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

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。