如何抓住数字化转型成变革浪潮
如今，数字化转型成为了抓住新一轮科技革命和产业变革浪潮的关键。无论是中国还是全球其他经济体，都将破局点聚焦于数字化转型。能否成功实现全面的数字化转型、推动数据赋能企业经营发展成为了在变革与竞争中存活、发展、成为领军者的关键。数字化转型已经成为国家重要战略之一，数据也成为了新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，是数字经济深化发展的核心引擎。
自“十四五”以来，我国诸多政策开始推动信创产业的深入，实现关键数字技术自主研发和自主可控。我国信创产业竞争力不断突破，国产化进程稳步推进。2022年开始政策重点提及“数字经济”、“数字政府”和国家信息化。在此背景下，BI产品作为数字经济的重要一环，也迎来了重大机遇。
然而，诸多企业的数字化转型效果不足，数据没有发挥真正的价值。据数据调查显示，转型成效显著的领军企业占比为16%。由于前期数字化投入尚未完全转化为显著的、可度量的商业价值，或者数字化价值还停留在相对局部的业务、组织与环节，企业对自身数字化的满意度不高。数据应用方面，当前企业的痛点可以概括为：
一、缺乏数据管理机制和保障
企业虽然已经积累了一定量的历史数据，但由于前期缺乏统筹性的规划，导致诸多企业没有建立起有效的数据管理机制和保障，出现了数据来源复杂、数据质量参差不齐、基础数据分散、数据不一致、统计口径不统一等问题，导致在应用时数据质量得不到保障，数据无法匹配、数据不可识别、数据不一致、冗余重复、时效性不强、精度不够等问题频发，数据结果与实际情况不匹配，无法作为业务改善及经营决策的参考依据，难以支撑上层应用，无法完全释放数据的真正价值。
同样由于企业系统的分散，不同系统均有各自的数据体系，在企业内部形成了“数据孤岛”。同时在数据应用的过程中，需要引入大量的外部数据，例如第三方市场监测系统数据、电商平台系统数据等，导致企业数据混乱，整合难度大。
在应用层面表现为应用场景匮乏、分析维度单一、形式简单固化、应用深度不足等。例如，一些企业对于数据应用仍然停留在数据的统计性上，分析性不足，对于数据结果的挖掘和洞察，以及通过数据做出决策等能力差。只注重数据的结果，而没有发挥数据的前瞻性功能。数据应用层次过浅，导致数据无法结合实际业务场景发挥真正的作用。
四、缺乏数字化人才
数字化转型始于技术，成于人才，核心技术的实现和创新需要大量的人才作为支撑，同时数字化转型的关键在于数据的应用，因此其相关人才的建设不应仅局限于IT人员，还应当提升业务部门对于数据的思维和运用能力，提升业务层面的工作效果。然而，当前企业面临着数据人才紧缺的情况，在限制企业数字化转型速度和成功率的同时，还会导致企业对技术人才的吸引力不足，形成恶性循环。
基于痛点，作为数据的“最后一公里”的BI工具，也进行了不断地迭代，近年市场的发展趋势明显呈现出从IT走向业务、从报表工具走向分析决策的特征，开始逐渐步入业务用户商业分析的时代。
场景一：一站式的平台架构，实现统一的数据分析
一站式的平台架构，全面覆盖数据分析过程中的各个环节，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等。
一站式BI的目的，是让用户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务，极大降低了实施、集成、培训的成本，企业可以轻松构建数据应用。以此降低应用难度，让系统不再形同虚设，使企业全员真正用起来。
场景二：降低数据应用门槛，让业务人员成为核心
实现“人人都是数据分析师”，首先需要降低产品的学习和使用难度，让零基础的业务人员也能实现自助式分析。
敏捷BI提供可视化流程数据建模能力，可快速完成表和字段的转义、异构数据源关联、多粒度表达式、数据脱敏、异常数据过滤、维度度量扩展、缺失值填充、去重、拆分列、范围分组、格式转化、自循环列等一系列操作，提高数据质量。业务人员通过简单的点击、拖拽等动作，即可完成制作报表、数据分析和洞察，实现数据分析全员化。
场景三：“平民化”的BI+AI，实现数据深度洞察
BI帮助企业从数据中获得洞察力，而AI则可以使洞察更为精准化、自动化、智能化，实现科学的决策与预测。BI满足了企业在结果监控、问题诊断、决策支持上的需求，AI则满足了业务预测、问题预警、探究数据背后的关联关系等深层次需求。
BI融入AI增强分析模块，以“AI平民化”为理念，可以全流程可视化建模，降低AI应用门槛，让AI应用走进业务，让业务人员上手更简单。其中内置插件化算子，可以满足常用分析场景，使AI深度分析与BI数据可视化深度融合以实现联动分析：
数据问答可以让用户使用文本输入问题，系统以可视化的方式进行自动展示答案；
数据解释可以对数据影响较大的因素进行自动统计和分析，比如从不同的因素分析部门员工离职的原因，找到影响较大的原因作为数据分析参考；
数据洞察则自动给出用于发现业务数据增长、减少的原因，比如发现西部市场比南部市场销售增长，就可以一键选择数据洞察，发现背后的原因。
