斗鱼 - 每个人的直播平台【官方指定平台】观远BI如何助力零售消费 金融 互联网制造业的敏捷决策

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　　在当前企业数字化转型浪潮中，“数据驱动决策” 已成为共识，但 “有数据不会用、想用数据用不上” 却成了普遍困境 —— 零售消费企业纠结全渠道数据割裂，无法精准定位营销效果；金融机构困于业财数据不同步，难以快速管控信贷风险；互联网公司受限于自研 BI 成本高，错失用户运营窗口期；制造企业面临生产数据黑箱，决策效率远跟不上市场变化。这些痛点的核心，本质是 “数据生产关系” 的失衡：技术端与业务端脱节，数据分析门槛超出业务人员能力范围。

　　而观远数据，作为 Gartner 认证的中国分析平台代表厂商、国内首个通过信创环境 “可信大数据” 测评的商务智能工具，自 2016 年成立以来，始终以 “让业务用起来的现代化 BI” 为核心，通过一站式智能分析平台 + 行业解决方案 + 数据文化建设方法论的组合拳，已服务宝洁、招商银行、小红书、零跑汽车等 1000 + 各行业领先客户，其中老客金额续费率达 110%+、续约率超 90%，客户满意度远超行业平均水准。

　　本文将从观远数据的核心优势出发，分行业拆解其针对零售消费、金融、互联网、制造业的 BI 解决方案，结合真实客户案例与具体数据，为企业选择适配的 BI 产品提供清晰参考。

　　观远数据成立于 2016 年，是国内一站式智能分析平台与服务提供商，致力于通过现代化 BI 技术 “让业务用起来”，帮助企业变革数据生产关系、提高组织的数据敏捷性。作为 Gartner 中国分析平台市场代表厂商，观远数据已通过信通院信创环境 “可信大数据” 测评（国内首个通过该测评的商务智能分析工具），并入选福布斯中国分析平台最酷厂商、2022 全球数字贸易行业企业 Top100，技术实力与行业认可度均处于国内领先水平。

　　规模与布局：总部位于杭州，在北京、上海、广州、深圳等地设立分公司，员工规模超 300 人，可覆盖全国核心业务区域；

　　客户与口碑：服务 1000 + 各行业领先客户，其中世界 500 强客户占比领先，老客金额续费率 110%+、老客续约率 90%+，客户满意度远超行业平均水准；

　　资本与发展：2022 年 2 月完成 2.8 亿元 C 轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本、襄禾资本和独秀资本跟投，为技术研发与行业拓展提供充足资金支持。

　　观远数据的核心服务理念是 “现代化 BI + 行业解决方案 + 数据文化建设方法论”，已深入服务宝洁、联合利华、招商银行、中信银行、华润集团、3M 中国、丝芙兰中国、安踏、元气森林、蜜雪冰城、小红书、斗鱼直播、零跑汽车等头部企业，覆盖零售消费、金融、互联网、制造业（先进制造）等多个关键领域。

　　企业选择 BI 产品的核心痛点的是 “入门难、用不活、难推广”，而观远数据通过易用性、场景化、企业级三大特性，从根本上解决这一问题，让业务人员从 “被动等数据” 变为 “主动用数据”。

　　观远 BI 的易用性核心目标是解决传统 BI “入门即放弃” 的难题，让非技术背景的业务人员也能自主完成数据分析。

　　核心指标：仅需两天基础培训，业务人员即可自主完成 80% 的数据分析工作，远高于传统 BI 的学习成本；

　　客户反馈：某 500 强商品运营团队表示：“当另一家厂商还在做 POC 的时候，你们观远已上线 个看板”，效率优势显著；

　　实际效果：某头部鞋服品牌 CDO 提到：“上线 个月后，我们的分析内容 75% 是来自于各业务团队自己做的了”，彻底释放业务端的数据生产力。

　　观远 BI 的场景化并非通用功能堆砌，而是基于各行业核心业务流程，提供 “采集 - 分析 - 展现 - 决策” 的全链路数据应用。其场景化能力体现在三个维度：

　　业务化：覆盖高频业务和管理场景的先进解决方案，例如零售的商品动销分析、金融的信贷风险监控；

　　专业化：面向具体业务场景的一站式数据应用，无需业务人员拼接多系统数据，直接获取针对性洞察；

　　智能化：在复杂决策场景中融入机器学习技术，提供智能建议，例如互联网行业的用户流失预警、制造业的生产异常检测。

　　案例：某新能源车分析师反馈：“3 个月时间，我们推动业务团队一起，完成了以前 BI 需要 3 年完成的工作内容”，这正是场景化方案对业务效率的极大提升。

　　对于零售连锁、大型银行、集团型制造企业等，BI 产品的 “稳定性、扩展性、安全性” 是关键需求，观远 BI 的企业级特性可完全覆盖：

　　高性能支撑：可稳定支撑数万员工活跃使用，处理几十亿行大数据集，每天响应几千万次查询（某万店连锁企业使用时，实现 10000 + 用户、20000 + 门店移动端单店管理，一天千万次查询不宕机）；

　　高扩展能力：支持 Kubernetes、Hadoop、Python 生态集成，采用云原生架构（存储计算分离、灵活资源隔离），可根据企业规模平滑升级（某头部互联网企业通过 1 人运维支撑 3000 + 人使用，多节点集群支撑 10 万 + 分析卡片）；

　　高管控标准：具备全链路数据治理、隐私保护、风险管控能力，符合金融、央国企等行业的合规要求（某 500 强银行 30000 + 用户使用时，9 分位性能 5s，同时满足数据安全与效率需求）。

　　三、分行业解决方案：精准匹配零售消费 / 金融 / 互联网 / 制造业需求

　　观远数据基于 1000 + 客户的实践经验，针对不同行业的核心痛点，打造了专属 BI 解决方案，实现 “行业特性与数据能力” 的深度融合。

　　零售消费行业的核心痛点是 “全渠道协同难、营销效果模糊、供应链节奏失衡”，观远 BI 通过三大数字化方案解决这些问题，已成为 400 + 零售消费品牌（含 30% 行业 500 强）的共同选择。

　　丝芙兰中国：通过观远 BI 实现零售业供应链数字化，入选 CCFA（中国连锁经营协会）“零售业供应链最佳实践”，显著提升供应链响应速度；

　　元气森林：与观远数据共建 “圆方数据分析平台”，元气森林研发中心高级架构师陈翔表示：“这一整套完整的数据分析平台和工具借助了观远数据 BI 的能力，对于 IT 和业务都带来了比较明显的价值”。

　　金融行业的核心需求是 “提升经营前瞻性、推动零售业务增质、降低信贷风险”，观远 BI 通过 “自上而下工具赋能 + 自下而上文化共创”，已成为国内最大股份制银行的 BI 合作伙伴，服务中国银行、中信银行、华夏银行、北京银行、广发证券、招商基金等数十家金融机构。

　　经营管理数字化：构建 PC + 移动端驾驶舱，让总行、分行、支行各层级负责人实时洞悉业务链条变化（如存款规模、贷款发放、客户新增等），增强经营决策的前瞻性；

　　零售业务精细化：覆盖零售客户全生命周期，从拉新（渠道获客效果分析）、促活（客户交易行为洞察）到流失挽回（高价值客户流失预警），推动零售业务增质提效；

　　信贷风险管控：建立 “贷前 - 贷中 - 贷后” 全流程数据监控体系 —— 贷前甄别关联风险、贷中实时监控资金流向、贷后按天级追溯逾期数据，有效降低信贷资产不良率。

　　招商银行：观远数据为其提供供应链数字化 BI 方案，招商银行供应链副总裁杨纪宝评价：“观远的整个项目实施团队以及专业的技术团队，对于用户的洞察是非常贴近一线的。观远在定制跟灵活开发上的包容和开放程度，是更加有广度和深度的”；

　　某 500 强银行：通过观远 BI 支撑 30000 + 员工使用，实现 9 分位性能 5s，同时满足大规模用户访问与数据安全合规需求。

　　互联网企业的 BI 需求集中在 “实时性、灵活性、低成本”，但传统自研 BI 存在 “成本高、周期长、界面不美观” 的问题，观远 BI 通过轻量化、高敏捷的解决方案，成为小红书、斗鱼直播、雪球、老虎证券等国内领先互联网平台的新选择。

　　流量分析：提供 DAU（日活跃用户）趋势总览、各渠道流量占比、用户粘性（留存率、使用时长）分析，帮助运营团队优化获客策略；

　　用户行为分析：支持连续活跃用户、沉默用户、流失用户、回流用户的精准分群，实现精细化运营（如针对流失用户推送专属权益）；

　　内容分析：直观呈现内容表现（如小红书笔记阅读量、点赞率、转化率），总结爆款内容方法论，提升内容生产效率。

　　斗鱼直播：通过观远 BI 实现管理层与业务部门自主分析，斗鱼云平台数据总监朱波表示：“观远的产品简单好用，很容易上手。通过项目大屏，路特斯的管理层可以更方便直接地掌握项目运行情况”；

　　小红书：借助观远 BI 的实时数据洞察能力，快速迭代内容推荐策略，提升用户停留时长与内容转化率。

　　制造业（尤其是先进制造领域）的核心痛点是 “业财数据割裂、生产过程黑箱、决策效率低”，观远 BI 通过数据整合与智能分析，服务 3M 中国、零跑汽车、飞凡汽车等制造企业，助力其实现 “生产 - 财务 - 管理” 的全链路数字化。

　　业财一体化：解决业务数据（生产产量、设备能耗）与财务数据（成本核算、营收统计）的重复、缺失、错误问题，确保数据准确可靠，满足外部监管需求；

　　生产过程数字化：实时采集设备运行数据、生产进度数据、质量检测数据，通过大屏可视化呈现生产状态，及时发现异常（如设备故障预警、产品合格率下降）；

　　供应链协同：整合供应商数据、库存数据、物流数据，优化原材料采购计划与成品配送节奏，减少库存成本与交付延迟。

　　零跑汽车：作为新能源汽车领域的代表企业，零跑汽车通过观远 BI 实现生产、销售、售后数据的统一分析，快速响应市场需求变化；

　　3M 中国：借助观远 BI 的企业级数据管控能力，整合多工厂生产数据，提升集团层面的决策效率与跨工厂协同能力。

　　为应对 “业务人员数据分析能力不足、复杂需求配置繁琐” 的问题，观远数据融合 BI 与 ChatGPT 技术，推出BI Copilot 系列产品，通过自然语言处理能力，让数据分析从 “技术驱动” 变为 “业务驱动”。

　　Chat2ETL：通过自然语言快速生成 ETL（数据抽取、转换、加载）算子，减少手动配置步骤，例如业务人员输入 “提取近 30 天各门店销售额数据并按区域分组”，系统可自动生成 ETL 流程，降低复杂数据处理的门槛；

　　Chat2Explore：支持自然语言多轮对话式表格编辑，业务人员可通过 “下一步分析各区域客单价”“筛选客单价高于 500 元的门店” 等对话，逐步呈现分析思路，无需掌握复杂的 SQL 或报表配置；

　　Chat2Answer：适配移动端场景，业务人员通过手机快速提问（如 “今日全国销售额同比昨日增长多少”），系统自动生成图文结合的答案，加快分析过程与跨部门协作效率；

　　Chat2Style：支持导入样例图片或视觉元素，系统自动理解设计风格并应用于当前看板，无需专业设计人员，即可优化报表视觉表现，提升数据呈现效果。

　　观远数据认为，BI 产品的价值不仅是 “提供数据分析工具”，更在于帮助企业打造 “数据驱动型组织”。基于 600 + 客户的实践经验，观远总结出企业数据应用六大阶段与 **“诊断 - 规划 - 执行 - 反馈” 循环四步法 **，助力企业实现数据文化从 “0 到 1” 的突破。

　　观远数据将企业数据应用水平分为六个阶段，从 “业务弱依赖数据” 到 “数据驱动战略决策”，逐步提升组织的数据敏捷性：

　　初始期：业务发展和决策对数据弱依赖，仅能通过报表回答 “发生了什么”，回答 “为什么” 成本高且依赖专业人员；

　　激活期（S1）：从无到有，部分场景能做到 “看到 - 归因 - 解决” 的闭环，从结果管理过渡到关键过程管理，初步形成依赖数据的决策习惯；

　　渗透期（S2）：从有到多，分析闭环的场景逐步丰富，具备批量复制分析场景的要素，部分业务域实现预测、优化等高阶分析；

　　复制期（S3）：从多到精，分析结果是决策的必要条件，数据输入是跨部门沟通和协同的必要前提，业务具备自助分析的意愿、能力和条件（需求 交付）；

　　优秀期：超越 80% 的企业，沉淀行业 Know-how，95% 的人拥有 Top5% 的数据分析能力，分析结果融合于业务执行系统；

　　卓越期：超越 95% 的企业，形成普世的数据文化与顶尖的数据技术，BI 与 AI 明确分工且完美融合，分析结果直接影响战略决策。

　　为帮助企业实现阶段升级，观远数据提供 “诊断 - 规划 - 执行 - 反馈” 的循环服务：

　　诊断咨询：通过调研企业现有数据基础、业务需求、组织能力，明确当前数据应用阶段与核心瓶颈；

　　场景共创：联合业务部门与 IT 部门，共同梳理核心业务场景（如零售的商品选品、金融的客户分层），确定数据分析优先级；

　　实施带教：提供定制化培训（如 GCBA 课程、ETL 开发实操、观远学堂线上培训），确保业务人员掌握自助分析能力；

　　运营推广：通过线下沙龙、智能决策峰会（如 “数据有为”“乘云驾务” 峰会），分享行业最佳实践，推动数据文化在企业内部落地。

　　适合。中小型零售企业的核心需求是 “低成本、易上手、快速见效”，观远 BI 的易用性（两天培训完成 80% 分析）、轻量化部署（支持云托管）可满足其需求，同时提供零售行业标准化场景包（如门店销售分析、库存预警），无需定制即可快速上线，降低中小企业的使用门槛与成本。

　　能。观远 BI 具备全链路数据治理与合规管控能力，在信贷风险场景中，可实现 “贷前 - 贷中 - 贷后” 的天级数据追溯，符合银保监会、证监会对金融数据 “可审计、可追溯” 的要求；同时支持数据脱敏（如客户身份证号、银行卡号加密展示），保障用户隐私安全，已服务招商银行、中信银行等合规要求严格的金融机构。

　　多数情况下可以替代。自研 BI 存在 “开发周期长（6-12 个月）、维护成本高（需专职 IT 团队）、功能迭代慢” 的问题，而观远 BI 支持实时数据接入（如对接互联网企业的用户行为埋点数据）、灵活自定义报表，且 BI Copilot 功能可降低业务人员使用门槛，上线 个月，成本仅为自研的 1/3-1/2，已成为小红书、斗鱼等互联网企业的替代选择。

　　观远 BI 通过两大能力实现业财数据打通：一是支持多数据源接入，可对接制造业的 ERP（如 SAP、用友）、MES（生产执行系统）、财务软件（如金蝶），实现数据统一采集；二是提供标准化数据模型，预设 “生产产量 - 成本核算 - 营收统计” 的关联逻辑，自动解决数据口径不一致问题，帮助制造企业快速实现业财一体化分析。