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Smartbi 的生意经:始于中国商业望于中国智能
Smartbi 的生意经:始于中国商业望于中国智能

Smartbi 的生意经:始于中国商业望于中国智能

随着中国经济以数字经济为重要引擎转向高质量发展道路,数据已成为推动经济增长的关键要素。

Navesink 顾问公司的创始人 Thomas Redman 认为,企业需要建立起对数据的组织和处理能力,只有这样才能收获大数据带来的价值。

数据分析是企业数字化转型的重要支撑,也是提升企业竞争力和创新能力的关键因素。然而,传统的数据分析方式存在着诸多问题,如数据来源复杂、数据质量低、数据处理繁琐、数据呈现单一、数据洞察困难等,导致数据分析效率低下、效果不佳、价值不显。

为了解决这些问题,企业需要可以从多个维度对数据进行深入挖掘和洞察,从而提高数据价值和效率的工具。因此,融合了大数据、AI 核心技术(机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能语音交互、知识图谱等)等前沿技术的新一代商业智能(BI)平台脱颖而出,商业智能行业步入 莺飞草长 的时期。

数据可视化及教育专家 Hans Rosling 曾说: 数据就像沙子一样,如果你不能让它变成金子,那你只能看到它的灰尘。

因此,能够把数据 变沙成金 的商业智能(BI)平台正在成为企业数字化转型过程中不可或缺的工具。

以制造业企业申菱环境的数字化转型为例,这家公司引入了 MES 生产系统、EHR 系统、SAP 系统等工具,支撑产研销供一体化业务的运作。然而,申菱环境发现引入的各种系统和软件并不能有效地协同工作,也不能及时地反映业务和生产的实时状态,导致管理效率低下,无法满足市场和客户的需求。

为了解决这个问题,申菱环境选择了思迈特软件的智能 BI 平台 Smartbi。

通过连接各部门的业务系统数据库,Smartbi 帮助申菱环境实现了运营产生的所有数据的统一存储,提高了数据质量和一致性。在业务进展过程中,Smartbi 给各岗位员工提供相应的数据权限,不仅保证了数据安全,更满足了不同使用者的报表需求。比如,基层管理者可以直接看到本小组的工作进展状况,中高层管理者可以了解到更加详细的经营管理分析报表。

同时,综合自身在数据模型、指标管理和可视化能力等方面的优势,Smartbi 解决了申菱环境对智能工厂车间数据可视化大屏的复杂需求,帮助其建立了科学的生产指挥调度中心,从而实现生产的主动管理、及时调度、快速响应。

从上述案例不难看出,BI 至少要拥有三大基本作用:一是打破数据孤岛,统一储存数据。二是制作数据可视化,满足不同人员的看数需求。三是建立数据安全体系,完善数据权限设置。

值得一提的是, 易用性 理念同样也是国产 BI 平台的重要特征。在申菱环境的案例中,Smartbi 明显降低了用户的上手难度和学习门槛,让 IT 技术人员得以快速上手,解决了国内制造业企业数字化转型的人才短缺痛点。

当然,围绕数据管理建立强大组织化能力的需求存在于各个领域。除了制造业企业,金融、地产乃至政府机构都站在数字化转型的重要关口,优秀的商业智能平台应该做到结合行业环境解决企业具体业务问题,并具备适应市场和客户需求变化的能力。

比如,在金融领域,思迈特软件是拥有最多大型金融客户的国产 BI 厂商,世界 500 强有 10 家国内银行,有 9 家使用 Smartbi,基于十余年的服务经验沉淀,思迈特软件构建了完善的金融行业解决方案,为金融企业搭建一个 高扩展性、响应快速、业务全面 的智慧 BI 平台。为金融企业提供融合数据导航、应用商店、互动社区、个性门户等功能的数据门户解决方案,另外针对如何提高自助分析的渗透率,Smartbi 并不一味寻求数据可视化路线,而是多点开花,从 NLA 到 Office 集成、从即席查询到数据可视化,提供了一套组合拳。

再比如,针对目前医疗机构相互之间竞争激励、业务指标梳理大且难、人工上报效率低等问题,思迈特软件提供一站式精细化管理平台和解决方案,帮助医院不同角色人员使用数据辅助决策、监管、执行,建立可全局服务的数字化运营平台。

src=总之,功能强大、易用灵活、智能高效,Smartbi 做到了一款成功商业智能软件应具备的基本条件,它可以帮助企业从不同行业环境中解决各种业务问题,建立起更好的数据管理能力。

同时,从 Smartbi 身上,我们还看到了中国 BI 平台正在走出自己的独特道路,形成本土化的竞争优势。

在中国市场,BI 行业经历了从国外巨头垄断市场到国产化替代浪潮掀起的发展过程。

如今,中国商业智能平台具备国产优势,更能适应中国企业的商业环境和企业管理文化。通过与国际主流 BI 平台 Power BI 对比,我们可以看出 Smartbi 更符合国内客户的需求:

二来,Smartbi 从数据加工、建模及数据挖掘等专业环节入手,降低了用户操作难度。

数据加工方面,相比 PowerBI 需要操作者熟悉 M 语言和 DAX 函数,具备公式编码书写能力,Smartbi 增加了自助 ETL 功能,通过易于操作的可视化工具将数据加工成具备语义一致性与完整性的数据模型。

数据建模方面,相比 PowerBI 数据模型只能针对当前报表进行使用,Smartbi 建立好的数据关联模型可以以基于业务为主题的业务包形式进行存储,从而实现无限复用。

数据挖掘方面,Smartbi 打造可视化的数据挖掘建模工具,汇集 50+ 种数据挖掘算法组件,快速实现各种类型的数据挖掘应用,为企业提供预测能力,并在多个新场景实现预测性分析能力。

从可视化能力角度看,PoweBI 内置的图表种类相对较少,大部分常用高级图表需要单独去下载使用,而 Smartbi 直接提供了多种组件样式、智能配图、自定义图形等。特别是,Smartbi 内置多个主题风格,可以一键切换设置,操作更简洁。

同时,在移动集成应用中,Smartbi 还支持微信和钉钉集成,这一点对于国内用户来说意义不言而喻。

值得一提的是,Smartbi 还可以通过自然语言分析引擎解析翻译,深度识别用户意图,帮助用户更容易地获得数据洞见,实现分析结果随思而行,即问即答。用户只需对着智能小麦说话,Smartbi 就能自动生成相应的图表或报表,让用户无需编写代码或拖拽操作,就能轻松完成数据分析。

正如近期爆火的 ChatGPT 人机交互方式一样,仅靠一点点示例提示,就能让 AI 大幅提升表现,用人类所喜欢的方式回答。Smartbi 基于 NLA 也同样实现了对话式分析,并且,Smartbi 的 NLA 技术已应用在多个大型集团的 BI 项目中,助力企业在 数智化 时代加速发展。

从 Smartbi 身上,笔者也清晰地感知到国内 IT 企业积极拥抱新技术的态度。

市场对 IT 工具的要求永远是更简便、更高效,一站式数据分析才是最符合企业需求的功能。因。

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