观远数据：AI+BI落地的中国样本

01. 最后一公里的痛点：AI落地为何难？

在中国企业数字化的漫长进程中，数据从采集、存储到分析，已经不再是新鲜话题。

十年前，企业就开始谈 BI（Business Intelligence）和数据分析，但真正能让数据落地、让决策变得智能化的案例，到今天好像还是稀缺。

在生成式 AI 热潮下，众多企业用户对智能决策又有了新的期待，但真实落地过程中，又开始陷入AI落地难的困境，开始停滞不前。

观远数据，在前段时间一次发布大会上提出的思路，在我看来提供了一个值得参考的样本。

观远数据创始人&CEO苏春园的演讲，明确提到场景是AI落地的原点。在真实场景中，结合已验证的实践，渐进式落地是更可行的数智化路线。

在观远的数据实践中，我们可以看到，一线门店督导通过问数Agent快速识别销售、陈列、促销等问题，现场调整策略；

渠道运营经理高效分析“客群产品渠道”的复杂组合，观察ROI动态变化，并调整投放策略；

企业中高层借助仪表板智能洞察快速识别不同产品线的关键问题，并获得可执行的行动建议。

AI在企业落地的关键不是模型本身，而是如何把业务语义、企业知识库和数据分析深度结合，形成一个「从提问到决策、从数据到洞察再到行动」的闭环。

正是在这种逻辑下，观远让 AI 从“会说”变成“会用”，而这种转变背后，是对企业业务需求的深度理解和产品的精细打磨。

02. 观远定位：“让业务用起来”的务实创新伙伴

在企业客户眼中，观远从不是沉迷技术概念的公司，而是始终围绕“让业务用起来”的核心理念、兼具务实与创新的合作伙伴——

BI是支撑业务数据化的基础，AI是放大决策价值的加持，两者始终服务于“让业务用起来”的最终目标。

成立之初，观远就坚定了AI+BI融合的战略方向，从未因技术风口的变化而摇摆，而是以业务需求为锚点，逐步打磨能落地的智能决策能力。

这也是众多KA客户愿意长期合作的关键：观远提供的不是“看起来先进”的技术，而是能解决业务真正问题的方案。

比如联合利华中国区客户运营数字化总监高寅在本次观远峰会上，分享联合利华与观远数据多年的合作，从早期通过智能预测优化库存与销售预测、让企业看到明确ROI，到后续演进至Agentic AI阶段共建基于GenAI的新一代物流仓储智能大脑——“悟空系统”，每一步都是AI+BI战略在业务场景中的扎实落地。

观远的产品体系也始终务实地围绕“业务可落地”展开创新：智能分析帮业务快速定位问题，智能预测为决策提供一句，智能问数则降低数据使用门槛。

以“观远问数Agent”为例，其并非简单将 AI 嵌入聊天界面，而是建立在成熟 BI 系统之上——

先梳理企业内部的业务语义模型与知识库，让 AI 真正理解业务数据逻辑，再通过自然语言交互让一线人员用自然语言问数就能快速获得需要的数据。

这种“先解决业务基础需求，再用 AI 强化价值”的务实逻辑，正是客户眼中观远最鲜明的特点：不炫技、不跟风，只做能让业务真正用起来的AI+BI。

03. 问数 Agent：让业务“开口就能取数”

观远问数Agent在一线灵活用数方面的价值尤为明显。

很多一线的用户过去只能看到BI仪表板上的汇总数据，但在实际一线业务决策往往依赖明细数据，而且有自己的个性化问数思路。这些需求如果通过工单上报，等到拿到数据，黄花菜都凉了。

有了问数Agent，零售企业的门店主管可以直接在系统中输入“最近三个月哪个品类贡献增长最多”，系统会自动生成图表、洞察和潜在原因分析，不需要懂 SQL，也不需要专业数据分析师介入。

制造业客户可以用自然语言查询生产线效率、产能瓶颈，医药公司可以分析不同产品线的销售转化漏斗。

这些应用的共性在于，它们帮助企业节省了人工分析的时间，把专注力从“数据获取”转向“决策执行”。

例如某连锁零售企业与观远的实践中，观远问数Agent落地覆盖全国4000+门店、400+督导与区域经理，让一线门店督导可以随时随地语音问数、沟通，单店看数时间从30分钟缩短至5分钟。

切实带来的效率提升推动了一线业务的使用意愿，日均问数1000+、月问数超过3万条的真实使用数据，是其价值的清晰呈现。

04. 洞察 Agent ：让数据自动生成 “ 可行动结论 ”

聚焦到决策方面，观远打造的洞察Agent产品呈现的价值更为显著。

观远洞察Agent针对企业“有数据无结论、深度分析耗时、经验难复制”的核心痛点，以“数据+知识=洞察”为底层逻辑，让AI自动完成深度分析并输出行动建议，无需专业分析师介入。

其实现路径清晰明确：

基础层依托观远BI平台沉淀的可信数据资产与丰富仪表板，为洞察提供扎实数据支撑；

赋能层叠加人工总结的业务知识与洞察思路，形成完整输出体系；

输出层通过大模型处理数据与知识，自动完成洞察任务，目前已落地仪表板智能洞察核心能力。

观远在峰会上分享了多个行业案例，能够充分印证其业务价值：

在歌力思的门店销售诊断场景中，过去一线人员需从多份“人货场”宽表中手动找重点，引入后近千家门店店长通过手机即可查看专属诊断结论，问题归因与提升方向一目了然，即时落地行动；

在西瓜创客的渠道转化分析场景中，此前多部门每周需耗时 5 小时人工分析数据、制作周会报告，现在点击“智能洞察”5分钟即可生成达专业分析师水准的报告，直接用于会议决策。

针对更复杂的场景，观远数据也正在打造升级版洞察Agent，并已实现关键突破：跨仪表板整合数据，不再局限于单张仪表板分析；

通过意图识别自动规划分析路径，开展联动分析，还支持报告编辑与多轮追问，适配如头部车企营销漏斗多层级拆解等复杂需求。

05. BI是底盘：AI如何放大企业洞察

没有高质量的 BI 系统，AI 无法理解企业的业务逻辑。

观远多年的积累——报表体系、数据建模、权限管理——是 AI 能够落地的前提。智能决策的本质不是答案生成，而是放大企业自身的数据洞察能力。

观远的数据基座通过高度结构化的语义体系，将企业庞杂的数据整理成可被 AI 理解的形式，从而真正把决策能力嵌入业务流程。

在 BI 层面的多年积累，使得观远能够支撑不同层级的业务需求：

从一线快速获取数据，到中高层深度洞察和报告生成，再到跨部门数据整合与预测分析。

AI 不是单独做决策，它放大的是企业自身已经存在的数据价值。

AI 能否做好决策，也不只在模型，而在数据的“语义结构化”程度。观远通过底层 BI 架构，实现了数据标准化和可操作化，为智能决策提供了坚实的支撑。

06. 渐进式落地：从小切口、高价值场景破局

前面我们讲到，高质量的 BI 系统是 AI 理解企业业务逻辑的前提。

当企业具备了这样的数据基础后，AI 落地并非要追求 “一步到位” 的全场景覆盖，而是需要从高价值的 MVP小场景切入，这正是观远AI+BI渐进式落地的一体两面：

前者筑牢数据根基，确保 AI 有准确的信息可依；后者聚焦小场景突破，确保 AI 能快速产生业务价值。

这一思路也与观远从成立之初就坚持的 AI+BI 战略、始终贯穿的 “让业务用起来” 理念形成深度呼应。

AI+BI 的落地从不是 “大而全” 的空泛规划，也不是跟风追逐技术热点，而是通过 “找对小场景 + 让对的人用起来” 的循序渐进模式，让技术真正嵌入业务流程。

比如说，歌力思数字化中心负责人李凌在观远峰会上分享的合作案例。

在通过观远BI夯实数据基础后，歌力思与观远积极探索AI应用，选择“具备高ROI、用户覆盖范围广、数据基础强”的门店管理场景，通过观远洞察Agent实现“问数-归因-决策”闭环。

并通过找到既懂业务、又对AI有热情与自驱力的关键人，推动AI应用在一线的大规模使用，大幅降低一线学习门槛，真正赋能业务落地。

每一个场景的选择，都从业务真正的需求出发，先明确业务角色“要完成什么工作“，再用 AI+BI 的能力帮他们“更高效地完成工作”。

这种路径既符合中国企业“数据复杂、组织多层、业务多变” 的实际土壤，让企业短期内就能看到技术带来的价值；

也能在持续落地中积累业务经验与数据资产，为未来更自动化的决策打下基础，而这正是 “让业务用起来” 理念贯穿始终的最佳实践。

07. AI不是奇迹，而是结构

归根结底，观远的数据哲学，强调的是结构、是系统、是对产业和未来的理解。

AI 的力量不是炫技，而在于持续打通“人—数据—决策”的链条。通过精细的 BI 底盘、可理解的企业语义、渐进式的落地路径，观远让企业真正用上 AI，让数据驱动决策自然发生。

未来属于那些不谈 AI 而在做 AI 的人，而观远的数据实践提供了一个中国企业样本，展示了 AI+BI 现实落地的可能性，也提供了值得参考的行业方法论。

技术只是工具，结构才是能力。企业若想真正让 AI 服务于业务，必须先让数据和决策链条顺畅，再逐步引入 AI 增强，而不是单纯追求模型炫技。

只有这样，AI 才能真正从“会说”变成“会用”，让企业在复杂多变的市场环境下，快速、精准地做出决策，创造可观的商业价值。