不同于传统BI,观远数据提出一整套从BI(敏捷分析)到AI(智能决策)的完整“5A”落地路径方法论:以智能决策为目标,分步构建,持续升级,协助企业客户规划与之发展阶段相匹配的数字化升级路径,为企业打造面向未来的智能决策大脑。
观远数据提供的一站式智能分析平台,面向企业提供数据分析可视化与智能决策服务,其打通数据采集-数据接入-数据管理-数据开发-数据分析-AI建模-AI模型运行-数据应用全流程,全方位提升企业决策的准确性与时效性,并提供可落地的经营预测和智能决策洞察,助力企业实时掌握经营状况,激发个体价值促进组织创新,让决策更智能。
快速接入企业零散多态的多源数据,统一数据口径,沉淀全貌数据,打造全渠道数据池,释放数据之和价值。
灵活易用的表单设计和数据管理工具,轻松拖拽出一张专业表单,帮助企业高效完成业务数据的收集与整理。
包括数据血缘与资源血缘,可全局查看数据/资源的血缘情况,整合数据链路,洞察数据/资源间上下游依赖关系。
数据质量是保证数据应用效果的基础,是数据治理的重要模块。支持基于数据集进行校验规则设置,并支持定时检测,产出数据质量报告。
简单易用的拖拉拽式操作和清爽的可视化数据流处理界面,满足各式各样数据处理场景,助力高效完成数据的清洗、整理和融合。
通过图形化拖拽的方式对工作流进行任务编排,支持基于子工作流、依赖节点的复杂规则调度能力;调度任务可进行实例化运行,提供重跑以及恢复失败机制,并支持状态监控、日志查看等。
提供灵活的Java SDK,已封装大部分通用逻辑,经过简单的二次开发可实现各种特殊算法来处理数据,包括基于机器学习的智能算法扩展。提供灵活的Java SDK,企业可依据需求,自定义扩展的节点任务类型。支持三种类型插件任务:Source类插件、Processor类插件、Target类插件。
通过简单拖拉拽即可根据业务需求创建不同类型的可视化图表,借助图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息,快速完成兼具直观和美观的即席数据展示。
提供自由灵活的报表构建与即席查询功能,满足终端用户通过界面化的方式直接构建特定的、自定义的数据查询请求。
中国式报表是报表与观远数据一站式智能分析平台的深度融合,具备平台自带的智能数据准备、权限管控、联动、复杂计算等能力,适用于数据来源与接入复杂、布局复杂、计算复杂、集成复杂的中国式复杂报表。
基于Lambda架构的新一代高性能实时数据引擎,将历史与实时数据分开处理,既能够实现多源数据的融合,又可支持增量更新且占用较少的计算资源,零代码实现高频次的数据运算与秒级的数据实时同步与分析,高效满足业务对实时分析的需求。
基于ClickHouse计算和存储技术的加速能力,观远数据极速引擎可一键将非直连数据集转为高性能查询表,进行数据分析与查询加速,实现十亿级别数据量的秒级计算,适用于各类大宽表与高并发的数据分析场景。
基于观远数据在数据分析和人工智能领域多年的领先技术和实践经验,面向企业提供高效、准确、易用的机器学习与数据挖掘解决方案与技术服务,帮助数据科学家快速创建准确的AI模型,并成功实现AI模型从训练实验到应用决策的落地,以此解决企业面临的各种商业挑战和发展瓶颈。
AI模型面向终端用户的数据应用平台,提供贴合业务流程的智能应用,便于业务人员进行各种场景的预测分析,并结合业务经验,人工输入数据,不断增强AI。
作为数据持续反哺业务的手段,用模拟和扩展人类智能的方式,将海量数据进行进阶应用,以支撑企业洞悉商机和智能决策。
统一的企业级数据门户,满足千人千面的个性化看数需求。面向各类数据消费者特别是企业高层提供的日常看数入口,清晰、直观、美观且沉浸式的Web端看数体验,可深入洞察数据访问者需求。
无需高成本定制开发,通过简单拖拉拽配置和所见即所得的可视化操作界面,零代码搭建酷炫的专业级数据大屏,大幅度降低技术门槛,实时更新的数据大屏,助力企业数字化运营升级。
聚焦于平台集群机器和系统运行的使用情况,无需人工操作,即可自动生成直观的数据可视化分析报告,有效提高平台巡检效率,助力企业掌握当前系统负载情况,及时发现和主动排除运维问题,进而提前制定好容量规划。
云应用市场是观远数据基于降本增效目的,打造的企业数据应用的售卖市场。通过将服务标准化、产品化,将解决方案中 提炼的分析场景封装为一个个数据应用,不同成长阶段的企业,可以快速下载匹配不同业务场景的应用,提升全链路数据 分析能力。
观远分析云,是观远数据对数据分析平台Galaxy Platform服务模式进行升级,旨在为客户提供性价比更高、更省心、更安全的服务。从产品功能层面,包含了数据分析平台Galaxy Platform的所有功能模块,并增强了云应用市场与云巡检等功能协同。从服务模式层面,观远数据提供全托管的软件和硬件服务,客户无需单独采购硬件服务器,即可一站式完成硬件采购、软件部署、运维、升级;每位客户独享计算存储资源,环境物理隔离,互不影响,保障业务和数据安全。
观远数据坚持从行业实践中来,前沿技术与行业沉淀并重,全方位覆盖泛零售、大消费、金融与新经济等行业,致力于探索数据分析可视化与商业智能领域的前沿技术,并努力实践数据分析决策智能化在各行各业的深度落地应用,将可复制、可落地的场景和案例最大化抽象成企业共性需求,进而反向延伸回馈给行业,助力企业快人一步享受智能数据分析决策科技普惠福利。
机遇和挑战:缺乏企业级数仓的规划设计,难以满足蜜雪未来20000家门店的数据处理诉求。缺少精细化运营数据,如口味、时段、门店档案等分析数据,异常表现成为管理“黑洞”。数据源繁多,运维困难,排查问题复杂。
机遇和挑战:存在SKU多、供应分散、标准化程度低、保鲜期短、损耗高等多重问题。亟需数据智能赋能供应链以及门店运营,匹配业务高速发展。
机遇和挑战:手工做表效率低,指标多、报表多,看数逻辑各异,找不到重点方向,散乱无归档。数据分析颗粒度粗,异常款回货晚发现不及时。
机遇和挑战:新品预测精度不够,长周期批量补货时间点和补货量难把控。旗下品牌众多,跨越多渠道与领域,生意模式复杂且迭代快速。
机遇和挑战: 全渠道布局,线下营销策略有效性如何验证?产品低温短保,如何优化线上订单物流效率及成本?丰富数据系统,数据分析效率、深度、决策时效性如何提升?
机遇和挑战:跨品类、跨价格档次的品牌矩阵,管理难统一。线上线下多渠道布局,数据来源复杂。高效自有供应链亟待升级。
机遇和挑战:站内流量贵,站外流量追踪难,如何有效洞察机会点。新品推广难,爆品易断货,如何打造可复制的上新能力。线上线下渠道融合发展,如何打通数据,沉淀数据资源。前端市场、后端仓储撕扯不断,如何持续优化产销平衡。
机遇和挑战:金融行业数据量快速累积和膨胀,数据结构、数据类型趋于多元化,数据统一管理难度大。数据服务场景持续丰富与拓展,传统BI工具无法提供高质量的数据分析与创新模板,满足业务创新需求。头部金融企业亟需灵活自助、高性能的企业级分析平台。
机遇和挑战:大宗贸易企业业务形态灵活多变,传统数据建模和数仓建设无法支撑。全生命周期数据查询的需求强烈,大量的人力物力消耗在业务调研和报表开发。缺乏针对上下游合作伙伴的客户画像分析,缺少数据来源支撑。
机遇和挑战: 外部行业竞争加剧,原料、营销、人力等成本上升,内部人为汇总效率低、易出错。单一业务主题的数据分析逐渐被全域数据运营替代,传统工具在数据共享与整体建模上能力不足。新国企亟需整合内外部数据的底层数据平台,同时又需要同时支撑BI和AI应用的能力。
观远数据始终立足于客户角度,采用敏捷开发模式打磨出真正具有极致用户体验的数据产品。始终坚持用户至上的原则,聆听用户需求以进行产品迭代,助力企业更好地享受数字化转型带来的降本增效与业务增长红利。
作为观远数据年度盛会,「智能决策峰会」起始于2019年。旨在与行业数字化实践先锋企业、技术大咖、业界精英一起洞观数字化的发展趋势,深入探讨如何利用数字技术切实解决企业的核心业务问题,助力企业以数智驱动业务长效增长。
消费主力变更,消费需求迭代,数字化基建完善正在倒推各个细分赛道诞生出高增长的新锐品牌。如何在老赛道玩出新花样,短期起势之后如何养成长期竞争力,成为品牌商高度关注的话题。观远数据从服务于大量新锐消费品牌的数字化实践出发,与资本、媒体、品牌方共探新锐消费崛起动因、增长规律、阶段数字化痛点等议题,于2021年发起并举办了「G100新锐数字化增长峰会」。