企業數字化轉型的首要工作是洞察自身的基本狀況，包括各個部門的業務運營情況，面臨的難點及痛點，有哪些瓶頸急需改善，為下一步梳理企業的業務流程并減少浪費做準備。而在這一過程中，BI的強大分析能力能夠幫助企業挖掘數據之間的潛在關聯，并以豐富的可視化圖形表現出來，為企業的決策提供指導。

    觀數臺作為新一代智能協同BI平臺，其強大的關聯引擎能夠幫助企業培養全民數字文化，推進企業的數字化轉型。有句詩是這樣說的，“橫看成嶺側成峰,遠近高低各不同。”這是因為我們站在不同的視角，就會得到不同的結果。而大部分時候，受偏見及慣性思維的影響，我們會墨守成規，站在某一個固定角度去看問題，因而無法跳出固有成見，去探索新的可能。而觀數臺的強大關聯引擎則能夠輔助我們查看數據中的整個故事，以全新的視角去發現各項因素中的潛在聯系。

圖1 查看數據中的整個故事

    只需要將多個含有多列數據的Excel表格拖入觀數臺指定區域，系統則會自動匹配各列數據間的相關性，即使字段名稱不一致，觀數臺也能建立關聯。在用戶點選各列數據名稱時，觀數臺能以不同顏色顯示其他字段與當前選中數據之間的關聯性，并以不同顏色區分。如圖2中各項數據兩兩之間已建立聯系，當選中其中一項數據時，能夠實時顯示它與其他各項數據之間的關聯度。綠色半圓環，表示兩者關聯性大于75%，黃色則表示關聯性界于50%-75%之間。通過顏色區分顯示，讓用戶能夠實時、直觀地察看不同數據之間的關聯度，并在此基礎上引導用戶進一步深入分析。

圖2 觀數臺自動建立數據關聯

    此外，觀數臺將自助式BI的靈活性提升至一個新的層次，包括自助服務可視化、指導式分析應用和儀表盤、嵌入式分析和報告等，支持各種分析預測，為管理層的決策提供支持。

圖3 觀數臺自助式數據消費

    當某個企業面臨市場份額下降時，需要從多個可能影響因素之中找出關鍵因素，從而輔助決策者制定針對性的營銷策略。比如企業通過商品折扣來促銷，需要探索不同折扣點與銷量之間的關系，同時也要綜合考點區域、行業、規格等附加因素的影響，從而尋求整體更佳收益。通過對各個影響因素進行建模分析，直觀展現銷量與折扣系數間的關系，找到商品價格與銷量之間的均衡點，即在這一折扣下，產品的整體收益更佳。同時，根據區域等次要因素，制定折扣系數的浮動區間，供銷售部門與客戶進行價格協商。通過這一系列分析，觀數臺能夠幫助企業在動態競爭的市場環境中保持獲利。

圖4 觀數臺實現產品折扣分析

    BI已經成為企業精細化運營不可或缺的一部分。企業日常生產過程中，存在來自信息系統、設備、手工數據等多源數據，這些數據貫穿了企業從需求、研發、生產、銷售到售后等整個產品生命周期，涵蓋產品設計、生產、工藝、質量、物流等各個業務部門，將這些數據進行采集并及時分析，已經成為眾多優秀企業日常運營工作的一部分。諾貝爾獎獲得者西蒙說，“管理就是制定決策”。管理大師明茨伯格也說過，“管理者平均在某個問題上花費的時間只有9分鐘，承擔的工作任務具有多樣化、短暫性和瑣碎的特點”。因而管理者極其需要在有限的時間中獲得具有價值的信息，特別是企業的基層管理者，面臨著更瑣碎、繁雜的事務，因而更需要BI的支持來實現決策。

    對于生產部門，借助觀數臺靈活的自助式服務，生產管理人員可以對企業的日常分析事務建立標準報告模板，方便快捷地對每日現場數據進行同步分析，及時獲取產品現場的情況，如產品直通率、設備利用率等信息。若發現異常現象，可以更快地反應，防止不良品流入下一個環節。還可以對設備利用率、能耗指標及產能利用率進行分析，以提升設備OEE。

    對于質量部門，在生產環節，BI可以提供一目了然的質量運行狀況，并基于趨勢分析提供標準報告模板；還可以對產品的缺陷率進行跟蹤，如缺陷數目，并利用帕累托分析等來支撐質量部門解決特定的不良問題。通過持續跟蹤產品從小批量試制到量產各個階段有關質量的統計信息，獲取質量趨勢，對異常情況及時進行干預。在產品出售后，BI可以幫助企業更好地完成售后質量追溯。通過對來自多個不同來源的數據集進行清洗、轉換，質量管理人員可以快速找出缺陷產品的影響范圍，確定受影響的批次、客戶，并制定相應的對策。

    總之，BI不僅可以支持企業基層管理者決策，也可以生成各種分析預測報表、KPI數據，方便高層管理者及時了解企業的業績、市場、研發、制造等各方面所需的信息。不同于單純的報表，BI支持對數據的進一步探索。當決策者對圖表中的某個數據感興趣時，可以直接操作鼠標對相關數據進行點擊查看或關聯分析，進行更深層次的挖掘探索，以獲取問題的答案。

    越來越多的企業在當下認識到BI的價值，進而將BI列入企業數字化轉型及智能制造建設的藍圖之中。根據研究機構預計，2021年國內BI市場規模將達到74億元，同比增長33%。

    隨著企業管理方法的不斷優化改進，培育數字文化，建立基于數據的決策成為企業決策的重要支撐方式。數據本身并無價值，通過分析出數據之間的關聯，挖掘數據中潛在的見解，才能夠賦予數據價值。ERP/MES/PLM/HR/OA/SCM等都是數據源系統，將這些多源數據與BI打通，為研發、生產、采購、質量、財務等部門提供決策支持，能夠使系統之間相輔相成，實現1+1>2的價值，更好地服務于企業的業務場景。面對海量數據，是被數據浪潮拍打在岸邊，還是主動遨游其中，借助BI支撐企業實現智能決策，取決于企業本身。