山高万仞先AI一步：2025观远峰会重磅发布AI+BI最新产品矩阵

抖音热门 2025年10月24日 11:57 0 aa

10月22日，「数智·渐进力——2025观远数据智能决策峰会暨产品发布会」于上海圆满举办。观远数据与各行各业先进企业代表与行业专家，围绕AI+BI智能决策演进、创新产品业务价值、先进企业实践经验，以一场干货满满、亮点层出的数智盛会，为企业探索AI+BI智能决策落地打开全新视野。

迈向AI+BI智能决策时代，创新产品助力企业数智化渐进式落地

1. 行业思考：数据分析进入3.0 AI+BI智能决策时代，“渐进力”成企业落地核心关键词

观远数据创始人兼CEO 苏春园

观远数据创始人&CEO苏春园以《AI+BI 智能分析的愿景与路径》为主题，分享了对于数据分析行业演进的最新思考。他提出，2025年-2035年，数据分析将进入AI+BI智能决策的3.0时代。经历过1.0报表式BI、2.0自助式BI时代， 3.0 AI+BI以自然语言交互、主动式洞察为核心，将实现从数据到洞察、从洞察到行动的业务全链路。相比于过去2个阶段，3.0智能决策时代，AI+BI将为千行百业创造更高一个数量级的企业价值与社会价值。

他同时也提醒，2025年不是智能决策之年，而是智能决策十年的第一年。AI+BI在企业的落地会是一个长期演进的过程，不同的决策场景需要1.0+2.0+3.0的能力组合。建议从第一个能落地的AI场景出发，形成正反馈，渐进式推进，积小胜为大胜，最终实现让业务全面用起来，让决策更加的智能。

2. 产品创新：AI+BI一站式智能分析平台全新发布，四大GA产品释放数据价值

会上，苏春园与观远数据产研团队，正式发布了全新升级的「AI+BI一站式智能分析平台」产品矩阵。新矩阵采用Alpha（可预约共创）、Beta（可开启试用）、GA（可立即落地）三级状态标识产品成熟度，贯彻“真用起来+完整产品”两大黄金标准定义GA产品，以帮助企业更好地规划AI+BI落地节奏。

观远数据AI+BI一站式智能分析平台

峰会现场，观远数据发布了四大创新GA产品：

✦ 观远BI 8.0：三大方面增强，让业务团队用得更爽

观远BI 8.0增强“智能化、企业级、生态化”能力，让业务能够真正用好BI赋能决策：

• 智能化增强：5大AI助手覆盖ETL、开发、分析全流程；

• 企业级增强：13语种多语言全球化部署，指标中心统一口径，升级性能引擎，强化规模化协作治理；

• 生态化增强：飞书/钉钉/企微等OA集成进一步深化，API快速接入国内外电商平台数据，场景分析快人一步。

✦ 观远DataFlow：为敏捷分析与AI智能体构建数仓底座

基于 StarRocks、GaussDB 等主流数据库搭建企业级数仓，核心能力包括实时数据同步、可视化数据流开发、任务调度编排与数据质量监控、数据服务、Agent编排。实践中，某美妆百亿营收客户借助其将“BI轻型数仓”升级为“StarRocks统一企业级数仓”，CEO&高管推送报表从平均延迟15分钟降至2分钟，战略场景得到高效保障。

✦ 观远问数Agent：高效支持业务一线灵活取数

针对一线业务人员固定看板缺失细颗粒度明细数据、个性化看数困难、移动端操作繁琐低效等用数痛点，观远问数Agent（ChatBI），结合数据知识库与LLM，赋能一线业务自然语言灵活问数，无需依赖IT或分析师，实现 “想法 - 数据 - 决策” 分钟级响应闭环。观远问数Agent在某连锁零售企业落地后取得可观成果：

• 4000 +单店督导可实时查询门店数据，单店看数时间从30分钟缩短至5分钟；

• 覆盖400名督导与区域经理，日均问数超1000条，近30天问数超过3万条，准确率96%以上。

✦ 观远洞察Agent：高效获取业务深度洞察

仪表板数据繁杂导致“看得见数、读不懂数”，周期性分析耗时耗力，优秀分析经验难以复制。观远洞察Agent（仪表板智能洞察作为基础版本，已GA），通过AI自动解析仪表板数据，为用户提供可视化之外的深度洞察与行动建议。落地实践中：

• 歌力思借助其将门店销售数据转化为“业绩评估+原因洞察+改善建议”的诊断报告，AI助力业务直击报表重点，快速聚焦业务决策；

• 西瓜创客通过其自动生成渠道获客周报，向上汇报节省95%的时间，洞察能力直接开放给业务，首月挽回数十万潜在损失。

现场展示了正与客户共创中的升级版观远洞察Agent，将为企业提供更深度的问题自动分析洞察能力，包括跨仪表板深度洞察、多层级动态分析链路、输出图文结合及结构稳定的报告等。

3. 行动建议：从场景出发梳理3-6-12个月的规划，在AI时代务实的领先

基于观远数据与1000+各行业先进客户的合作经验，苏春园也为积极探寻AI+BI落地的企业提供了行动建议：从业务目标出发切入场景，结合“业务价值度”与“落地可行性”双维评估矩阵，优先高频、高价值、数据基础好的场景，围绕最本质的JTBD（Jobs to be done 用户待办任务），以3-6-12个月的节奏形成从BI到AI的分布建设规划，小步快跑，分步建设，渐进式实现智能决策。

苏春园表示，观远数据期待与更多企业携手，在AI时代一起攀登高峰。既不过度焦虑，更要敢于行动。山高万仞，先AI一步。

先进企业AI+BI落地成果，从效率提升到价值跃迁

1. 重塑供应链效率：生成式AI赋能联合利华供应链数字化转型

联合利华中国区客户运营数字化总监高寅

联合利华中国区客户运营数字化总监高寅带来《生成式AI赋能供应链数字化转型的探索和思考》实践分享。作为全球最大消费品公司之一，联合利华与观远数据合作多年，从2018年AI需求预测，逐步演进至2024年的Agentic AI阶段，双方携手推出“悟空系统”，基于GenAI构建新一代物流仓储智能大脑，实现“感知 - 决策 - 行动”闭环，赋能多个业务场景。

高寅表示，从预测式AI到Agentic AI，供应链领域正在被AI重塑，业务价值越来越显现。但企业需要精准定位核心价值场景，结合数据基础、业务知识与技术能力，选择高价值场景落地。

2. 从BI深耕到AI洞察：水星家纺电商数字化的渐进式增长实践

水星家纺CIO 刘峰

水星家纺CIO刘峰分享了《从BI深耕到AI洞察：水星家纺电商数字化的渐进式增长实践》。作为中国现代家纺业的重要奠基者，水星家纺以“聚焦核心，快速落地 - 全局补齐，敏捷迭代 - AI加持，突破创新”三步走战略推进数字化运营。在以观远BI构建起数据驱动能力后，持续携手打造AI应用，覆盖多个业务场景：

• 商品企划：AI自动生成更全面的市场洞察、用户画像与用户评价分析，报告时效从“半年级”变为“按需更新”，时效更高且可溯源，支撑新品研发与爆品追单等更多业务场景。

• RFID库存盘点：AI高效精准识别关键问题，快速预警异常，并剖析原因，提出与业务实际需求高度契合的行动建议，精准指向项目中可能遇到的问题及需规避的风险，赋能业务高效决策。

刘峰表示，AI落地需依托现有数字化基础，所有业务部门要一起参与，从实际业务中筛选场景，让AI成为一种“组织能力”，自上而下推动。

3. AI+BI数智化新引擎：新东方从效率提升到精准决策的数智化进阶

新东方教育科技集团总公司大数据产品专家李枫

新东方教育科技集团总公司大数据产品专家李枫以《AI+BI，新东方从效率提升到精准决策的数智化进阶》为主题，分享了新东方的“AI+BI”实践。李枫表示，面对“数据孤岛与分析滞后、传统分析方式费时耗力、工具使用门槛较高”的数据赋能业务痛点，ChatBI是高效切入点。新东方与观远数据合作落地ChatBI后，覆盖六大用数场景，助力总公司业务管理、一线校区管理等多个业务场景实现高效运营：

• 总公司业务管理：分析师通过ChatBI主题“素质业务问数助手”自主查询所需数据，减少对数据团队的依赖，降低沟通成本，直接获取数据结果，支撑即时业务决策。

• 一线校区管理：分校校区店长或管理老师可通过ChatBI自然语言提问，缩短数据获取路径，降低用数门槛，减少数据查询耗时，将更多精力投入业务执行。

李枫讲到，ChatBI的落地提升了业务端用数便捷性，让数据团队从“基础取数”中部分解放，可投入高价值分析。未来新东方将与观远数据深化合作，从“基础问数”向“智能归因”推进，AI+BI的应用在企业内也会从“试点试用”逐步扩大覆盖范围，向更多业务团队开放，让AI+BI成为业务的得力助手。

AI跨界对话，GenAI赋能数据分析洞察的MVP实践路径

峰会最后，观远数据COO鲁伊莎与来伊份CEO综合办公室主任兼CIO徐雄杰、歌力思数字化中心负责人李凌、西瓜创客BI业务负责人年家庚展开圆桌对话，共同探讨GenAI赋能数据分析洞察的MVP实践路径。

针对“生成式AI应用在分析与洞察领域，从概念走向落地如何选对场景”的问题，徐雄杰表示AI应用的落地要以企业自身扎实的数字化基础为前提，选择能推动业务从“追业绩、追结果”向“追过程、保障行动正确”转变的场景，通过精准决策提升业务效益；李凌提出场景选择需围绕高价值属性、广泛适用性、扎实数据基础三大核心标准，优先选择能直接赋能一线业务并改善业绩的场景；年家庚认为要明确 “优先业务增量而非仅效率提升” 的价值导向，再结合技术端 “成熟业务、细分问题、有人工评估标准” 的条件，最终聚焦业务价值高的场景切入。

对于场景落地挑战的破局，徐雄杰表示当前AI落地的核心挑战并非认知怀疑，而是高层焦虑、场景切入难、内部共识难，破局需从 “选成熟场景建标杆、高层牵头拉通共识、聚焦关键业务线落地” 三个方向入手。

谈到AI的应用推广，李凌表示需通过 “找对关键人 + 用成果建立信任” 打开局面，结合 “精准选用户+嵌入业务流程” 实现扩散，必要时可适时采用 “一刀切” 的强制使用手段，快速打破推广僵局，推动工具落地，最终实现规模化应用。

对于从 ChatBI 到 Agentic Analytics 的智能跃迁路径的未来畅想，年家庚提出需先明确 “好决策依赖大量信息输入”，再根据企业实际情况，从 “大模型能力升级、工程化方案优化、组织机制引导” 三个路径中选择适配方式，解决信息处理与决策落地问题。

结语

本次峰会通过趋势洞察、新品发布、客户实践与圆桌讨论，勾勒出 AI+BI 从 “概念” 到 “落地” 的清晰路径 —— 无需追求 “一步到位”，而需 “渐进式突破”。观远数据以 “让业务用起来” 为核心，通过分级产品与行业解决方案，助力企业夯实数智底座；而联合利华、水星家纺、新东方等标杆实践则证明，AI+BI 能真正解决业务痛点，创造实际价值。未来，随着技术迭代与场景深化，“AI+BI”必将成为企业增长的数智核心引擎。观远数据期待与更多先进企业携手共创，跨越 “从概念到落地” 的鸿沟，实现数智化转型的长效价值。