观远数据ChatBI软件-
头部便利店
客户痛点：
数据获取难：精细化管理强，业务系统多，数据标准多且数据量大，原有获取数据方式效率极低，数据获取的时效性跟不上业务管理要求。
数据员员工满意度低，离职率高：业务部门抱怨支持不够，数据员工作负荷重，任务低级重复，相互吐槽。
后台管理成本高：门店多管理半径小，信息传递效率低，培训难等带来的岗位增设
督导及店长赋能不足：大量业务经验依赖于手工报表，督导及店长缺乏数据分析能力，难以赋能。
解决方案 ：
多节点部署：分布式 大数据 计算引擎，智能ETL数据处理，大大提升数据计算效能。重复性计算任务 自动化 ，直接减负数据员繁杂任务。保障业务部门精细化运营管理的数据获取时效性。
数据价值链打通：通过观远一站式智能数据平台，对销售、会员、门店、商品、营销、物流、财务等数据进行整合，打破业务板块导致的数据模块化。
千人千面，不同层级不同权限：面向公司CEO、分公司总经理、事业部负责人、店长等多角色提供对应的数据看板，实现千人千面的数据赋能，并保障 数据安全 。
360度门店运营管理：为店长进行数据赋能，使店长能够从店铺收入面、费用面、管里面等多维度查看门店运营状况，以便门店及时改善；针对欠品、扫码过期品、高低库存、大单销售、设备温度等异常状况及时报警，提醒并及时处理。督导巡店有的放矢。
物流配送跟踪：全方位跟踪订单的物流配送轨迹，及时掌握物流完纳，快速识别到货不足情况，为紧急补货提供时间，减少欠品
商品运营及并买分析：对商品实现从大类、中类、小类到单品的订销废分析，尤其针对鲜食需要及时关注销售及库存情况，减少报废；同时针对重点商品进行并买分析，挖掘出商品间的购买关联，为营销策划提供数据支持
项目价值：
提供了更落地的规划路径：以业务需求为核心，结合现状及未来战略规划，观远能承接未来全家的数字化转型战略
降本增效：极大提升数据获取时效，大大降低数据分析相关后台管理成本，扩大管理半径，提升决策效能。如原来财务获取周报数据由6个小时缩短至10分钟。
数据普惠：业务经验模型化，高效指导一线督导及店长业务改善。
数据驱动业务的流程改善：基于业务规则的智能化预警，实现数据追人，第一时间发现问题并反馈给相应责任人，并对改善情况进行追踪，形成管理闭环。
头部美妆集团
客户痛点：
集团构建数据中台至今，已经积累了大量的数据，涵盖了供应链、生产、销售、营销和会员管理等各个方面。这些数据的积累提供了宝贵的资源，但同时也带来了一些挑战：
1.临时性业务需求：灵活多变的业务常常带来一次性需求。通常，业务方提出需求后，产品经理需要进行对接，讨论一次性需求、数据口径和价值，形成 PRD，并由开发人员进行开发。整个过程效率不高。
2.重复性需求：梳理了集团的日常数据应用需求，发现 70% 的需求是重复进行的。
3.个性化分析门槛高：尽管内部已经创建了 1000 多张报表和看板，但仍然无法完全满足业务部门对数据的个性化需求。传统数据分析工作门槛高，非技术人员往往难以自行完成分析。
解决方案：
通过整合 AI 技术，打造 “问数 GPT”，进一步降低业务用数门槛，实现对个性化需求的智能报告，打造有洞察、有结论、有建议的 AI 分析助理，能够即时解决分析问题，减少对传统开发流程的依赖，同时自动化处理重复性的数据请求，降低个性化分析的门槛。
基于 “问数 GPT” 系统，用户可以通过对话与系统交互，系统基于前置分析模块识别用户意图，并与知识库结合，生成反馈。这些反馈随后进入 BI 体系进行计算，并以直观的方式呈现结果。同时，AI 在理解用户问题时会进行确认，以确保准确性。如果 AI 不适合处理某些问题，也会转交给人工服务，确保问题得到有效解决。
项目价值：
问数 GPT 已经实现了广泛的员工参与。系统为员工设置了差异化的访问权限，以确保数据安全和合规性。
● 数据分析师响应的效率大提升，产品上线 3 个月后活跃用户占比 52%，覆盖业务部门 10+；处理取数需求 11x，业务部门取数报错率从周最从原来的 0.5 小时→3 小时→3 天缩短，1→5 分钟，有效提升数据分析师的数响应效率。
● 数据分析师的服务半径得以扩大，从原来的 SQL 工程师变成企业知识训练师。数据支持部门与业务部门进行更紧密合作。
● 跨部门沟通协作的成本也因项目而降低。沉淀的营销、销售、市场、库存和财务等业务数据，使得我们能快速响应经营性业务分析需求，加速知识调取与流通，大大促进了部门间的沟通和协作。
● 此外，项目还培养了业务团队的数字化思维。由于工具的使用变得简单且无门槛，员工们开始习惯于使用数据来指导决策，这种习惯逐渐转化为企业文化的一部分。
