《未来简史》预言：数据将成为人们未来的信仰。
未来已来，将至已至。如今，数据所扮演的角色与作用超乎想象。从政府将数据要素列入生产要素之中，到数据驱动型业务场景涌现，企业与组织对于数据及其价值的认可度明显提升。如何充分释放数据价值已成为所有企业与组织在数字化转型中的一道必答题。
不过，在数据爆炸性增长以及数字化转型持续深入的今天，企业与组织不缺乏丰富的数据和成千上万的指标，却面临着从把数据“用起来”到“全面用好”的巨大鸿沟。归根结底，数据价值的释放是一个持续迭代演进的过程，不能仅依托纷繁复杂的数据技术，更需要企业数据文化、组织架构等全方位的完善。
业界普遍认为，在数据价值的释放过程中，能把数据全面用起和用好的工具将是重要抓手，它不仅可以降低数据消费与使用的门槛，更能牵引着企业与组织的数据文化、组织架构走向落地。
作为国内知名BI厂商，思迈特在今年率先出手，推出Smartbi V11系列新品：一站式ABI平台Smartbi Insight V11版本和Smartbi Eagle智慧数据运营平台，直指企业经营管理决策和业务流程优化等核心挑战，助力千行百业用户在数字化转型中全面用好数据，实现数据价值的充分释放。
释放数据价值时不我待
管理学巨擘彼得德鲁克曾言：“如果你不能衡量，就不能有效增长。”
在数字化时代，一个企业的业务决策、战略规划离不开数据的衡量与分析。能不能用好数据，决定着一家企业能否抓住稍纵即逝的市场机遇和增长机遇。
当前，千行百业用户们的数字化转型已步入深水区。作为核心生产要素，数据已是企业日常业务运转中不可或缺的因素，深深影响着企业的运营管理、营销服务乃至决策创新。企业对于释放数据价值的预期也在悄然发生着改变：
首先，在释放数据价值的驱动下，企业希望能够进一步降低数据消费与使用的门槛，扩大数据消费群体和使用场景。例如，国内头部金融机构，数据消费者的月活用户数通常达到上万人，数据消费已不再是高层决策者的专属，哪怕是普通员工在日常业务场景中也经常基于数据进行业务分析与决策，类似情况在制造、零售等行业也在出现。
其次，随着市场不确定性骤增，在日常业务运营管理和决策中，企业越来越倚重基于数据的快速决策与响应，而不是经验和直觉。IDC预测，未来超过90%的组织都将成为“数据驱动型组织”，基于数据的决策不仅重塑业务流程的弹性、灵活性，还能大幅提升运营效率和业务敏捷性。
第三，随着数据不断积累，企业愈发渴望形成数据资产管理体系，全面提升使用数据的能力，并且带动数据文化和组织架构的进化。Gartner就在《2023年中国数据分析和人工智能技术成熟度曲线》中认为，数据资产管理是两年内唯一具有转型效益评级的创新，并有望率先实现主流采用。
毫无疑问，近年来以指标为核心的一站式ABI平台兴起绝非偶然。在数字化时代，一站式ABI平台正成为企业数字化转型的引擎，帮助企业建立以数据为依托、业务为中心、指标体系为管理抓手的数据运营体系，沉淀数字资产和释放数据价值，真正实现从“数据用起来”到“数据用好”的跨越。
事实上，作为一站式ABI平台的市场引领者，思迈特公司近年来一直致力于一站式ABI平台的升级与创新。在今年8月，思迈特公司又带来了Smartbi V11系列产品，不仅为市场树立了产品新标杆，更为企业的经营管理决策和业务流程优化提供源源不断的动力。
一站式ABI平台Smartbi Insight V11：释放数据价值的好帮手
与过去产品相比，一站式ABI平台固然解决了过去数据与业务变化的联动不足、多平台操作的用户体验交叉、系统割裂导致的一致性问题、使用与维护成本高昂等一系列问题，让企业管理者和运营人员真正能从数据视角深入理解业务现状，并通过具体指标来进行分析与决策。
但这就够了么？
在大数据在线看来，一站式ABI平台正迎来产品突破的关键时期，关键技术的应用有望给产品带来革命性的突破。尤其是随着AI技术的持续发展，以及LLM（大语言模型，以下简称：大模型）的出现，一站式ABI平台有望成为Data+AI走向融合的绝佳平台，从而让数据流动、数据实时分析、业务决策变得更加高效，对企业未来的数据分析、数据消费、使用交互、使用体验将带来颠覆性影响。
事实上，我们从思迈特公司最新的一站式ABI平台Smartbi Insight V11就能一见端倪。作为一站式ABI平台的领导者，思迈特公司最新的Smartbi V11系列新品凭借强大的数据模型和指标模型、大模型能力以及全新的UI设计，正在市场中树立产品的新标杆。
其一、Smartbi Insight V11进一步强化了数据模型和指标模型核心能力，真正让“引擎”能力实现进阶。例如，数据模型封装了多源、异构、复杂的原始数据，是企业用户简单、便捷使用数据的基础。为此，思迈特公司在Smartbi Insight V11版本中封装了更强的数据处理能力，包括新增SQL引擎，可以查询大数据量的明细业务数据，支持向导式的可视化操作创建计算度量和计算列。
向导式生成计算度量
另外，指标模型为业务用户与技术人员之间搭建起一座需求沟通的桥梁，双方使用共同的界面、语言进行沟通，业务用户使用业务术语描述需求，技术人员则将其直接转换为Smartbi中指标模型，这过程中没有信息的丢失及变形，实现了指标口径的统一，帮助企业构建起数据资产体系和增长指标体系。
其二、Smartbi Insight V11通过电子表格、自助分析工具集、对话式分析、数据挖掘等一系列功能，从产品的广度和深度上大幅降低数据消费与使用的门槛。尤其是大模型能力的引入，Smartbi Insight V11带来数据分析的交互性和可用性的革命性变革，让人人用数真正成为现实。
新即席查询，自助明细数据查询工具，勾选拖拽即可自由查询
例如，日常业务中常见的报表需求，过去从立项到报表制作成功，不仅项目周期长、涉及人员多，效率还较为低效。如今，业务部门人员自身即可通过自助分析平台在极短时间内完成。又如，Smartbi Insight V11引入大模型的能力，不断提升NLP to SQL能力，真正让普通用户通过自然语言即能获得数据分析能力。
其三、思迈特公司深入研究BI用户的使用习惯，在一站式ABI平台 Smartbi Insight中采用了全新的UI设计，重新优化了产品模块、交互方式和操作方式等，大幅提升产品易用性和使用效率，降低用户学习和使用成本，为用户带来使用体验的全面提升。
新增导航页，打通帮助系统，让用户更高效工作和学习
毫无疑问，思迈特一站式ABI平台Smartbi Insight V11的能力得到了全面升级，其犹如企业数字化转型的引擎，为数字化转型的持续推进带来源源不断的动力，助力企业数据价值的释放。事实上，除了Smartbi Insight V11外，思迈特公司此次还推出了Smartbi Eagle智慧数据运营平台，让数据运营落在实处，为建立数据文化、数据驱动的组织与制度带来新思路。
Smartbi Eagle：让数据运营落在实处
众所周知，数据是企业数字化转型的基石，也是核心资产。
随着数字化转型的深入，尤其是组织结构和技术体系建立之后，上至管理层下到一线员工的数据思维和数据文化建设就至关重要。数据文化一旦成型，任何层级的员工都能意识到数据及其价值的作用，真正的信数据、用数据，让数据融入到业务之中，数据使用则能形成一种价值体系。
但数据文化的形成绝非一朝一夕就能完成，而是需要在日常业务中不断成长与完善。目前，业界普遍认为“数据运营”是数据文化走向落地的关键抓手，“数据运营”牵引着数据分析成效、数据人才队伍建设、数据创新能效等方方面面。思迈特公司认为，“数据运营”的核心就是建立一种数据驱动的数据文化组织，让更多的用户、在更多的场景中使用工具、使用数据，通过数据驱动业务发展和业务决策。
对于企业而言，海量数据一旦不运营，就容易形成数据沼泽，不仅无法有效支撑业务场景的用数需求，更徒增数据管理的挑战和成本。时下，企业的“数据运营”依然面临着不小挑战。Gartner调研显示，工具技能、文化变革以及数据使用和运营闭环是当前数据文化推广的主要挑战。
为此，思迈特公司推出了Smartbi Eagle智慧数据运营平台，从数据发现、数据使用、数据安全、数据运营、数据门户和数据运营量化指标六个维度出发，帮助企业建立起数据驱动的数据文化组织，让员工了解数据价值和熟悉数据使用工具。
例如，在数据使用方面，企业通常拥有高管、业务分析师、数据分析师、数据科学家等多种数据消费者，数据消费者的角色不同、需求不同，要想让大家都把数据用起来，必须从工具层面提供适合不同数据消费者使用的各种工具。为此，Smartbi Eagle智慧数据运营平台提供了描述性分析、诊断性分析、预测性分析、指令性分析的各种分析工具，解决了数据消费者使用的核心问题。
又如，在数据运营方面，Smartbi Eagle智慧数据运营平台构建起新型数据驱动的工作模式：“以业务为中心”的自主服务机制。企业通过“以业务为中心”的自主服务机制，可以建立起数据驱动的运营组织，科技部门聚焦基础数据、基础模型和数据运营工作，业务部门则更多自主地完成常规类数据需求和分析，快速响应市场需求变化。
再如，Smartbi Eagle智慧数据运营平台提供了数据运营量化指标，来衡量企业数据运营、数据文化建设的情况。Smartbi Eagle通过“数据渗透率”了解用户、场景使用数据的情况，让企业随时了解自身数据运营情况。
综合观察，数字经济时代，“使用和用好数据”的能力将是每一家企业都必须掌握的能力，也是企业竞争力差异化的关键所在。一站式ABI平台对于构建数据资产管理体系和释放数据价值将大有裨益，未来必然会成为越来越多企业在数字化转型中的建设重点。而思迈特通过Smartbi V11系列新品，无疑引领了一站式ABI平台产品的发展趋势，也为企业加速构建全面的数据能力带来了源源不断的动力。
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