BI(Business Intelligence)概念提出于 1958 年，由 Gartner 在 1996 年首次明确。在 BI 诞生之前，企业经营数据始终处于被忽视的状态，经营决策依赖于教训，而教训会因时、因地、因情景产生不可预估的稳定，依赖于教训的决策往往随同着微小的危险。
如何积淀企业日常经营中积攒的大量数据，助力企业做出感性决策？BI 应运而生，其在诞生后的几十年里，已成为大型企业商务决策中不可或缺的工具，使公司决策从凭教训到有据可依，升高经营风险。
但随同着数据的指数级爆炸增长，传统 BI 的「弊病」也逐步显露出来：
- 开发效率低下
传统 BI 的报表制作是由业务部门提交到 IT 部门，IT 人员依据剖析需要进行建模，业务人员查看剖析后果报表，流程繁琐简短，难以应答复杂多变的业务需要。 - IT 部门负担重
用新的维度剖析或者产生了新的需要，须要 IT 人员从新建模开发，IT 部门陷在“简略、反复、冗余”的开发工作中。 - 剖析不灵便
制作出的报表是绝对动态的，仅能查看后果，不能实现灵便交互剖析。 - 开发部署周期长
BI 我的项目部署开发周期往往须要几个月的开发工夫，面对突飞猛进的商业环境，委实不够“麻利”。
如何突破 IT 技术的枷锁，高效响应复杂多变的业务需要？
较之传统 BI，观远数据的产品具备疾速部署、零代码低门槛、灵便协同、主动预警、交互式剖析等显著劣势，灵便麻利，让业务真正用起来。
1. 疾速部署，高效响应
市场环境迅速且减速变动，企业必须具备更疾速的反应速度。通过观远数据智能剖析平台，业务人员利落拽即可实现数据分析，业务需要失去高效响应；此外，观远数据提供开箱即用的 SaaS BI 产品，极大水平地缩短了部署周期；用户无需高性能设施，即可轻松且高效地在线解决大体量数据。
（1）零代码实现数据分析，高效响应业务需要
观远数据绕开了传统 BI 下繁琐繁杂的沟通流程，通过简略易用的图形化操作界面，大幅升高学习与技术的门槛，令业务人员可能自主根据业务需要，进行数据分析，大幅提高了整个数据分析链路上各角色的工作效率，实现业务需要的高效响应。
其创始的 Smart ETL 可能让不懂代码的业务人员本人上手整顿并荡涤数据，通过利落拽形式与配置选项，实现行列与字段的转换、筛选与荡涤等；除此之外，还能让用户穿透数据血统，看到每一个看板、ETL、数据集之间的关联，数据分析的全流程都在尽在把握。
（2）开箱即用的产品，疾速部署
传统 BI 我的项目落地周期以 3 个月、6 个月为单位，而观远数据通过开箱即用的 SaaS BI 产品，缩短了 1 /3～1/ 5 的我的项目上线工夫，令本来须要几个月落地的我的项目在一个月甚至短短 3 周实现上线，适应疾速变动的业务速度。
其推出的 Atlas 云利用市场，将丰盛的行业实践经验形象积淀为 AI+BI 云利用，让用户可能在线筛选贴合行业理论场景的数据利用，从数据连贯到剖析指标的逻辑，再到可视化剖析看板，都能够通过下载一个利用，疾速上线，助力企业疾速深度开掘商业数据价值。
此外，用户无需下载安装客户端，即能够 web 形式在线进行数据分析；其云原生的技术架构也令用户能够绕开硬件设施的局限，实现优良的数据计算性能和程度扩大能力。
（3）十亿级数据，秒级响应
从 Excel、报表零碎到传统 BI，企业数据分析工具进化的同时，背地须要反对的数据承载量也在以更快的速度一路攀升。以一家连锁批发企业为例，如果门店有 2000 家，在售 SKU 有 5000 个，一天单店单品库存数据量就达到了 1000 万，一周就可能破亿。
观远数据能够轻松解决数百万行数据，提供 2 种连贯数据的形式：直连和数据抽取（Guan-Index），当数据量较大时，能够通过 Guan-Index 进行数据抽取，提高效率；
而当数据量达到千万行及以上量级时，借由观远数据的“极速剖析引擎”黑科技性能，即可确保用户在亿级、十亿级数据集的根底上还能做丝滑的拖拽式数据分析和动静查问，真正做到亿级数据，秒级响应。
2. 灵便协同，沉迷式体验
观远数据在服务大量企业客户时发现，业务部门与技术团队存在错配：业务部门基于业务逻辑联合剖析成绩做出决策与判断，不足技术利用能力；而技术团队主导数据的架构设计与数据处理，很难疾速响应业务增长剖析诉求。各部门在数据分析层面联动性差，企业在理论利用中难以感触到「数据赋能」的价值。
如何突破部门之间的沟通阻碍，实现高效协同？
（1）颠覆团队协同流程，辞别割裂的单干
传统 BI 工具中，数据开发角色和剖析角色往往要进入不同的客户端，制作看板与应用看板的角色是独立的，但应用观远数据则不再是如此割裂的状态，数据开发角色与数据分析角色间接利用同一个产品，体验不再割裂。
通过观远数据 Universe 平台，数据工程师能够筹备好数据让业务人员在 Galaxy 平台进行应用剖析，而业务人员制作实现的 SmartETL 解决逻辑也可再回流至 Universe 平台，无需进行冗余的导出、导入操作；此外，观远数据提供“反馈填报”的性能，用户能够对数据分析看板进行反馈，实现信息的流动与合作的畅通。
（2）灵便权限设计，防止数据安全危险
观远数据通过性能权限管制、资源权限管制、数据权限管制等多个角度进行精细化的权限治理，自定义多种角色，高效灵便调配不同员工以不同的权限，实现了千人千面的数据查看，可能让团队合作更加灵便，同时也能防止数据安全危险。
（3）多终端体验优良，实现随时随地的数据分析
观远数据的仪表板具备杰出的报告性能，并可通过数据大屏、挪动端、web 端进行多终端实时展现，并针对不同不同分辨率提供自适应。其推出「挪动轻利用」与「挪动端数据门户」性能，令数据分析冲破时空的限度；其推出「数据大屏」性能，实时监测企业数据，实现更直观的决策场景。优良的多终端体验，助力企业随时随地把握经营数据，为即时业务剖析和日常业务解决提供领导。
3. 主动运维，数据追人
随同着数据量级的日益宏大，依附人力无奈实现真正的精细化经营，企业必须思考如何缩小人工的繁琐反复的工作，将经验总结成法则积淀到零碎里，实现「自动化」。
观远数据提供云巡检与订阅预警性能，令企业实现自动化运维与智能预警，大大提高工作效率，实现潜在危险的及时排查。
（1）订阅与预警：，从「人看数据」到「数据追人」
观远数据的订阅与预警性能，基于数据集创立预警规定，能够轻松做到行级别的差异化预警设置，并反对集成钉钉、企业微信、飞书等挪动 OA 利用。当数据出现异常时，无论用户是否在办公设备前，都将第一工夫主动收到数据报告或数据预警信息，更早、更快做出应答。
（2）云巡检：在线自动化监控与诊断
观远数据提供基于云服务的高可用部署计划、云巡检服务，助力企业提前进行潜在危险的定位与及时解决，全面把握现场状况，轻松进行调度，大大提高巡检治理工作效率。
- 监控：通过在线监控系统日志数据，可定时自动化监控零碎运行状况与资源应用状况等，辞别人工操作。
- 诊断：针对监控状况可能将业余倡议主动造成可视化报告，领导用户进行改善与优化。
4. 于数据陆地中，望见「增长粒子」
更疾速、更灵便、更简略、更主动 …… 咱们有无数个形容词，以形容产品的「麻利」，是对海量数据的秒级响应，是令我的项目疾速上线，是令异样主动预警，更是突破 IT 与业务的沟壑，令业务需要可能失去疾速回应。
但不止于此，数字化最终目标驶向惟一的起点——「增长」。从流量经济到效率经济，企业怎么感触到经营神经末梢的变动，在数据的陆地里看到不一样的增长机会，从不确定性中找到增长的确定性？
传统 BI 围绕着「报表」，数据展示即是「起点」。而当初，咱们不仅须要看到报表出现的事实，更要一直向下开掘、深入分析、提前预测、采取决策，令企业不仅能晓得「What」，还能随时随地晓得「Why」与「How」。
What
可视化剖析，直观出现数据意义
观远数据提供丰盛多样的可视化组件，用户可通过利用市场抉择可视化插件，实现海量可视化图表的扩大和应用。
用户无需编程，只需简略利落拽，即可依据业务需要轻松创立不同类型的可视化图表，疾速实现兼具直观和好看的即席数据展现，自助式数据摸索能力可帮忙企业直观了解并找到数据外在法则。
简略几类图表展现，是难以满足简单的商业剖析需要的。观远数据不仅提供大量可视化类型，还可能让企业依据本身的品牌视觉标准来设置企业专属的 icon 等，满足企业文化建设的须要，充分考虑到用户需要的个性化、多样性。
Why
交互式剖析，深刻开掘背地动因
数据的展现只是数据分析的根底，想要依据寻找数据出现的后果背地的起因，必须要可能实现交互。
观远数据反对通过跳转、联动、钻取等交互方式进行数据透视，定位问题，探寻数据外在法则，对后果进行追根溯源的剖析，领导经营决策。
以 Lily 商务时装为例，其已和观远数据单干了三年，从店长到导购，都在通过挪动端的数据分析看板，以每小时为单位去发现所负责区域的数据指标变动。
例如，服装行业里比拟经典的 258 黄金点，下午 2 点、5 点和早晨 8 点，不同的点如果指标没有实现，就能够通过数据分析及时追踪是哪些起因导致，客流、橱窗陈设还是服务问题。找到问题之后，就能够通过及时人为干涉抓住其中的增长机会。
How
提前预测，智能决策
人工总结进去的教训未必是最优解，当数据量足够大时，咱们就有机会依附机器学习，通过精准计算得出一个比人工教训剖析更精准的计划。
观远数据与联合利华、百威亚太、沃尔玛等企业单干，在在供应链与需要剖析预测等方面进行了前沿实际。并且还独家推出 AI 小助手，可能基于数据与算法模型，实现多个场景的预测，从而领导打算生产与治理。
在与沃尔玛的实际中，咱们发现 24 节气是个有意思的变量，比方芒果在雨水后、惊蛰前会达到一个上架到稳固销售的顶峰，那么通过节气这样一个凝固了今人智慧的工夫宰割，输出给模型去学习果蔬的产品周期，将其通过解决后退出模型，发现该模型对于高低架期间的准确性综合晋升超过 2%。
结语
数字化时代正在减速到来，商业智能将宽泛遍及，以数据驱动决策将成为企业的常态。
如何了解麻利 BI 的价值？
过来十年里，BI 行业的演进存在两个要害趋势：从 IT 到业务，从报表到决策。面对突飞猛进的市场环境，数据之庞杂、需要之多变，咱们须要从新定义 BI 产品，构建疾速迭代、精密治理、灵便拓展的数字化基础设施，令产品价值真正回归到业务部门，赋能业务增长，成为企业制胜将来的要害。