觀遠數據：AI+BI落地的中國樣本

01. 最后一公里的痛點：AI落地為何難？

在中國企業數字化的漫長進程中，數據從采集、存儲到分析，已經不再是新鮮話題。

十年前，企業就開始談 BI（Business Intelligence）和數據分析，但真正能讓數據落地、讓決策變得智能化的案例，到今天好像還是稀缺。

在生成式 AI 熱潮下，眾多企業用戶對智能決策又有了新的期待，但真實落地過程中，又開始陷入AI落地難的困境，開始停滯不前。

觀遠數據，在前段時間一次發布大會上提出的思路，在我看來提供了一個值得參考的樣本。

觀遠數據創始人&CEO蘇春園的演講，明確提到場景是AI落地的原點。在真實場景中，結合已驗證的實踐，漸進式落地是更可行的數智化路線。

在觀遠的數據實踐中，我們可以看到，一線門店督導通過問數Agent快速識別銷售、陳列、促銷等問題，現場調整策略；

渠道運營經理高效分析“客群產品渠道”的復雜組合，觀察ROI動態變化，并調整投放策略；

企業中高層借助儀表板智能洞察快速識別不同產品線的關鍵問題，并獲得可執行的行動建議。

AI在企業落地的關鍵不是模型本身，而是如何把業務語義、企業知識庫和數據分析深度結合，形成一個「從提問到決策、從數據到洞察再到行動」的閉環。

正是在這種邏輯下，觀遠讓 AI 從“會說”變成“會用”，而這種轉變背后，是對企業業務需求的深度理解和產品的精細打磨。

02. 觀遠定位：“讓業務用起來”的務實創新伙伴

在企業客戶眼中，觀遠從不是沉迷技術概念的公司，而是始終圍繞“讓業務用起來”的核心理念、兼具務實與創新的合作伙伴——

BI是支撐業務數據化的基礎，AI是放大決策價值的加持，兩者始終服務于“讓業務用起來”的最終目標。

成立之初，觀遠就堅定了AI+BI融合的戰略方向，從未因技術風口的變化而搖擺，而是以業務需求為錨點，逐步打磨能落地的智能決策能力。

這也是眾多KA客戶愿意長期合作的關鍵：觀遠提供的不是“看起來先進”的技術，而是能解決業務真正問題的方案。

比如聯合利華中國區客戶運營數字化總監高寅在本次觀遠峰會上，分享聯合利華與觀遠數據多年的合作，從早期通過智能預測優化庫存與銷售預測、讓企業看到明確ROI，到后續演進至Agentic AI階段共建基于GenAI的新一代物流倉儲智能大腦——“悟空系統”，每一步都是AI+BI戰略在業務場景中的扎實落地。

觀遠的產品體系也始終務實地圍繞“業務可落地”展開創新：智能分析幫業務快速定位問題，智能預測為決策提供一句，智能問數則降低數據使用門檻。

以“觀遠問數Agent”為例，其并非簡單將 AI 嵌入聊天界面，而是建立在成熟 BI 系統之上——

先梳理企業內部的業務語義模型與知識庫，讓 AI 真正理解業務數據邏輯，再通過自然語言交互讓一線人員用自然語言問數就能快速獲得需要的數據。

這種“先解決業務基礎需求，再用 AI 強化價值”的務實邏輯，正是客戶眼中觀遠最鮮明的特點：不炫技、不跟風，只做能讓業務真正用起來的AI+BI。

03. 問數 Agent：讓業務“開口就能取數”

觀遠問數Agent在一線靈活用數方面的價值尤為明顯。

很多一線的用戶過去只能看到BI儀表板上的匯總數據，但在實際一線業務決策往往依賴明細數據，而且有自己的個性化問數思路。這些需求如果通過工單上報，等到拿到數據，黃花菜都涼了。

有了問數Agent，零售企業的門店主管可以直接在系統中輸入“最近三個月哪個品類貢獻增長最多”，系統會自動生成圖表、洞察和潛在原因分析，不需要懂 SQL，也不需要專業數據分析師介入。

制造業客戶可以用自然語言查詢生產線效率、產能瓶頸，醫藥公司可以分析不同產品線的銷售轉化漏斗。

這些應用的共性在于，它們幫助企業節省了人工分析的時間，把專注力從“數據獲取”轉向“決策執行”。

例如某連鎖零售企業與觀遠的實踐中，觀遠問數Agent落地覆蓋全國4000+門店、400+督導與區域經理，讓一線門店督導可以隨時隨地語音問數、溝通，單店看數時間從30分鐘縮短至5分鐘。

切實帶來的效率提升推動了一線業務的使用意愿，日均問數1000+、月問數超過3萬條的真實使用數據，是其價值的清晰呈現。

04. 洞察 Agent ：讓數據自動生成 “ 可行動結論 ”

聚焦到決策方面，觀遠打造的洞察Agent產品呈現的價值更為顯著。

觀遠洞察Agent針對企業“有數據無結論、深度分析耗時、經驗難復制”的核心痛點，以“數據+知識=洞察”為底層邏輯，讓AI自動完成深度分析并輸出行動建議，無需專業分析師介入。

其實現路徑清晰明確：

基礎層依托觀遠BI平臺沉淀的可信數據資產與豐富儀表板，為洞察提供扎實數據支撐；

賦能層疊加人工總結的業務知識與洞察思路，形成完整輸出體系；

輸出層通過大模型處理數據與知識，自動完成洞察任務，目前已落地儀表板智能洞察核心能力。

觀遠在峰會上分享了多個行業案例，能夠充分印證其業務價值：

在歌力思的門店銷售診斷場景中，過去一線人員需從多份“人貨場”寬表中手動找重點，引入后近千家門店店長通過手機即可查看專屬診斷結論，問題歸因與提升方向一目了然，即時落地行動；

在西瓜創客的渠道轉化分析場景中，此前多部門每周需耗時 5 小時人工分析數據、制作周會報告，現在點擊“智能洞察”5分鐘即可生成達專業分析師水準的報告，直接用于會議決策。

針對更復雜的場景，觀遠數據也正在打造升級版洞察Agent，并已實現關鍵突破：跨儀表板整合數據，不再局限于單張儀表板分析；

通過意圖識別自動規劃分析路徑，開展聯動分析，還支持報告編輯與多輪追問，適配如頭部車企營銷漏斗多層級拆解等復雜需求。

05. BI是底盤：AI如何放大企業洞察

沒有高質量的 BI 系統，AI 無法理解企業的業務邏輯。

觀遠多年的積累——報表體系、數據建模、權限管理——是 AI 能夠落地的前提。智能決策的本質不是答案生成，而是放大企業自身的數據洞察能力。

觀遠的數據基座通過高度結構化的語義體系，將企業龐雜的數據整理成可被 AI 理解的形式，從而真正把決策能力嵌入業務流程。

在 BI 層面的多年積累，使得觀遠能夠支撐不同層級的業務需求：

從一線快速獲取數據，到中高層深度洞察和報告生成，再到跨部門數據整合與預測分析。

AI 不是單獨做決策，它放大的是企業自身已經存在的數據價值。

AI 能否做好決策，也不只在模型，而在數據的“語義結構化”程度。觀遠通過底層 BI 架構，實現了數據標準化和可操作化，為智能決策提供了堅實的支撐。

06. 漸進式落地：從小切口、高價值場景破局

前面我們講到，高質量的 BI 系統是 AI 理解企業業務邏輯的前提。

當企業具備了這樣的數據基礎后，AI 落地并非要追求 “一步到位” 的全場景覆蓋，而是需要從高價值的 MVP小場景切入，這正是觀遠AI+BI漸進式落地的一體兩面：

前者筑牢數據根基，確保 AI 有準確的信息可依；后者聚焦小場景突破，確保 AI 能快速產生業務價值。

這一思路也與觀遠從成立之初就堅持的 AI+BI 戰略、始終貫穿的 “讓業務用起來” 理念形成深度呼應。

AI+BI 的落地從不是 “大而全” 的空泛規劃，也不是跟風追逐技術熱點，而是通過 “找對小場景 + 讓對的人用起來” 的循序漸進模式，讓技術真正嵌入業務流程。

比如說，歌力思數字化中心負責人李凌在觀遠峰會上分享的合作案例。

在通過觀遠BI夯實數據基礎后，歌力思與觀遠積極探索AI應用，選擇“具備高ROI、用戶覆蓋范圍廣、數據基礎強”的門店管理場景，通過觀遠洞察Agent實現“問數-歸因-決策”閉環。

并通過找到既懂業務、又對AI有熱情與自驅力的關鍵人，推動AI應用在一線的大規模使用，大幅降低一線學習門檻，真正賦能業務落地。

每一個場景的選擇，都從業務真正的需求出發，先明確業務角色“要完成什么工作“，再用 AI+BI 的能力幫他們“更高效地完成工作”。

這種路徑既符合中國企業“數據復雜、組織多層、業務多變” 的實際土壤，讓企業短期內就能看到技術帶來的價值；

也能在持續落地中積累業務經驗與數據資產，為未來更自動化的決策打下基礎，而這正是 “讓業務用起來” 理念貫穿始終的最佳實踐。

07. AI不是奇跡，而是結構

歸根結底，觀遠的數據哲學，強調的是結構、是系統、是對產業和未來的理解。

AI 的力量不是炫技，而在于持續打通“人—數據—決策”的鏈條。通過精細的 BI 底盤、可理解的企業語義、漸進式的落地路徑，觀遠讓企業真正用上 AI，讓數據驅動決策自然發生。

未來屬于那些不談 AI 而在做 AI 的人，而觀遠的數據實踐提供了一個中國企業樣本，展示了 AI+BI 現實落地的可能性，也提供了值得參考的行業方法論。

技術只是工具，結構才是能力。企業若想真正讓 AI 服務于業務，必須先讓數據和決策鏈條順暢，再逐步引入 AI 增強，而不是單純追求模型炫技。

只有這樣，AI 才能真正從“會說”變成“會用”，讓企業在復雜多變的市場環境下，快速、精準地做出決策，創造可觀的商業價值。