从数据安全角度来说，数据是不允许导出的，但是从工作开展需要来说，是存在导出需求的，能不能将导出后想做的事情，所用工具全部上云，不导出数据也有一样的体验。
19-20年我们开展了营销数据共享应用调研，调研了全省超过一半地市以后发现，以下结论最为明显：
其实许多云平台已经部署了QUICKBI等数据分析处理软件。
永洪、BDP等等一众商业智能数据分析软件，包括许多针对电网公司开发的数据处理分析平台，在宣传中都会提到“拖拽式”数据分析，通过拖拽操作代替代码操作，让业务人员也可以开展数据分析。
但是通过用这些工具生成的仪表盘的数量以及拥有账号的员工数量来看，这样的高级数据分析软件至今在传统电力企业中并没有广泛应用，会用的人寥寥可数，买了，部署了，但是用不起来，问题在哪里？
我发现，其中一个重要原因是，业务在业务部门，有需求开展数据分析的人工作饱和度已经足够高，没有时间获取账号、获取数据、研究用法；而有时间和能力使用的人在信息化部门，目前没有面向市场的业务。于是出现了一个现象，数据分析人员追着业务人员找分析点，而不是业务人员提出数据分析需求，因为业务没空。需求匹配的错位，造成了应用率较低。
市场化的商业智能软件应用于传统企业只走到了门口，还差一步。
百度贴吧、百度知道的产品经理俞军提出了一个用户价值公式，产品对用户的价值=（新体验-旧体验）-替换成本。在企业中引入新技术不但面临本身功能的提升，还要考虑替换成本。如何尽量降低替换成本，首先要明确引进数据处理分析软件给业务人员带来的门槛。
一是软件权限获取门槛，二是数据权限获取门槛，三才是软件使用上手门槛。这几项门槛中，前两项也是市场化分析软件难以广泛应用的重要原因。
今年投入应用的营销综合查询平台，其实只新增了12个查询，9个月有7万的使用量，并且也收到了来自使用者的认可，虽然问题很多，但在功能设计上，让我们渐渐看到了一种构建业务人员自助分析能力支撑的路径，拖拽式的数据分析工具给了低门槛，但是算上替换成本，这是远远不够的，针对工作饱和度相对较高的大多数业务人员来说，0门槛才可以起到减少工作量而不是增加工作量的效果。
循序渐进，我们退回原点。
首先，形成面向业务人员的自定义查询主题汇聚平台，提供查询、新建查询、审批导出、水印、安全监控等简单功能。
第二，在大家日常使用的查询界面，以大家熟悉的excel界面，实现数据筛选、排序、数据透视等功能，将离线数据处理转变为线上数据处理，避免敏感数据的线下导出。集成公司云平台的数据服务平台，实现动态的数据负面清单更新，开展分级管理，如针对可共享的数据简化导出审批流程。
第三，用这三个0门槛，引导广大业务人员参与到数据分析中，有了这样的基础，才能适时引入如QUICKBI等商业化的智能分析软件、python编程环境等更高级的应用。
第四，WORD、OA、打印功能、可视化软件也一起上云，数据可以获取，可以处理，可以分享，几乎所有工作都可以在云环境中完成，数据安全的要求不变，但是不影响数据应用和共享。
会是这样的场景：一个地市县公司专职打开云桌面，自定义查询和各个系统中选取要看的数据汇聚在一个界面，可以在云上EXCEL界面中进行简单处理，也可以在云上WORD中写报告。将需要处理的问题和对应的明细数据发送给下属单位，并同步推到移动端。当需要更多的数据，可以从自定义查询库自由获取，也可以调用仪表盘和更高级的算法。
全部过程在系统中完成，这些数据不需要审批。
这是我们总结的符合企业员工习惯和营销业务特点的业务人员数据分析能力的构建路径，可不可行，要一步一步实践来检验。
《极限创新》这本书第一篇《用最简单的高科技解决最棘手的停电难题 塔努加·加努》，讲述了印度普通用户经常遇到停电情况，尝试过很多方法解决家庭用电错峰的问题，常规思维中采用互联网设备并不现实，因为当时印度只有11%的家庭可以连接到互联网，并且这样的设备过于昂贵。
IBM的塔努加·加努，发明了不联网的简单廉价的设备nPlug让普通用户可以监测印度不稳定的电网，128KB程序存储量的16位处理器和4MB的用户习惯存储器，缓解了印度的停电困局，不需要常规的物联网、云计算、大数据，十分接地气地解决了实际问题。这不就是“简单、务实、高效、创新”？
