近日，全球权威IT研究和咨询机构Gartner商业智能与分析平台魔力象限报告（Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms，简称ABIP）出炉，Quick BI再次获得肯定，并继续蝉联挑战者象限。

作为BI概念的提出者，Gartner报告一直是全球IT行业的风向标，也是企业高管和技术领袖的第一参考指南。 瓴羊Quick BI连续五年得到Gartner魔力象限的肯定，且是中国唯一一家入选的BI厂商。

魔力象限指出，Quick BI具有三大独特优势，分别为庞大的销售渠道和灵活的收费模式，可集成式分析，数据素养计划。

结合中国企业数据治理加速的现状，传统国产BI产品已经很难满足如今企业快速增长的数据分析需求。生成式AI正在加速推动BI与业务深度融合，有效改善传统BI的痛点体验，真正降低数据分析的专业门槛，形成“人人都能用的BI”。

01.把BI用起来，为何这么难？

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。

02.AI重新定义BI，打通数据消费最后一公里

2024年Gartner十大战略技术趋势报告提出，生成式AI将真正提高应用的智能化水平，从而改变客户、用户、产品负责人、架构师和开发人员的使用体验。

“鉴于Al的主要功能在于预测或推荐，而非程序性功能，智能应用能够更好地满足用户的个性化需求，从而优化业务成果，推动数据驱动型决策。”

这一趋势如今更加清晰。目前中国主流BI厂商都在推出自己的AI+BI应用。特别是在零售、金融和汽车制造等行业。一方面，这些行业数字化基础较好，数据来源多，规模大，质量优，有利于形成优质大模型。另一方面，行业对于专业BI支持业务决策的需求更强烈。

以跨境电商企业子不语为例，跨境电商物流仓储成本一直是行业痛点。通常跨境卖家需要将货品通过海运入库亚马逊仓储系统。如果备货不足，导致低库存预警，亚马逊平台将会限制商品流量，导致前期投放的营销费用付诸东流。但若备货太多，则会导致库存积压，企业又需要支付高昂的仓储费用。

如何保持库存积压和断货之间的平衡？子不语借助Quick BI建立了智能销售分析、智能库存管理和自动化预警体系。

业务人员可以通过输入“识别仓库里哪个滞留订单比较多”的简单指令，快速找到对应数据图表。当实际库存量触及警戒线，系统会自动向库存管理员推送数据分析报告，保障库存数量、库存周转天数保持在安全阈值范围。而智能洞察则能根据历史数据形成算法，结合物流、天气、节日等数据，找到异常数据背后的原因，并为业务人员提供相关建议。

在零售和电商行业，不仅是库存管理场景，日常如果遇到平台大促，业务需要应对各种高并发的计算需求，不仅包括结构性数据，还包括大量的非结构化数据，需要迅速处理并将之转化为洞察，快速指导运营动作。

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。

如同乐高积木一样，既能独立成形，又能嵌入企业原有系统，还能灵活集成常用办公软件，支持不同部门快速调用，提升数据分析和协同的效率。

新能源汽车ZEEKR极氪是一家数据原生企业，建立了全链路数字化，通过数字化孪生技术，实现了研、产、供、销、服全链路数字化。比如，购买一辆极氪001，用户可以从APP下订单到工厂排产，汽车生产完毕下线，物流运输到交付中心，再到门店销售和消费者，全流程的数据是可视化可追溯的。

为了支持业务决策，极氪后续还打通了生态、三电、经管、人力、财务等内部系统，使得各部门都能取用端到端实时数据，支持日常业务决策。据了解，目前极氪高管级以上已全员使用极数BI系统，活跃率超过60%，充分证明了BI支持业务决策的商业价值。

在此过程中，Quick BI帮助极数BI建立了可视化分析、数据呈现、中国式报表、自助分析等主链路功能，并通过强大的开放性和集成能力，支持产销协同等重要应用场景。

值得注意的是，2024年Quick BI 5.1版本还推出了数据卡片的新功能，即基于仪表板实现数据卡片级分享、查看、收藏、评论、审批等功能，结合办公和OA软件，提升数据全县审批的效率，助力员工实现更高效的数据协同，加速数据流转和消费。

作为中国唯一入选Gartner ABIP魔力象限的BI产品，Quick BI的优势不仅在于更加强大的AI技术优势，并且已经在零售、金融、汽车、电商、制造等真实行业场景中落地，借助真实的场景需求和流动数据，支持日常业务决策。

AI技术的引入，标志着BI智能化时代的到来，也标志着BI降低了学习和使用的门槛，非专业用户也能轻松获取并应用相关的数据和知识，而无需求助于专业人员。而对于企业数据团队来说，则意味着摆脱过去“抠数师”的尴尬身份，专注于更精深的数据科学工作，发挥更大专业价值。

让“业务的归业务，让数据的归数据”，只有真正实现业务目标，才能体现出来BI的商业价值。

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