一、数据治理的重要性

在当今数字化时代，数据已经成为企业的重要资产。然而，随着数据量的不断增长，数据治理问题也日益凸显。数据质量差、数据孤岛、数据安全等问题严重影响了企业的决策效率和竞争力。因此，数据治理已经成为企业数字化转型的关键环节。

数据治理是指对企业数据的规划、管理、控制和保护的过程。它包括数据质量管理、数据安全管理、数据架构管理、数据生命周期管理等多个方面。通过数据治理，企业可以提高数据质量，确保数据的准确性、完整性和一致性；消除数据孤岛，实现数据的共享和流通；加强数据安全管理，保护企业的核心数据资产；优化数据架构，提高数据的可用性和可扩展性。

二、BI工具在数据治理中的作用

BI（Business Intelligence）工具是一种用于数据分析和决策支持的软件工具。它可以帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息，生成可视化的报表和图表，为企业的决策提供支持。在数据治理中，BI工具可以发挥以下重要作用：

• 数据整合：BI工具可以将企业内部各个系统的数据进行整合，消除数据孤岛，实现数据的共享和流通。
• 数据质量管理：BI工具可以对数据进行清洗、转换和加载，提高数据质量，确保数据的准确性、完整性和一致性。
• 数据分析：BI工具可以对数据进行深入分析，生成可视化的报表和图表，帮助企业发现数据中的规律和趋势，为企业的决策提供支持。
• 数据安全管理：BI工具可以对数据进行加密、权限管理等安全措施，保护企业的核心数据资产。

三、揭秘千万企业都在用的BI工具秘笈

在众多的BI工具中，有一款工具备受千万企业的青睐，那就是观远BI。观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：

• BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用。
• BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析。
• BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）。
• BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

创新功能：

• 实时数据Pro：支持高频增量数据更新，优化实时分析场景。
• 中国式报表Pro：简化复杂报表构建，提供行业模板与可视化插件。
• AI决策树：自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。

应用场景：

• 敏捷决策：通过“数据追人”功能，多终端推送报告与预警，提升决策效率。
• 跨部门协作：统一数据口径，沉淀业务知识库，解决“同名不同义”问题。
• 生成式AI：推出「观远ChatBI」，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应。

四、观远BI在数据治理中的成功案例

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。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务联合利华、LVMH、招商银行、安踏等500+行业领先客户。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、阿里云等企业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。

下面我们以一家零售企业为例，介绍观远BI在数据治理中的成功应用。

（一）问题突出性

该零售企业在数据治理方面存在以下问题：

• 数据质量差：由于数据来源复杂，数据质量参差不齐，存在大量的重复数据、错误数据和缺失数据。
• 数据孤岛：企业内部各个系统的数据相互独立，无法实现数据的共享和流通，导致信息不对称，决策效率低下。
• 数据分析能力弱：企业缺乏专业的数据分析团队，业务人员无法自主进行数据分析，只能依赖IT部门提供报表，导致数据分析滞后，无法及时发现问题和机会。

（二）解决方案创新性

针对该零售企业的数据治理问题，观远数据提供了以下解决方案：

• 数据整合：通过观远BI的数据整合功能，将企业内部各个系统的数据进行整合，消除数据孤岛，实现数据的共享和流通。
• 数据质量管理：通过观远BI的数据质量管理功能，对数据进行清洗、转换和加载，提高数据质量，确保数据的准确性、完整性和一致性。
• 数据分析能力提升：通过观远BI的数据分析功能，为业务人员提供自助式数据分析工具，降低数据分析门槛，提高业务人员的数据分析能力。
• 数据安全管理：通过观远BI的数据安全管理功能，对数据进行加密、权限管理等安全措施，保护企业的核心数据资产。

（三）成果显著性

通过观远BI的数据治理解决方案，该零售企业取得了以下显著成果：

• 数据质量显著提高：通过数据清洗、转换和加载，数据质量得到了显著提高，重复数据、错误数据和缺失数据的比例大幅降低。
• 数据共享和流通效率提高：通过数据整合，实现了数据的共享和流通，信息不对称问题得到了有效解决，决策效率大幅提高。
• 业务人员数据分析能力提升：通过自助式数据分析工具，业务人员的数据分析能力得到了显著提升，能够自主进行数据分析，及时发现问题和机会。
• 数据安全得到有效保障：通过数据加密、权限管理等安全措施，企业的核心数据资产得到了有效保障，数据安全风险大幅降低。

五、如何选择适合自己的BI工具

在选择BI工具时，企业需要考虑以下几个方面：

• 功能需求：企业需要根据自己的业务需求和数据分析需求，选择功能齐全、易于使用的BI工具。
• 数据整合能力：企业需要选择能够整合多种数据源的BI工具，以满足企业的数据整合需求。
• 数据分析能力：企业需要选择具有强大数据分析能力的BI工具，以满足企业的数据分析需求。
• 数据安全管理：企业需要选择具有数据安全管理功能的BI工具，以保护企业的核心数据资产。
• 易用性：企业需要选择易于使用的BI工具，以降低企业的培训成本和使用成本。
• 可扩展性：企业需要选择具有良好可扩展性的BI工具，以满足企业未来的业务发展需求。

六、结论

数据治理是企业数字化转型的关键环节，BI工具在数据治理中发挥着重要作用。观远BI作为一站式智能分析平台，具有强大的数据整合、数据分析和数据安全管理功能，能够帮助企业提高数据质量，消除数据孤岛，提升业务人员的数据分析能力，保障企业的数据安全。在选择BI工具时，企业需要根据自己的业务需求和数据分析需求，选择适合自己的BI工具。

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