进入数字经济快速发展时期，数据已成为新时代的石油。不同行业的企业，均在探索如何将数字化的吸引力转变成业务发展的动力、进化为数据驱动的智能决策型组织。
“智能决策”建立在对海量历史数据的有效挖掘与对未来趋势的准确判断上，而BI能够从大量数据中钻取信息与知识，是帮助企业实现管理提升的有效良方。
在企业客户选购和应用BI的道路上，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求与操作体验？
平台是否具备稳定承载规模化数据分析的能力？
数据体量过大且分散，数据口径多而复杂，如何正确、清晰地展现数据全貌？
面对复杂的流程与人员架构，如何保障系统与数据安全？
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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？什么样的产品才能真正帮助企业有效挖掘数据价值，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，如何实现统一管理？
对企业客户而言，企业内部已有众多的信息系统，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，还需对接大量外部系统，如电商系统、IOT，甚至地理定位数据等。
信息系统是分散的，数据与数据彼此割裂，不同的业务数据在不同的系统中，难以打通。面对如此复杂的信息系统与数据源，如何实现统一管理、分析？
1.多源数据，统一接入
针对企业分散多态的多源数据，观远数据支持主流数据库/数仓、主流电商平台、主流业务平台、本地文件、标准接口等多种数据接入方式。
同时，支持多数据源统一批量同步与按需灵活更新等更新方式，助力企业统一数据口径，沉淀数据资产，为智能数据分析打下基础。
2.零散数据，统一收集
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，且数据质量难保证，导致后续分析结果不准确。
观远数据提供表单填报（Galaxy Form）功能，无需借助第三方表单工具，即可直接通过Galaxy Form进行数据填报模板维护与收集汇总等工作；并通过“引用填充”功能、单选&多选&数据格式等控件，从源头规范主数据填写质量，实现了零散数据的统一规范收集；此外，表单填报的收集数据，支持快速接入观远数据的BI分析平台进行后续可视化分析，形成反馈收集-ETL-数据展现的闭环。
3.数据血缘，统一溯源
血缘分析
影响分析
血缘管理是数据生命周期的一种，包括数据的起源以及到当前位置的完整路径描述，能够帮助用户在分析信息的使用过程中，追溯每一个节点上有特定用途的信息。
面对企业客户复杂的业务分析场景及所产生的海量数据，观远数据通过「资源血缘」实现了更好的数据管理，通过查看各资源的「查看资源血缘」入口，即可查看当前资源的全局资源血缘情况，能够了解该资源的依赖与影响，帮助追溯节点的业务信息，评估删改资源风险，在排查问题时，也可快速定位问题所在。
02 用户繁多、架构复杂，如何实现个性化需求？
动辄千人的用户规模，复杂的组织架构，在操作体验与权限管控等方面迎来巨大挑战。一款标准化的产品，如何满足千人千面的需求？成为规模化企业在采购产品时不得不考虑的问题，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
在追求精细化运营的企业，无论是公司高层还是基层业务操作者，都会关注相关数据指标。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表现优先级需求也不尽相同。
譬如公司高层需要及时掌握公司运营核心动态的视角；中层管理需要提升效率，更关注关键运营绩效；执行层需要会看数据，关注数据的全面、准确、及时，便于进行自助数据探索与分析。一款合格的BI产品需要满足全部用户的数据分析需求与操作体验。
观远数据通过“数据门户”功能，革新了数据分析与看数体验：企业可在Web端，低门槛快速创建统一灵活的企业级数据门户，便于数据分析师按项目/流程/业务等不同管理主线和分析主题，对仪表板卡片进行组合，灵活制作各种数据分析专题。
同时，面向各类数据消费者特别是企业高层，数据门户清晰、直观、美观且沉浸式的Web端看数体验，可深入洞察数据访问者需求，满足用户个性化偏好需求。
此外，观远数据还支持开放公共API，实现跨系统功能集成，轻松实现看板移植展现；并提供SSO、LDAP等多种账号集成方案，无缝集成钉钉、企业微信、飞书等移动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，复杂架构下的安全保障
企业的分支部门或子机构众多，各部门或子机构的业务范围与工作职能不尽相同，庞大的组织架构带来了复杂的权限管控：企业的不同业务角色需要设置不同权限，不同地区的业务人员看到的数据范围也各不相同。一款合格的BI产品需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」功能，包括三重权限设置，功能权限管理、资源权限管理与数据权限管理，从管理员到普通用户，均可设置指定权限，提高公司管理效率，保障信息安全，具备以下优势：
细粒度的权限管理
基于角色、结合模板轻松配置到行列粒度的权限管理，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关的数据，满足企业复杂组织结构下的安全管控要求。
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拥有不同数据权限；敏感数据同步时，可结合企业不同网段的脱敏策略，实现自动脱敏，确保敏感数据安全。
精细化的风控审计
基于用户行为数据日志进行精细化的分析审计，支持数据/资产与用户权限之间双向查询审计，对数据上传、下载、删改等敏感行为进行审计，保障数据使用
03 增长快速，如何高效且稳定地响应业务需求？
小红书大数据负责人吕侣曾在观远数据智能决策峰会上表示，“当小红书的用户量增长了两倍时，其发展了15倍以上的业务，数据量增长了30倍；从每天50个实验到每天500个实验，尝试效率提高了10倍。”数据分析平台必须做好60倍的准备，才能让增长的尝试成为可能；而更快的尝试速度，令其快速跟上市场的步伐，捕捉到前进的信号。
企业级别的数据量庞大，并正在以惊人的速度在增长，一款合格的BI产品必须在极短的时间内对散乱的、复杂的数据进行清洗分析；此外，为了应对快速变幻的商业环境，数据分析的理想状态是想要看什么主题的分析立即就能看到，想要分析哪些数据立即就能自主进行分析。
1.零代码高效分析，解放生产力
观远数据绕开了传统BI下繁琐冗杂的沟通流程，通过简单易用的图形化操作界面，大幅降低学习与技术的门槛，令业务人员能够自主依据业务需求，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，实现业务需求的高效响应。
其开创的Smart ETL能够让不懂代码的业务人员自己上手整理并清洗数据，通过拖拉拽方式与配置选项，实现行列与字段的转换、筛选与清洗等，使数据处理端到端提速50%。
其自定义报表提供自由灵活的报表构建与即席查询功能，让业务人员通过拖拉拽即可完成业务数据分析需求，无需关心指标的计算实现，极大提高了整个数据分析链路上各角色的工作效率，让取数、分析不再是难题；并将IT人员从简单、重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，今天，与观远数据合作的某世界500强头部银行企业，已有68%的业务人员开始使用观远数据的产品能力进行自主分析，总部只做赋能；与观远数据合作的某多品牌国际时尚集团，已有超过1000人在活跃地使用观远数据分析产品，由业务人员凭借自身对商业的敏锐性，自主地使用数据做出业务决策。
2.大数据架构，支持企业级需求
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，尤其是零售消费行业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，必须得以稳定承载高体量的数据分析需求。
观远数据已与招商银行、联合利华、小红书等众多大型企业客户达成合作，通过不断实践、需求碰撞、五年打磨，其针对大型客户、基于大数据架构的企业级智能分析平台面世，具备以下优势：
● 服务企业级规模扩展：云原生大数据架构深度集成Hadoop，支撑最大规模的集群超过了300台服务器，同时支持无限水平扩展，足以支撑万量级用户进行数据分析。
● 海量数据实现极速分析：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定：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，业务人员无需操心系统不稳定。
● 优先保障高价值业务：Engine间资源隔离避免不同业务间资源争抢和影响；任务优先级队列支持5级优先级，保障高价值业务。
现在，观远数据智能分析平台已服务了100多家世界500强企业，而我们的目标，是在未来几年成为大客户企业级分析平台的第一选择。
04 突破“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”的处理流程，会导致处理的颗粒度非常的粗犷；越重的人为管控，越多的人为经验，都会导致因人而生的错误与效率的低下。
以联合利华为例，其在中国运作了接近80个不同的品牌，有接近3000多个不同的单品，涵盖日化、家化、食品、冰淇淋等不同品类；需要直接面对全国接8000多家配送网络及配送需求，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，消费者群体的特征有很大的差异，而每一次与消费者的触达都会转化为需求的信号，如此庞大的需求预测，绝无可能倚仗人脑来处理分析，更难以得到足够细颗粒度的分析结果。
而未来，企业管理正在从“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，颗粒度革命正在加速到来。
因此，我们需要思考，在BI之上，如何突破人的局限，实现智能决策？
在数据体量足够大时，我们有机会依靠机器学习，计算出一个比人工经验分析更精准的方案。观远数据自成立以来始终秉承“AI+BI”的产品战略，并已与联合利华、百威亚太、沃尔玛等500强企业达成合作，在人工智能应用上不断探索。
以行业内普遍关心的“产销匹配”来说，在与某世界500强企业的四年合作中，观远数据的AI需求预测能力以不同的商品、渠道、时间的预测规模化地取代了基于人工的传统BI预测方式，在2020年覆盖了该企业80%的生意，到今年已超过90%。
除了供应链预测，品牌商也可以将AI算法融合到各大业务场景中，进行财务预测、客户流失预测、AI稽查、商品精准营销等增强分析，提高自己的风险预测能力。
数据是BI的基础，而BI是AI的基础。
信息化、数字化到智能化已经变成不同行业企业转型升级的必然路径，在未来几年里，伴随着新经济产业的不断发展，大数据应用落地的稳步成熟，更快、更智能的数据决策成为可能。
而观远数据，也将持续迭代更新产品，在更长的时间里，推动行业长远创新，让企业得以自主掌控时代发展的脉搏。