Quick BI稳居Gartner ABI挑战者象限，打造“人人可用的BI”
作者：互联网 时间： 2026-07-29 07:41:08
客户、用户、产品负责人、架构师和开发人员的使用体验，将因生成式AI真正提高应用的智能化水平而改变，这是Gartner十大战略技术趋势报告在2024年提出的观点。
魔力象限指出，庞大的销售渠道与灵活的收费模式，分别构成Quick BI三大独特优势中的两项，可集成式分析，数据素养计划。
传统国产BI产品难以承接企业当下快速增长的数据分析需求，这一问题在中国企业加速数据治理的现状下更加突出。随着生成式AI推动BI进一步融入业务，传统BI的痛点体验得到有效改善，数据分析的专业门槛也真正降低，由此形成“人人都能用的BI”。
来源 / ToB行业头条 （ID：wwwqifu）
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01
企业数据应用进程在2024年得到加速，其推动力来自中国大数据产业战略布局与政策法规的不断完善。
由此带来企业对BI（Business Intelligence商业智能）类应用需求的集中爆发。特别是被称为数据消费者的一线业务人员，迫切需要借助数据分析推动业务增长；作为利用数据分析辅助企业决策的重要工具，BI的商业价值也因此更加突出。
然而，企业真的能通过BI释放数据的商业价值吗？回顾以往的企业实践，业务人员对BI最强烈的感受，竟是“难用”以及“用不起来”。
换成专业表述，就是BI易用性不高，与业务系统的集成性不足 ，不能及时为业务决策提供支持。
业务人员为掌握复杂的BI操作，需要专门投入时间学习程序语言。实际工作有时还涉及从其它系统导出数据、手工填写表单及建立新的数据模型，因而少不了IT部门的同步支持配合。
然而，多数企业的数据团队只有寥寥几人，难以承接如此繁杂的需求，每天疲于取数、看数，价值感十分有限。时间一长，业务部门与数据团队便陷入“相爱相杀”。
作为一家在全国服务人数超过200万名的人力资源公司，FESCO Adecco外企德科需要密切跟踪现金流健康度，对此有着深刻体会。但因为国外BI系统无法打通国内远程办公软件，操作也很复杂，导致财务每月依靠Excel完成数据收集和汇总，再开展资金管理分析，为此消耗大量人力。这不仅带来巨大的工作量，也让数据准确性和及时性很难得到保障。
面对这一需求，在直接连接实时资金数据后，Quick BI制作资金管理看板，并让大模型自动完成资金波动特征和模式的监测与识别，从而帮助企业迅速了解现金流的实时变化，清晰评估资金健康度，并及时识别潜在风险。
与此同时，Quick BI它融合中国式表格的特点，把报表展示与填报录入结合起来，并迭代表格填报能力。数据上报与分析可一站式完成：先直接在复杂表格中填报数据，再对填报数据和数据集取数结果进行综合计算，由此减轻业务人员的压力。
过去，中国传统BI以满足老板高效管理需求为核心目标，为此给一把手建立“数据驾驶舱”。然而，这种BI更像一个“黑盒子”——最终结果虽能拿到，分析过程却不能回溯，产生问题的原因也无法对应查找。
以酒业巨擘洋河股份为例，其在全国拥有每年上亿的销售费用投入，覆盖数十个事业部、上百个分办机构，以及8000多家经销商和五六十万家终端店。
如此庞大而复杂的组织应当如何有效管理？
洋河最终选定瓴羊Quick BI，此前已对市面上所有BI产品完成比较，四个层级由“总部－事业部－分办－业务员”组成。各层级既能横向洞察业务运营状态，也能在出现问题后纵向下钻，精准追溯问题来源、锁定责任人并完成整改。
以经营状况看板为例，洋河通过Quick BI深入分析费用投放方向与成效，准确评估每笔销售费用是否实现预期目标、是否达到行业/公司内部平均水平，据此支持管理者精准调整费用分配，降低企业销售成本，并对经销商实施有效管理。
来源 / ToB行业头条 （ID：wwwqifu）
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02
Gartner发布的2024年十大战略技术趋势报告提出，
“智能应用之所以能优化业务成果、推动数据驱动型决策并更好满足用户的个性化需求，是因为Al的主要功能并非程序性功能，而在于预测或推荐。”
如今，这一趋势已经变得更加明确。自己的AI+正由目前中国各主流BI厂商陆续推出BI应用，尤其集中在零售、金融以及汽车制造等行业。一方面，这些行业具备较好的数字化基础，数据来源丰富、规模庞大且质量较高，有助于形成优质大模型；另一方面，这些行业更迫切地需要专业BI支撑业务决策。
以跨境电商企业子不语为例，跨境电商的物流仓储成本始终是行业痛点。跨境卖家通常需要通过海运把货物送入亚马逊仓储系统。备货不足会触发低库存预警，亚马逊平台随即限制商品流量，使前期营销投入付诸东流；备货过多又会造成库存积压，企业还要承担高昂仓储费用。
怎样在库存积压与断货风险之间取得平衡？智能销售分析、智能库存管理与自动化预警体系，均由子不语依托Quick BI建立。
要定位对应数据图表，业务人员输入“识别仓库里哪个滞留订单比较多”这一简单指令即可。系统在实际库存量触及警戒线后，会把数据分析报告自动推送给库存管理员，使库存数量和库存周转天数维持在安全阈值范围。对于异常数据，智能洞察会结合物流、天气、节日等数据，并依据历史数据形成算法，进而查明背后的原因，向业务人员给出相关建议。
在零售及电商行业中，除了库存管理，平台大促等日常场景也会带来多种高并发计算需求。处理对象既包括结构性数据，也涵盖大量非结构化数据，业务必须迅速完成处理、形成洞察，并快速指导运营动作。
为应对这些痛点，看数——取数——用数的闭环由Quick BI基于AI技术构建，其中涵盖智能搭建、智能问数和智能洞察三大环节。用户输入文字即可一键生成报表，并能在对话中完成图表修改和美化，这就是智能搭建。通过提问及自然语言交互直接取得数据结果，属于智能问数。智能洞察则负责迅速生成报表摘要、自动检测异常和开展归因诊断，以便快速找出数据问题及原因。
BI厂商除需具备智能性之外，Gartner强调的还有开放性与可集成性。在这方面，Quick BI显然拥有更明显的优势。对自定义扩展、深度集成和多端适配的支持，使其能够以独立工具的形态嵌入企业原有业务系统；同时，它还可深度集成至钉钉、企微、飞书等办公软件及主流OA应用，并无缝链接阿里云服务生态。
它像乐高积木，既可独立成形，也可接入常用办公软件或嵌入企业原有系统；不同部门能够灵活、快速地调用，从而提高数据分析和协同效率。
作为一家数据原生企业，新能源汽车ZEEKR极氪借助数字化孪生技术，将全链路数字化覆盖到研、产、供、销、服各环节，并由此建立相应体系。例如，用户购买极氪001时，从APP下单、工厂排产、汽车生产下线，到物流运输至交付中心，再到门店销售并交付消费者，全流程数据都能实现可视化追溯。
极氪随后为支持日常业务决策，进一步打通生态、三电、经管、人力、财务等内部系统，让端到端实时数据可供各部门取用。据了解，BI支持业务决策所具备的商业价值，已由极数BI系统超过60%的活跃率充分体现；目前极氪高管级以上人员均已使用该系统。
可视化分析、数据呈现、中国式报表和自助分析等主链路功能，是Quick BI在此过程中为极数BI建立的；依靠强大的开放性与集成能力，产销协同等重要应用场景也获得支持。
数据卡片新功能由Quick BI 5.1版本在2024年推出。该功能基于仪表板，支持数据卡片级的分享、查看、收藏、评论及审批；与办公和OA软件结合后，可提高数据全县审批效率，让员工的数据协同更高效，同时加速数据流转和消费。
Quick BI是中国唯一进入Gartner ABIP魔力象限的BI产品，其优势不只体现在更强大的AI技术上，还在于已经落地零售、金融、汽车、电商、制造等真实行业场景，利用实际场景需求与流动数据支撑日常业务决策。
引入AI技术，既标志着BI进入智能化时代，也意味着BI学习和使用门槛进一步降低，非专业用户无须求助专业人员，也能轻松获取并应用相关数据和知识。对企业数据团队而言，这代表他们可以摆脱过去“抠数师”的尴尬定位，转而专注更深入的数据科学工作，释放更大的专业价值。
让“业务的归业务，让数据的归数据”，BI只有真正促成业务目标，才能体现自身的商业价值。
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