根据Gartner于2025年底发布的《全球企业数据分析平台发展报告》，超过78%的中型企业仍在依赖Excel作为其日常数据处理的核心工具，尽管该比例较五年前下降了12个百分点，但Excel在财务、运营、人力资源等关键职能中的渗透率依然坚挺。然而，随着AI驱动的数据自动化浪潮席卷办公场景，传统Excel使用模式正面临结构性变革。微软在2025年第四季度宣布全面整合Copilot for Excel至Microsoft 365订阅体系，并开放API接口支持第三方低代码平台接入，标志着Excel从‘电子表格’向‘智能数据协作中枢’的战略跃迁。这一转变不仅重新定义了用户与数据的交互方式，也催生出全新的行业生态格局。
🚀 趋势一：AI原生公式生成与自然语言查询普及化
过去十年中，VLOOKUP、INDEX-MATCH和数组公式的掌握程度曾是衡量职场人数据能力的重要标准。然而，据Forrester调研数据显示，截至2026年初，已有63%的企业员工通过自然语言输入完成至少一项数据查询任务，其中81%发生在Excel环境中。这一变化的核心驱动力来自嵌入式AI助手的成熟——例如Microsoft Copilot now supports over 40 languages in formula generation, reducing average time spent on data lookup tasks from 22 minutes to under 3.
- 核心趋势点： 用户无需记忆复杂语法，仅需输入“找出华东区上季度销售额高于均值的产品”即可自动生成FILTER+XLOOKUP组合公式；
- 影响分析： 显著降低非技术岗位的数据使用门槛，推动‘全民数据化’进程加速，但也导致高级函数人才需求结构发生变化；
- 风险提示： 自动生成的公式可能存在逻辑冗余或性能瓶颈，尤其在处理百万行级数据时易引发计算延迟；
- 扩展应用： AI可结合上下文推荐图表类型与可视化方案，提升报告制作效率达40%以上（IDC实测数据）。
- 建立企业级Excel AI使用规范手册，明确适用场景与审核机制；
- 开展面向业务人员的‘AI+数据思维’培训课程，强化结果验证意识；
- 引入轻量级低代码平台进行公式质量检测与优化，如搭贝官方地址提供的Excel公式健康度扫描工具；
- 对高敏感度报表设置人工复核节点，防止语义误解导致决策偏差；
- 鼓励团队将常用查询语句沉淀为模板库，提升组织知识复用率。
值得注意的是，AI并非完全替代传统技能。Deloitte的一项内部实验表明，在相同任务下，资深分析师手动编写的公式执行效率平均比AI生成高出27%，且内存占用更优。因此，未来竞争力将转向‘人机协同优化’能力——即如何快速识别AI输出的问题并加以修正。
📊 趋势二：Excel与低代码平台深度集成成为主流架构
长期以来，Excel因其灵活性被广泛用于临时数据收集与初步分析，但其缺乏版本控制、权限管理与流程闭环的缺陷始终制约着企业数字化进程。McKinsey 2025年调查显示，因Excel文件误传或覆盖造成的年度经济损失中位数达$1.8M per enterprise。为此，越来越多企业选择将其作为前端入口，后端连接低代码系统实现数据治理升级。
- 核心趋势点： Excel不再孤立运行，而是作为低代码应用的数据视图层或填报界面；
- 影响分析： 实现‘熟悉界面+强大后台’的双赢模式，既保留用户习惯又增强系统稳定性；
- 典型案例： 某制造企业通过搭贝低代码平台将采购申请表单嵌入Excel插件，员工填写后自动触发审批流并同步ERP，流程周期缩短65%；
- 技术支撑： Power Automate、Power Apps及第三方平台如搭贝均已提供Excel实时数据同步组件。
| 集成维度 | 传统模式 | 低代码增强模式 |
|---|---|---|
| 数据存储 | 本地/SharePoint文件 | 云端数据库+Excel只读连接 |
| 权限控制 | 文件级密码或AD域 | 字段级权限+操作日志审计 |
| 流程联动 | 邮件通知为主 | 自动触发审批、库存更新等动作 |
| 版本管理 | 手动命名区分 | 系统自动记录变更历史 |
这种融合模式已在多个行业中显现成效。以零售业为例，某连锁品牌利用搭贝免费试用搭建门店盘点系统，店长仍使用Excel上传数据，但后台自动校验差异、生成异常清单并推送区域经理跟进，错误率下降至0.7%以下。
- 评估现有高频Excel应用场景，筛选适合迁移的流程（建议优先考虑跨部门协作类）；
- 选择支持Excel双向同步的低代码平台，确保数据一致性；
- 设计统一的数据字典与编码规则，避免多源异构问题；
- 分阶段实施灰度上线，保留旧流程并行运行至少一个月；
- 建立运维响应机制，及时处理同步失败或字段映射异常。
🔮 趋势三：动态数组与实时协作推动Excel进入‘活数据’时代
自2020年动态数组（Dynamic Arrays）功能推出以来，SORT、FILTER、UNIQUE等函数逐渐取代传统数组公式，极大简化了数据清洗工作流。而到了2026年，这一特性已与Microsoft 365的实时协作能力深度融合，形成真正的‘活数据’环境。用户可在同一工作簿中看到同事实时输入的内容，同时动态公式自动刷新结果区域，无需手动拖拽填充。
- 核心趋势点： 数据不再是静态快照，而是持续流动的信息流；
- 影响分析： 提升团队响应速度，特别适用于紧急预算调整、突发事件追踪等场景；
- 性能挑战： 多人并发编辑可能导致公式重算风暴，影响客户端性能；
- 安全考量： 实时可见性要求更高的权限分级策略，防止敏感信息泄露。
案例研究： 某跨国咨询公司在并购尽调项目中采用共享Excel模型，各小组分别负责财务、人力、IT模块录入，主控表通过LAMBDA函数构建综合评分模型，所有指标随底层数据更新即时反映。相较以往每周汇总一次的方式，决策前置了9天。
与此同时，外部数据连接能力也在增强。Excel now supports direct query to Snowflake, Google BigQuery, and Azure Data Lake through Power Query Online, enabling analysts to work with live enterprise data warehouses without exporting snapshots. 这意味着分析师可以在不离开Excel界面的情况下完成PB级数据的采样分析。
- 启用强制计算模式设置，避免不必要的自动重算消耗资源；
- 对大型模型拆分为多个工作表或文件，采用链接引用而非全量加载；
- 使用命名范围与结构化引用提升公式可读性与维护性；
- 结合推荐搭贝的仪表板功能，将关键指标可视化输出，减少原始数据暴露；
- 制定协作编辑守则，明确责任人与锁定区域规则。
💼 扩展视角：Excel技能体系的代际演进
面对上述趋势，传统的Excel技能认证体系正在失效。CCNA、MOS等证书虽仍具基础价值，但雇主更关注候选人是否具备‘复合型数据素养’。LinkedIn Talent Insights数据显示，2025年Q4招聘启事中提及‘Excel+Python’的职位同比增长47%，而‘Excel+Power BI’需求增长达61%。这表明单一工具精通已不足以应对复杂业务场景。
未来的高价值人才应具备三层能力结构：底层为数据理解力（能判断数据合理性），中间层为工具驾驭力（熟练切换Excel、SQL、低代码平台），顶层为业务建模力（将问题转化为可计算逻辑）。例如，在搭建销售预测模型时，专家会先用Excel进行假设推演，再通过低代码平台部署为自动化服务，最后用API对接CRM系统实现闭环。
🔧 工具链升级建议
企业应主动引导员工完成工具认知升级：
- 推广Excel与Power Platform的整合使用，打通数据孤岛；
- 鼓励学习LAMBDA函数与自定义名称功能，提升建模抽象能力；
- 引入版本控制系统（如Git）管理重要模板变更历史；
- 探索Excel与Python/R的桥接方案（如xlwings、PyXLL）以拓展高级分析边界。
🌱 组织能力建设路径
除了技术层面，组织机制也需配套调整：
- 设立‘数据公民’认证计划，激励非IT人员掌握基础数据技能；
- 建立跨部门数据协作小组，定期评审高频使用的Excel模型；
- 将关键业务流程的Excel依赖度纳入IT风险评估指标；
- 为关键岗位配置低代码开发支持资源，加速流程数字化转化。
🌐 行业生态展望：从工具垄断到开放互联
微软显然意识到，若继续将Excel封闭在Office生态内，将难以应对Notion、Airtable等新兴协作平台的竞争。因此，其近年来不断开放API接口，允许第三方开发者创建插件并与外部系统集成。据统计，Microsoft AppSource中与Excel相关的插件数量在2025年增长了89%，其中近三分之一由独立开发者贡献。
这一开放策略催生了新的服务模式。例如，一些SaaS厂商开始提供“Excel-first”的产品体验——用户可通过下载模板直接连接其云端服务，后续再引导升级至完整Web端。这种方式显著降低了中小企业用户的上手成本。
同时，开源社区也在发力。Google Sheets虽在功能深度上不及Excel，但其基于Web的架构天然适合集成JavaScript脚本与外部API。类似SheetJS这样的库使得开发者能够轻松实现Excel文件的浏览器端解析与生成，进一步模糊了桌面与云端的界限。
