一、零售行业BI人效面临的突出问题

在零售行业，数据的重要性不言而喻。然而，传统的BI（商业智能）系统在人效方面存在诸多问题。以某大型连锁超市为例，该超市拥有数百家门店，每天产生海量的销售数据、库存数据、顾客数据等。

过去，超市的BI团队面临着数据处理效率低下的难题。由于数据来源复杂，格式不统一，BI人员需要花费大量时间进行数据清洗和整合工作。据统计，BI团队每月有超过60%的时间都耗费在数据准备上，真正用于数据分析和决策支持的时间不足40%。这直接导致了决策的滞后性，无法及时应对市场变化。

另外，BI系统的易用性也是一个大问题。许多业务人员对复杂的BI工具望而却步，无法自主进行数据分析。这使得BI团队承担了过多的报表制作和查询任务，进一步降低了人效。据调查，该超市80%的业务人员表示不会使用现有的BI系统，需要依赖BI团队获取数据和分析结果。

二、创新的解决方案

为了解决这些问题，该超市引入了观远BI一站式智能分析平台。观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。其核心产品观远BI打通了数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。

（一）数据处理自动化

观远BI的实时数据Pro功能支持高频增量数据更新，优化了实时分析场景。超市的BI团队不再需要手动进行数据清洗和整合，系统能够自动从各个数据源抓取数据，并进行标准化处理。这大大节省了数据准备时间，据统计，引入观远BI后，数据准备时间从原来的每月60%降低到了20%。

（二）提升系统易用性

观远BI的中国式报表Pro简化了复杂报表的构建，提供了行业模板与可视化插件。业务人员经过短期培训即可自主完成80%的数据分析。观远数据的创始人曾表示：“我们的目标是让业务人员能够像使用Excel一样轻松使用BI系统。”这一目标在该超市得到了很好的实现。现在，超市的业务人员可以根据自己的需求快速生成报表，不再依赖BI团队。

（三）智能洞察辅助决策

观远BI的AI决策树功能能够自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。例如，在分析商品销售情况时，AI决策树可以快速找出影响销售的关键因素，如价格、促销活动、竞争对手等，并给出相应的建议。这使得管理层能够更加科学地制定决策，提高了决策的准确性和效率。

三、显著的成果

通过引入观远BI，该超市在BI人效方面取得了显著的提升。

（一）人效提升10倍

BI团队的工作效率大幅提高，人效提升了10倍。过去，BI团队需要10个人才能完成的工作，现在只需要1个人就能轻松完成。这不仅节省了人力成本，还提高了工作质量。

（二）决策效率提升

由于数据处理和分析的速度加快，管理层能够更加及时地获取数据和分析结果，决策效率得到了显著提升。据统计，决策周期从原来的平均10天缩短到了3天，大大提高了超市对市场变化的响应能力。

（三）业务人员参与度提高

业务人员能够自主进行数据分析，参与度大大提高。他们可以根据自己的需求随时获取数据和分析结果，为业务决策提供了更多的支持。这也促进了跨部门之间的协作，统一了数据口径，沉淀了业务知识库，解决了“同名不同义”的问题。

以下是引入观远BI前后的关键指标对比表格：

观远数据还提供了观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足了超市多样化的数据需求。最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：BI Management、BI Core、BI Plus、BI Copilot，为超市的数字化转型提供了更全面的支持。

总之，观远BI的引入为该超市带来了革命性的变化，实现了BI人效的大幅提升，为企业的发展注入了新的动力。

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