业务越做越细，数据分析如何跟上？
Babycare是一家覆盖全渠道、多品类的母婴品牌，渠道和品类复杂度高，业务复杂度也高。数据团队人力有限，但多个BU各有各的经营思路，一套报表根本打不住。过去，数据团队一条龙包办，从接需求到搭看板全包圆，可BU一多，根本忙不过来。更要命的是，看板建好了，业务打开还是一脸懵，看得见数，读不懂数。
这不只是Babycare的问题。有数据无结论、分析慢、经验难复用，几乎是每个上了BI的企业都会遇到的卡点。
9月22日，观远数据和Babycare联合做了一场线上主题研讨会。Babycare的AI数据负责人杨健和数据产品经理黄倩，从管理视角和实操视角，分享了他们如何用AI在现有BI体系上走出一步。不是概念，是真实跑通的场景。
01 AI时代下，数据团队的角色正在发生变化
作为Babycare AI数据部门的负责人。杨健分享的第一件事，不是AI做了什么，而是数据团队的角色正在发生变化。
过去，业务提需求，数据产品团队要协调采集、数仓、报表等环节，完成整条交付链路。现在，业务同事已经能借助 AI 完成更多个性化的数据展示，数据团队则更注重提供基础数据、统一指标口径，以及沉淀分析框架。
具体怎么做？杨健举了一个例子。他们针对玩具BU，完整做了一套从可视化分析到智能洞察到出结果的方案，跟BU打磨好了之后，开放出去。开放的是两样东西：分析能力的框架，和数仓处理好的结果集。其他BU拿到基础数据和分析框架，就可以利用AI做自己的个性化分析。
数据团队从执行者变成了赋能者。以前是“你提需求我来做”，现在是“我搭框架你来用”。
02 有了 BI 看板，一份数据报告为何还要2–3天？
杨健讲的“赋能者”理念，不是一句空话。黄倩的业财场景，就是这套理念的第一个落地试验场。数据团队搭好框架，BP自己用AI拿结论，人工复核做判断。
黄倩是Babycare的数据产品经理，她负责的数据分析模块的工作，是Babycare引入AI洞察的第一个切入点。选这个场景有两个原因：财务场景相对复杂，但分析形式比较固定，适合用AI标准化输出；CFO对AI与BI结合的趋势非常看好，从这类数据分析入手阻力最小。
痛点很真实。每月复盘前，十来位财务 BP 各自负责一个板块，需要了解多维度指标的表现，再从集团、BU 向品类、渠道和单品逐层拆解。一份报告从分析到撰写，原本约需2–3天，有时仅找数据、处理数据和定位问题，就要花费1–2天。
数据已沉淀在观远 BI 中，但分析仍由各人分别完成：关注哪些指标、往下追查几层，取决于个人经验。报告深度存在差异，大量导出、整理工作也在每个月重复发生。
财务场景复杂，报告形式却相对固定，又有现成的数据基础和 CFO 的支持。团队因此选择从这里引入观远洞察 Agent，希望减少重复整理，让初步结论与异常先呈现出来，同时沉淀一套共同认可的分析方法。
03 四张看板，如何把一个问题逐层看透？
黄倩和团队先收集各位 BP 的分析思路，整合出共同认可的框架，再调整承载分析的看板：保留集团管理报表，另外拆出三张专项看板，并统一跨看板的指标口径。
结合 Babycare 的分析需求，这套思路可以拆成四步。
第一步，看全局，找偏差。集团管理报表中，对比四个数据维度的实际、预算及同期表现，明确哪些指标需要进一步分析。
第二步，拆收入，定位差距。 从 BU 下钻到类目、单品，再交叉比较渠道，找到收入差距集中的业务范围。
第三步，对照毛利，追查差异。 结合相关 BU、类目和渠道的毛利表现，查看收入与毛利达成是否一致，定位需要继续解释的偏差。
第四步，结合费用，补全分析。 对照同一期间、同一业务范围的收入、费用和费率，查看费用消耗与收入达成是否匹配，补全对利润表现的理解。
团队把这些分析顺序、关注维度和下钻要求写进洞察思路，借助 AI 辅助优化功能形成初始配置，再根据结果调优。
最终，团队通过洞察 Agent，将分析思路与四张看板串联起来，生成分析报告。这份报告经过多轮验证与打磨，逐步贴合财务 BP 的实际分析需求。
04 AI是放大器，不是替代者
在 Babycare，这次实践的收获已经体现在财务团队的日常工作中。个人经验有了团队复用的基础。 原本依赖各位 BP 经验的分析方法，被沉淀为共同使用的框架，帮助团队拉齐分析深度。
统一标准让复盘更有效。 指标口径与报告输出标准逐步统一，不同板块的分析结果更容易横向比较，复盘讨论的质量与效率也随之提升。
从反复整理数据，到基于初步报告继续深挖。 过去，每位财务 BP 准备分析与汇报约需2–3个人天，其中找数、处理数据和定位问题有时就占1–2天。如今，洞察 Agent 先按统一框架生成初步报告，并将分析逐层展开到 BU、类目、单品及渠道，BP 再复核结论、补充业务原因，减少重复整理，也让团队的分析深度有了共同参照。
这些变化，让“AI 是放大器”有了具体含义：让已有经验被更多人复用，让分析向更细的业务层次延伸。团队仍在与观远持续打磨分析思路和报告质量，希望逐步将更多重复工作交给 AI；关键财务判断、异常定性与对外口径确认，仍由人把关。
同样的变化也出现在日常看数中。Babycare 将卡片洞察和整张看板洞察用于人群看板，业务同事打开看板，就能先看到整体表现、渠道变化与重点异动，再对照数据核验，减少逐张查看图表、寻找异常的工作。
05 企业从 BI 走向 AI，不一定要从“大项目”开始
在你们企业里，有没有一种分析工作，每周每月都在重复做，而且很大程度依赖少数人的经验？
如果有，这往往就是 AI 最值得先进入的地方。
因为真正有价值的，不只是让 AI 帮企业“看更多数据”。
而是让那些原本掌握在少数人手里的分析方法，开始被更多人稳定地使用。
过去，企业把数据沉淀进 BI；现在，企业开始把分析经验沉淀进 AI。
这或许才是 AI 进入企业数据分析，更值得关注的第一步。
如果你的团队也有类似的场景——一张每天都在看的看板，或者一个每月都要重复完成的复杂分析问题——可以联系观远数据团队，带上一张常用看板和一个具体问题，体验仪表板洞察，或进一步交流跨看板深度分析场景。
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