信息爆炸时代，企业数据正在呈几何级别增长。一家连锁零售企业，门店数3000，SKU数1000，一天产生300万库存快照数据，一年就是10个亿。面对动辄几十亿的库存数据，许多企业都会面对「留之累赘弃之担忧」的尴尬：历史数据中有大量不变的信息，把每一天的全量快照数据储存下来是对资源的极大浪费；设计不当则会影响查询效率，拖垮数据库。为「便捷处理海量数据」，观远数据推出「Smart ETL」功能：节省储存

在教育数字化进程中，人工智能正在帮助教育企业更高效地理解用户需求、优化服务体验。观远数据与国内领先的在线编程教育品牌「西瓜创客」展开深度合作，共同推进智能分析与教育场景的深度融合，真正实现“让数据服务于家庭与孩子”。通过落地以AI+BI驱动的「仪表板智能洞察」，观远数据助力西瓜创客更精准地传递教育价值、提升教学服务质量，从而更好地践行“释放每一个孩子的创造力”的企业使命。

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理想状态下，数据应是经过适当清洗、整合的 ADS 层应用数据，这能为回答提供准确、可靠的依据，使回答更贴近实际需求，避免因数据混乱或错误导致的误导性结论。对于开放性问答或综合类问答，目前观远正与企业的共创中，如问“昨天工厂运作情况如何”，企业从cost、service、productivity等角度分析，需在知识库预定义，大模型理解后从这些角度进一步分析，获取数据结果形成综合报告。，若业务提问符合

BI通过收集、整合和分析企业内部的各种数据，帮助企业发现数据中的模式和趋势，从而做出更明智的商业决策，以此来提升企业的经营能力和竞争力。无论是传统BI还是自助BI，都是为了在数据和人之间建立一座桥梁，使数据能够被更有效地理解和应用，但由于数据的复杂性和用户的多样性，他们无法完全消除数据和用户之间的距离。自然堂集团携手观远数据，将大语言模型和BI基座能力相结合，应用大语言模型的底层能力，学习企业业务

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。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。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

而如果企业采用的是本地化部署的私有大模型，那么在数据安全方面的顾虑就可以有所放宽，ChatBI也可以与大模型进行更多的业务数据交换。未来随着大模型云服务的普及，与数据安全合规相关的技术支撑会更加完善，法律法规也会更加健全。大模型厂商也会采取必要的技术和管理措施来保护用户数据不被滥用或泄露，从而在提供便利的同时，也保障用户的数据安全和隐私，那样我相信会有越来越多的企业客户逐渐接受大模型接口化服务。

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十年前，全球市值最高的 Top10 公司大多来自石油、银行、汽车等传统行业。而十年后的今天，亚马逊、Facebook、阿里巴巴、腾讯等一跃超过了十年前排名第一的艾克森美孚。不难发现，数据是这些企业的核心资产。大数据可以帮助企业制定切实可行的战略规划，获取客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。成功的企业数字化案例显然有自己的共同点：重视数据质量、重视数据上下文、以及建立.