如何抓住數字化轉型成變革浪潮
如今，數字化轉型成為了抓住新一輪科技革命和產業變革浪潮的關鍵。無論是中國還是全球其他經濟體，都將破局點聚焦于數字化轉型。能否成功實現全面的數字化轉型、推動數據賦能企業經營發展成為了在變革與競爭中存活、發展、成為領軍者的關鍵。數字化轉型已經成為國家重要戰略之一，數據也成為了新型生產要素，是數字化、網絡化、智能化的基礎，是數字經濟深化發展的核心引擎。
自“十四五”以來，我國諸多政策開始推動信創產業的深入，實現關鍵數字技術自主研發和自主可控。我國信創產業競爭力不斷突破，國產化進程穩步推進。2022年開始政策重點提及“數字經濟”、“數字政府”和國家信息化。在此背景下，BI產品作為數字經濟的重要一環，也迎來了重大機遇。
然而，諸多企業的數字化轉型效果不足，數據沒有發揮真正的價值。據數據調查顯示，轉型成效顯著的領軍企業占比為16%。由于前期數字化投入尚未完全轉化為顯著的、可度量的商業價值，或者數字化價值還停留在相對局部的業務、組織與環節，企業對自身數字化的滿意度不高。數據應用方面，當前企業的痛點可以概括為：
一、缺乏數據管理機制和保障
企業雖然已經積累了一定量的歷史數據，但由于前期缺乏統籌性的規劃，導致諸多企業沒有建立起有效的數據管理機制和保障，出現了數據來源復雜、數據質量參差不齊、基礎數據分散、數據不一致、統計口徑不統一等問題，導致在應用時數據質量得不到保障，數據無法匹配、數據不可識別、數據不一致、冗余重復、時效性不強、精度不夠等問題頻發，數據結果與實際情況不匹配，無法作為業務改善及經營決策的參考依據，難以支撐上層應用，無法完全釋放數據的真正價值。
同樣由于企業系統的分散，不同系統均有各自的數據體系，在企業內部形成了“數據孤島”。同時在數據應用的過程中，需要引入大量的外部數據，例如第三方市場監測系統數據、電商平臺系統數據等，導致企業數據混亂，整合難度大。
在應用層面表現為應用場景匱乏、分析維度單一、形式簡單固化、應用深度不足等。例如，一些企業對于數據應用仍然停留在數據的統計性上，分析性不足，對于數據結果的挖掘和洞察，以及通過數據做出決策等能力差。只注重數據的結果，而沒有發揮數據的前瞻性功能。數據應用層次過淺，導致數據無法結合實際業務場景發揮真正的作用。
四、缺乏數字化人才
數字化轉型始于技術，成于人才，核心技術的實現和創新需要大量的人才作為支撐，同時數字化轉型的關鍵在于數據的應用，因此其相關人才的建設不應僅局限于IT人員，還應當提升業務部門對于數據的思維和運用能力，提升業務層面的工作效果。然而，當前企業面臨著數據人才緊缺的情況，在限制企業數字化轉型速度和成功率的同時，還會導致企業對技術人才的吸引力不足，形成惡性循環。
基于痛點，作為數據的“最后一公里”的BI工具，也進行了不斷地迭代，近年市場的發展趨勢明顯呈現出從IT走向業務、從報表工具走向分析決策的特征，開始逐漸步入業務用戶商業分析的時代。
場景一：一站式的平臺架構，實現統一的數據分析
一站式的平臺架構，全面覆蓋數據分析過程中的各個環節，包括數據采集、清洗、整合、存儲、計算、建模、訓練、展現、協作等。
一站式BI的目的，是讓用戶可以在一個統一的平臺上完成全流程數據分析任務，極大降低了實施、集成、培訓的成本，企業可以輕松構建數據應用。以此降低應用難度，讓系統不再形同虛設，使企業全員真正用起來。
場景二：降低數據應用門檻，讓業務人員成為核心
實現“人人都是數據分析師”，首先需要降低產品的學習和使用難度，讓零基礎的業務人員也能實現自助式分析。
敏捷BI提供可視化流程數據建模能力，可快速完成表和字段的轉義、異構數據源關聯、多粒度表達式、數據脫敏、異常數據過濾、維度度量擴展、缺失值填充、去重、拆分列、范圍分組、格式轉化、自循環列等一系列操作，提高數據質量。業務人員通過簡單的點擊、拖拽等動作，即可完成制作報表、數據分析和洞察，實現數據分析全員化。
場景三：“平民化”的BI+AI，實現數據深度洞察
BI幫助企業從數據中獲得洞察力，而AI則可以使洞察更為精準化、自動化、智能化，實現科學的決策與預測。BI滿足了企業在結果監控、問題診斷、決策支持上的需求，AI則滿足了業務預測、問題預警、探究數據背后的關聯關系等深層次需求。
BI融入AI增強分析模塊，以“AI平民化”為理念，可以全流程可視化建模，降低AI應用門檻，讓AI應用走進業務，讓業務人員上手更簡單。其中內置插件化算子，可以滿足常用分析場景，使AI深度分析與BI數據可視化深度融合以實現聯動分析：
數據問答可以讓用戶使用文本輸入問題，系統以可視化的方式進行自動展示答案；
數據解釋可以對數據影響較大的因素進行自動統計和分析，比如從不同的因素分析部門員工離職的原因，找到影響較大的原因作為數據分析參考；
數據洞察則自動給出用于發現業務數據增長、減少的原因，比如發現西部市場比南部市場銷售增長，就可以一鍵選擇數據洞察，發現背后的原因。
