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“没有数据，就没有竞争力。”
随着中国经济以数字经济为重要引擎转向高质量倒退路线，数据已成为推动经济增长的要害因素。
Navesink 顾问公司的创始人 Thomas Redman 认为，企业须要建设起对数据的组织和解决能力，只有这样能力播种大数据带来的价值。
数据分析是企业数字化转型的重要撑持，也是晋升企业竞争力和创新能力的关键因素。然而，传统的数据分析形式存在着诸多问题，如数据起源简单、数据品质低、数据处理繁琐、数据出现繁多、数据洞察艰难等，导致数据分析效率低下、成果不佳、价值不显。
为了解决这些问题，企业须要能够从多个维度对数据进行深刻开掘和洞察，从而进步数据价值和效率的工具。因而，交融了大数据、AI 核心技术（机器学习、计算机视觉、自然语言解决、智能语音交互、常识图谱等）等前沿技术的新一代商业智能（BI）平台怀才不遇，商业智能行业步入“莺飞草长”的期间。
让数据变“黄金”，重构企业组织化能力
数据可视化及教育专家 Hans Rosling 曾说：“数据就像沙子一样，如果你不能让它变成金子，那你只能看到它的灰尘。”
因而，可能把数据“变沙成金”的商业智能（BI）平台正在成为企业数字化转型过程中不可或缺的工具。
以制造业企业申菱环境的数字化转型为例，这家公司引入了 MES 生产零碎、EHR 零碎、SAP 零碎等工具，撑持产研销供一体化业务的运作。然而，申菱环境发现引入的各种零碎和软件并不能无效地协同工作，也不能及时地反映业务和生产的实时状态，导致管理效率低下，无奈满足市场和客户的需要。
为了解决这个问题，申菱环境抉择了思迈特软件的智能 BI 平台 Smartbi。
通过连贯各部门的业务零碎数据库，Smartbi 帮忙申菱环境实现了经营产生的所有数据的对立存储，进步了数据品质和一致性。在业务停顿过程中，Smartbi 给各岗位员工提供相应的数据权限，不仅保障了数据安全，更满足了不同使用者的报表需要。比方，基层管理者能够间接看到本小组的工作进展情况，中高层管理者能够理解到更加具体的经营治理剖析报表。
同时，综合本身在数据模型、指标治理和可视化能力等方面的劣势，Smartbi 解决了申菱环境对智能工厂车间数据可视化大屏的简单需要，帮忙其建设了迷信的生产指挥调度核心，从而实现生产的被动治理、及时调度、疾速响应。
从上述案例不难看出，BI 至多要领有三大根本作用：
1、突破数据孤岛，对立贮存数据。
2、制作数据可视化，满足不同人员的看数需要。
3、建设数据安全体系，欠缺数据权限设置。
值得一提的是，“易用性”理念同样也是国产 BI 平台的重要特色。在申菱环境的案例中，Smartbi 明显降低了用户的上手难度和学习门槛，让 IT 技术人员得以疾速上手，解决了国内制造业企业数字化转型的人才短缺痛点。
当然，围绕数据管理建设弱小组织化能力的需要存在于各个领域。除了制造业企业，金融、地产乃至政府机构都站在数字化转型的重要关口，优良的商业智能平台应该做到联合行业环境解决企业具体业务问题，并具备适应市场和客户需要变动的能力。
比方，在金融畛域，思迈特软件是领有最多大型金融客户的国产 BI 厂商，世界 500 强有 10 家国内银行，有 9 家应用 Smartbi，基于十余年的服务教训积淀，思迈特软件构建了欠缺的金融行业解决方案，为金融企业搭建一个“高扩展性、响应疾速、业务全面”的智慧 BI 平台。为金融企业提供交融数据导航、利用商店、互动社区、共性门户等性能的数据门户解决方案，另外针对如何进步自助剖析的渗透率，Smartbi 并不一味寻求数据可视化路线，而是多点开花，从 NLA 到 Office 集成、从即席查问到数据可视化，提供了一套组合拳。
起源：思迈特软件官网
再比方，针对目前医疗机构相互之间竞争激励、业务指标梳理大且难、人工上报效率低等问题，思迈特软件提供一站式精细化治理平台和解决方案，帮忙医院不同角色人员应用数据辅助决策、监管、执行，建设可全局服务的数字化经营平台。
总之，功能强大、易用灵便、智能高效，Smartbi 做到了一款胜利商业智能软件应具备的根本条件，它能够帮忙企业从不同行业环境中解决各种业务问题，建设起更好的数据管理能力。
同时，从 Smartbi 身上，咱们还看到了中国 BI 平台正在走出本人的独特路线，造成本土化的竞争劣势。
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