印度登月最關鍵一步！月船三號今晚進入環月軌道
8月5日消息，據印度官方消息，月船三號將于北京時間今晚21時30分左右開始近月制動進入環月軌道。這是該探測器能夠成功的最關鍵步驟之一，如果成功將開始圍
10 月 24 日, 敏捷?創變 ——2024 觀遠數據智能決策峰會暨產品發布會?廣州站圓滿收官。
企業知識開源首席布道師陳果、招商銀行 BI 產品架構師吳平、自然堂集團大數據中心總經理羅予晉、斯凱奇數字化流程總監 Lee、維他奶數據分析總監龍飛、觀遠數據創始人兼 CEO 蘇春園、觀遠數據聯合創始人兼 CTO 張進, 在峰會廣州站現場帶來精彩分享, 與 500 + 來自消費品、零售、金融、泛互聯網、先進制造等行業企業的高管、業界精英共話行業趨勢發展, 交流領先實踐經驗, 體驗創新產品價值, 共同探討數據驅動的敏捷經營能力如何助力企業變革, 實現業務長效增長。
敏捷?創變
讓業務用起來的無限可能
在一年前的此時, 觀遠數據創始人兼 CEO 蘇春園在 2023 年的智能決策峰會上提出, 數據驅動的敏捷經營能力將成為引領未來的風向標。一年過去, 放眼依舊快速變化的市場, 敏捷經營理念憑借其靈活性、數據驅動、員工參與和創新精神, 正逐漸成為推動企業可持續發展的重要力量。
站在 2024 觀遠數據智能決策峰會的現場, 蘇春園再次強調了數據驅動的敏捷經營能力對企業長遠發展的重要性。他表示:“站在企業戰略推進的角度上, 與采用自上而下的拆解與執行方式的傳統經營不同, 敏捷經營是戰略與行動之間的持續反饋與迭代”。數據驅動的敏捷經營, 幫助企業在戰略推進過程中不斷通過數據分析洞察業務問題、驗證解決方案, 持續試錯、迭代, 讓企業戰略、戰術與執行最終落地。
觀遠數據創始人兼 CEO 蘇春園
越來越多的企業已經意識到數據驅動的敏捷經營能力是組織生存與發展不可或缺的核心競爭力。蘇春園在峰會現場援引 Gartner 2022-2024 年 CEO 和 CIO 高管調研相關報告, 清晰地呈現了這一趨勢。報告顯示, 數據驅動已成為企業第一重要的優先級,50% 的企業董事會希望增加數據驅動型決策, 企業 CEO 將數據和分析能力視為在未來兩年推動企業增長的首要能力,87% 的受訪 CIO 提出要增加在商業智能與數據分析上的投資。
但報告同時也揭露了另一個事實, 即數據分析項目效果與企業預期價值的矛盾。報告顯示, 超過 50% 的數據分析項目低于 CEO 預期,59% 的受訪高管表示數據分析項目完成時間過長,52% 則認為其實現商業價值的時間過長, 以及 67% 的受訪高管提出即便進行了數據分析項目的建設, 業務團隊依然無法自主用數據做決策, 這成為企業實現數據驅動的敏捷經營的一個重要難題。
以上問題, 其實是企業在數字化建設過程中常常面臨的“價值鴻溝”, 它橫亙在業務提出的需求與業務真正渴望解決的核心問題之間, 讓企業的數字化建設出現實際效果與預期價值的不匹配。蘇春園表示, 例如在數據分析項目建設初期, 業務提出的需求是想要一個能篩選和導出客戶信息的工具, 但這只是業務的表面需求, 其內在訴求是想要通過這個工具來識別不同客戶群體, 制定個性化的營銷策略。這之間的“價值鴻溝”不是上一個系統或多一張報表就能填平的, 需要企業采取敏捷思維, 深入探究業務需求的本質所在, 從根本上解決業務痛點, 推動業務流程的優化與創新, 最終實現從表面需求到深層洞察的價值飛躍。
觀遠數據創始人兼 CEO 蘇春園
從根本上解決業務痛點關鍵, 與哈佛大學教授 Clay Christensen 提出的 JTBD (Jobs to be done) 理論正相契合, 強調企業要理解用戶想要完成的任務, 從寬泛的“以用戶為中心”具象到“以用戶的待辦任務”為中心, 為用戶提供最好的產品、服務及解決方案幫助用戶完成他們的任務。企業的數據分析項目建設也是如此。但在企業中 JTBD 涉及很多角色, 滿足各類業務用戶的需求絕非一張報表、一個系統可為, 它需要完備的工具能力支撐, 也需要企業加大對組織人才的培養、業務流程的優化、技術能力的提升、數據文化的建設。
作為業內領先的一站式智能分析平臺與服務提供商, 觀遠數據在持續進化的路上, 也基于企業業務場景 JTBD 的第一性, 持續強化著差異化價值。蘇春園在本屆峰會上正式發布了觀遠數據為助力更多用戶享受數據價值, 全新升級的解決方案、產品與服務:
1、在方案方面, 發布更多業務用戶的最佳實踐。目前, 觀遠數據 JTBD 生產線已打造 400 + 精品應用, 這些精品應用背后對應了超過 150 個 JTBD, 汲取自觀遠數據成立 8 年來與 1000 + 行業先進企業的最佳實踐, 讓更多企業用戶能夠用數據做決策, 傳遞數據價值。
2、在產品方面, 打造更能讓業務用起來的產品。觀遠數據一站式智能分析平臺 7.0 正式發布, 攜帶一系列全新產品, 包括基于 LLM 的場景化問答式 BI—— 觀遠 ChatBI、企業統一指標管理平臺 —— 觀遠 Metrics、企業數據開發工作臺 —— 觀遠 DataFlow, 共同構筑了新一代智能分析平臺的基石, 以更能讓業務用起來的產品, 與更多企業一起邁入智能 BI 的元年。
3、在服務方面, 提供 NDR 行業第一的客戶成功保障。觀遠數據依舊聚焦于客戶成功, 秉持觀遠數據“企業 BI 建設階段 6S 模型”與方法論, 以面向業務價值的差異化服務, 持續助力企業的數據建設穩步進階持續躍升。
在分享的最后, 蘇春園表示, 觀遠數據期待與更多企業一起, 聚焦業務價值的第一性, 面向未來, 一起探索“讓業務用起來”的無限可能。
更能讓業務用起來的產品
觀遠產品矩陣全新升級
觀遠數據聯合創始人兼 CTO 張進在峰會現場進一步展示了全新發布的觀遠數據一站式智能分析平臺 7.0。張進在產品發布會上講到:“面對眾多 JTBD, 我們從真實場景中不斷提煉共性的產品需求, 打造既易用又聰明的觀遠 BI。這也是觀遠‘讓業務用起來, 讓決策更智能’的永恒追求”。
觀遠數據聯合創始人兼 CTO 張進
在峰會現場, 張進從“JTBD”的視角, 向與會嘉賓們介紹了觀遠數據一站式智能分析平臺 7.0 的一系列能力升級與全新產品:
1、智能歸因: 高效靈活的業務歸因工具, 讓分析思路成為資產
在企業管理層的經營會議上, 當業績波動時, 迅速準確的歸因往往成為一大挑戰。為幫助企業應對這一挑戰, 觀遠數據一站式智能分析平臺 7.0 升級「智能歸因」能力, 通過維度歸因、指標歸因、算法歸因三者結合, 形成一套完整的分析體系, 簡化決策流程, 指導行動計劃, 提升團隊協作效率:
?維度歸因: 采用多層次的維度歸因策略, 從不同角度對結果進行細分。無論是按照地域、產品線或是其他分類標準, 都能夠實現結果的精確分解, 從而快速鎖定問題高發區域。
?指標歸因: 通過分析結果指標與其前置指標之間的數據關系, 揭示問題產生的直接原因。
?算法歸因: 利用高級統計方法, 定期掃描大量數據, 識別異常相關性, 為管理者提供新的洞察。
2、觀遠 Metrics: 穩態指標的沉淀中心, 解決指標口徑爭議
智能歸因能夠幫助企業將焦點鎖定于某一責任人, 但如果存在數據口徑差異, 討論往往會變得無效, 而且極易引起跨部門的“口徑之爭”。為解決這一痛點, 觀遠數據傾力打造企業統一指標管理平臺 —— 觀遠 Metrics, 幫助企業沉淀核心指標, 規范其定義與計算方式, 為企業構建指標共識基石。
觀遠 Metrics 與智能歸因結合, 為企業雙重賦能, 更將助力企業真正實現數據驅動決策。智能歸因幫助快速鎖定問題所在, 而指標平臺則保證了討論基礎的穩固, 二者相輔相成, 共同推動企業數據分析與業務決策走向高效。助力企業在瞬息萬變的市場競爭中, 保持敏銳洞察, 抓住增長機遇。
3、自助取數: 低成本構建業務指標集市, 業務高效即席分析
在一些業務場景中, 一線業務人員需要取用數據以調整運營策略, 但卻只能依賴 IT, 當 IT 需求堆積時數據無法及時獲取, 或將錯過策略調整時間從而影響業績。觀遠數據一站式智能分析平臺 7.0 升級「自助取數」能力, 業務人員只需要簡單的幾步操作, 即可快速提取所需數據, 無需依賴 IT, 極大地提升了工作效率。
7.0 版本的「自助取數」還支持模版保存與重復利用。首次創建的查詢模板, 可在日后遇到相似場景時一鍵調用, 省去了重復設置篩選條件的麻煩, 確保業務用于能夠快速獲取數據輔助業務決策。
觀遠數據一站式智能分析平臺 7.0 產品矩陣
4、表格填報: 線上化數據維護與修改, 保留用戶 Excel 使用習慣
自助取數雖能滿足業務團隊取數用數的需求, 卻難以避免離線 Excel 的存在, 很多企業中即便上線了 BI 也依然存在業務人員手動更新 Excel 后同步至 BI 的狀況。人工操作往往存在數據錯誤的風險, 以及數據錯誤難排查、完整性檢查難執行等問題, 對業務運營產生影響。
觀遠數據一站式智能分析平臺 7.0 升級「表格填報」能力, 離線 Excel 均可無縫遷移至線上環境, 并賦予業務人員“Owner”身份, 可在 BI 上對指定數據表進行實時調整, 修改后系統自動刷新, 相關儀表板隨即同步更新, 無需額外操作。減少數據更新延遲的同時, 保留業務用戶原有 Excel 操作習慣, 確保過度平滑。
5、與飛書深度融合, 打造無界數據體驗
傳統 BI 工具往往受限于自身的生態, 生成的報告與分析結果孤立存在于專業軟件內。而在快節奏的工作環境中, 業務團隊更傾向于使用日常辦公軟件如飛書、釘釘或企業微信進行溝通與協作。觀遠 BI 歷來重視移動端能力, 以多 OA 集成讓用戶能夠隨時掌握企業經營狀況。一站式智能分析平臺 7.0 的發布, 標志著觀遠數據與飛書的合作邁向了全新高度。
此前, 觀遠 BI 已經實現了與飛書多維表格及云表單的連接,7.0 版本的升級則更進一步, 將觀遠 ChatBI 嵌入飛書, 組織團隊成員在問題討論中可以直接詢問 ChatBI, 獲取實時數據。7.0 版本還強化了關鍵業務數據的飛書工作臺展示功能, 讓業務團隊能夠隨時隨地感知數據變化, 并在無形中培養其數據驅動決策的能力。此外還優化了「數據追人」的能力, 預警通知不再局限于發送基礎信息, 通過飛書的 API 接口, 觀遠 BI 7.0 能夠推送包含詳實文本描述和生動視覺元素的復合消息。在討論群中, 團隊不僅可以獲得單一數字提示, 更能直觀掌握整套指標體系的現狀, 為決策提供全面視角。
6、觀遠 ChatBI: 打造企業虛擬數據 BP, 加速分析-洞察決策鏈
觀遠 ChatBI 自問世以來, 始終致力于突破傳統界限, 為用戶提供更加智能、貼合業務需求的服務。觀遠 ChatBI 對企業知識的深入學習與快捷經濟的部署與維護過程, 是其備受客戶青睞的原因所在。而在 7.0 版本中, 觀遠 ChatBI 迎來重大升級, 主要體現在與企業業務數據資產的深度整合, 以及「智能歸因」能力的引入上。
對于積累了海量看板與卡片的大型企業而言, 查找特定資源一度是一項耗時任務。觀遠 ChatBI 深度整合企業業務數據資產, 憑借其搜索能力, 能夠迅速定位所需內容, 極大地節省了業務人員的時間。而引入「智能歸因」, 讓 ChatBI 能夠將原本模糊的歸因邏輯轉化為清晰的決策資產, 存儲于數據平臺中, 便于 ChatBI 在面對類似問題時借鑒過往的經驗, 為業務人員提供更有價值的歸因答案, 讓業務人員更清晰地洞察問題找到解決方案。
在分享的最后, 張進也闡述了觀遠數據對于智能化未來的構想, 通過融合 AI 預測、運籌優化、LLM、知識庫等, 共同構建觀遠數據智能決策大腦。這也許需要一個很長的周期, 但觀遠數據會沿著這條路徑不斷推進 AI 與 BI 能力的建設, 讓觀遠數據智能決策大腦在未來能夠成為企業決策的中樞。
傳遞數據價值
先進企業的敏捷經營實踐
本屆峰會現場, 集結了來自招商銀行、自然堂集團、斯凱奇、維他奶等行業先進企業的數位重磅嘉賓, 向與會觀眾們帶來了他們對于數據驅動的敏捷經營能力建設的最新思考與先進實踐經驗。
企業知識開源首席布道師陳果
企業知識開源首席布道師陳果分享了技術發展對 BI 應用帶來的變化以及對企業更好應用 BI 的建議。陳果表示,BI 技術的發展持續放飛了業務部門的數據消費需求。從由 IT 響應業務需求, 到通過敏捷 BI 促進內部工作方式變化與分析能力的提升, 到隨著 AI 技術的興起,AI 與 BI 融合, 解放了業務人員在技術方面的限制, 使其能更專注于業務創新。技術的發展讓 BI 越來越易用, 覆蓋的員工范圍也越來越大, 與 AI 的融合也大幅提升了 BI 的效率, 未來的發展趨勢也是 AI 增強 BI, 提供更高效率的數據分析和洞察, 包括生成式 AI 的引入, 改變了數據分析的方法, 使得 BI 更加智能化和高效化。
但企業如何更好地使用 BI, 提升 BI 效率? 陳果建議企業要重視敏捷組織的建設, 培養提升整個組織的數據素養, 改進數據驅動業務流程, 建立指標分析體系, 構建以用戶為中心的可視化, 以及通過 AI 能力的應用進一步降低對業務部門的數據工程能力要求, 讓業務人員更好地將 BI 用起來。
招商銀行 BI 產品架構師吳平
招商銀行 BI 產品架構師吳平以《以系統思維引領, 持續為“讓業務用起來”實踐征程護航》為主題, 向與會嘉賓分享了招商銀行的 BI“讓業務用起來”的三步走發展藍圖:
1、以貼近業務, 進一步降低用數門檻, 讓數據可用為目標, 構建一套低門檻的用數工具, 建立運營支持體系, 培養數據文化和數據人才;
2、以全局把控計算、存儲情況, 提升開發規范性, 降本增效為目標, 制定開發與管理規范, 監測資源消耗, 常態化推進任務, 優化數據治理工作;
3、以從“商業智能”到“人工智能”,BI 與 AI 有明確分工, 又能完美融合為目標, 通過“小模型 + 大模型”的模式, 借助業務知識沉淀以及 BI 平臺能力, 提升數據消費能力。
自然堂集團大數據中心總經理羅予晉
自然堂集團大數據中心總經理羅予晉向與會嘉賓介紹了自然堂集團大數據平臺的建設歷程, 以及 BI+AI 的創新實踐成果。在數字化創新過程中, 自然堂集團以“業務在線化、運營數字化、營銷智能化”三段論為指導, 構建了自然堂的數字科技戰略。在營銷智能化階段, 為解決數據提取難題, 讓業務人員能快速獲取并分析數據, 自然堂集團引入大模型技術, 并與觀遠數據合作, 共創 ChatBI 問數產品, 利用 AI 大模型的自然語言理解能力, 為用戶提供更簡單、直接、高效的數據查詢方式。
ChatBI 問數產品上線 3 個月后活躍用戶占比 52%, 覆蓋業務部門 10+, 處理取數需求 3K+。業務部門的數據需求滿足周期從原來的 0.5 小時~3 天不等, 縮短到 1~5 分鐘, 有效提升數據分析需求的響應效率, 同時更提升了數據分析時的服務半徑, 降低了跨部門溝通協作成本, 并進一步培養了自然堂集團業務人員的數字化思維, 推動了集團數據驅動型組織文化的建設。
斯凱奇數字化流程總監 Lee
斯凱奇數字化流程總監 Lee 分享了個人對于數據平臺建設的理解, 他在分享中講到:“過去的十年, 數據一直都是很火的領域, 技術不斷發展。但無論技術如何變化, 數據平臺建設的目標從來沒有變過 —— 高效利用數據、激活數據的價值“。他認為, 數據平臺建設項目建設成功的關鍵在于三大因素:
1、業務: 識別優先業務應用場景, 從業務成熟度、價值創造兩個層面來評估業務場景;
2、技術: 選擇和搭建合適的技術與平臺, 了解企業現狀、業務現狀、數據現狀, 了解愜意的痛點。聯合外部供應商, 選擇合適技術和平臺;
3、團隊: 建立敏捷團隊 & 復合型人才, 做到懂業務、懂數據、懂人才。
維他奶數據分析總監龍飛
維他奶數據分析總監龍飛針以《傳統消費品牌數據驅動轉型: 如何 Make it happen》為主題, 分享了維他奶的數字化建設歷程與成果, 以及數據驅動的 2 大策略與 3 大要素。維他奶的數據驅動轉型在 3 年中歷經了平臺建設、快速擴展、深化運營三個階段, 構建起營銷數據中心、財務計劃與分析、制造運營看板等已廣泛應用于各業務單元的數字化業務場景。隨著建設階段的不斷深化, 維他奶數據分析平臺月活躍用戶從 100 + 逐步增長至如今的 2000+。
龍飛在分享中表示, 傳統消費品牌數據驅動轉型的兩大關鍵策略在于: 讓更多的人參與, 讓數據“普惠大眾”; 深入業務領域, 讓數據驅動”切實可行”。而促成這一切的三大關鍵要素則在于數據、用戶和運營: 首先, 價值鏈的核心在數據, 主題化的數據是基礎; 其次, 要圍繞用戶, 從用戶的角度思考和創新; 最后, 體系化、數據化、服務化的數據運營是決定數據驅動成功落地的關鍵。
敏捷?創變 ——2024 觀遠數據智能決策峰會暨產品發布會?廣州站圓滿收官, 但企業數據驅動的敏捷經營能力的建設仍在持續, 期待觀遠數據與更多企業攜手, 探索與實踐敏捷經營的無限可能, 共享敏捷經營的增長價值!
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