在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為企業(yè)和組織獲取洞見(jiàn)、優(yōu)化決策和提高競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵工具。隨著大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)的發(fā)展和普及，數(shù)據(jù)分析的方法和工具也在不斷進(jìn)化。

近年來(lái)，自助式數(shù)據(jù)分析成為一個(gè)顯著的發(fā)展趨勢(shì)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析往往需要依賴于數(shù)據(jù)分析專家和IT團(tuán)隊(duì)，而現(xiàn)在，借助于先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具和平臺(tái)，即使是沒(méi)有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員也能夠輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

那么，為什么要推進(jìn)自助式分析，如何實(shí)現(xiàn)自助式分析？接下來(lái)，我們將以帆軟的實(shí)踐為例，來(lái)探討這個(gè)問(wèn)題。

不能自助分析數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)價(jià)值就得不到釋放

首先來(lái)回答第一個(gè)問(wèn)題——為什么自助式數(shù)據(jù)分析這么重要？

在過(guò)去，當(dāng)業(yè)務(wù)人員需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，往往需要通過(guò)專門的數(shù)據(jù)分析師或IT人員來(lái)實(shí)現(xiàn)。這種傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式存在著顯著的問(wèn)題，嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值釋放。

首先，這種依賴性顯著增加了企業(yè)的成本。為了支持?jǐn)?shù)據(jù)分析的需求，企業(yè)必須投資建設(shè)專門的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)和IT團(tuán)隊(duì)。同時(shí)，隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)量的增加，這種成本壓力還會(huì)持續(xù)增加。

更重要的是，業(yè)務(wù)人員、數(shù)據(jù)分析師和IT人員之間存在著溝通理解的鴻溝，很多時(shí)候都有點(diǎn)“雞同鴨講”的無(wú)力感。數(shù)據(jù)分析師和IT人員雖然具有技術(shù)背景，但往往缺乏對(duì)業(yè)務(wù)的深入理解。這種鴻溝導(dǎo)致了很多的誤解和延誤，影響了數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率。

由于業(yè)務(wù)人員不能直接參與數(shù)據(jù)“對(duì)話”，很多有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源得不到充分的利用。而且，由于缺乏直接的數(shù)據(jù)反饋，業(yè)務(wù)人員也很難及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化業(yè)務(wù)策略，從而影響了企業(yè)的市場(chǎng)表現(xiàn)和競(jìng)爭(zhēng)力。

讓我們來(lái)看一個(gè)具體的例子。

在一家服裝零售企業(yè)中，隨著夏季銷售季的臨近，業(yè)務(wù)經(jīng)理想通過(guò)分析過(guò)去三年夏季的銷售數(shù)據(jù)，來(lái)預(yù)測(cè)本年度熱銷產(chǎn)品，并據(jù)此調(diào)整采購(gòu)和庫(kù)存策略。他希望能明確哪些款式和顏色的服裝最受歡迎，以便及時(shí)下單，避免缺貨。

業(yè)務(wù)經(jīng)理向數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)提出需求，然而，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)對(duì)服裝銷售的季節(jié)性和流行趨勢(shì)不甚了解，反復(fù)詢問(wèn)細(xì)節(jié)，浪費(fèi)了寶貴時(shí)間。而且，由于銷售數(shù)據(jù)分布在不同的系統(tǒng)中，IT團(tuán)隊(duì)也卷入了數(shù)據(jù)集成的繁瑣流程中。雖然業(yè)務(wù)經(jīng)理多次解釋需求，但數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和IT團(tuán)隊(duì)卻總是提供不符合預(yù)期的報(bào)告。

兩周過(guò)去了，但準(zhǔn)確的分析報(bào)告仍未能交付。最終，當(dāng)分析報(bào)告完成時(shí)，已經(jīng)接近夏季銷售季的開(kāi)始，業(yè)務(wù)經(jīng)理只能急急忙忙地下單，而由于時(shí)間緊迫，供應(yīng)商無(wú)法保證充足的供貨，最終導(dǎo)致了熱銷產(chǎn)品的嚴(yán)重缺貨。

為了解決這些問(wèn)題，自助式數(shù)據(jù)分析應(yīng)運(yùn)而生。它的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)和IT的三位一體，讓懂業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)人員能夠直接與數(shù)據(jù)“對(duì)話”，無(wú)需等待IT團(tuán)隊(duì)或數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的支持。

FineBI，要讓人人都能成為數(shù)據(jù)分析師

既然自助式分析如此重要，那要怎么實(shí)現(xiàn)呢？

整體來(lái)看，在業(yè)務(wù)人員自助數(shù)據(jù)分析的路上，有三個(gè)攔路虎：數(shù)據(jù)編輯、數(shù)據(jù)分析模型建模、復(fù)雜業(yè)務(wù)的指標(biāo)分析。

為此，需要有一個(gè)強(qiáng)大、好用的數(shù)據(jù)分析工具平臺(tái)，來(lái)解決上述問(wèn)題。以帆軟的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，這樣的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，需要具備三個(gè)方面的能力：

1、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)編輯能力，這是自助式數(shù)據(jù)分析的第一步。

數(shù)據(jù)被視為企業(yè)的核心資產(chǎn)之一，它能夠?yàn)槠髽I(yè)決策提供有力支持。然而，數(shù)據(jù)往往分散在不同的系統(tǒng)和平臺(tái)上，格式各異，質(zhì)量不一，這為業(yè)務(wù)人員帶來(lái)了不小的挑戰(zhàn)。

業(yè)務(wù)人員在拿到數(shù)據(jù)后，首先面臨的問(wèn)題是數(shù)據(jù)的整合和清洗。例如，可能需要合并來(lái)自不同渠道的銷售數(shù)據(jù)，清除重復(fù)或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)記錄，填補(bǔ)缺失的數(shù)據(jù)信息等。這一階段的工作量往往非常龐大，也非常關(guān)鍵，它直接關(guān)系到后續(xù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。

數(shù)據(jù)清洗和整合完成后，接下來(lái)是數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和格式化。業(yè)務(wù)人員可能需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合分析的格式，比如將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)，將日期數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，或者將分類數(shù)據(jù)編碼?？梢钥吹剑獙?shù)據(jù)準(zhǔn)備好，需要大量的工作，這也構(gòu)成了自助式分析道路上的第一個(gè)攔路虎。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析工具，比如FineBI，提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)編輯能力。它允許用戶以類似Excel的方式，直觀、靈活、高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)編輯。用戶可以輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)的合并、聚合和過(guò)濾，也可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和格式化。通過(guò)這些功能，F(xiàn)ineBI讓業(yè)務(wù)人員可以更加自信、更加高效地編輯數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2、強(qiáng)大、易用的建模能力，找到數(shù)據(jù)中隱藏的業(yè)務(wù)關(guān)系。

建模不僅是數(shù)據(jù)分析的核心，也是通往業(yè)務(wù)洞察的關(guān)鍵。然而，傳統(tǒng)的建模過(guò)程往往技術(shù)門檻較高，需要深厚的統(tǒng)計(jì)學(xué)和編程知識(shí)。對(duì)于業(yè)務(wù)人員來(lái)說(shuō)，這無(wú)疑是一個(gè)難以逾越的障礙。因此，強(qiáng)大而易用的建模平臺(tái)就顯得至關(guān)重要。

FineBI通過(guò)構(gòu)建主題內(nèi)模型的結(jié)構(gòu)，按照業(yè)務(wù)分區(qū)原則設(shè)計(jì)模型，從而降低了建模的復(fù)雜度。通過(guò)建模，F(xiàn)ineBI能夠清晰地展現(xiàn)出業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，幫助業(yè)務(wù)人員更好地理解數(shù)據(jù)的含義和關(guān)系，讓他們更快地找到數(shù)據(jù)分析的方向和焦點(diǎn)。而且，F(xiàn)ineBI能夠確保數(shù)據(jù)模型的結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)邏輯高度一致。同時(shí)，通過(guò)將模型按照業(yè)務(wù)分區(qū)進(jìn)行設(shè)計(jì)，也可以提高模型的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性。

傳統(tǒng)的建模過(guò)程往往需要編寫復(fù)雜的代碼和公式，而FineBI提供了拖拉拽式的建模交互，讓用戶可以像搭積木一樣輕松構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。

3、分析函數(shù)能力，應(yīng)對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)需求的殺手锏。

一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度、多層次的分析。例如，企業(yè)可能需要分析銷售額、利潤(rùn)率、市場(chǎng)占有率等多個(gè)指標(biāo)，并且要能夠靈活地應(yīng)對(duì)不同的時(shí)間范圍、地區(qū)、產(chǎn)品類別等多個(gè)維度的組合。這就需要數(shù)據(jù)分析工具具備強(qiáng)大的復(fù)雜計(jì)算能力，以確保能準(zhǔn)確、高效地計(jì)算出復(fù)雜的業(yè)務(wù)指標(biāo)。

FineBI推出的def分析函數(shù)，是一種強(qiáng)大的分析函數(shù)工具，可以實(shí)現(xiàn)任意復(fù)雜邏輯指標(biāo)的分析。它不僅支持基本的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)計(jì)算，還能實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的邏輯、條件判斷，滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求。

FineBI的def分析函數(shù)能夠應(yīng)對(duì)業(yè)界常見(jiàn)的“十大表計(jì)算場(chǎng)景”、“15大詳細(xì)級(jí)別表達(dá)式”等復(fù)雜分析需求，例如客戶購(gòu)買頻率、同期群分析、獲客分析、最大交易額的平均值、回頭客分群、動(dòng)態(tài)區(qū)間對(duì)比、相對(duì)周期篩選、用戶登陸周期、客戶群組年度購(gòu)買頻率等。

AI for BI，用戶數(shù)據(jù)分析的智能助手

AI技術(shù)發(fā)展信迅速，尤其是進(jìn)入2023年AI大模型在各行各業(yè)迅速落地。那么，如何將AI引入BI當(dāng)中呢？為此，帆軟提出了"AI for BI"的理念。

與通常的AI+BI概念不同，"AI for BI"強(qiáng)調(diào)在良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和強(qiáng)大的BI功能支持下，利用AI技術(shù)簡(jiǎn)化用戶工作流程和降低技術(shù)門檻。在帆軟看來(lái)，當(dāng)前階段AI不能完全替代數(shù)據(jù)分析師，而應(yīng)作為輔助工具，幫助減輕用戶的機(jī)械和重復(fù)性任務(wù)。

因此，帆軟致力于一方面加強(qiáng)FineBI產(chǎn)品的核心能力，如進(jìn)行移動(dòng)端升級(jí)、主題模型構(gòu)建和優(yōu)化大數(shù)據(jù)性能；另一方面也繼續(xù)跟進(jìn)AI技術(shù)的發(fā)展，探尋能為用戶提供價(jià)值的AI For BI應(yīng)用場(chǎng)景，以推動(dòng)BI工具在數(shù)據(jù)分析和決策支持方面的應(yīng)用。

目前，F(xiàn)ineBI基于“AI for BI”的理念，推出了一系列的AI輔助功能，包括智能數(shù)據(jù)編輯、智能生成公式、智能生成圖表、智能解讀和智能美化等。

1、智能數(shù)據(jù)編輯

借助FineBI的智能數(shù)據(jù)編輯功能，用戶只需以自然語(yǔ)言描述他們的需求，AI就能理解并執(zhí)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)編輯操作。這種智能編輯不僅節(jié)省了用戶的時(shí)間，而且讓那些沒(méi)有數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)的用戶也能輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)編輯。

2、智能生成公式

FineBI的智能生成公式功能，能根據(jù)用戶的問(wèn)題自動(dòng)撰寫相應(yīng)的def函數(shù)或其他函數(shù)。這大大簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)分析的過(guò)程，讓用戶可以通過(guò)簡(jiǎn)單的描述來(lái)完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

3、智能生成圖表

圖表是數(shù)據(jù)分析的重要組成部分，它能直觀地展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。借助FineBI的智能生成圖表功能，用戶只需提供他們想要分析的數(shù)據(jù)和分析目標(biāo)，AI就能為用戶生成相應(yīng)的圖表。

4、智能解讀

數(shù)據(jù)分析的結(jié)果往往需要專業(yè)知識(shí)來(lái)解讀，但FineBI的智能解讀功能可以為用戶自動(dòng)生成分析文檔。通過(guò)智能解讀功能，用戶可以快速了解分析結(jié)果的重要信息和業(yè)務(wù)洞察，而無(wú)需花費(fèi)大量時(shí)間來(lái)解讀復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

5、智能美化

儀表板的布局和樣式對(duì)于用戶的數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)有著重要的影響，F(xiàn)ineBI的智能美化功能可以根據(jù)用戶的喜好和業(yè)務(wù)需求，自動(dòng)調(diào)整儀表板的布局和樣式。這不僅提升了儀表板的美觀度，而且使得儀表板更符合用戶的使用習(xí)慣和業(yè)務(wù)需求，提升了用戶的數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)。

通過(guò)這五大AI輔助功能，F(xiàn)ineBI成功地將AI技術(shù)應(yīng)用于BI領(lǐng)域。這些功能的設(shè)計(jì)都圍繞一個(gè)核心目標(biāo)，那就是如何讓數(shù)據(jù)分析變得更加簡(jiǎn)單、直觀和高效。

數(shù)據(jù)分析大賽，數(shù)據(jù)分析的練兵場(chǎng)

以上，我們對(duì)帆軟推進(jìn)業(yè)務(wù)人員自助式分析的發(fā)展策略，以及實(shí)現(xiàn)這個(gè)策略的技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)行了分析。當(dāng)然，這些想法能否真正落地，對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品是否真的有用，是否真的好用，最終還是要接受實(shí)踐的考驗(yàn)。

近日，帆軟舉辦了數(shù)據(jù)分析大賽，讓來(lái)自各個(gè)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)人員，用帆軟的BI產(chǎn)品來(lái)進(jìn)行自助式數(shù)據(jù)分析。據(jù)悉，本屆大賽匯集了來(lái)自各行各業(yè)的1319位選手，在40天內(nèi)產(chǎn)生了190份數(shù)據(jù)分析佳作，橫跨零售、制造、醫(yī)藥、民生等各領(lǐng)域，這為我們檢驗(yàn)FineBI的實(shí)用性提供了一個(gè)窗口。

接下來(lái)，我們將選取部分典型案例，來(lái)具體看看如何實(shí)現(xiàn)自助式數(shù)據(jù)分析。

在此次數(shù)據(jù)分析大賽，有一個(gè)號(hào)稱“數(shù)據(jù)魔術(shù)師”的團(tuán)隊(duì)，他們的團(tuán)隊(duì)成員有醫(yī)療PM出身的李俊東、商業(yè)咨詢出身的徐朝、財(cái)務(wù)出身的王潔、從事醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理的吳詩(shī)葉、醫(yī)療軟件出身的朱曉敏。他們團(tuán)隊(duì)要對(duì)公司產(chǎn)品的年度銷售進(jìn)行一次大的復(fù)盤，并期望找出下一年提升公司業(yè)務(wù)的機(jī)會(huì)點(diǎn)。

從團(tuán)隊(duì)成員來(lái)，他們是都是典型的業(yè)務(wù)人員，那么他們能自助式分析出想要的答案么？

該團(tuán)隊(duì)依據(jù)12個(gè)月（2022年7月至2023年6月）的企業(yè)銷售訂單數(shù)據(jù)（已脫敏），并從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局獲取整理了國(guó)內(nèi)各主要城市的GDP數(shù)據(jù)。團(tuán)隊(duì)從這些數(shù)據(jù)中拆解出數(shù)十個(gè)分析指標(biāo)，包括銷售金額、產(chǎn)品SKU數(shù)、經(jīng)銷商數(shù)、進(jìn)貨店鋪數(shù)、產(chǎn)品毛利率、進(jìn)貨產(chǎn)品比例、平均單店進(jìn)貨額、店鋪流失率等。

分析的指標(biāo)體系拆解

他們先從原有的“銷售明細(xì)表”中，拆分出了“渠道維度表”和“商品維度表”兩個(gè)維度表，然后將這三張表以及“各城市GDP數(shù)據(jù)”導(dǎo)入FineBI后，直接在FineBI中通過(guò)篩選、分組匯總、合并表、添加公式等方式，做成進(jìn)一步分析所需的自助數(shù)據(jù)集，并圍繞商品的鋪貨率、商品購(gòu)物籃分析、店鋪流失率、商品流失率等指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析探索。

經(jīng)過(guò)自助式數(shù)據(jù)分析，該團(tuán)隊(duì)得到了大量有價(jià)值的業(yè)務(wù)洞察：

例如，近一年，該公司銷售額和毛利率整體呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)。

為了找出經(jīng)營(yíng)上存在的問(wèn)題，該團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步分析了不同品類商品的銷售情況，并制作出“二級(jí)類別銷售金額進(jìn)貨店鋪比例分布”、“二級(jí)平均每家進(jìn)貨額Top 20”的數(shù)據(jù)分析圖表。從分析結(jié)果來(lái)看，他們發(fā)現(xiàn)，“機(jī)會(huì)點(diǎn)在大廚牌濃湯類，大廚牌大餡水餃類，大廚牌頭牌蝦等系列產(chǎn)品。他們單店進(jìn)貨額高，但是但是由于渠道沒(méi)有鋪全導(dǎo)致?tīng)I(yíng)業(yè)額喪失。”

進(jìn)一步的，團(tuán)隊(duì)分析了各品類產(chǎn)品的流失率情況：大廚牌火鍋蟹棒類產(chǎn)品的銷售高，但流失率也很高。相比而言，銷售額更高的大廚牌速凍粽類產(chǎn)品流失率就小很多。針對(duì)不同品類的銷售和流失率情況，可以制定不同的營(yíng)銷策略，來(lái)降低流失率。

此外，他們還通過(guò)分析“各城市GDP與現(xiàn)有產(chǎn)品銷量關(guān)系”、“各城市GDP與銷售關(guān)系”，來(lái)為公司找到未開(kāi)發(fā)的潛力市場(chǎng)。從數(shù)據(jù)圖表可知，北京、深圳、重慶、廣州、蘇州、成都、武漢幾個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)規(guī)模大，但是公司的產(chǎn)品銷售卻較少，是待開(kāi)發(fā)的潛力市場(chǎng)。而且，杭州、南京、天津這些大城市，公司甚至還未涉足，這些都是重要的機(jī)會(huì)點(diǎn)。

除了以上結(jié)論，該業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)還從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不少有價(jià)值的信息：從渠道分布來(lái)看，主要銷售都來(lái)自大賣場(chǎng)，其中大潤(rùn)發(fā)和永輝最高；平均每經(jīng)銷商進(jìn)貨額204.6萬(wàn)，平均每店進(jìn)貨額34.2萬(wàn)，每月產(chǎn)生進(jìn)貨行為店鋪比例50%左右，從2022年2023年有下降趨勢(shì)，從時(shí)間趨勢(shì)看進(jìn)貨高峰在春節(jié)前后等等。

從上面的例子可以發(fā)現(xiàn)，業(yè)務(wù)人員才是最懂業(yè)務(wù)的人，他們知道每一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)背后的業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)，也更清楚哪些指標(biāo)的對(duì)比分析可以挖掘出業(yè)務(wù)價(jià)值。只要給他們足夠強(qiáng)大、好用的數(shù)據(jù)分析工具，他們就可以自助式分析來(lái)挖掘隱藏在數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)價(jià)值。

需要指出的是，帆軟此次舉辦的數(shù)據(jù)分析大賽，除了驗(yàn)證FineBI的自助式數(shù)據(jù)分析能力外，還有一個(gè)重要目的——構(gòu)建并繁榮中國(guó)的數(shù)據(jù)分析交流生態(tài)。

一個(gè)完善的數(shù)據(jù)分析生態(tài)中，思維、工具和能力是基礎(chǔ)，而交流的平臺(tái)則是推動(dòng)這個(gè)生態(tài)不斷進(jìn)步和壯大的關(guān)鍵。

通過(guò)構(gòu)建交流平臺(tái)，帆軟為數(shù)據(jù)分析的專業(yè)人士和業(yè)務(wù)人員提供了一個(gè)共享知識(shí)、交流經(jīng)驗(yàn)和探討問(wèn)題的場(chǎng)所。在這個(gè)平臺(tái)上，用戶可以相互學(xué)習(xí)，共同進(jìn)步，推動(dòng)數(shù)據(jù)分析的知識(shí)和技能在更廣泛的范圍內(nèi)傳播和應(yīng)用。

而且，交流平臺(tái)能夠集中展示和分享行業(yè)內(nèi)的最佳實(shí)踐和成功案例，為企業(yè)提供參考和借鑒。通過(guò)了解和學(xué)習(xí)其他企業(yè)在數(shù)據(jù)分析方面的成功經(jīng)驗(yàn)，企業(yè)能夠避免重走彎路，更快地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的價(jià)值。

目前，超66萬(wàn)名業(yè)務(wù)人員正在利用FineBI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，日均活躍量13萬(wàn)，每日新增產(chǎn)品激活用戶量1200+， 技術(shù)支持累計(jì)服務(wù)的客戶總量超8000家。這是一個(gè)龐大的用戶群體，通過(guò)他們的交流碰撞，必然可以產(chǎn)生大量的創(chuàng)新火花，這對(duì)推動(dòng)自助式分析的發(fā)展具有重要價(jià)值。

我們需要清楚，自助式數(shù)據(jù)分析是數(shù)字化轉(zhuǎn)型旅程中的重要一環(huán)，它為企業(yè)和社會(huì)帶來(lái)了深遠(yuǎn)的影響。隨著自助式數(shù)據(jù)分析工具的普及，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策將成為企業(yè)的常態(tài)。

從更宏觀的層面上看，自助式數(shù)據(jù)分析對(duì)社會(huì)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)也具有重要的意義。它推動(dòng)了數(shù)據(jù)文化的普及和發(fā)展，使得更多的人能夠理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)將在社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，而自助式數(shù)據(jù)分析將成為連接人與數(shù)據(jù)，幫助我們更好地理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)的重要橋梁。

一花獨(dú)放不是春,百花齊放春滿園。我們期待看到更加繁榮的生態(tài)體系，來(lái)推進(jìn)自助式數(shù)據(jù)分析的發(fā)展。

文：月滿西樓 / 數(shù)據(jù)猿

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿