Quick BI站稳Gartner ABI挑战者象限,打造“人人能用的BI”

近日,全球权威IT研究和咨询机构Gartner商业智能与分析平台魔力象限报告(Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms,简称ABIP)出炉,Quick BI再次获得肯定,并继续蝉联挑战者象限。

作为BI概念的提出者,Gartner报告一直是全球IT行业的风向标,也是企业高管和技术领袖的第一参考指南。 瓴羊Quick BI连续五年得到Gartner魔力象限的肯定,且是中国唯一一家入选的BI厂商。

魔力象限指出,Quick BI具有三大独特优势,分别为庞大的销售渠道和灵活的收费模式,可集成式分析,数据素养计划。

结合中国企业数据治理加速的现状,传统国产BI产品已经很难满足如今企业快速增长的数据分析需求。生成式AI正在加速推动BI与业务深度融合,有效改善传统BI的痛点体验,真正降低数据分析的专业门槛,形成“人人都能用的BI”。

01.把BI用起来,为何这么难?

2024年,中国大数据产业的战略布局和政策法规不断完善,推动企业加速数据应用的进程。

随之而来的,是企业对BI(Business Intelligence商业智能)类应用的需求爆发。特别是一线业务人员——也可以被称为数据消费者,亟需利用数据分析撬动业务增长,而BI作为以数据分析支持辅助企业决策的重要工具,其商业价值也更加凸显。

但企业是否能够通过BI释放数据的商业价值呢?从过去企业实践来看,业务人员对BI的最大感受竟然是“难用”和“用不起来”。

翻译成专业语言,即BI的易用性低,与业务系统集成性不足 ,无法及时支持业务决策。

比如说BI的操作复杂,业务人员需要专门花时间去学习程序语言。有时不仅需要手工填写表单,还需要从其它系统中导出数据,建立新的数据模型,因此需要IT部门同步支持配合。

然而大部分企业寥寥几人的数据团队,很难满足如此繁杂的需求,每日疲于取数和看数,价值感有限。久而久之造成了业务部门和数据团队的“相爱相杀”。

FESCO Adecco外企德科对此深有体会。作为一家人力资源公司,外企德科在全国服务人数超过200万名,要求对现金流健康度进行密切跟踪。但因为采用国外BI系统,操作复杂,且无法打通国内远程办公软件,财务每月要消耗大量人力,依靠Excel形式收集和汇总数据,进行资金管理分析。不仅工作量巨大,数据的准确性和及时性都非常难以保证。

针对这一需求,Quick BI直接连接至实时的资金数据,并通过大模型自动监测和识别出资金波动的特征和模式,制作资金管理看板,帮助企业迅速掌握现金流实时动态,清晰地评估资金健康度,及时发现潜在风险。

同时,Quick BI结合了中国式表格特色,将报表展示和填报录入相结合,迭代了表格填报的能力。直接基于复杂表格填报数据,并且综合计算填报数据和数据集取数结果,一站式完成数据上报和分析,减轻了业务人员的压力。

过去,中国传统BI的核心目标,是为一把手建立“数据驾驶舱”,满足老板高效管理的需求。但这样的BI犹如一个“黑盒子”——只能拿到最后结果,却无法回溯分析过程,更无法对应找到产生问题的原因。

以酒业巨擘洋河股份为例,全国共有数十个事业部和上百个分办机构,8000多家经销商和五六十万家终端店,每年有上亿的销售费用投入。

如何有效管理这样庞大复杂的组织?

在比较了市面上所有BI产品后,洋河最终选择了瓴羊Quick BI,建立了“总部-事业部-分办-业务员”四个层级。每个层级既可以横向洞察业务运营状态,出现问题时,还可以纵向下钻,精准溯源问题,锁定责任人,进行整改。

比如通过经营状况看板,洋河借助Quick BI实现了对费用投放方向和效果的深度分析,精准评估每笔销售费用是否达到了预期目标,是否达到了行业/公司内部的平均水平,从而支撑管理者精准调整费用分配,帮助企业降低销售成本,实现对经销商的有效管理。

02.AI重新定义BI打通数据消费最后一公里

2024年Gartner十大战略技术趋势报告提出,生成式AI将真正提高应用的智能化水平,从而改变客户、用户、产品负责人、架构师和开发人员的使用体验。

“鉴于Al的主要功能在于预测或推荐,而非程序性功能,智能应用能够更好地满足用户的个性化需求,从而优化业务成果,推动数据驱动型决策。”

这一趋势如今更加清晰。目前中国主流BI厂商都在推出自己的AI+BI应用。特别是在零售、金融和汽车制造等行业。一方面,这些行业数字化基础较好,数据来源多,规模大,质量优,有利于形成优质大模型。另一方面,行业对于专业BI支持业务决策的需求更强烈。

以跨境电商企业子不语为例,跨境电商物流仓储成本一直是行业痛点。通常跨境卖家需要将货品通过海运入库亚马逊仓储系统。如果备货不足,导致低库存预警,亚马逊平台将会限制商品流量,导致前期投放的营销费用付诸东流。但若备货太多,则会导致库存积压,企业又需要支付高昂的仓储费用。

如何保持库存积压和断货之间的平衡?子不语借助Quick BI建立了智能销售分析、智能库存管理和自动化预警体系。

业务人员可以通过输入“识别仓库里哪个滞留订单比较多”的简单指令,快速找到对应数据图表。当实际库存量触及警戒线,系统会自动向库存管理员推送数据分析报告,保障库存数量、库存周转天数保持在安全阈值范围。而智能洞察则能根据历史数据形成算法,结合物流、天气、节日等数据,找到异常数据背后的原因,并为业务人员提供相关建议。

在零售和电商行业,不仅是库存管理场景,日常如果遇到平台大促,业务需要应对各种高并发的计算需求,不仅包括结构性数据,还包括大量的非结构化数据,需要迅速处理并将之转化为洞察,快速指导运营动作。

针对这些痛点,Quick BI利用AI技术,通过智能搭建、智能问数和智能洞察三大环节,构建了看数——取数——用数的闭环。智能搭建即用户通过文字输入一键生成报表,在对话中修改和美化图表。智能问数即用户通过提问和自然语言交互,直接获取数据结果。智能洞察即快速生成报表摘要,自动检测异常,并进行归因诊断,快速发现数据问题和原因。

除了智能性,Gartner还强调BI厂商的开放性和可集成性。在这一点上,Quick BI无疑具有更大的优势。不仅可以作为独立工具嵌入企业原有业务系统,还能无缝链接阿里云服务生态,深度集成至钉钉、企微、飞书等办公软件和主流OA应用,支持自定义扩展、深度集成和多端适配。

如同乐高积木一样,既能独立成形,又能嵌入企业原有系统,还能灵活集成常用办公软件,支持不同部门快速调用,提升数据分析和协同的效率。

新能源汽车ZEEKR极氪是一家数据原生企业,建立了全链路数字化,通过数字化孪生技术,实现了研、产、供、销、服全链路数字化。比如,购买一辆极氪001,用户可以从APP下订单到工厂排产,汽车生产完毕下线,物流运输到交付中心,再到门店销售和消费者,全流程的数据是可视化可追溯的。

为了支持业务决策,极氪后续还打通了生态、三电、经管、人力、财务等内部系统,使得各部门都能取用端到端实时数据,支持日常业务决策。据了解,目前极氪高管级以上已全员使用极数BI系统,活跃率超过60%,充分证明了BI支持业务决策的商业价值。

在此过程中,Quick BI帮助极数BI建立了可视化分析、数据呈现、中国式报表、自助分析等主链路功能,并通过强大的开放性和集成能力,支持产销协同等重要应用场景。

值得注意的是,2024年Quick BI 5.1版本还推出了数据卡片的新功能,即基于仪表板实现数据卡片级分享、查看、收藏、评论、审批等功能,结合办公和OA软件,提升数据全县审批的效率,助力员工实现更高效的数据协同,加速数据流转和消费。

作为中国唯一入选Gartner ABIP魔力象限的BI产品,Quick BI的优势不仅在于更加强大的AI技术优势,并且已经在零售、金融、汽车、电商、制造等真实行业场景中落地,借助真实的场景需求和流动数据,支持日常业务决策。

AI技术的引入,标志着BI智能化时代的到来,也标志着BI降低了学习和使用的门槛,非专业用户也能轻松获取并应用相关的数据和知识,而无需求助于专业人员。而对于企业数据团队来说,则意味着摆脱过去“抠数师”的尴尬身份,专注于更精深的数据科学工作,发挥更大专业价值。

“业务的归业务,让数据的归数据”,只有真正实现业务目标,才能体现出来BI的商业价值。

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