在当下的市场环境中，变革与不确定性成为常态。传统经营模式难以应对快速变化的挑战，“敏捷经营”逐渐成为行业共识。从战略到战术再到执行，如何让这条链路更敏捷地打穿打透？观远数据认为，核心在于让数据分析跳出“浅层数字拆解”的局限，转化为能指导行动的深层洞察。

一、核心挑战：从数据到洞察的鸿沟难以跨越

然而，当前数据分析过程中存在的诸多共性挑战，阻碍这一目标的实现。走进任何企业的经营分析会，都能听到相似的痛点：

“有数据无结论”：仪表板信息繁杂，一线业务看得见数、读不懂数；

“深度分析耗时耗力”：周期性的经营分析会，业务人员往往要花不少时间解读看板数据、梳理汇报材料；

“分析经验难复制”：优秀洞察思路难以规范化沉淀，好的经验只在业务专家的大脑里，不在企业的资产里。

这些困境背后，是从数据到洞察的巨大鸿沟。传统BI解决了数据的可视化问题，却未能打通认知与行动的最后一公里。

二、破局点：当数据遇见知识，AI让洞察自然生长

面对这些痛点，观远数据将大模型的智能化能力引入数据分析流程，提出了全新的底层逻辑：数据+知识=洞察。

数据：来自BI平台上的可信资产，比如ETL、数据集、仪表板、报表等。其中，仪表板涵盖各业务板块的全面分析内容，是天然的“数据原材料”；

知识：来自人工经验总结的洞察思路、业务术语、行业规则等。把这些“隐性知识”明确化，就能让大模型更懂业务；

洞察：大模型结合数据与知识，自动解析数据规律、识别异常、挖掘关联，最终生成能直接指导行动的结论。

 

基于这个逻辑，观远数据推出了「仪表板智能洞察」——通过AI自动解析仪表板数据，一键识别异常波动、隐藏关联与业务机会，为用户提供可视化之外的深度洞察与可行动建议，堪称身边能帮你“读数据、找问题、给方案”的数据解读助手。

三、仪表板智能洞察：让数据自己“说话”

作为身边的数据解读助手，仪表板智能洞察的核心能力体现在这四点，助力数据真正“开口说话”：

预置专家洞察思路，经验不再“私有化”

专业分析师的洞察思路和业务逻辑可以通过“提示词”预设到系统中，精准引导AI生成高质量场景化洞察。这些思路会被规范化沉淀为企业资产，让每个业务人员都能一键查看专业级洞察，不用再依赖“少数人的经验”。

 

千人千面，洞察随角色而变

不同角色关注的视角不同：店长在意客流和库存，高管关心整体GMV和ROI。业务人员可以通过个性化调整预设的洞察思路，精准配置临时的分析策略，获得贴合自己需求的洞察报告，真正实现“千人千面”。

 

连续追问式分析，层层穿透问题本质

观远数据「仪表板智能洞察」支持基于初始结论进行多轮深度追问，实现问题层层穿透与动态修正。看到“GMV下降5%”，可以直接追问“是哪个区域下降？”……每一次追问都离问题本质更近一步，符合业务人员的操作习惯。

 

洞察结论三方调用，无缝融入业务流程

通过原子化的API开放能力，生成的分析结论支持嵌入到企业其他业务系统、工作流内集成使用。使智能洞察真正融入企业的业务场景，让数据洞察从“看报告”真正落地为“做决策”。

 

观远数据「仪表板智能洞察」，正在重新定义企业获取决策信息的方式。通过「仪表板智能洞察」，能够打破从数据到行动的壁垒，推动单纯的数字拆解向深层洞察与行动转化，实现战略、战术、执行链路的敏捷贯通。

四、多重防护，妥善保障数据安全

在享受智能化便利的同时，数据安全始终是不可忽视的底线。“当业务数据输入大模型，如何保障安全？”这是客户最关切的问题。观远数据「仪表板智能洞察」在观远BI平台、加密通道、大模型环节都做了严密防护：

数据最小化原则：只向大模型传输用户“所见即所得”的聚合数据，不涉及底层明细数据，并结合字段级的权限控制，从源头避免敏感信息泄露；

金融级加密传输：采用HTTPS协议基础、AES-128/256加密、TLS 1.3协议动态盐值+MAC校验技术，金融级传输加密，确保数据在传输过程中不被截获、篡改；

零数据保留：大模型服务商明确禁止存储客户对话数据，彻底杜绝未经授权的第三方代理介入，简化数据生命周期；

支持私有化部署：对于金融、政务等对安全要求极高的行业，可对接企业自建的私有化大模型，全程在企业内网完成分析，实现数据处理与推理全流程本地化。

数据时代，真正有价值的不是数字本身，而是数字背后的洞察与行动。观远数据「仪表板智能洞察」，正在让“让业务用起来 让决策更智能”从口号变成日常。

下一期，我们将带来3个真实客户案例，看看他们是如何用「仪表板智能洞察」解决实际业务难题的。无论是经营分析提效还是门店运营优化抑或是系统智能增强，其价值都将得到具体呈现。敬请期待！