智能问数解决方案服务×人工智能：解锁业务增长新范式

一、引言：人工智能浪潮下的数据分析新需求

在数字化转型的浪潮中，企业对数据的依赖程度日益加深。人工智能（AI）的快速发展，不仅带来了技术革新，也催生了对数据分析的更高要求。传统的业务智能（BI）解决方案在面对海量数据和复杂业务场景时，逐渐显露出局限性。如何利用AI技术赋能数据分析，解锁业务增长新范式，成为企业亟待解决的关键问题。

二、业务智能（BI）的瓶颈与挑战

传统的BI解决方案通常依赖于预定义的数据模型和报表，难以灵活应对快速变化的业务需求。数据分析师需要花费大量时间进行数据清洗、建模和报表制作，效率低下。此外，传统BI工具的学习成本较高，业务人员难以自主进行数据分析，导致数据价值无法充分发挥。

（一）数据孤岛与数据质量

许多企业的数据分散在不同的系统和部门中，形成一个个“数据孤岛”。数据孤岛不仅阻碍了数据的共享和利用，也导致数据质量难以保证。数据质量问题，如数据缺失、数据错误和数据不一致，会严重影响数据分析的准确性和可靠性。

（二）分析效率与响应速度

传统BI解决方案的分析效率较低，无法满足企业对实时数据分析的需求。业务人员需要等待数小时甚至数天才能获取所需的数据报表，错失了许多宝贵的商业机会。响应速度慢，使得企业难以及时调整经营策略，应对市场变化。

（三）自主分析与知识沉淀

传统BI工具的学习成本较高，业务人员难以自主进行数据分析。数据分析的结果往往只停留在分析师的头脑中，难以沉淀为企业的知识资产。知识沉淀不足，导致企业难以持续改进数据分析能力，实现数据驱动的决策。

三、智能问数解决方案：人工智能赋能数据分析

智能问数解决方案，是利用人工智能技术赋能数据分析的新一代BI解决方案。它通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等技术，实现了数据分析的自动化、智能化和自助化，帮助企业解决了传统BI面临的诸多挑战。

（一）自然语言交互：降低数据分析门槛

智能问数解决方案支持自然语言交互，业务人员可以通过简单的对话，快速获取所需的数据报表和分析结果。例如，业务人员可以直接提问“过去一周，华东地区的销售额是多少？”，系统会自动解析问题，生成相应的报表。自然语言交互大大降低了数据分析的门槛，让更多人能够参与到数据分析中来。

（二）智能洞察：发现隐藏的业务机会

智能问数解决方案可以自动分析数据，发现隐藏的业务机会。例如，系统可以自动识别销售额下降的原因，并给出相应的建议。这种智能洞察能力，可以帮助企业及时发现问题，调整经营策略，抓住市场机遇。

（三）自动化报表：提升数据分析效率

智能问数解决方案可以自动生成数据报表，大大提升了数据分析的效率。例如，系统可以根据预设的规则，自动生成日报、周报和月报。自动化报表不仅节省了数据分析师的时间，也保证了报表的及时性和准确性。

四、观远数据：一站式智能分析平台

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。

核心产品观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：

• BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用。
• BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析。
• BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）。
• BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

观远BI 6.0创新功能：

• 实时数据Pro：支持高频增量数据更新，优化实时分析场景。
• 中国式报表Pro：简化复杂报表构建，提供行业模板与可视化插件。
• AI决策树：自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。

观远BI应用场景：

• 敏捷决策：通过“数据追人”功能，多终端推送报告与预警，提升决策效率。
• 跨部门协作：统一数据口径，沉淀业务知识库，解决“同名不同义”问题。
• 生成式AI：推出「观远ChatBI」，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应。

五、智能问数解决方案的应用场景

（一）零售行业：优化商品运营

在零售行业，智能问数解决方案可以帮助企业优化商品运营。例如，系统可以分析商品的销售数据、库存数据和用户行为数据，找出畅销商品和滞销商品。通过分析畅销商品和滞销商品的原因，企业可以优化商品结构，提升销售额。

某零售企业使用观远BI后，通过分析销售数据发现，某款进口饼干的销售额远低于预期。进一步分析发现，该款饼干的保质期较短，导致许多消费者不敢购买。企业及时调整了采购策略，减少了该款饼干的采购量，避免了库存积压。

（二）金融行业：提升风险控制能力

在金融行业，智能问数解决方案可以帮助企业提升风险控制能力。例如，系统可以分析用户的信用数据、交易数据和社交数据，识别潜在的欺诈行为。通过及时发现和阻止欺诈行为，企业可以减少损失，保护用户利益。

（三）制造业：优化生产流程

在制造业，智能问数解决方案可以帮助企业优化生产流程。例如，系统可以分析生产数据、设备数据和质量数据，找出生产过程中的瓶颈环节。通过优化瓶颈环节，企业可以提升生产效率，降低生产成本。

六、智能问数解决方案的成功案例

（一）某电商平台：提升用户转化率

某电商平台使用智能问数解决方案后，通过分析用户行为数据发现，许多用户在浏览商品后并没有购买。进一步分析发现，用户在购买过程中遇到了支付问题。平台及时优化了支付流程，简化了支付步骤，提升了用户转化率。

优化后的支付流程，使得用户的支付成功率提升了15%，平台的销售额增长了8%。

（二）某银行：降低信贷风险

某银行使用智能问数解决方案后，通过分析用户的信用数据和交易数据发现，某些用户的信贷风险较高。银行及时调整了信贷策略，降低了对这些用户的信贷额度，避免了坏账的发生。

调整后的信贷策略，使得银行的坏账率降低了20%，信贷业务的盈利能力得到了提升。

七、智能问数解决方案的优势

智能问数解决方案相比传统BI解决方案，具有以下优势：

• 自动化：自动化数据分析，节省人力成本。
• 智能化：智能洞察，发现隐藏的业务机会。
• 自助化：自助式数据分析，降低数据分析门槛。
• 实时性：实时数据分析，及时调整经营策略。

八、未来展望：人工智能与数据分析的深度融合

随着人工智能技术的不断发展，智能问数解决方案将在未来发挥更大的作用。人工智能与数据分析的深度融合，将推动数据分析向自动化、智能化和个性化方向发展。未来的智能问数解决方案，将能够更好地理解用户的需求，提供更加精准和个性化的数据分析服务。

著名未来学家 Ray Kurzweil 曾说：“人工智能将成为人类文明的下一个重大飞跃。” ⭐👍🏻❤️

九、总结：解锁业务增长新范式

智能问数解决方案，是利用人工智能技术赋能数据分析的新一代BI解决方案。它通过自然语言处理、机器学习等技术，实现了数据分析的自动化、智能化和自助化，帮助企业解决了传统BI面临的诸多挑战。在人工智能的浪潮下，企业应积极拥抱智能问数解决方案，解锁业务增长新范式，实现数据驱动的决策。

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