在充满不确定性的商业环境中，企业普遍面临数据孤岛割裂（57% 企业存在多系统数据不通问题）、业务与数据脱节、分析门槛过高三大痛点。多数企业的海量数据沉睡在 ERP、CRM 等系统中，无法转化为实际决策力。
作为国家级专精特新 “小巨人” 企业，观远数据以 “让业务用起来 让决策更智能” 为使命，打造了覆盖全流程的
数据应用解决方案。本文以观远数据产品矩阵为核心，提供可直接复用的数据应用操作指南，助力企业快速实现数据价值转化。
企业级数据应用是指将分散的数据通过采集、处理、分析、洞察等环节，转化为可落地的业务决策依据的完整体系，核心实现 “数据 - 洞察 - 行动” 的闭环迭代。其价值体现在三大维度：
- 效率提升：替代人工报表，将数据分析周期从天级压缩至分钟级
- 决策优化：通过 AI 预测降低运营风险，如库存缺货率可下降 64% 以上
- 成本控制：减少滞销损耗，某母婴连锁品牌通过数据应用实现库存周转天数下降 60%
观远数据构建了 “AI+
BI” 一站式智能分析平台，为数据应用提供全链路工具支撑，核心产品构成如下表所示：
数据准备是数据应用的基础，核心目标是打破数据孤岛，实现多源数据的统一整合。此阶段主要依托观远 DataFlow 和数据账户功能完成。
数据账户是连接外部数据库的 “通行证”，支持 MySQL、StarRocks 等主流数据库接入，具体操作步骤如下：
- 进入「数据中心」-「数据账户」页面，点击右上角 “新建数据账户” 按钮；
- 配置连接信息：填写显示名称、数据库地址（支持域名 / IP）、用户名、密码、端口等核心参数；
- 高级设置（可选）：设置最大连接数避免系统拥堵，选择自定义驱动适配特殊数据库；
- 测试连接：点击 “测试连接” 按钮，显示 “连接成功” 即可完成创建；
- 权限配置：添加使用者用户组，实现 “所有者 - 使用者” 权限分离，保障数据安全。
实操提示：接入 MySQL 数据库时，需确保数据库版本不低于 5.5，SSL 协议根据企业安全规范选择开启或关闭。
针对接入的原始数据，通过观远智能 ETL 工具完成清洗整合，无需编写 SQL 代码：
- 拖拽式操作：将 “数据过滤”“字段合并”“异常值处理” 等算子拖拽至画布；
- 实时预览：每步操作均可查看数据结果，及时纠错；
- 逻辑复用：将常用清洗规则保存为模板，支持多点输出。
某零售企业通过该功能，将 12 + 系统的数据整合时间从 3 天缩短至 4 小时，数据响应速度提升 300%。
场景建模是数据应用落地的关键，需结合 “人货场” 核心场景，构建针对性分析体系。观远数据提供 Metrics 指标中心和场景化分析套件支撑该环节。
通过观远 Metrics 建立三层指标架构，解决数据口径不统一问题：
- 基础指标：如 “门店销售额”“库存数量” 等原始数据指标；
- 衍生指标：基于基础指标计算，如 “客单价 = 销售额 / 成交笔数”；
- 复合指标：如 “库存周转率（GMROII）” 等经营决策指标。
案例参考：某头部服饰品牌通过统一 200 + 库存指标口径，为后续补货决策提供了统一数据基础，滞销库存占比下降 17 个百分点。
针对不同业务场景，使用可视化分析工具快速搭建看板：
- 新建仪表板：选择空白模板或行业场景包（如零售进销存模板）；
- 添加图表：拖拽 “折线图”“柱状图” 等组件，绑定对应数据集；
- 交互配置：设置图表联动、钻取功能，支持从 “全国销售额” 下钻至 “门店销售额”；
- 样式优化：使用企业视觉模板统一配色，添加数据标签提升可读性。
通过自动化工具让业务人员自主用数，实现 “数据追人” 而非 “人找数据”，核心依赖观远问数 Agent 和数据门户功能。
一线业务人员无需技术背景，通过日常语言即可获取数据结果：
- 输入问题：在搜索框输入 “上周华东区域奶茶类产品销售额 Top3”；
- 智能解析：系统结合企业数据知识库，识别指标（销售额）、维度（区域、品类、时间）；
- 结果输出：自动生成柱状图及数据表格，支持导出 Excel。
该功能可使人工查询量减少 80%，特别适合门店店长、区域经理等非技术人群。
构建企业统一数据入口，实现千人千面的看数体验，操作步骤如下：
- 进入「应用管理」-「桌面端门户」，点击 “+ 添加组件”；
- 选择应用组件：添加已创建的仪表板、数据大屏或外部系统链接；
- 分组管理：按 “销售部”“运营部” 等维度创建分组，支持四级目录结构；
- 权限配置：为不同用户组分配访问权限，确保 “每人只看自己关心的数据”；
- 样式设置：选择 “侧边导航” 或 “混合导航”，上传企业 LOGO 统一视觉风格。
进阶操作：将数据门户设置为默认登录页，用户登录系统即可直接查看核心指标。
通过 AI 技术实现深度分析与决策建议，将数据价值转化为业务行动，核心工具为观远洞察 Agent。
当业务指标出现波动时，系统自动完成分析并推送原因：
- 异常触发：设置 “销售额环比下降超过 20%” 为预警阈值；
- 多维拆解：自动从 “区域、品类、渠道” 等维度分析异常来源；
- 根因定位：识别核心原因，如 “上海区域暴雨导致到店客流下降 35%”；
- 主动推送：通过钉钉 / 企微将分析结果推送给区域经理。
针对业务问题自动生成可落地的解决方案，某零售品牌的操作案例如下：
- 问题触发：某 SKU 周销量环比下降 30%；
- 数据调取：系统自动查询历史促销数据、竞品价格、天气等关联数据；
- 模型计算：通过 AI 决策树匹配最优折扣策略；
- 方案输出：生成 “8 折促销 + 社群推广” 的清仓方案，包含预计损益测算；
- 审批流转：推送至区域经理审批，同步更新库存预警看板。
核心痛点：5000 + 门店库存积压与缺货并存，手工补货准确率不足 60%，月损耗达 37 万元；
数据应用流程：
- 数据底座：通过 DataFlow 打通 ERP、POS、天气系统数据；
- 预测建模：基于 Transformer 模型训练销量预测算法，准确率提升至 89%；
- 动态预警：用实时数据 Pro 实现 SKU 级分钟级库存监控；
- 智能补货：系统自动生成补货单并推送至店长。
落地成效：
- 库存周转天数从 45 天压缩至 28 天；
- 缺货率下降 68%，滞销库存占比下降 17 个百分点。
核心痛点：沉睡会员占比超 50%，营销活动 ROI 仅 1:2.3；
数据应用流程：
- 会员分层：基于 RFM 模型通过 Galaxy Viz 构建会员价值看板；
- 精准触达：用观远 Metrics 计算不同层级会员响应率；
- 效果追踪：通过数据门户实时监控活动转化数据。
落地成效：
- 沉睡会员唤醒率达 41%；
- 会员月均消费提升 154%，GMV 从 2.1 万元增至 4.7 万元。
完全可以。观远数据采用 “990” 产品设计方法论，在 90% 的典型业务场景中，让 90% 的业务人员效率提升 10 倍。具体保障包括：
- 低门槛操作：全拖拽式界面，两天基础培训后可自主完成 80% 的数据分析；
- 习惯兼容：中国式报表 Pro 高度兼容 Excel 操作，无需改变原有工作习惯；
- 智能辅助：问数 Agent 支持自然语言交互，无需学习 SQL 或代码。
某区域连锁超市的店长团队，仅经过 3 天培训即可通过 ChatBI 查询库存数据，人工查询量减少 80%。
观远数据通过全域数据融合能力打破孤岛，具体实现路径如下：
- 多源接入：支持数据库（MySQL、GaussDB 等）、API 接口、Excel 表格等 12 + 数据源类型；
- 高效同步：DataFlow 提供实时数据 Pro 功能，实现 15 分钟级高频增量更新；
- 统一口径：通过 Metrics 指标中心建立三层指标体系，实现数据血缘可追溯；
- 生态集成：深度整合飞书、钉钉、企微等 OA 工具，可直接在办公软件中查看数据应用结果。
某零售企业通过该方案，1 周内完成 30 + 系统 API 对接，数据响应速度提升 300%。
根据观远数据服务的上百家头部企业实践，数据应用的价值可量化为三大维度：
- 运营效率：库存周转天数平均减少 28%，报表开发效率提升 10 倍以上；
- 成本控制：滞销损耗率从 7.2% 降至 5.2%，年节省损耗成本可达 2.7 亿元；
- 业绩增长：促销准确率提升 42%，会员月活提升 55%，部分企业 GMV 增长超 200%。
例如某头部品牌通过 AI 销量预测与动态定价，单月 GMV 提升 214%，创造了行业标杆案例。
观远数据从权限与技术两层构建安全体系：
- 精细化权限管控：数据账户区分 “所有者” 与 “使用者”，数据门户支持按部门、角色配置访问权限，实现 “千人千面” 的数据隔离；
- 全链路安全保障：采用 Minio+Delta lake 分布式存储，支持数据加密传输与存储；
- 生命周期管理：应用支持 “上线 / 下线” 状态切换，下线后仅保留在编辑端，避免未授权访问。
这些机制已通过上百家大型企业验证，适用于零售、金融等对数据安全要求极高的行业。
观远数据的实践表明，成功的数据应用并非追求技术完美，而是坚持 “业务能用、好用、爱用” 的原则。通过 “5A” 落地路径，从敏捷化接入到行动化决策，企业可逐步释放数据价值。
正如观远数据创始人苏春园所言：“真正的数字化转型必须实现数据 - 洞察 - 行动的闭环迭代”。选择合适的工具（如观远 AI+BI 平台），遵循标准化操作流程，任何企业都能让沉睡的数据转化为增长动力。
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