观远解决方案：10个技巧让数据洞察轻松翻倍

一、引言

在当今数字化时代，数据已经成为企业决策的重要依据。然而，如何从海量的数据中提取有价值的信息，实现数据洞察的最大化，是许多企业面临的挑战。观远数据作为一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业，为企业提供了一站式数据分析与智能决策产品及解决方案。本文将介绍观远解决方案中的10个技巧，帮助企业轻松实现数据洞察翻倍。

二、观远数据简介

观远数据成立于2016年，总部位于杭州。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。

观远数据的核心产品观远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、BI Core、BI Plus、BI Copilot，为企业提供更全面、更智能的数据分析与决策支持。

三、10个技巧让数据洞察轻松翻倍

（一）明确业务目标

在进行数据分析之前，首先要明确业务目标。只有明确了业务目标，才能有针对性地收集和分析数据，从而得出有价值的结论。观远数据建议企业在制定业务目标时，要遵循SMART原则，即具体（Specific）、可衡量（Measurable）、可实现（Achievable）、相关（Relevant）、有时限（Time-bound）。

（二）选择合适的数据可视化工具

数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，帮助用户更直观地理解数据。观远数据提供了丰富的数据可视化工具，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等，用户可以根据不同的业务需求选择合适的数据可视化工具。此外，观远数据还支持自定义图表，用户可以根据自己的需求设计个性化的图表。

（三）优化数据质量

数据质量是数据分析的基础，只有高质量的数据才能得出准确的结论。观远数据建议企业在进行数据分析之前，要对数据进行清洗、转换和验证，确保数据的准确性、完整性和一致性。此外，观远数据还提供了数据质量管理工具，帮助用户监控和管理数据质量。

（四）建立数据模型

数据模型是将业务问题转化为数学模型，通过对数据的分析和计算，得出有价值的结论。观远数据提供了丰富的数据建模工具，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等，用户可以根据不同的业务需求选择合适的数据建模工具。此外，观远数据还支持自定义模型，用户可以根据自己的需求设计个性化的模型。

（五）进行数据挖掘

数据挖掘是从海量的数据中提取有价值的信息，发现数据中的规律和趋势。观远数据提供了丰富的数据挖掘工具，包括聚类分析、关联分析、异常检测等，用户可以根据不同的业务需求选择合适的数据挖掘工具。此外，观远数据还支持自定义挖掘算法，用户可以根据自己的需求设计个性化的挖掘算法。

（六）实现数据实时分析

在当今快速变化的市场环境中，企业需要及时了解市场动态和业务运营情况，以便做出及时的决策。观远数据提供了实时数据Pro功能，支持高频增量数据更新，优化实时分析场景。用户可以通过观远数据平台实时监控业务运营情况，及时发现问题并采取措施。

（七）进行数据预测

数据预测是根据历史数据和当前数据，预测未来的趋势和结果。观远数据提供了数据预测功能，用户可以通过观远数据平台对业务数据进行预测，帮助企业制定合理的业务计划和决策。

（八）实现数据共享和协作

在企业中，不同部门之间需要共享数据和协作分析，以便更好地支持业务决策。观远数据提供了数据共享和协作功能，用户可以通过观远数据平台共享数据和分析结果，实现跨部门协作和沟通。

（九）进行数据安全管理

数据安全是企业数据管理的重要组成部分，只有确保数据的安全性，才能保护企业的利益和声誉。观远数据提供了数据安全管理功能，包括数据加密、访问控制、审计跟踪等，用户可以通过观远数据平台对数据进行安全管理，确保数据的安全性。

（十）持续优化和改进

数据分析是一个持续优化和改进的过程，只有不断地优化和改进数据分析方法和工具，才能提高数据分析的效率和准确性。观远数据建议企业在进行数据分析时，要不断地总结经验和教训，优化和改进数据分析方法和工具，提高数据分析的效率和准确性。

四、案例分析

为了更好地说明观远解决方案的效果，我们以某零售企业为例，介绍观远解决方案在该企业的应用情况。

（一）问题突出性

该零售企业在业务运营过程中，面临着以下问题：

• 数据分散：该企业的业务数据分散在不同的系统中，数据孤岛现象严重，导致数据难以整合和分析。
• 数据质量差：该企业的数据质量不高，存在数据缺失、错误、重复等问题，影响了数据分析的准确性。
• 数据分析效率低：该企业的数据分析主要依靠人工完成，数据分析效率低，无法满足业务发展的需求。
• 决策支持不足：该企业的决策主要依靠经验和直觉，缺乏数据支持，导致决策的准确性和科学性不高。

（二）解决方案创新性

针对该零售企业面临的问题，观远数据为该企业提供了以下解决方案：

• 数据整合：观远数据通过数据集成平台，将该企业的业务数据整合到一个统一的数据仓库中，实现了数据的集中管理和共享。
• 数据质量管理：观远数据通过数据质量管理工具，对该企业的数据进行清洗、转换和验证，提高了数据的质量和准确性。
• 数据分析自动化：观远数据通过数据分析自动化工具，实现了数据分析的自动化和智能化，提高了数据分析的效率和准确性。
• 决策支持：观远数据通过数据可视化工具和数据挖掘工具，为该企业提供了丰富的数据可视化和数据分析功能，帮助该企业更好地了解业务运营情况，做出科学的决策。

（三）成果显著性

通过观远解决方案的实施，该零售企业取得了以下成果：

• 数据整合：该企业实现了数据的集中管理和共享，消除了数据孤岛现象，提高了数据的利用率和价值。
• 数据质量管理：该企业的数据质量得到了显著提高，数据缺失、错误、重复等问题得到了有效解决，提高了数据分析的准确性。
• 数据分析效率：该企业的数据分析效率得到了显著提高，数据分析时间从原来的几天缩短到了几小时，提高了业务决策的及时性和准确性。
• 决策支持：该企业的决策支持能力得到了显著提高，通过数据可视化和数据分析功能，该企业能够更好地了解业务运营情况，做出科学的决策，提高了企业的竞争力和盈利能力。

五、结论

观远解决方案通过提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，帮助企业实现了数据洞察的最大化。通过明确业务目标、选择合适的数据可视化工具、优化数据质量、建立数据模型、进行数据挖掘、实现数据实时分析、进行数据预测、实现数据共享和协作、进行数据安全管理、持续优化和改进等10个技巧，企业可以轻松实现数据洞察翻倍。此外，观远数据还提供了丰富的案例分析和客户支持，帮助企业更好地应用观远解决方案，实现业务的快速发展。

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