一、数据挖掘体系面临的问题突出性

在当今数字化时代，企业积累了海量的数据。然而，传统的数据挖掘体系在处理这些数据时面临着诸多挑战。比如，数据的多样性和复杂性使得传统的挖掘方法难以准确提取有价值的信息。据一项针对500家企业的调查显示，超过70%的企业表示在数据挖掘过程中遇到了数据质量不高的问题，这直接影响了挖掘结果的准确性和可靠性。

另外，传统的数据挖掘体系往往过于依赖专业的数据分析师，业务人员难以直接参与其中。这导致了数据挖掘的结果与业务需求脱节，无法及时为业务决策提供支持。以某零售企业为例，其数据挖掘团队花费大量时间和精力分析销售数据，但由于缺乏与业务部门的有效沟通，挖掘出的结果在实际业务应用中效果不佳，销售额并没有得到显著提升。

二、BI指标应用的解决方案创新性

BI指标应用为重构数据挖掘体系提供了创新的解决方案。观远数据作为一家以“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是一站式智能分析平台，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。

观远BI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。这些功能使得业务人员能够更方便地参与到数据挖掘过程中。比如，实时数据Pro功能可以让业务人员实时获取最新的数据，及时发现业务中的问题和机会。

观远数据的创始人团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、等企业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。他们深知业务人员在数据挖掘中的重要性，因此在产品设计中注重提升业务人员的参与度。观远BI 6.0包含四大模块：BI Management、BI Core、BI Plus、BI Copilot。

BI Management作为企业级平台底座，保障了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，降低了使用门槛。

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。观远ChatBI支持自然语言查询，实现分钟级数据响应，让业务人员能够更快速地获取所需的数据信息。

三、BI指标应用成果的显著性

观远数据的BI指标应用在众多企业中取得了显著的成果。以为例，作为全球知名的消费品公司，拥有庞大的产品线和复杂的销售网络。在引入观远BI之前，的数据挖掘工作主要由专业的数据团队负责，业务人员难以直接获取和分析数据。

引入观远BI后，的业务人员可以通过观远BI的实时数据Pro功能，实时监控各个产品的销售情况。通过对销售数据的分析，业务人员发现某些地区的特定产品销售不佳。经过进一步分析，发现是由于当地的促销活动不到位。于是，业务人员及时调整了促销策略，使得这些产品的销售额在一个月内提升了30%。

再以为例，在金融行业中面临着激烈的竞争。为了提升客户服务质量和营销效果，引入了观远BI。通过观远BI的智能洞察功能，能够对客户数据进行深入分析，挖掘出客户的潜在需求。

利用这些信息，为客户提供个性化的金融产品和服务。比如，针对有投资需求的客户，根据其风险偏好和投资历史，推荐合适的理财产品。这一举措使得的客户满意度提升了20%，新增客户数量增长了15%。

以下是观远BI部分功能及应用效果的对比表格：

观远数据的BI指标应用不仅提升了企业的数据挖掘能力，还为企业带来了实实在在的经济效益和竞争优势。越来越多的企业开始认识到BI指标应用的重要性，并选择观远数据作为合作伙伴。

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