扎根零售消费等行业8年：我们如何打造世界500强信赖的AI+BI 平台

各位好，我是观远数据的产品VP。

先和大家分享一组我们在内部复盘时非常看重的数据：当前，我们服务的企业中，世界500强与行业领军企业占比显著，老客户续约率90%+，老客户续费率110%+。这意味着，绝大多数选择我们的客户不仅持续在使用，而且愿意在合作过程中投入更多。

这组数据背后，其实是一个非常朴素的产品哲学：BI产品的终极竞争力，从来不是技术参数的堆砌，而是能否真正融入企业的业务流程，成为决策的一部分。

从“能用”到“好用”：世界500强选择BI 平台的三个隐形标准

在过去与众多世界500强及行业头部客户的合作中，我们发现，他们在评估一个智能分析平台时，除了基础的功能清单，往往有三个不常写在招标书上，但却至关重要的判断标准。

标准一：“全公司能用”比“分析师能用”更重要

很多企业都有过这样的经历：花大价钱引进了一套专业的分析工具，结果只有数据部门的几个人会用，业务部门想看个数据还是得提需求、排工期。

头部企业的需求恰恰相反：他们需要让市场、运营、门店店长、供应链经理这些最懂业务的人，能直接上手分析数据。这就要求平台既要具备“开箱即用”的易用性，又要有足够的深度满足专业分析师的需求。

标准二：“不割裂的数据”是决策的前提

对于业务复杂的大型企业来说，数据往往散落在ERP、CRM、POS、会员系统等不同的烟囱里。如果BI 平台只是把这些数据简单地“堆”在一起，业务人员依然无法获得完整的业务视图。

他们需要的是一个能将数据真正“串”起来的底座：从数据接入、清洗、建模，到最终的分析展示，是一个连贯的流程，且能保证核心指标的口径统一。

标准三：“看到结果”只是步，“知道怎么办”才是目标

传统的BI回答了“发生了什么”和“为什么发生”，但在今天的竞争环境下，企业需要更进一步：系统能否基于数据主动给出洞察，甚至辅助预测下一步可能发生什么？

这也是为什么我们坚定不移地在AI领域进行投入——我们希望BI 平台不仅是一个“查看器”，更是一个“智囊团”。

我们的应对：构建“夯实底座-敏捷分析-智能决策”三位一体的产品能力

基于这些洞察，我们在产品设计上并没有追求单点的技术突破，而是构建了一套覆盖数据全生命周期的能力矩阵。

用DataFlow和指标中心，筑牢企业的数据根基

数据质量是一切分析的前提。为了解决数据割裂和口径不一的问题，我们打造了DataFlow和指标中心两大核心模块。

DataFlow是一个一站式的数据开发与治理平台，通俗来说，它就是数据工厂的“流水线”。它支持将企业内外部多源异构的数据快速接入，通过可视化的拖拽式操作完成数据清洗、转换和建模，大大降低了数据开发的门槛，同时也保证了数据处理过程的可追溯。

而指标中心则是企业的数据“度量衡”。它允许企业将最核心的业务指标（如GMV、复购率、库存周转率等）进行统一的定义、计算和管理。业务人员无论是在做报表还是在做自助分析，调用的都是同一个“指标库”，彻底避免了“数出多门”的尴尬。

从“人找数”到“数找人”：让分析更主动

仅仅把数据准备好是不够的，我们还需要让数据以更自然的方式触达业务用户。

这一方面体现在ChatBI（自然语言分析）的能力上。业务人员不需要学习复杂的函数或操作，只要像跟同事聊天一样，输入“华东地区上周的奶茶销售额环比增长了多少”，系统就能自动生成相应的图表和解释。

另一方面，则是洞察Agent和订阅预警机制在发挥作用。系统可以7x24 小时自动监控核心数据的异常波动，一旦发现问题（例如某区域门店销量突然下滑），会时间通过钉钉、企业微信或邮件推送给相关负责人，并辅助进行归因分析。这就把传统的“人找数”变成了“数找人”。

垂直行业深耕：把150+精品应用变成可复用的“业务模板”

不同行业的业务逻辑千差万别。一个好的BI 平台，必须懂行业。

自成立以来，我们一直坚持“行业化”策略，围绕零售消费、金融、先进制造等领域的关键业务场景，打造了150+精品应用。例如，在零售消费行业，我们有专门的“门店经营分析”、“商品动销分析”、“会员生命周期分析”等模板；在金融行业，有“风险合规分析”、“客户经理驾驶舱”等。

这些应用并不是一成不变的，而是我们在服务大量头部客户过程中沉淀下来的最佳实践。新客户可以基于这些模板快速启动，再根据自身情况进行灵活调整，大大缩短了从部署到产生价值的周期。

场景实践：看三个行业的头部企业如何用数据驱动决策

空谈产品能力总是空洞的，下面我们通过三个典型的行业场景，来看看这些能力是如何在实际业务中落地的。

场景一：零售消费——让全国数千家门店的店长都成为“数据经理”

某国际连锁美妆零售企业，在全国拥有数千家门店。过去，门店的数据主要靠总部统一制作报表下发，店长拿到的往往是滞后的、高度汇总的数据。

通过观远的AI+BI 平台，该企业实现了： 1. 数据实时化：将POS、会员、库存等系统的数据打通，实现秒级查询响应，店长每天开门就能看到前一天的完整经营情况。 2. 分析自主化：店长不需要懂技术，通过ChatBI就能随时询问“我们店这个月口红销量排名前三的色号是什么”、“库存预警的商品有哪些”。 3. 行动一致化：总部将核心的促销活动分析模板通过平台下发，门店只需填入本地数据，就能自动生成分析报告，保证了上下决策语言的统一。

场景二：金融——让风险管理从“事后追溯”走向“事前预警”

某头部股份制银行，随着业务的快速发展，其内部数据量呈指数级增长，传统的报表系统已无法满足精细化管理的需求。

上线观远平台后，该行重点构建了新一代的决策支持体系： 1. 统一数据底座：通过DataFlow整合了行内数十个业务系统的数据，建立了统一的客户画像和指标体系。 2. 智能预警：利用订阅预警和机器学习能力，对信贷客户的还款行为、交易流水进行实时监控，异常情况时间推送给风控人员。 3. 高管驾驶舱：为行领导打造了实时的经营看板，全行的资产规模、营收情况、客户增长等核心数据一目了然，极大提升了战略决策效率。

场景三：先进制造——让供应链协同更高效

某大型先进制造企业，产品线复杂，供应商遍布全球。如何优化库存、降低供应链成本，是其面临的核心挑战。

借助观远的平台，该企业实现了供应链的全链路可视化： 1. 供应链全链路透视：连接了从采购、生产、仓储到销售的全流程数据，通过一张大屏就能看到全球供应商的交货状态、在途库存、产能利用率等。 2. 预测性分析：基于历史销售数据和外部因素，辅助进行需求预测，帮助生产计划部门更合理地排产。 3. 敏捷协作：不同部门（采购、生产、销售）都在同一个平台上看数据、做分析，避免了信息不对称带来的决策失误。

关于AI+BI落地的四个常见问题

在和客户交流的过程中，有几个问题被问到的频率非常高，在这里一并分享一下我们的看法。

FAQ 1：AI+BI听起来很玄，会不会很难落地？我们应该从哪里开始？

确实，很多企业担心AI+BI是“概念大于实质”。我们的建议是：不要试图一步到位，而是采用“小步快跑”的策略。

可以先从一个最痛的业务场景切入（比如日报周报自动化、某个核心指标的监控），把基础的数据底座和自助分析先跑通，让业务人员先尝到甜头。等大家建立了信心，再逐步引入ChatBI、洞察Agent等更智能的功能。我们的产品矩阵也是按照这个思路设计的，有GA正式发布的成熟模块，也有Beta和Alpha阶段的创新模块，企业可以根据自己的成熟度选择。

FAQ 2：我们已经有了一些BI 工具，还需要换吗？

这取决于现有工具是否真的满足了业务需求。如果现有的工具只是IT部门在用，业务部门怨声载道；如果数据口径依然混乱；如果想看个实时数据非常困难——那么可能确实需要考虑升级。

观远的平台具备很好的开放性，我们并不主张“推倒重来”。DataFlow可以对接企业现有的数据仓库，我们也可以和企业已有的部分可视化工具共存，帮助企业把现有资产的价值最大化。

FAQ 3：把数据都放到一个平台上，安全怎么保障？

这是所有大型企业，尤其是金融和零售行业客户最关心的问题之一。

在安全合规方面，我们有一整套完善的体系。首先是架构层面，支持公有云、私有云、混合云以及本地化部署，企业可以根据数据敏感程度选择。其次是权限管理，我们支持细到行级、列级的数据权限控制，确保每个人只能看到自己应该看到的数据。此外，我们也通过了多项国内外权威的安全认证，从制度和流程上保障数据安全。

FAQ 4：BI上线后，怎么保证大家真的会用、爱用？

这是一个非常关键的问题。技术落地只是步， adoption（用户采纳）才是成功的关键。

我们的做法是“产品+服务”双轮驱动。除了提供易用的产品，我们还有完善的实施与陪跑服务、培训与上线服务、最佳实践赋能。我们会和客户一起制定“上线计划”，培养内部的“种子用户”，甚至联合举办数据分析大赛，激发业务人员的使用热情。我们内部有一个GA正式发布的标准，除了产品功能完整，还必须“真用起来”，这也是我们对客户负责的一种体现。

结语：这是一个“智能体十年”的开始

2025年，我们正式发布了新一代的AI+BI智能分析平台，并入选了信通院《AI Agent 智能体产业图谱1.0》。但正如我在发布会上所说：“2025年不是智能体之年，而是智能体十年的年。”

数据分析的演进是一个长期的过程，它需要从统计报表到灵活查询，再到预警预测和优化分析的逐步升级。我们的目标，是和企业一起，构建一个“让数据触手可及，让决策智能高效”的未来。

感谢这8年来所有信任和陪伴我们的客户，正是你们的严苛要求，推动着我们不断打磨产品。未来，我们也将继续扎根行业，把更多世界500强的实践经验，普惠给更多的中国企业。

八年沉淀带来的真正优势，不只是服务了多少客户、覆盖了多少行业，而是逐步把行业理解、产品能力和交付经验沉淀成一套更稳定的方法。对于需要长期陪伴的企业级平台来说，这种持续积累往往比某一次功能创新更重要。

世界500强之所以看重平台，不仅因为它当下能解决问题，更因为它要能陪企业穿越组织变化、业务扩张和技术演进的多个阶段。能在这些变化里保持可靠，才是“信赖”二字真正的分量。