Quick BI站稳Gartner ABI挑战者象限，打造“人人能用的BI”

2024年，中国大数据产业的战略布局和政策法规不断完善，推动企业加速数据应用的进程。

随之而来的，是企业对BI（Business Intelligence商业智能）类应用的需求爆发。特别是一线业务人员——也可以被称为数据消费者，亟需利用数据分析撬动业务增长，而BI作为以数据分析支持辅助企业决策的重要工具，其商业价值也更加凸显。

但企业是否能够通过BI释放数据的商业价值呢？从过去企业实践来看，业务人员对BI的最大感受竟然是“难用”和“用不起来”。

翻译成专业语言，即BI的易用性低，与业务系统集成性不足 ，无法及时支持业务决策。

比如说BI的操作复杂，业务人员需要专门花时间去学习程序语言。有时不仅需要手工填写表单，还需要从其它系统中导出数据，建立新的数据模型，因此需要IT部门同步支持配合。

然而大部分企业寥寥几人的数据团队，很难满足如此繁杂的需求，每日疲于取数和看数，价值感有限。久而久之造成了业务部门和数据团队的“相爱相杀”。

FESCO Adecco外企德科对此深有体会。作为一家人力资源公司，外企德科在全国服务人数超过200万名，要求对现金流健康度进行密切跟踪。但因为采用国外BI系统，操作复杂，且无法打通国内远程办公软件，财务每月要消耗大量人力，依靠Excel形式收集和汇总数据，进行资金管理分析。不仅工作量巨大，数据的准确性和及时性都非常难以保证。

针对这一需求，Quick BI直接连接至实时的资金数据，并通过大模型自动监测和识别出资金波动的特征和模式，制作资金管理看板，帮助企业迅速掌握现金流实时动态，清晰地评估资金健康度，及时发现潜在风险。

同时，Quick BI结合了中国式表格特色，将报表展示和填报录入相结合，迭代了表格填报的能力。直接基于复杂表格填报数据，并且综合计算填报数据和数据集取数结果，一站式完成数据上报和分析，减轻了业务人员的压力。

过去，中国传统BI的核心目标，是为一把手建立“数据驾驶舱”，满足老板高效管理的需求。但这样的BI犹如一个“黑盒子”——只能拿到最后结果，却无法回溯分析过程，更无法对应找到产生问题的原因。

以酒业巨擘洋河股份为例，全国共有数十个事业部和上百个分办机构，8000多家经销商和五六十万家终端店，每年有上亿的销售费用投入。

如何有效管理这样庞大复杂的组织？

在比较了市面上所有BI产品后，洋河最终选择了瓴羊Quick BI，建立了“总部－事业部－分办－业务员”四个层级。每个层级既可以横向洞察业务运营状态，出现问题时，还可以纵向下钻，精准溯源问题，锁定责任人，进行整改。

比如通过经营状况看板，洋河借助Quick BI实现了对费用投放方向和效果的深度分析，精准评估每笔销售费用是否达到了预期目标，是否达到了行业/公司内部的平均水平，从而支撑管理者精准调整费用分配，帮助企业降低销售成本，实现对经销商的有效管理。

针对这些痛点，Quick BI利用AI技术，通过智能搭建、智能问数和智能洞察三大环节，构建了看数——取数——用数的闭环。智能搭建即用户通过文字输入一键生成报表，在对话中修改和美化图表。智能问数即用户通过提问和自然语言交互，直接获取数据结果。智能洞察即快速生成报表摘要，自动检测异常，并进行归因诊断，快速发现数据问题和原因。

除了智能性，Gartner还强调BI厂商的开放性和可集成性。在这一点上，Quick BI无疑具有更大的优势。不仅可以作为独立工具嵌入企业原有业务系统，还能无缝链接阿里云服务生态，深度集成至钉钉、企微、飞书等办公软件和主流OA应用，支持自定义扩展、深度集成和多端适配。