10月22日，「數(shù)智·漸進(jìn)力——2025觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能決策峰會(huì)暨產(chǎn)品發(fā)布會(huì)」于上海圓滿舉辦。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)與各行各業(yè)先進(jìn)企業(yè)代表與行業(yè)專家，圍繞AI+BI智能決策演進(jìn)、創(chuàng)新產(chǎn)品業(yè)務(wù)價(jià)值、先進(jìn)企業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以一場(chǎng)干貨滿滿、亮點(diǎn)層出的數(shù)智盛會(huì)，為企業(yè)探索AI+BI智能決策落地打開全新視野。
邁向AI+BI智能決策時(shí)代，創(chuàng)新產(chǎn)品助力企業(yè)數(shù)智化漸進(jìn)式落地
1. 行業(yè)思考：數(shù)據(jù)分析進(jìn)入3.0 AI+BI智能決策時(shí)代，“漸進(jìn)力”成企業(yè)落地核心關(guān)鍵詞
觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO 蘇春園
觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人&CEO蘇春園以《AI+BI 智能分析的愿景與路徑》為主題，分享了對(duì)于數(shù)據(jù)分析行業(yè)演進(jìn)的最新思考。他提出，2025年-2035年，數(shù)據(jù)分析將進(jìn)入AI+BI智能決策的3.0時(shí)代。經(jīng)歷過1.0報(bào)表式BI、2.0自助式BI時(shí)代， 3.0 AI+BI以自然語言交互、主動(dòng)式洞察為核心，將實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到洞察、從洞察到行動(dòng)的業(yè)務(wù)全鏈路。相比于過去2個(gè)階段，3.0智能決策時(shí)代，AI+BI將為千行百業(yè)創(chuàng)造更高一個(gè)數(shù)量級(jí)的企業(yè)價(jià)值與社會(huì)價(jià)值。
他同時(shí)也提醒，2025年不是智能決策之年，而是智能決策十年的第一年。AI+BI在企業(yè)的落地會(huì)是一個(gè)長期演進(jìn)的過程，不同的決策場(chǎng)景需要1.0+2.0+3.0的能力組合。建議從第一個(gè)能落地的AI場(chǎng)景出發(fā)，形成正反饋，漸進(jìn)式推進(jìn)，積小勝為大勝，最終實(shí)現(xiàn)讓業(yè)務(wù)全面用起來，讓決策更加的智能。
2. 產(chǎn)品創(chuàng)新：AI+BI一站式智能分析平臺(tái)全新發(fā)布，四大GA產(chǎn)品釋放數(shù)據(jù)價(jià)值
會(huì)上，蘇春園與觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)研團(tuán)隊(duì)，正式發(fā)布了全新升級(jí)的「AI+BI一站式智能分析平臺(tái)」產(chǎn)品矩陣。新矩陣采用Alpha（可預(yù)約共創(chuàng)）、Beta（可開啟試用）、GA（可立即落地）三級(jí)狀態(tài)標(biāo)識(shí)產(chǎn)品成熟度，貫徹“真用起來+完整產(chǎn)品”兩大黃金標(biāo)準(zhǔn)定義GA產(chǎn)品，以幫助企業(yè)更好地規(guī)劃AI+BI落地節(jié)奏。
觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)AI+BI一站式智能分析平臺(tái)
峰會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)發(fā)布了四大創(chuàng)新GA產(chǎn)品：
✦ 觀遠(yuǎn)BI 8.0：三大方面增強(qiáng)，讓業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)用得更爽
觀遠(yuǎn)BI 8.0增強(qiáng)“智能化、企業(yè)級(jí)、生態(tài)化”能力，讓業(yè)務(wù)能夠真正用好BI賦能決策：
• 智能化增強(qiáng)：5大AI助手覆蓋ETL、開發(fā)、分析全流程；
• 企業(yè)級(jí)增強(qiáng)：13語種多語言全球化部署，指標(biāo)中心統(tǒng)一口徑，升級(jí)性能引擎，強(qiáng)化規(guī)模化協(xié)作治理；
• 生態(tài)化增強(qiáng)：飛書/釘釘/企微等OA集成進(jìn)一步深化，API快速接入國內(nèi)外電商平臺(tái)數(shù)據(jù)，場(chǎng)景分析快人一步。
✦ 觀遠(yuǎn)DataFlow：為敏捷分析與AI智能體構(gòu)建數(shù)倉底座
基于 StarRocks、GaussDB 等主流數(shù)據(jù)庫搭建企業(yè)級(jí)數(shù)倉，核心能力包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步、可視化數(shù)據(jù)流開發(fā)、任務(wù)調(diào)度編排與數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)服務(wù)、Agent編排。實(shí)踐中，某美妝百億營收客戶借助其將“BI輕型數(shù)倉”升級(jí)為“StarRocks統(tǒng)一企業(yè)級(jí)數(shù)倉”，CEO&高管推送報(bào)表從平均延遲15分鐘降至2分鐘，戰(zhàn)略場(chǎng)景得到高效保障。
✦ 觀遠(yuǎn)問數(shù)Agent：高效支持業(yè)務(wù)一線靈活取數(shù)
針對(duì)一線業(yè)務(wù)人員固定看板缺失細(xì)顆粒度明細(xì)數(shù)據(jù)、個(gè)性化看數(shù)困難、移動(dòng)端操作繁瑣低效等用數(shù)痛點(diǎn)，觀遠(yuǎn)問數(shù)Agent（ChatBI），結(jié)合數(shù)據(jù)知識(shí)庫與LLM，賦能一線業(yè)務(wù)自然語言靈活問數(shù)，無需依賴IT或分析師，實(shí)現(xiàn) “想法 - 數(shù)據(jù) - 決策” 分鐘級(jí)響應(yīng)閉環(huán)。觀遠(yuǎn)問數(shù)Agent在某連鎖零售企業(yè)落地后取得可觀成果：
• 4000 +單店督導(dǎo)可實(shí)時(shí)查詢門店數(shù)據(jù)，單店看數(shù)時(shí)間從30分鐘縮短至5分鐘；
• 覆蓋400名督導(dǎo)與區(qū)域經(jīng)理，日均問數(shù)超1000條，近30天問數(shù)超過3萬條，準(zhǔn)確率96%以上。
✦ 觀遠(yuǎn)洞察Agent：高效獲取業(yè)務(wù)深度洞察
儀表板數(shù)據(jù)繁雜導(dǎo)致“看得見數(shù)、讀不懂?dāng)?shù)”，周期性分析耗時(shí)耗力，優(yōu)秀分析經(jīng)驗(yàn)難以復(fù)制。觀遠(yuǎn)洞察Agent（儀表板智能洞察作為基礎(chǔ)版本，已GA），通過AI自動(dòng)解析儀表板數(shù)據(jù)，為用戶提供可視化之外的深度洞察與行動(dòng)建議。落地實(shí)踐中：
• 歌力思借助其將門店銷售數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估+原因洞察+改善建議”的診斷報(bào)告，AI助力業(yè)務(wù)直擊報(bào)表重點(diǎn)，快速聚焦業(yè)務(wù)決策；
• 西瓜創(chuàng)客通過其自動(dòng)生成渠道獲客周報(bào)，向上匯報(bào)節(jié)省95%的時(shí)間，洞察能力直接開放給業(yè)務(wù)，首月挽回?cái)?shù)十萬潛在損失。
現(xiàn)場(chǎng)展示了正與客戶共創(chuàng)中的升級(jí)版觀遠(yuǎn)洞察Agent，將為企業(yè)提供更深度的問題自動(dòng)分析洞察能力，包括跨儀表板深度洞察、多層級(jí)動(dòng)態(tài)分析鏈路、輸出圖文結(jié)合及結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的報(bào)告等。
3. 行動(dòng)建議：從場(chǎng)景出發(fā)梳理3-6-12個(gè)月的規(guī)劃，在AI時(shí)代務(wù)實(shí)的領(lǐng)先
基于觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)與1000+各行業(yè)先進(jìn)客戶的合作經(jīng)驗(yàn)，蘇春園也為積極探尋AI+BI落地的企業(yè)提供了行動(dòng)建議：從業(yè)務(wù)目標(biāo)出發(fā)切入場(chǎng)景，結(jié)合“業(yè)務(wù)價(jià)值度”與“落地可行性”雙維評(píng)估矩陣，優(yōu)先高頻、高價(jià)值、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)好的場(chǎng)景，圍繞最本質(zhì)的JTBD（Jobs to be done 用戶待辦任務(wù)），以3-6-12個(gè)月的節(jié)奏形成從BI到AI的分布建設(shè)規(guī)劃，小步快跑，分步建設(shè)，漸進(jìn)式實(shí)現(xiàn)智能決策。
蘇春園表示，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)期待與更多企業(yè)攜手，在AI時(shí)代一起攀登高峰。既不過度焦慮，更要敢于行動(dòng)。山高萬仞，先AI一步。
先進(jìn)企業(yè)AI+BI落地成果，從效率提升到價(jià)值躍遷
1. 重塑供應(yīng)鏈效率：生成式AI賦能聯(lián)合利華供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型
聯(lián)合利華中國區(qū)客戶運(yùn)營數(shù)字化總監(jiān) 高寅
聯(lián)合利華中國區(qū)客戶運(yùn)營數(shù)字化總監(jiān)高寅帶來《生成式AI賦能供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索和思考》實(shí)踐分享。作為全球最大消費(fèi)品公司之一，聯(lián)合利華與觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)合作多年，從2018年AI需求預(yù)測(cè)，逐步演進(jìn)至2024年的Agentic AI階段，雙方攜手推出“悟空系統(tǒng)”，基于GenAI構(gòu)建新一代物流倉儲(chǔ)智能大腦，實(shí)現(xiàn)“感知 - 決策 - 行動(dòng)”閉環(huán)，賦能多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
高寅表示，從預(yù)測(cè)式AI到Agentic AI，供應(yīng)鏈領(lǐng)域正在被AI重塑，業(yè)務(wù)價(jià)值越來越顯現(xiàn)。但企業(yè)需要精準(zhǔn)定位核心價(jià)值場(chǎng)景，結(jié)合數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、業(yè)務(wù)知識(shí)與技術(shù)能力，選擇高價(jià)值場(chǎng)景落地。
2. 從BI深耕到AI洞察：水星家紡電商數(shù)字化的漸進(jìn)式增長實(shí)踐
水星家紡CIO 劉峰
水星家紡CIO劉峰分享了《從BI深耕到AI洞察：水星家紡電商數(shù)字化的漸進(jìn)式增長實(shí)踐》。作為中國現(xiàn)代家紡業(yè)的重要奠基者，水星家紡以“聚焦核心，快速落地 - 全局補(bǔ)齊，敏捷迭代 - AI加持，突破創(chuàng)新”三步走戰(zhàn)略推進(jìn)數(shù)字化運(yùn)營。在以觀遠(yuǎn)BI構(gòu)建起數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力后，持續(xù)攜手打造AI應(yīng)用，覆蓋多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景：
• 商品企劃：AI自動(dòng)生成更全面的市場(chǎng)洞察、用戶畫像與用戶評(píng)價(jià)分析，報(bào)告時(shí)效從“半年級(jí)”變?yōu)椤鞍葱韪隆保?/B>時(shí)效更高且可溯源，支撐新品研發(fā)與爆品追單等更多業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
• RFID庫存盤點(diǎn)：AI高效精準(zhǔn)識(shí)別關(guān)鍵問題，快速預(yù)警異常，并剖析原因，提出與業(yè)務(wù)實(shí)際需求高度契合的行動(dòng)建議，精準(zhǔn)指向項(xiàng)目中可能遇到的問題及需規(guī)避的風(fēng)險(xiǎn)，賦能業(yè)務(wù)高效決策。
劉峰表示，AI落地需依托現(xiàn)有數(shù)字化基礎(chǔ)，所有業(yè)務(wù)部門要一起參與，從實(shí)際業(yè)務(wù)中篩選場(chǎng)景，讓AI成為一種“組織能力”，自上而下推動(dòng)。
3. AI+BI數(shù)智化新引擎：新東方從效率提升到精準(zhǔn)決策的數(shù)智化進(jìn)階
新東方教育科技集團(tuán)總公司大數(shù)據(jù)產(chǎn)品專家 李楓
新東方教育科技集團(tuán)總公司大數(shù)據(jù)產(chǎn)品專家李楓以《AI+BI，新東方從效率提升到精準(zhǔn)決策的數(shù)智化進(jìn)階》為主題，分享了新東方的“AI+BI”實(shí)踐。李楓表示，面對(duì)“數(shù)據(jù)孤島與分析滯后、傳統(tǒng)分析方式費(fèi)時(shí)耗力、工具使用門檻較高”的數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，ChatBI是高效切入點(diǎn)。新東方與觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)合作落地ChatBI后，覆蓋六大用數(shù)場(chǎng)景，助力總公司業(yè)務(wù)管理、一線校區(qū)管理等多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)營：
• 總公司業(yè)務(wù)管理：分析師通過ChatBI主題“素質(zhì)業(yè)務(wù)問數(shù)助手”自主查詢所需數(shù)據(jù)，減少對(duì)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的依賴，降低溝通成本，直接獲取數(shù)據(jù)結(jié)果，支撐即時(shí)業(yè)務(wù)決策。
• 一線校區(qū)管理：分校校區(qū)店長或管理老師可通過ChatBI自然語言提問，縮短數(shù)據(jù)獲取路徑，降低用數(shù)門檻，減少數(shù)據(jù)查詢耗時(shí)，將更多精力投入業(yè)務(wù)執(zhí)行。
李楓講到，ChatBI的落地提升了業(yè)務(wù)端用數(shù)便捷性，讓數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)從“基礎(chǔ)取數(shù)”中部分解放，可投入高價(jià)值分析。未來新東方將與觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)深化合作，從“基礎(chǔ)問數(shù)”向“智能歸因”推進(jìn)，AI+BI的應(yīng)用在企業(yè)內(nèi)也會(huì)從“試點(diǎn)試用”逐步擴(kuò)大覆蓋范圍，向更多業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)開放，讓AI+BI成為業(yè)務(wù)的得力助手。
AI跨界對(duì)話，GenAI賦能數(shù)據(jù)分析洞察的MVP實(shí)踐路徑
峰會(huì)最后，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)COO魯伊莎與來伊份CEO綜合辦公室主任兼CIO徐雄杰、歌力思數(shù)字化中心負(fù)責(zé)人李凌、西瓜創(chuàng)客BI業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人年家庚展開圓桌對(duì)話，共同探討GenAI賦能數(shù)據(jù)分析洞察的MVP實(shí)踐路徑。
針對(duì)“生成式AI應(yīng)用在分析與洞察領(lǐng)域，從概念走向落地如何選對(duì)場(chǎng)景”的問題，徐雄杰表示AI應(yīng)用的落地要以企業(yè)自身扎實(shí)的數(shù)字化基礎(chǔ)為前提，選擇能推動(dòng)業(yè)務(wù)從“追業(yè)績(jī)、追結(jié)果”向“追過程、保障行動(dòng)正確”轉(zhuǎn)變的場(chǎng)景，通過精準(zhǔn)決策提升業(yè)務(wù)效益；李凌提出場(chǎng)景選擇需圍繞高價(jià)值屬性、廣泛適用性、扎實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)三大核心標(biāo)準(zhǔn)，優(yōu)先選擇能直接賦能一線業(yè)務(wù)并改善業(yè)績(jī)的場(chǎng)景；年家庚認(rèn)為要明確 “優(yōu)先業(yè)務(wù)增量而非僅效率提升” 的價(jià)值導(dǎo)向，再結(jié)合技術(shù)端 “成熟業(yè)務(wù)、細(xì)分問題、有人工評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)” 的條件，最終聚焦業(yè)務(wù)價(jià)值高的場(chǎng)景切入。
對(duì)于場(chǎng)景落地挑戰(zhàn)的破局，徐雄杰表示當(dāng)前AI落地的核心挑戰(zhàn)并非認(rèn)知懷疑，而是高層焦慮、場(chǎng)景切入難、內(nèi)部共識(shí)難，破局需從 “選成熟場(chǎng)景建標(biāo)桿、高層牽頭拉通共識(shí)、聚焦關(guān)鍵業(yè)務(wù)線落地” 三個(gè)方向入手。
談到AI的應(yīng)用推廣，李凌表示需通過 “找對(duì)關(guān)鍵人 + 用成果建立信任” 打開局面，結(jié)合 “精準(zhǔn)選用戶+嵌入業(yè)務(wù)流程” 實(shí)現(xiàn)擴(kuò)散，必要時(shí)可適時(shí)采用 “一刀切” 的強(qiáng)制使用手段，快速打破推廣僵局，推動(dòng)工具落地，最終實(shí)現(xiàn)規(guī)�；瘧�(yīng)用。
對(duì)于從 ChatBI 到 Agentic Analytics 的智能躍遷路徑的未來暢想，年家庚提出需先明確 “好決策依賴大量信息輸入”，再根據(jù)企業(yè)實(shí)際情況，從 “大模型能力升級(jí)、工程化方案優(yōu)化、組織機(jī)制引導(dǎo)” 三個(gè)路徑中選擇適配方式，解決信息處理與決策落地問題。
結(jié)語
本次峰會(huì)通過趨勢(shì)洞察、新品發(fā)布、客戶實(shí)踐與圓桌討論，勾勒出 AI+BI 從 “概念” 到 “落地” 的清晰路徑 —— 無需追求 “一步到位”，而需 “漸進(jìn)式突破”。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)以 “讓業(yè)務(wù)用起來” 為核心，通過分級(jí)產(chǎn)品與行業(yè)解決方案，助力企業(yè)夯實(shí)數(shù)智底座；而聯(lián)合利華、水星家紡、新東方等標(biāo)桿實(shí)踐則證明，AI+BI 能真正解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值。未來，隨著技術(shù)迭代與場(chǎng)景深化，“AI+BI”必將成為企業(yè)增長的數(shù)智核心引擎。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)期待與更多先進(jìn)企業(yè)攜手共創(chuàng)，跨越 “從概念到落地” 的鴻溝，實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的長效價(jià)值。
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