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进入数字经济疾速倒退期间，数据已成为新时代的石油。不同行业的企业，均在摸索如何将数字化的吸引力转变成业务倒退的能源、进化为数据驱动的智能决策型组织。
“智能决策”建设在对海量历史数据的无效开掘与对将来趋势的精确判断上，而 BI 可能从大量数据中钻取信息与常识，是帮忙企业实现治理晋升的无效良方。
在企业客户选购和利用 BI 的路线上，有诸多挑战：
千人以上的用户规模，如何满足不同类型用户的数据分析需要与操作体验？
平台是否具备稳固承载规模化数据分析的能力？
数据体量过大且扩散，数据口径多而简单，如何正确、清晰地展示数据全貌？
面对简单的流程与人员架构，如何保障系统与数据安全？
……
对于规模化企业而言，什么样的 BI 软件才算是一款合格的企业级 BI 软件？什么样的产品能力真正帮忙企业无效开掘数据价值，实现业务增长，助力企业打造数据驱动的「智能决策型组织」？
企业数字化转型中的痛与难，观远数据为您一一解决。
01 数据庞杂，如何实现对立治理？
对企业客户而言，企业外部已有泛滥的信息系统，供应链、生产端、销售端、财务与 HR 部门，会产生大量的数据；此外，还需对接大量内部零碎，如电商零碎、IOT，甚至天文定位数据等。
信息系统是扩散的，数据与数据彼此割裂，不同的业务数据在不同的零碎中，难以买通。面对如此简单的信息系统与数据源，如何实现对立治理、剖析？
1. 多源数据，对立接入
针对企业扩散多态的多源数据，观远数据反对支流数据库 / 数仓、支流电商平台、支流业务平台、本地文件、标准接口等多种数据接入形式。
同时，反对多数据源对立批量同步与按需灵便更新等更新形式，助力企业对立数据口径，积淀数据资产，为智能数据分析打下基础。
2. 零散数据，对立收集
企业业务过程中会产生许多零散数据，手工收集汇总费时费力，且数据品质难保障，导致后续剖析后果不精确。
观远数据提供表单填报（Galaxy Form）性能，无需借助第三方表单工具，即可间接通过 Galaxy Form 进行数据填报模板保护与收集汇总等工作；并通过“援用填充”性能、单选 & 多选 & 数据格式等控件，从源头标准主数据填写品质，实现了零散数据的对立标准收集；此外，表单填报的收集数据，反对疾速接入观远数据的 BI 剖析平台进行后续可视化剖析，造成反馈收集 -ETL- 数据展示的闭环。
3. 数据血统，对立溯源
血统剖析
影响剖析
血统治理是数据生命周期的一种，包含数据的起源以及到以后地位的残缺门路形容，可能帮忙用户在剖析信息的应用过程中，追溯每一个节点上有特定用处的信息。
面对企业客户简单的业务剖析场景及所产生的海量数据，观远数据通过「资源血统」实现了更好的数据管理，通过查看各资源的「查看资源血统」入口，即可查看以后资源的全局资源血统状况，可能理解该资源的依赖与影响，帮忙追溯节点的业务信息，评估删改资源危险，在排查问题时，也可疾速定位问题所在。
02 用户繁多、架构简单，如何实现个性化需要？
动辄千人的用户规模，简单的组织架构，在操作体验与权限管控等方面迎来微小挑战。一款标准化的产品，如何满足千人千面的需要？成为规模化企业在洽购产品时不得不思考的问题，对于 BI 产品亦如是。
1. 低门槛个性化定制，千人千面的看数体验
在谋求精细化经营的企业，无论是公司高层还是基层业务操作者，都会关注相干数据指标。而数据看板为终端用户而生，不同角色对数据看板的交互体验和内容体现优先级需要也不尽相同。
譬如公司高层须要及时把握公司经营外围动静的视角；中层治理须要晋升效率，更关注要害经营绩效；执行层须要会看数据，关注数据的全面、精确、及时，便于进行自助数据摸索与剖析。一款合格的 BI 产品须要满足全副用户的数据分析需要与操作体验。
观远数据通过“数据门户”性能，变革了数据分析与看数体验：企业可在 Web 端，低门槛疾速创立对立灵便的企业级数据门户，便于数据分析师按我的项目 / 流程 / 业务等不同治理主线和剖析主题，对仪表板卡片进行组合，灵便制作各种数据分析专题。
同时，面向各类数据消费者特地是企业高层，数据门户清晰、直观、好看且沉迷式的 Web 端看数体验，可深刻洞察数据访问者需要，满足用户个性化偏好需要。
此外，观远数据还反对凋谢公共 API，实现跨零碎性能集成，轻松实现看板移植展示；并提供 SSO、LDAP 等多种账号集成计划，无缝集成钉钉、企业微信、飞书等挪动 OA 平台，令企业的业务人员没有任何学习门槛。
2. 精细化企业权限管控体系，简单架构下的平安保障
企业的分支部门或子机构泛滥，各部门或子机构的业务范围与工作职能不尽相同，宏大的组织架构带来了简单的权限管控：企业的不同业务角色须要设置不同权限，不同地区的业务人员看到的数据范畴也各不相同。一款合格的 BI 产品须要实现千人千面的数据查看，保障数据安全。
观远数据的「权限管控」性能，包含三重权限设置，性能权限治理、资源权限治理与数据权限治理，从管理员到普通用户，均可设置指定权限，进步公司管理效率，保障信息安全，具备以下劣势：
细粒度的权限治理
基于角色、联合模板轻松配置到行列粒度的权限治理，令不同门店、不同城市、不同部门的业务人员只能看到与其相干的数据，满足企业简单组织构造下的平安管控要求。
多网段敏感信息管控
分网段、字段级敏感信息过滤，同一用户在不同网段领有不同数据权限；敏感数据同步时，可联合企业不同网段的脱敏策略，实现主动脱敏，确保敏感数据平安。
精细化的风控审计
基于用户行为数据日志进行精细化的剖析审计，反对数据 / 资产与用户权限之间双向查问审计，对数据上传、下载、删改等敏感行为进行审计，保障数据应用
03 增长疾速，如何高效且稳固地响应业务需要？
小红书大数据负责人吕侣曾在观远数据智能决策峰会上示意，“当小红书的用户量增长了两倍时，其倒退了 15 倍以上的业务，数据量增长了 30 倍；从每天 50 个试验到每天 500 个试验，尝试效率进步了 10 倍。”数据分析平台必须做好 60 倍的筹备，能力让增长的尝试成为可能；而更快的尝试速度，令其疾速跟上市场的步调，捕捉到后退的信号。
企业级别的数据量宏大，并正在以惊人的速度在增长，一款合格的 BI 产品必须在极短的工夫内对散乱的、简单的数据进行荡涤剖析；此外，为了应答疾速变幻的商业环境，数据分析的现实状态是想要看什么主题的剖析立刻就能看到，想要剖析哪些数据立刻就能自主进行剖析。
1. 零代码高效剖析，解放生产力
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，使数据处理端到端提速 50%。
其自定义报表提供自在灵便的报表构建与即席查问性能，让业务人员通过利落拽即可实现业务数据分析需要，无需关怀指标的计算实现，极大进步了整个数据分析链路上各角色的工作效率，让取数、剖析不再是难题；并将 IT 人员从简略、反复冗余的开发工作中解放出来。
“让业务用起来”是观远数据产品团队不变的初心，明天，与观远数据单干的某世界 500 强头部银行企业，已有 68% 的业务人员开始应用观远数据的产品能力进行自主剖析，总部只做赋能；与观远数据单干的某多品牌国内时尚团体，已有超过 1000 人在沉闷地应用观远数据分析产品，由业务人员凭借本身对商业的敏锐性，自主地应用数据做出业务决策。
2. 大数据架构，反对企业级需要
Excel 最多能承载十万级数据量，报表工具也只能承载百万级数据量，而 DT 时代，企业数据动辄上亿，尤其是批发生产行业 SKU 数量多，数据颗粒度细，数据更新频率高。一款合格的 BI 产品，必须得以稳固承载高体量的数据分析需要。
观远数据已与招商银行、联合利华、小红书等泛滥大型企业客户达成单干，通过一直实际、需要碰撞、五年打磨，其针对大型客户、基于大数据架构的企业级智能剖析平台面世，具备以下劣势：
● 服务企业级规模扩大：云原生大数据架构深度集成 Hadoop，撑持最大规模的集群超过了 300 台服务器，同时反对有限程度扩大，足以撑持万量级用户进行数据分析。
● 海量数据实现极速剖析：基于 Clickhouse 的极速引擎，实现 10 亿级数据秒级响应；此外，Spark on Hive 本地化数据同步，实现亿级数据分钟级同步。
● 高可用架构保障系统稳固：容器化部署具备自恢复能力，所有组件去单点部署，任何模块可备份，业务人员无需操心零碎不稳固。
● 优先保障高价值业务：Engine 间资源隔离防止不同业务间资源争抢和影响；工作优先级队列反对 5 级优先级，保障高价值业务。
当初，观远数据智能剖析平台已服务了 100 多家世界 500 强企业，而咱们的指标，是在将来几年成为大客户企业级剖析平台的第一抉择。
04 冲破“人”的局限，如何实现更智能的决策？
在规模化企业的业务流程中，会遇到以下挑战：过大的数据体量通过“手工化”的解决流程，会导致解决的颗粒度十分的粗暴；越重的人为管控，越多的人为教训，都会导致因人而生的谬误与效率的低下。
以联合利华为例，其在中国运作了靠近 80 个不同的品牌，有靠近 3000 多个不同的单品，涵盖日化、家化、食品、冰淇淋等不同品类；须要间接面对全国接 8000 多家配送网络及配送需要，有大的超市客户，也有到四线五线甚至六线小的分销商。
不同的场景中，消费者群体的特色有很大的差别，而每一次与消费者的触达都会转化为需要的信号，如此宏大的需求预测，绝无可能倚仗人脑来解决剖析，更难以失去足够细颗粒度的剖析后果。
而将来，企业治理正在从“粗放式”向“精细化”转变，企业做业务决策时数据的颗粒度要求只会更细，颗粒度反动正在减速到来。
因而，咱们须要思考，在 BI 之上，如何冲破人的局限，实现智能决策？
在数据体量足够大时，咱们有机会依附机器学习，计算出一个比人工教训剖析更精准的计划。观远数据自成立以来始终秉承“AI+BI”的产品策略，并已与联合利华、百威亚太、沃尔玛等 500 强企业达成单干，在人工智能利用上一直摸索。
以行业内广泛关怀的“产销匹配”来说，在与某世界 500 强企业的四年单干中，观远数据的 AI 需求预测能力以不同的商品、渠道、工夫的预测规模化地取代了基于人工的传统 BI 预测形式，在 2020 年笼罩了该企业 80% 的生意，到往年已超过 90%。
除了供应链预测，品牌商也能够将 AI 算法交融到各大业务场景中，进行财务预测、客户散失预测、AI 稽查、商品精准营销等加强剖析，进步本人的危险预测能力。
数据是 BI 的根底，而 BI 是 AI 的根底。
信息化、数字化到智能化曾经变成不同行业企业转型降级的必然门路，在将来几年里，随同着新经济产业的一直倒退，大数据利用落地的稳步成熟，更快、更智能的数据决策成为可能。
而观远数据，也将继续迭代更新产品，在更长的工夫里，推动行业久远翻新，让企业得以自主掌控时代倒退的脉搏。
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