BI的强大分析能力能够帮助企业挖掘数据之间的潜在关联，并以丰富的可视化图形表现出来，为企业的决策提供指导。
云计算的商业应用、人工智能的兴起、物联网与传感器的广泛应用、计算能力和存储能力的迅速提升，带来一系列的机遇与挑战，商业模式、研发模式、制造模式、服务模式、运营模式、决策模式也相应转变，以实现资源的优化配置。在这一背景下，数字化转型的热潮应运而生。企业数字化转型是指企业利用新一代数字技术，将某个生产经营环节乃至整个业务流程的物理信息链接起来，形成有价值的数字资产，通过计算反馈有效信息，赋能到企业商业价值的过程。
企业数字化转型的首要工作是洞察自身的基本状况，包括各个部门的业务运营情况，面临的难点及痛点，有哪些瓶颈急需改善，为下一步梳理企业的业务流程并减少浪费做准备。而在这一过程中，BI的强大分析能力能够帮助企业挖掘数据之间的潜在关联，并以丰富的可视化图形表现出来，为企业的决策提供指导。
观数台作为新一代智能协同BI平台，其强大的关联引擎能够帮助企业培养全民数字文化，推进企业的数字化转型。有句诗是这样说的，“横看成岭侧成峰,远近高低各不同。”这是因为我们站在不同的视角，就会得到不同的结果。而大部分时候，受偏见及惯性思维的影响，我们会墨守成规，站在某一个固定角度去看问题，因而无法跳出固有成见，去探索新的可能。而观数台的强大关联引擎则能够辅助我们查看数据中的整个故事，以全新的视角去发现各项因素中的潜在联系。
图1 查看数据中的整个故事
只需要将多个含有多列数据的Excel表格拖入观数台指定区域，系统则会自动匹配各列数据间的相关性，即使字段名称不一致，观数台也能建立关联。在用户点选各列数据名称时，观数台能以不同颜色显示其他字段与当前选中数据之间的关联性，并以不同颜色区分。如图2中各项数据两两之间已建立联系，当选中其中一项数据时，能够实时显示它与其他各项数据之间的关联度。绿色半圆环，表示两者关联性大于75%，黄色则表示关联性界于50%-75%之间。通过颜色区分显示，让用户能够实时、直观地察看不同数据之间的关联度，并在此基础上引导用户进一步深入分析。
图2 观数台自动建立数据关联
此外，观数台将自助式BI的灵活性提升至一个新的层次，包括自助服务可视化、指导式分析应用和仪表盘、嵌入式分析和报告等，支持各种分析预测，为管理层的决策提供支持。
图3 观数台自助式数据消费
当某个企业面临市场份额下降时，需要从多个可能影响因素之中找出关键因素，从而辅助决策者制定针对性的营销策略。比如企业通过商品折扣来促销，需要探索不同折扣点与销量之间的关系，同时也要综合考点区域、行业、规格等附加因素的影响，从而寻求整体更佳收益。通过对各个影响因素进行建模分析，直观展现销量与折扣系数间的关系，找到商品价格与销量之间的均衡点，即在这一折扣下，产品的整体收益更佳。同时，根据区域等次要因素，制定折扣系数的浮动区间，供销售部门与客户进行价格协商。通过这一系列分析，观数台能够帮助企业在动态竞争的市场环境中保持获利。
图4 观数台实现产品折扣分析
BI已经成为企业精细化运营不可或缺的一部分。企业日常生产过程中，存在来自信息系统、设备、手工数据等多源数据，这些数据贯穿了企业从需求、研发、生产、销售到售后等整个产品生命周期，涵盖产品设计、生产、工艺、质量、物流等各个业务部门，将这些数据进行采集并及时分析，已经成为众多优秀企业日常运营工作的一部分。诺贝尔奖获得者西蒙说，“管理就是制定决策”。管理大师明茨伯格也说过，“管理者平均在某个问题上花费的时间只有9分钟，承担的工作任务具有多样化、短暂性和琐碎的特点”。因而管理者极其需要在有限的时间中获得具有价值的信息，特别是企业的基层管理者，面临着更琐碎、繁杂的事务，因而更需要BI的支持来实现决策。
对于生产部门，借助观数台灵活的自助式服务，生产管理人员可以对企业的日常分析事务建立标准报告模板，方便快捷地对每日现场数据进行同步分析，及时获取产品现场的情况，如产品直通率、设备利用率等信息。若发现异常现象，可以更快地反应，防止不良品流入下一个环节。还可以对设备利用率、能耗指标及产能利用率进行分析，以提升设备OEE。
对于质量部门，在生产环节，BI可以提供一目了然的质量运行状况，并基于趋势分析提供标准报告模板；还可以对产品的缺陷率进行跟踪，如缺陷数目，并利用帕累托分析等来支撑质量部门解决特定的不良问题。通过持续跟踪产品从小批量试制到量产各个阶段有关质量的统计信息，获取质量趋势，对异常情况及时进行干预。在产品出售后，BI可以帮助企业更好地完成售后质量追溯。通过对来自多个不同来源的数据集进行清洗、转换，质量管理人员可以快速找出缺陷产品的影响范围，确定受影响的批次、客户，并制定相应的对策。
总之，BI不仅可以支持企业基层管理者决策，也可以生成各种分析预测报表、KPI数据，方便高层管理者及时了解企业的业绩、市场、研发、制造等各方面所需的信息。不同于单纯的报表，BI支持对数据的进一步探索。当决策者对图表中的某个数据感兴趣时，可以直接操作鼠标对相关数据进行点击查看或关联分析，进行更深层次的挖掘探索，以获取问题的答案。
越来越多的企业在当下认识到BI的价值，进而将BI列入企业数字化转型及智能制造建设的蓝图之中。根据研究机构预计，2021年国内BI市场规模将达到74亿元，同比增长33%。
随着企业管理方法的不断优化改进，培育数字文化，建立基于数据的决策成为企业决策的重要支撑方式。数据本身并无价值，通过分析出数据之间的关联，挖掘数据中潜在的见解，才能够赋予数据价值。ERP/MES/PLM/HR/OA/SCM等都是数据源系统，将这些多源数据与BI打通，为研发、生产、采购、质量、财务等部门提供决策支持，能够使系统之间相辅相成，实现1+1>2的价值，更好地服务于企业的业务场景。面对海量数据，是被数据浪潮拍打在岸边，还是主动遨游其中，借助BI支撑企业实现智能决策，取决于企业本身。
