秒懂BI数据驾驶舱可视化报表 - guandata智能数据分析平台

原创 于 2019-12-06 11:44:34 发布 · 4.6k 阅读 · 6 ·
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#BI #数据驾驶舱 #数据分析

AI时代，商业智能（BI）与数据分析正快速发展，辅助企业做出更明智的决策。AI并非要取代人类决策，而是成为决策的重要辅助工具。通过报表系统、传统BI、敏捷BI的演进，最终结合AI形成智能数据分析，助力零售等行业的数据驱动增长。观远数据创始人提出以终为始，分步构建AI+BI的决策支持系统，实现5A落地方法论。

用AI+BI构建决策大脑，是数据驱动零售增长的核心路径。”

——观远数据 创始人&CEO 苏春园

 

 

AI时代，数据分析与商业智能的快速演进

“商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法。包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。”

AI时代意味着什么？

人类的决策会被AI取代吗？短期内一定不会。但是，不会利用AI辅助决策的人，一定会首先被淘汰。所以必须看到终局，如何在未来让AI辅助我们决策。

决策方式的几个阶段与演进

 

 

 

 

报表系统+传统BI+敏捷BI+(AI+BI）智能数据分析

基于与上百家头部零售客户的合作经验，我们发现“以终为始、分步构建”是让AI在未来辅助我们决策的最佳路径，甚至是唯一路径。

 

从敏捷分析到智能决策的方法论-5A落地

AI+BI 智能数据分析的知识图谱

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可视化报表从入门到精通：如何像玩Excel一样，轻松创建专业级数据报告？
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数据可视化实战指南，观远BI解锁5大核心图表的力量
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自动生成洞察报告！观远BI如何让分析报告 “一键落地
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在企业数据分析场景中，报告生成是连接数据与决策的关键环节 —— 零售企业需每日输出门店销售报告调整补货，金融机构需实时生成风控报告防控风险，互联网企业需周度输出用户行为报告优化运营。但多数 BI 工具生成报告时，常陷入 “手动低效、分析浅层、迭代缓慢” 的困境：某零售企业用帆 * BI 做销售报告，人工整合数据、编写结论耗时 2 小时；某银行用 *ower BI 生成风控报告，仅能展示数据无法自动归因，需额外投入 3 人天补充分析。
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制造业“以客户为中心”的效率引擎：从需求响应到回款的全流程数据化升级
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作为业内领先的一站式智能分析平台与服务提供商，观远数据期待与更多先进制造业企业携手，以数据为笔，不断优化从需求响应，到价值闭环的每一个节点，打造出真正让客户信赖的效率引擎，助力更多制造业企业在激烈的市场竞争中，实现客户体验与企业韧性的双向奔赴。客户不再仅仅满足于获得产品，他们更期待精准的交付承诺、透明的履约过程和及时的服务响应。当数据打破 ERP、MES、TMS 等系统的壁垒，当全流程可视化替代 “盲人摸象”，当智能预警消解被动救火，制造企业才能真正实现从 “以生产为中心” 到 “以客户为中心” 的蜕变。
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支持私有化部署的BI工具：观远BI以信创全栈能力领跑
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国内主流BI厂商主推产品解析：以观远BI为核心的产品矩阵对比
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国内 BI 市场已形成 “头部厂商引领、中小厂商补缺” 的格局，主流厂商根据目标客群（中小企业 / 大型企业 / 行业客户）的需求差异，推出定位明确的主推产品。从核心能力看，产品方向可分为三类：自助分析型：降低技术门槛，让业务人员自主完成数据取数、分析，代表厂商如帆 *、观远（基础模块）；企业级平台型：支撑大规模数据处理、复杂权限管控与跨系统集成，代表厂商如观远（高级模块）、思* *；行业解决方案型：针对零售、金融等垂直领域，提供预置场景包，代表厂商如观远（行业包）、永洪 *。
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数据开发工具性能标杆：观远BI如何破解企业大规模数据处理难题？
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在企业数据开发场景中，工具性能直接决定数据价值释放效率 —— 零售企业需处理十亿级交易数据以监控库存周转，金融机构需秒级响应实时交易以防控风险，互联网企业需承载千万级用户行为数据以优化运营。但多数 BI 公司的数据开发工具常陷入 “处理慢、开发难、运维贵” 的困境：某零售企业用帆 * BI 的数据开发工具处理月度销售数据，耗时超 2 小时；某银行用 *ower BI 开发风控数据链路，因兼容性差反复调整脚本，周期长达 1 周。作为 Gartner 中国分析平台代表厂商，其推出的与。
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数据驱动零售新生态：观远BI打造终端经营“透视镜”
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支持仓库库存查询与商品末位排名分析，对排名末位商品启动淘汰机制，进行下架预警，优化商品资源配置。7-Eleven高层表示：“7-Eleven与观远数据的合作不仅成功打通了全链路数据、实现多方数据共享，更让7-Eleven得以开创零售行业 “品牌商-经销商-零售商-消费者” 共享终端销售数据的新模式 —— 通过终端智能数据看板，基于可视化方式实现数据集成与开发等核心流程，搭建符合7-Eleven业务特性的数仓分层架构，并依托平台灵活的计算能力，落地原业务系统不具备的高价值主题场景，突破原有系统的场景边界。
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AI+BI 工具盘点：哪款适合您的业务？
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想象一下，一个公司高管在会议中突然提出了一个关键性的问题，而数据团队需要数小时甚至数天才能提供准确的信息。这种情况在当今快节奏的商业环境中并不罕见。而今，随着 AI+BI 工具的进步，这一痛点正在被逐渐消除。通过 AI 与 BI 的巧妙结合，企业正经历着一场数据处理效率的革命。本文将为您盘点几款在市场上表现突出的 AI+BI 工具，帮助您找到最适合您业务的解决方案。
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从BI深耕到AI洞察的渐进式增长实践
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推进AI实践的关键原因在于，水星家纺在BI建设阶段已积累了上千张各类报表，但“从数据到洞察、再到行动”的转化门槛非常之高，而且优秀分析师资源稀缺，需要通过AI解决“放大数据价值、沉淀分析师经验、赋能业务人员”的核心需求，让数据分析能力较弱的员工也能复用优质分析思路。针对这些业务痛点，水星家纺与观远数据共创了“供应链百事通”Agent产品，整合ERP、WMS、OMS等多系统数据，打造统一信息入口，帮助业务快速获取数据，并通过自然语言交互，实现实时查询、精准反馈，是建了上百张报表，高层看不完、业务不会用；
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从效率提升到精准决策，AI+BI数智化进阶的实践与路径
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未来，新东方将携手观远数据，进一步联动总公司、分校及各子机构，将在试点场景中沉淀的经验与价值“渐进式地复制推广到更多业务线，推动数智化能力走向全业务场景渗透。教育行业做数智化，最痛的不是缺数据，而是数据 “用不起来”—— 一线查个班级名额要点 5 步以上，跨业务数据像 “孤岛”，分析师有很多时间被基础问数困扰，没法组织更多精力支撑教学精准决策。一般是有观远BI经验的业务分析师，面向其讲解ChatBI的工作原理，以及后台配置用法和技巧，鼓励他们自行搭建业务主题，深化对工具价值的认知。
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