10月22日，「數智·漸進力——2025觀遠數據智能決策峰會暨產品發布會」于上海圓滿舉辦。觀遠數據與各行各業先進企業代表與行業專家，圍繞AI+BI智能決策演進、創新產品業務價值、先進企業實踐經驗，以一場干貨滿滿、亮點層出的數智盛會，為企業探索AI+BI智能決策落地打開全新視野。

邁向AI+BI智能決策時代，創新產品助力企業數智化漸進式落地

    1. 行業思考：數據分析進入3.0 AI+BI智能決策時代，“漸進力”成企業落地核心關鍵詞

觀遠數據創始人兼CEO 蘇春園

    觀遠數據創始人&CEO蘇春園以《AI+BI 智能分析的愿景與路徑》為主題，分享了對于數據分析行業演進的最新思考。他提出，2025年-2035年，數據分析將進入AI+BI智能決策的3.0時代。經歷過1.0報表式BI、2.0自助式BI時代， 3.0 AI+BI以自然語言交互、主動式洞察為核心，將實現從數據到洞察、從洞察到行動的業務全鏈路。相比于過去2個階段，3.0智能決策時代，AI+BI將為千行百業創造更高一個數量級的企業價值與社會價值。

    他同時也提醒，2025年不是智能決策之年，而是智能決策十年的第一年。AI+BI在企業的落地會是一個長期演進的過程，不同的決策場景需要1.0+2.0+3.0的能力組合。建議從第一個能落地的AI場景出發，形成正反饋，漸進式推進，積小勝為大勝，最終實現讓業務全面用起來，讓決策更加的智能。

2. 產品創新：AI+BI一站式智能分析平臺全新發布，四大GA產品釋放數據價值

    會上，蘇春園與觀遠數據產研團隊，正式發布了全新升級的「AI+BI一站式智能分析平臺」產品矩陣。新矩陣采用Alpha（可預約共創）、Beta（可開啟試用）、GA（可立即落地）三級狀態標識產品成熟度，貫徹“真用起來+完整產品”兩大黃金標準定義GA產品，以幫助企業更好地規劃AI+BI落地節奏。

觀遠數據AI+BI一站式智能分析平臺

    峰會現場，觀遠數據發布了四大創新GA產品：

    ✦ 觀遠BI 8.0：三大方面增強，讓業務團隊用得更爽

    觀遠BI 8.0增強“智能化、企業級、生態化”能力，讓業務能夠真正用好BI賦能決策：

    • 智能化增強：5大AI助手覆蓋ETL、開發、分析全流程；

    • 企業級增強：13語種多語言全球化部署，指標中心統一口徑，升級性能引擎，強化規模化協作治理；

    • 生態化增強：飛書/釘釘/企微等OA集成進一步深化，API快速接入國內外電商平臺數據，場景分析快人一步。

    ✦ 觀遠DataFlow：為敏捷分析與AI智能體構建數倉底座

    基于 StarRocks、GaussDB 等主流數據庫搭建企業級數倉，核心能力包括實時數據同步、可視化數據流開發、任務調度編排與數據質量監控、數據服務、Agent編排。實踐中，某美妝百億營收客戶借助其將“BI輕型數倉”升級為“StarRocks統一企業級數倉”，CEO&高管推送報表從平均延遲15分鐘降至2分鐘，戰略場景得到高效保障。

    ✦ 觀遠問數Agent：高效支持業務一線靈活取數

    針對一線業務人員固定看板缺失細顆粒度明細數據、個性化看數困難、移動端操作繁瑣低效等用數痛點，觀遠問數Agent（ChatBI），結合數據知識庫與LLM，賦能一線業務自然語言靈活問數，無需依賴IT或分析師，實現 “想法 - 數據 - 決策” 分鐘級響應閉環。觀遠問數Agent在某連鎖零售企業落地后取得可觀成果：

    • 4000 +單店督導可實時查詢門店數據，單店看數時間從30分鐘縮短至5分鐘；

    • 覆蓋400名督導與區域經理，日均問數超1000條，近30天問數超過3萬條，準確率96%以上。

    ✦ 觀遠洞察Agent：高效獲取業務深度洞察

    儀表板數據繁雜導致“看得見數、讀不懂數”，周期性分析耗時耗力，優秀分析經驗難以復制。觀遠洞察Agent（儀表板智能洞察作為基礎版本，已GA），通過AI自動解析儀表板數據，為用戶提供可視化之外的深度洞察與行動建議。落地實踐中：

    • 歌力思借助其將門店銷售數據轉化為“業績評估+原因洞察+改善建議”的診斷報告，AI助力業務直擊報表重點，快速聚焦業務決策；

    • 西瓜創客通過其自動生成渠道獲客周報，向上匯報節省95%的時間，洞察能力直接開放給業務，首月挽回數十萬潛在損失。

    現場展示了正與客戶共創中的升級版觀遠洞察Agent，將為企業提供更深度的問題自動分析洞察能力，包括跨儀表板深度洞察、多層級動態分析鏈路、輸出圖文結合及結構穩定的報告等。

    3. 行動建議：從場景出發梳理3-6-12個月的規劃，在AI時代務實的領先

    基于觀遠數據與1000+各行業先進客戶的合作經驗，蘇春園也為積極探尋AI+BI落地的企業提供了行動建議：從業務目標出發切入場景，結合“業務價值度”與“落地可行性”雙維評估矩陣，優先高頻、高價值、數據基礎好的場景，圍繞最本質的JTBD（Jobs to be done 用戶待辦任務），以3-6-12個月的節奏形成從BI到AI的分布建設規劃，小步快跑，分步建設，漸進式實現智能決策。

    蘇春園表示，觀遠數據期待與更多企業攜手，在AI時代一起攀登高峰。既不過度焦慮，更要敢于行動。山高萬仞，先AI一步。

先進企業AI+BI落地成果，從效率提升到價值躍遷

    1. 重塑供應鏈效率：生成式AI賦能聯合利華供應鏈數字化轉型

聯合利華中國區客戶運營數字化總監 高寅

    聯合利華中國區客戶運營數字化總監高寅帶來《生成式AI賦能供應鏈數字化轉型的探索和思考》實踐分享。作為全球最大消費品公司之一，聯合利華與觀遠數據合作多年，從2018年AI需求預測，逐步演進至2024年的Agentic AI階段，雙方攜手推出“悟空系統”，基于GenAI構建新一代物流倉儲智能大腦，實現“感知 - 決策 - 行動”閉環，賦能多個業務場景。

    高寅表示，從預測式AI到Agentic AI，供應鏈領域正在被AI重塑，業務價值越來越顯現。但企業需要精準定位核心價值場景，結合數據基礎、業務知識與技術能力，選擇高價值場景落地。

    2. 從BI深耕到AI洞察：水星家紡電商數字化的漸進式增長實踐

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：水星家紡電商數字化的漸進式增長實踐》。作為中國現代家紡業的重要奠基者，水星家紡以“聚焦核心，快速落地 - 全局補齊，敏捷迭代 - AI加持，突破創新”三步走戰略推進數字化運營。在以觀遠BI構建起數據驅動能力后，持續攜手打造AI應用，覆蓋多個業務場景：

    • 商品企劃：AI自動生成更全面的市場洞察、用戶畫像與用戶評價分析，報告時效從“半年級”變為“按需更新”，時效更高且可溯源，支撐新品研發與爆品追單等更多業務場景。

    • RFID庫存盤點：AI高效精準識別關鍵問題，快速預警異常，并剖析原因，提出與業務實際需求高度契合的行動建議，精準指向項目中可能遇到的問題及需規避的風險，賦能業務高效決策。

    劉峰表示，AI落地需依托現有數字化基礎，所有業務部門要一起參與，從實際業務中篩選場景，讓AI成為一種“組織能力”，自上而下推動。

    3. AI+BI數智化新引擎：新東方從效率提升到精準決策的數智化進階

新東方教育科技集團總公司大數據產品專家 李楓

    新東方教育科技集團總公司大數據產品專家李楓以《AI+BI，新東方從效率提升到精準決策的數智化進階》為主題，分享了新東方的“AI+BI”實踐。李楓表示，面對“數據孤島與分析滯后、傳統分析方式費時耗力、工具使用門檻較高”的數據賦能業務痛點，ChatBI是高效切入點。新東方與觀遠數據合作落地ChatBI后，覆蓋六大用數場景，助力總公司業務管理、一線校區管理等多個業務場景實現高效運營：

    • 總公司業務管理：分析師通過ChatBI主題“素質業務問數助手”自主查詢所需數據，減少對數據團隊的依賴，降低溝通成本，直接獲取數據結果，支撐即時業務決策。

    • 一線校區管理：分校校區店長或管理老師可通過ChatBI自然語言提問，縮短數據獲取路徑，降低用數門檻，減少數據查詢耗時，將更多精力投入業務執行。

    李楓講到，ChatBI的落地提升了業務端用數便捷性，讓數據團隊從“基礎取數”中部分解放，可投入高價值分析。未來新東方將與觀遠數據深化合作，從“基礎問數”向“智能歸因”推進，AI+BI的應用在企業內也會從“試點試用”逐步擴大覆蓋范圍，向更多業務團隊開放，讓AI+BI成為業務的得力助手。

AI跨界對話，GenAI賦能數據分析洞察的MVP實踐路徑

    峰會最后，觀遠數據COO魯伊莎與來伊份CEO綜合辦公室主任兼CIO徐雄杰、歌力思數字化中心負責人李凌、西瓜創客BI業務負責人年家庚展開圓桌對話，共同探討GenAI賦能數據分析洞察的MVP實踐路徑。

    針對“生成式AI應用在分析與洞察領域，從概念走向落地如何選對場景”的問題，徐雄杰表示AI應用的落地要以企業自身扎實的數字化基礎為前提，選擇能推動業務從“追業績、追結果”向“追過程、保障行動正確”轉變的場景，通過精準決策提升業務效益；李凌提出場景選擇需圍繞高價值屬性、廣泛適用性、扎實數據基礎三大核心標準，優先選擇能直接賦能一線業務并改善業績的場景；年家庚認為要明確 “優先業務增量而非僅效率提升” 的價值導向，再結合技術端 “成熟業務、細分問題、有人工評估標準” 的條件，最終聚焦業務價值高的場景切入。

    對于場景落地挑戰的破局，徐雄杰表示當前AI落地的核心挑戰并非認知懷疑，而是高層焦慮、場景切入難、內部共識難，破局需從 “選成熟場景建標桿、高層牽頭拉通共識、聚焦關鍵業務線落地” 三個方向入手。

    談到AI的應用推廣，李凌表示需通過 “找對關鍵人 + 用成果建立信任” 打開局面，結合 “精準選用戶+嵌入業務流程” 實現擴散，必要時可適時采用 “一刀切” 的強制使用手段，快速打破推廣僵局，推動工具落地，最終實現規模化應用。

    對于從 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”，再根據企業實際情況，從 “大模型能力升級、工程化方案優化、組織機制引導” 三個路徑中選擇適配方式，解決信息處理與決策落地問題。

結語

    本次峰會通過趨勢洞察、新品發布、客戶實踐與圓桌討論，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 “漸進式突破”。觀遠數據以 “讓業務用起來” 為核心，通過分級產品與行業解決方案，助力企業夯實數智底座；而聯合利華、水星家紡、新東方等標桿實踐則證明，AI+BI 能真正解決業務痛點，創造實際價值。未來，隨著技術迭代與場景深化，“AI+BI”必將成為企業增長的數智核心引擎。觀遠數據期待與更多先進企業攜手共創，跨越 “從概念到落地” 的鴻溝，實現數智化轉型的長效價值。