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在 SaaS 应用上构建 BI 能力的实战之路

news 来源：原创 2025/8/3 11:43:41

SaaS 产品在持续运营过程中积累了大量数据，这些数据不仅是数字的记录，更是洞察市场趋势、优化产品功能、提升用户体验的宝贵资源。

因此，大部分的 SaaS 产品在发展到一定阶段后，都会开始构建自己的报表模块或分析模块，将数据的潜在价值转化为可操作的商业洞察，从而显著提升 SaaS 产品的附加值和市场竞争力。

本文从衡石服务了国内近200家头部 SaaS 和软件厂商的实践经验，与大家一起探讨：

· SaaS 分析工具与企业内部的分析工具有何异同

· 如何提升 SaaS 分析模块的产品附加值

· 落地分析能力的过程中有什么值得注意的点

SaaS 上数据分析的特点

从根本上说，在 SaaS 上进行数据分析，与企业内部的商业运营分析，在核心流程上基本一致，一般都可以概括为以下三个环节：

1，数据加工处理

数据的 ETL、数仓建模、分层预计算，由数据开发人员完成。

2，可视化开发

dashboard、报表开发，本质上是在定义分析框架和分析流程，由分析师完成。

3，业务侧消费

查看和消费制作好的报表，通过数据进行日常业务运营和决策，由运营人员或管理者完成。

但在实际运行中，两者也会存在一些显著的差异，从而带来不一样的挑战。这里的差异体现在两方面：

一方面，在分工的界限上

在 SaaS 上的分析是企业间的协作，而企业内部的运营分析则更多是部门间的配合。

在企业内部分析中，以上三个环节的工作，常常由数据中台团队和各业务线共同完成：

· ETL 和数仓部分由中台团队负责。

· 可视化报表的开发，有些是中台团队统一完成，有些由业务线的分析师自己定制。

· 最终各业务线的运营和决策者进行看板消费。

而在 SaaS产品中，平台方承担了数据中台的角色，以及大部分的可视化展现，租户则主要进行业务数据消费。这种分工协作上的差异，会导致这两种分析场景在分析形态和侧重点上的不同。

另一方面，是分析主导权的差异

企业内部，分析的主导权在于业务部门，中台团队更多是承接需求，主要的原因是各部门或各业务线的分析内容可能差异化很大，比如在一些视频平台企业，广告商业化团队和用户增长团队的分析方法论和关注的指标可能截然不同，甚至有所冲突，无法用同一套分析方法论指引。

而在 SaaS 场景下，分析的主导权在于平台方（对应的企业内中台团队），主要原因在于 SaaS 产品往往是某个细分场景的数字化解决方案，具有极高的分析共性。同时 SaaS 平台作为行业内标准业务方法论的倡导者，在服务了 N 家租户后，有能力也有必要提炼出相对通用的分析方法论。

SaaS 企业是否意识到自己应该掌握分析主导权，也是SaaS 产品是否能真正构建出高附加价值分析模块的关键前提。

SaaS 数据分析的产品形态

如上文所述，SaaS 的分析流程中，分析师的角色（负责可视化报表的开发工作），可能分化为平台方分析师或租户自己的分析师，这种分化直接导致了 SaaS 分析形态的多样化。

具体而言，SaaS 的分析形态主要分为两种：

1，报表服务形态

平台方构建可视化看板和表格，租户作为纯粹的消费者，此时平台方提供的是分析成果。这种形态的典型如分贝通费控BI，以客户支出管理数据为出发点，构建了机票、酒店、餐饮等一个个专题看板，为租户展现差旅预算的多维度数据视角。

2，分析工具形态

平台方仅仅进行基础数据的处理和权限管理，租户用零代码或低代码的方式组装自己的个性化报表，此时平台方提供的是规范的数据及简单易用的BI工具能力。这种形态的典型代表如纷享销客的自助式BI，通过开放自助式BI的功能，用户可以在纷享销客上继承纷享销客paas平台的对象数据，通过简单的拖拽点选即可实现灵活定义分析模型和可视化自助分析。

在 SaaS 行业的实际发展中，这两种形态并非截然分开，多数情况下是报表服务形态占主导，同时辅以少量的租户自助分析的工具，而完全由租户进行自助分析的情况较为罕见。

大多数的 SaaS 产品，一开始只有报表模块，但随着租户的个性化分析需求越来越多，逐渐都会希望开放自助分析能力到租户。大家往往是出于朴素的技术本位思想，希望降低服务成本，零代码的工具给到租户自己分析，减少自己定制需求的开发压力。同时会认为这样可以提高产品价值，“授人以鱼不如授人以渔”，毕竟看起来卖工具应该比卖报表更有价值。

但这种想法很多时候会有些理想化，我们看到真正能推到租户侧进行自助分析的case还比较少。这里面的原因有两方面：

一方面是成本博弈

租户自助分析，某种程度上是将开发报表的成本转移到租户侧，租户本能上是抗拒的：平台做好了我直接消费，为什么要自己开发？除非平台方对个性化报表做好了明确定价，当定制成本+等待平台开发的时间成本，大于自助分析的成本时，租户才有可能考虑使用自助分析功能。这里平台对于报表模块和自助分析模块的定价策略将会成为关键。

另一方面是分析工具的使用门槛依然较高

零代码不代表零门槛，而中国当前的数字化水平现状，决定了大部分租户没有分析师团队，连 BI 的概念都没接触过，不具备使用自助分析工具的能力。当然，随着 AI 的发展，BI 的使用门槛有可能被大大降低，从而让自助分析的推广更易落地。

因此，在服务了国内大量头部 SaaS 的过程中，我们对于 SaaS 分析产品的形态，给出比较务实的建议：

建议1：重点做好报表服务，满足租户的标准报表和个性化报表需求

报表消费，仍是近90% SaaS 租户的主要分析方式。那么报表服务怎么能做到高附加价值呢？

首当其冲的关键，SaaS 产品应提炼具备行业高度的分析方法论。上文提到的，SaaS 平台需要掌握分析主导权，在服务众多行业客户后，形成行业 Know-how，输出带咨询属性的分析解决方案。如马上赢的品牌 CT 服务、神策数据的用户分析体系等，提供的不是简单的数据呈现，同时还有用户应该如何分析、诊断和洞察的分析方法论。

这些方法论往往是以行业关键指标体系作为框架，相关的指标分析看板为载体进行输出。因此，分析工具中沉淀和管理行业指标体系的能力，在近年来逐渐成为关注的重点。

其次，报表服务需要不断地迭代升级。市场和行业在不断变化，分析方法论也需要不断更新来保持行业先进性，确保 SaaS 产品的专家价值没有衰减。分贝通费控 BI，大约会以每半年~一年升级一次的频率更新报表模块，从而保持产品价值。

再次，KA 客户的定制化需求强烈，在标准模板基础上的个性化报表服务，是提升客户粘性和产品满意度的重要手段，也是不少 SaaS 产品增购收入的重要来源。因此，报表服务的分析底座，需要具备支持报表的快速迭代，以及基于模版高效分发的能力。

建议2：是否开放自助分析，以及自助分析的产品形式，需要审慎的判断和选择

SaaS 平台应谨慎辨别租户分析需求的个性化程度，以及租户是否有足够的数据素养。同时自助分析能力的提供，不应以转移成本为主要出发点，不应简单地将基础数据开放给租户，让租户在一张白纸上无边界地自助探索。而应以在标准分析方法论的基础上，提供更多灵活性为出发点。

因此，平台方依然需要承担主导分析框架的责任，应该在框定好方法论体系，以确保租户能真正用出自助分析的能力。

当前所观察到的情况而言，我们看到两种自助分析方式类型。其一是为租户开放完全可视化特性的能力模式，即相当于在 SaaS 产品中嵌入一个小型 BI，租户可以进行数据集处理、数据建模、复杂的 dashboard 开发和配置。在此模式下，平台方有必要事先封装整合好数据包以及基础的原子指标，从而为租户的自助分析搭建起稳固的数据基石。其二是以预先封装好的指标卡（或图表组件）作为最基本的分析单元，租户只能在已有的指标库（图表库）里，选择平台封装好指标卡（或图表），拼装自己需要的 dashboard。

相对方式一，方式二灵活性较弱，但使用门槛更低。具体何种方式，应根据实际的行业特性进行选择。

高效构建 SaaS 产品分析能力的路径选择

在实际打造自己的报表模块或分析模块的过程中，SaaS 平台往往面临着两种主要的路径抉择：其一是自研分析工具，其二则是集成第三方工具。

随着软件产品的生态发展和业界内的实践，大家对于这两条路径的认知也越来越明确：

自研 BI 是一个成本高（每年数百万以上的研发投入）、周期长（开发到上线1年以上时间）、风险大（技术难点多）的项目。

BI 是一个相对通用的产品，且与大部分 SaaS 的主要业务逻辑无关。

因此，集成一个第三方分析工具，成为更多 SaaS 企业的选择，不仅能高效地在产品中引入强大的分析能力，也能将宝贵的研发成本，聚焦在核心业务的拓展与优化上，提升 SaaS 平台的整体竞争力与市场适应性。

从衡石与上百家 SaaS 伙伴的集成经验看，只需要大约1个工程师的成本，1~2个月时间，即可完成产品的集成上线，极大地提高了 ROI。

当然，软件产品间的集成免不了一个相互磨合的过程。在与 BI 工具集成过程中，SaaS 平台也需注意避免几个潜在陷阱：

角色分工优化

一些伙伴因为自研报表时的工作习惯，会由前端工程师在BI工具上为客户开发可视化报表，这样不仅浪费研发资源，也可能影响报表构建效率。更合适的方式，是由数据产品经理或分析师进行相应的看板搭建，这类角色更贴近业务，也更适合作为SaaS分析主导权的把控者。

定制需求管控

个性化报表需求，是 SaaS 产品标准化流程之外的一个非标服务，因此需要小心应对，控制定制需求的范围，以便确保平台方能通过零代码的分析工具来降低定制化服务的服务成本。

BI 与数仓的协同

当前很多 BI 工具都带一定的 ETL 模块，但数仓与 BI 之间仍是相互配合的关系，BI 无法取代数仓的基础性数据加工的功能，特别在数据量较大的场景，还是需要 SaaS 平台的数据团队，在底层构建出坚实的数据底座，确保数据加工处理的高效与稳定。

结语

由于篇幅原因，关于 SaaS 产品中分析模块的构建实践就与大家分享到此。作为专注于赋能 SaaS 和软件厂商的企业级 BI PaaS 平台，衡石也将持续关注数字化领域的发展，与伙伴们一起探索在各个场景中智能化分析的未来。

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