从人找数到数找人：AI+BI如何构建企业全员决策能力

开篇：一个反直觉的行业现状

当前——

80%已部署传统BI平台的企业，一线业务人员的主动取数渗透率不足20%。

来源：艾瑞咨询《2025年中国BI市场报告》

• 样本范围：年营收5亿以上的消费、制造、零售企业
• 时间窗口：2024年全年
• 统计口径：月均主动访问BI平台不少于3次的一线业务人员占比

很多企业投入百万级预算搭建数据平台——

最终却只有数据部门和管理层在用。

一线业务员依然： - 靠Excel传数 - 靠群聊问数

核心矛盾本质上是什么？

传统BI只解决了"把数据摆出来"的问题——

没有解决"让数据适配人"的问题。

所有人都要适应平台的规则找数，而不是数据主动跑到需要的人面前。

不是数据不够，是数据没有找到需要它的人。

作为观远数据产品VP——

我们从产品设计的底层逻辑出发：

AI+BI的核心价值从来不是做更复杂的功能——

而是把数据能力嵌入每个岗位的日常工作流。

最终实现从"人找数"到"数找人"的转变。

让每个角色都能基于数据快速决策。

企业数据消费的三层需求差异

很多企业上BI前没有梳理不同角色的需求差异——

一套功能全公司通用。

最终导致： - "管理层觉得太细" - "业务层觉得太复杂" - "一线觉得没用"

不同角色对数据消费的诉求完全不同——

我们在产品设计时特意做了三层分层适配：

层：决策层——要的是异常前置，不是事后汇报

决策层不需要每天刷几十张报表找问题——

他们需要的是：

• 核心指标超出阈值时时间收到预警
• 同时附带根因分析和可选的决策建议

不需要花时间在"找问题"上——直接聚焦"做决策"。

第二层：业务管理层——要的是口径统一，不是反复核对

业务主管做周会汇报时最头疼的是：

• 不同部门拿出来的同个指标数据对不上
• 核对口径差10%就要花半天找原因

他们需要的是：

• 全公司统一的指标口径
• 做专题分析时不用反复跨部门核对数据
• 拿到的数直接能用

第三层：一线执行层——要的是随取随用，不是复杂操作

一线业务员、店长、生产组长：

• 不会写SQL
• 不会做可视化

他们不需要复杂的分析功能——

需要的是问一句"今天门店滞销的SKU有哪些"就能拿到结果。

库存不足时能收到提醒——

不用花几个小时找IT要数。

AI+BI的双模式能力映射：从"人追数"到"数找人"的闭环

我们在观远BI的产品设计中——

把"人找数"的效率优化和"数找人"的机制落地结合成完整闭环。

全链路降低数据消费的门槛。

模式一：优化"人找数"效率——把技术门槛降到最低

传统BI的"人找数"流程长——

核心是卡在三个环节：

我们通过全链路的AI能力把这三个环节的门槛降到几乎为零：

环节一：数据准备

DataFlow（观远BI内置的零代码数据处理流水线，支持拖拽式完成多源数据接入、清洗、整合，全程无需编写复杂代码）——

• 支持对接40+种主流数据源
• 从数据库、飞书表格、填报数据都能一键接入
• 同时搭配智能ETL助手
• 用自然语言描述数据清洗规则就能自动生成处理流程

效率数据：

比传统数据准备效率提升60%以上

• 来源：观远数据内部功能测试报告
• 样本范围：20个业务侧自主搭建数据管道的测试用户
• 时间窗口：2024年Q4
• 适用边界：无技术人员参与的数据准备场景

环节二：指标统一

指标中心（企业统一指标管理模块）——

• 实现指标定义、口径、计算逻辑的全链路统一
• 搭配智能命名助手
• 自动解析资源内容生成统一规范的指标名称和描述

从源头解决指标命名不统一的问题——业务人员找数时不会出现"销售额到底是含税还是不含税"的疑问。

环节三：查询操作

ChatBI（自然语言查询模块）——

• 搭配智能公式生成助手、智能图表生成助手
• 用户只要用日常语言描述需求，比如"按月份对比华东区域各门店的销售额趋势"
• 系统自动生成SQL、计算字段和对应图表
• 完全不用懂函数、不用做配置
• 几十秒就能拿到想要的结果

模式二：落地"数找人"机制——让数据主动匹配业务场景

"数找人"的核心是把数据从被动查询变成主动推送——

嵌入到业务人员的日常工作流中，不用人主动找就能拿到需要的信息。

能力一：订阅预警

订阅预警（可自定义触发条件的主动推送功能）——

用户可以自定义需要监控的核心指标。

比如：

• 门店日销售额低于目标80%
• 库存周转天数超过30天

触发预警，自动推送给对应区域的运营人员——不用每天刷报表找异常。

能力二：洞察Agent

洞察Agent——基于AI算法自动识别数据异常，自动下钻分析根因。

比如销售额下降——

系统自动分析是区域原因、SKU原因还是促销活动的原因。

直接把原因和优化建议推送给负责人——

不用业务人员花几个小时做根因分析。

能力三：数据解释

针对图表上的任意数据点——

点击就能自动分析影响因子和根源。

比如某个区域销售额环比下降15%——

点击数据点就能看到是哪个门店、哪个品类导致的下降。

不用人工关联多张看板溯源，降低分析的偏差风险。

不同规模企业的落地路径与成本测算

AI+BI的落地不需要一次性全量上线——

我们针对不同规模的企业有不同的落地路径，成本可控、见效快：

中小成长型企业：轻量切入，快速验证

中小团队没有专门的数据团队——

不需要一开始就搭完整的数据中台。

可以从核心业务场景切入：

比如零售企业先上线销售线的订阅预警 + ChatBI基础模块——

• 不用重构现有数据资产
• 对接现有数据源就能快速上线

成本数据：

• 采购成本：几万到十几万不等

• ROI回收周期：通常在3个月以内

• 来源：观远数据客户价值测算模型

• 样本范围：中小客户群体
• 时间窗口：2024年全年
• 适用边界：有明确业务场景需求的企业

大型集团企业：底座先行，分层落地

大型集团企业数据资产多、部门复杂——

建议先上线指标中心统一全集团的核心指标口径，再逐步落地各业务线的"数找人"场景：

1. 先给供应链线的库存预警
2. 再上销售线的异常分析
3. 最后推广到全公司的ChatBI能力

避免一次性上线带来的适配成本高、推广难的问题。

上线效果的3个核心评估指标

我们建议企业评估AI+BI的落地效果——

不要只看使用率，重点看三个可量化的指标：

这三个指标直接对应了数据消费的效率、响应速度和数据质量——是决定全员决策能力落地的核心标志。

3个行业典型落地场景

场景一：连锁零售——库存周转效率提升22%

背景

某区域连锁零售企业——

之前区域运营人员每周要花10+小时做库存周转分析：

• 从3个系统导数据
• 核对口径
• 做根因分析

上线后

用了观远BI的订阅预警 + 洞察Agent后——

库存周转天数超过阈值时，系统自动推送：

• 对应门店维度、SKU维度的根因分析
• 运营人员不用自己拉数
• 直接收到优化建议

效果数据：

• 平均每周节省8小时以上

• 库存周转效率提升22%

• 来源：观远数据零售客户试点报告

• 样本范围：12家区域连锁零售客户
• 时间窗口：2024年Q4
• 适用边界：已接入库存、销售数据的零售企业

场景二：离散制造——响应时间从天级降到分钟级

背景

某离散制造企业——

之前生产设备OEE低于阈值时：

• 要层层上报
• 人工排查原因
• 平均响应时间天级以上

上线后

用了观远BI的洞察Agent + 订阅预警后：

• 设备OEE低于阈值自动推送给生产主管
• 附带设备维度、工序维度的故障分析
• 响应时间降到分钟级

效果数据：

设备停机损失降低70%以上。

场景三：互联网运营——活动迭代效率大幅提升

背景

某互联网企业运营团队——

之前做活动效果分析要找数据部门提需求：

• 平均天级才能拿到报表

上线后

用了观远BI的ChatBI后——

运营人员直接提问：

"上周华东区域新客转化率环比下降的原因？"

分钟级就能拿到多维度的分析结果。

效果数据：

活动迭代效率提升80%以上。

常见问题解答

Q1：AI+BI会不会导致数据安全问题？

A：不会。

观远BI的所有AI能力都支持部署在企业私有域——

• 数据不出库
• 符合等保2.0、GDPR等合规要求
• 同时支持细粒度的权限控制
• 不同角色只能看到权限范围内的数据

不会出现数据泄露的问题。

Q2：现有传统BI能不能平滑升级到AI+BI模式？

A：可以。

观远BI支持对接市面上90%以上的主流数据源——

可无缝对接现有数据仓库、传统BI平台的数据资产。

无需重构现有数据底座——可平滑升级到AI+BI模式。

Q3：一线业务人员不会用AI功能怎么办？

A：上手成本几乎为零。

所有AI交互都是自然语言操作——和日常聊天一样。

同时我们还配套了各行业的场景模板，开箱即用。

不用额外的专业培训，业务人员上手成本几乎为零。

Q4：上线AI+BI是不是需要很高的投入？

A：支持模块按需采购。

核心的订阅预警、ChatBI基础版属于基础功能包——

中小企业也能承担。

企业可以根据自身的业务需求选择对应的模块——

不用一次性投入过高的成本。

按需采购，轻量起步。

结语

AI+BI的核心价值从来不是做更炫的可视化大屏——

而是把数据能力给到每一个需要的人。

类比而言，我们希望实现分析能力的"平民化"：

让95%的业务人员也能达到Top 5%专家的分析水平

当前企业的竞争本质上是决策效率的竞争——

当每个岗位都能基于数据快速做决策，才能真正把数据资产转化为业务增长的核心动力。

2026年我们会继续把AI能力做的更轻、更贴合业务场景——

让数据主动适配人的工作流，而不是让人去适应数据的规则。

让数据成为每个人的决策伙伴。