并接受自助分析模式，清楚和理解自助分析项目的目标和方法，尤其要注重培养企业全员数字分析的文化，笔者在参与多个自助分析项目时，发现企业或多或少都存在着IT部门不愿意放权、业务部门又担心自助分析增大工作量不愿意接手的情况，面对这一问题，企业除了需要从公司层面入手，转变传统的业务提需求、IT做报表的思维，培养全员数字化文化，更需要选择一个高性能的自助分析平台，既要方便IT人员严格管控、下放数据权限，业务人员又能简单快速地上手分析工作，在这里我推荐Smartbi自助分析平台，在之前的很多次数据实践中，我都依靠Smartbi解决了这个老大难的问题。

其次，企业要根据自身的数字化发展情况选定合适的自助分析模式，拟定实施策略并确定项目计划书，为项目的实施奠定基础。关于如何选择自助分析模式，我后面会专门再写一篇文章详细介绍，此处不赘述。

最后，系统立项，召开项目启动会告知全员。笔者在多次实践中发现这一步很重要，能够帮助提升项目的权威性和仪式感，让自助分析思维深入企业人心。

2系统准备阶段
需求调研：针对业务部门开展各层级业务的数据使用需求调研，收集业务分析痛点，并基于业务需求，进行培训针对性规划 。

确定试点部门：根据调研输出和技术预演输出，进行蓝图规划，确定预先开放使用的部门。由于自助分析项目是一个需要长期推动的项目，无法一蹴而就，需要逐步放开，在试点过程中发现存在的问题并优化，才能逐步在全公司推广。

人员准备：培训关键用户(部门负责人和业务骨干)，详细了解产品功能，初步沟通项目需求，明确项目目标。

环境准备：针对目标推广业务部门所需要的数据体系、权限体系、数据更新体系、运维体系的进行搭建，提供业务人员进行自助分析所需要进行的环境。

3系统开放阶段
自助分析推广循序渐进
自助分析推广的第一阶段应先针对企业有痛点的新部门和新用户，对这部分对象进行基础准备工作、搭建平台进行试点推广，第一阶段运行良好后，再按照下图中第二、第三阶段的对象扩大推广规模。

企业自助分析能力建设诊断与突破

笔者基于实践经验总结出了一套由意愿支撑、能力支撑和治理支撑组成的三维一体自助分析能力建设模型，企业可对照这套模型从管控、赋能、监控三个点去针对性突破，提升企业级的自助分析能力。

管控四要点
1.收拢数据出口：苦心劝谏一百次，拒绝需求一千次，不如收拢数据出口。IT部门通过自助分析平台即可满足各部门的取数需求，如继续保留原有的诸如mysql之类的取数入口，只会让IT无法统一管控，让推广变得举步维艰。

2.需求合理管控：通过对业务人员进行培训，让他们能够自主分析一些基础的数据，此时IT人员对平台能够实现的简单需求可以拒绝，从而投入更多的时间到数据准备、管理中。

3.领导授意支持：领导应对参与自助分析的人员有期望、有要求，自上而下推动自助分析落地。

4.纳入KPI考核：企业可考虑将自助分析工作纳入到业务人员的工作绩效中去，倒逼业务人员提高自助分析能力，培养主动分析思维。去年笔者就通过这个方式帮助企业打通了业务人员主动进行分析的最后一道坎，在最后的调研结果中，不少业务人员反映这么做是能够有效提高自助分析积极性和工作效率的。

赋能四工具
1.最终用户培训：对数据分析有直接需求的业务人员，企业应针对性地开展数据分析培训，保证他们拥有自助分析的能力。

2.及时应答问题：内部拉群，外部协助，对分析中遇到的问题及时解答，保证员工自主分析的效率。

3.多次强化培训：多渠道多媒介反复培训，让自助分析能力成为员工的重要工作能力。

4.重点用户支撑：重点用户的数据工作要优先重点支撑，充分调动企业内外部资源保障数据工作顺利开展。

监控四要素
1.数据监控应用：自助分析项目团队可建立系统用户使用监控，关注访问，更关注使用黏性。

2.回访需求问题：通过问卷、现场、会议等定期回访用户使用过程中的问题，进一步收集用户需求。

3.输出项目成果：将业务用户的分析成果放大，评估项目降本增效的效果

4.持续运维支撑：保障平台持续的运维支撑以及系统性能问题的诊断

4稳定使用阶段
企业自助分析到了中后期会逐渐从系统开放阶段过渡到稳定使用阶段，此时自助分析在企业内已经趋于常态化，自助分析项目团队此时的工作重心应放在项目运维支持、持续业务推广和持续价值跟进上。

持续服务对接，保证用户系统持续创造价值

覆盖更多部门和人员，覆盖更深的使用和更广的终端场景

回访用户，从主观性上了解系统运营情况，收集用户问题和建议，了解各业务部门的后续需求

结语：推动自助分析就是一个破旧立新的过程，像所有新生事物一样，从萌芽到绽放需要经过一段时间的积累，但却是企业实现真正数字化之路上需要面临的一道坎。笔者相信，自助式分析必然是时代大势，不久的将来我们就能够见证企业人人都是分析师的场景。

很显然在目前的信息时代，借助类似于Smartbi的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的，就是思迈特BI软件——Smartbi。