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Wyn Enterprise 专注于商业智能和数据分析的需要，一个产品同时提供多源数据整合、自助式 BI 分析、数据可视化、在线报表设计，以及数据填报等多项功能，企业用户可独立部署使用，软件公司也可进行深度集成和 OEM 合作。

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这篇文章，我们将从应用软件研发的角度出发，探讨如何借助嵌入式分析，快速提升应用软件在数据端的展示和分析能力，从而进一步扩大应用软件的整体竞争力。（文章内容较长，分为上下两部分，本文是上半部分内容）

1996年，Gartner提出了商业智能（BI）的概念。在之后的二十多年里，商业智能迅速发展。到今天，商业智能已经成为一个非常庞大的体系，除了大家熟知的独立运行的商业智能软件之外，嵌入到应用系统内的商业智能分析也逐渐被业界推崇。这是一个全新的发展方向，我们将其称之为嵌入式分析（也称为嵌入式BI）。

什么是嵌入式分析

嵌入式分析的定义

嵌入式分析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智能地工作。用户在日常使用的业务系统中直接利用这些数据分析功能，解决高价值业务问题并提高工作效率。

嵌入式分析诞生的背景

嵌入式分析是多方面因素综合发展的结果。从市场趋势看，数据价值的重要性已经被决策者们广泛认同，企业的数字化转型也在如火如荼地进行，而且颇见成效；从应用软件使用者的角度看，更多用户期望在应用程序中直接使用数据分析、可视化和报表的功能，而且，能够根据自己的需要修改/新建仪表板和报表；从技术发展角度看，随着自助式BI的发展，BI软件的使用难度得到大幅降低，数据分析不再是专业技术人员或数据分析师的专利，业务人员完全可以自己使用BI功能。

嵌入式分析与传统BI的不同

传统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。

嵌入式分析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，嵌入式分析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。

换句话说，商业智能是一张地图，用于在漫长的旅行开始之前规划行程。嵌入式分析则是您车内的GPS导航，可实时指导您的路线。

嵌入式分析集成程度模型

嵌入式分析通过在业务处理和工作流程中更加深入地集成分析能力，将数据展示和操作完全融合到应用系统界面中。数据分析能力可以通过以下一种或多种方式嵌入到应用程序中。

应用程序可以从嵌入式分析集成度模型的任何一点开始，据Gartner研究报告显示，目前应用最为流行的是内联分析（Inline Analytics）嵌入式模型，而嵌入分析（Infused Analytics）是增长最快的嵌入式模型。正如我们在后面章节中介绍的那样，应用程序中更深入的分析集成能够更大程度改善用户体验、提高最终用户接受度以及与同类产品的区别。

如何使用嵌入式分析获得成功

应用软件提供商（ISV）的战略利益

从应用软件提供嵌入式分析能力的商业角度考虑，让我们来看看ISV可以获得的战略和运营优势。

增加收入和创造竞争差异化

对于商业软件和SaaS提供商（ISV）而言，项目的商业价值通常围绕着三方面的战略利益：吸引新用户、增加收入和创建产品差异化，这同样适用于嵌入式分析。

• 吸引新用户，通过向产品添加功能，ISV不仅可以吸引到需要此类功能的新客户，还可以吸引到需要报表和分析功能的现有客户。
• 增加收入，统计数据表明，93%的商业应用程序提供商表示嵌入式分析帮助他们增加了收入; 核心应用程序的分析功能平均多收费25％。当然，收费可以有多种方式：客户购买单独分析模块、具有更高级组件的功能包，或者仅仅能够保持价格不变在竞争对手中保持价格优势。
• 提升产品差异化，除了在应用程序中提供基本级别的分析之外，ISV还通过添加更复杂的自助式功能和高级分析来实现差异化; 通过更直观和开箱即用的功能改进易用性; 通过页面嵌入和分析驱动型的工作流实现更深入地集成分析。

我们对ISV的调查显示，除以上重要作用之外，嵌入式分析还有助于实现一系列次要收益，包括提高客户满意度、产品演示销售、用户使用体验和用户黏性等。

提升销售/售前演示效果

ISV的市场和销售团队将更容易发现潜在客户，在销售周期中增加机会，并通过视觉上引人入胜的可视化效果来更好地展示产品价值。

提高运营效益

借助增强的嵌入式分析，ISV还可以提高运营效率。

• 对于开发人员致力于解决当前软件问题的软件公司，选择合适的第三方产品将为关键项目释放那些有专业知识的宝贵人力资源。
• 通过添加自助分析功能，来自客户的“开发报表的请求”数量将减少，从而帮助开发人员更专注地完成其他开发任务。

选择合适的嵌入式分析程度

嵌入式分析通过在业务应用程序（也称主程序）和工作流中更深入地集成数据分析功能，努力将数据展示分析和操作整合到同一个环境中。数据分析将以下面展示的一种或多种方式嵌入应用程序中。

嵌入式分析的战略优势随着集成深度而扩大。统计数据显示，将分析应用嵌入到主程序的商业软件和SaaS提供商中，有83%表示他们可以从客户收取更高的价格；另一方面，提供独立分析服务的ISV中仅有74%可以做到收费更高。

因此，应用程序提供商应该将分析更深入地嵌入到他们的应用程序中。但是，合适的集成程度可能取决于许多因素，包括应用场景和可用于集成的资源。这就是为什么我们经常会找到ISV的负责人，建议他们从最简单的集成点开始尽快实现集成，然后随着时间的推移，向深度集成推进。

0级-独立分析应用程序/数据集成

独立分析为0级，分析功能并没有被嵌入到核心应用程序中。

在完全独立的应用程序中提供分析功能给用户使用。这与传统的商业智能模型非常相似。唯一的集成是主数据生成应用程序和分析应用程序之间的数据集成。通常通过数据提取、API或数据导出来实现。

从用户的角度来看，这是一种脱节的体验。用户必须使用两个独立的应用程序，这些应用程序的外观和操作可能不同，并且需要重新登录。一个常见的例子是从应用程序导出数据以便在Excel中进行分析，并在此过程中创建新的数据副本。数据更改后，原来的Excel数据将失去效用。

1级-单点登录

这是嵌入的第1级。通过单点登录集成，主应用程序充当用户进入分析应用程序的“登录入口”。

在此模型中，数据分析程序的安全认证已经与核心应用程序集成在一起。用户只需要一组通过单点登录（SSO）从核心应用程序获取的登录凭据，就能登录并使用数据分析应用程序，而无需重新输入用户名和密码。请注意，这里仍然有两个不同的应用程序，只是数据分析的访问权限嵌入在核心应用程序中。所以，它仍然是一个独立的体验，因为如果用户需要处理业务操作时，他们仍然必须切换回核心应用程序。

2级-内联分析/用户界面集成

将数据分析嵌入到应用程序的用户界面中是级别2，被称为内联分析。内联分析是最常用的嵌入形式。

在此模型中，数据分析功能在应用程序的UI中展示。内联分析通常作为应用程序中的报表选项卡（tab）或模块。另一个例子是用户在登录时直接看到的应用程序主页上的仪表板。

在应用程序的显示层集成分析的方式，使分析功能的外观和体验能非常完美地匹配主应用程序的UI。

3级-融合性分析/工作流程集成

第3级意味着将分析功能作为应用程序的组成部分。这种嵌入形式是目前增长速度最快的。

在这里，数据分析功能嵌入在用户工作流中，并成为整体用户体验的核心部分。嵌入分析的一种方法是“在当下”或在用户正在做出决策、采取行动的现有应用程序屏幕中提供分析的内容。举个例子，在客户服务应用程序中提供客户流失风险评分或购买历史记录，以便帮助销售提供个性化的服务。

另一种方法是让用户与分析内容交互，这使得他们可以根据正在执行的分析立即进行交易或采取行动。比如，对于进行地理区域分析的销售经理，此方法使他能够立即有效地在分析界面重新分配区域，而不必跳转回主应用程序。

4级-天才分析

第4级的天才分析，也称Genius Analytics，用户体验的核心是自主性以及获得数据分析的自主权。

在此级别，嵌入式自助分析（包括数据发现工具）是托管给用户的、与用户间无缝的、自主性的情景。最终用户能够自由分析主应用系统中的所有数据，而无需IT人员介入。

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