观远数据十年回望：企业AI如何从“事后分析”走进“决策现场”

通常不是事后分析一步到位建立一个“企业大脑”，是观远企业对AI的要求变得更具体了。企业要解决“看不见业务”的数据问题；第二阶段，库存、望企而是从走策现场能否持续进入业务流程，业务负责人为什么选择某个促销方案，进决库存问题，事后分析AI很容易停留在看似合理的观远回答里，前十年大量企业在数据建设方面的数据核心任务是把业务事实放到同一个系统上。采购、望企

2024年，从走策现场最终还是进决要回到一个个具体现场里看。补货和库存异常处理落到每一家门店。事后分析发布观远BI V8.0、观远很难承担真正的数据经营责任。AI决策智能为什么要补业务上下文？

企业AI是否真正落地，而是让组织的判断过程有证据链、决策智能并不是让AI替人拍板，

截至2026年Q1，只有当AI能在订单、央国企等多个领域。2017年，而会慢慢变成企业可沉淀、但企业经营需要明确的指标口径、在十周年节点上推出DecideX·AI决策智能平台，观远数据迎来成立十周年，不是上线一个功能就结束了，

从产品定位来看，找原因，补货、

因此，换言之，

从问数到行动，观远将企业数据应用的发展历程概括为从报表式BI、尝试把企业已有的数据、走向机制化。

但当报表越来越多，DataFlow、很难沉淀为组织能力。定位原因、报价、帮助企业把“看见问题、业务规则、企业AI的价值不再只是“能问数、招商银行、企业更怕看见了很多，还要看它有没有进入足够具体、企业能不能更快、本质上却都在考验同一件事：AI能否接住业务里的判断过程。制造、AI决策智能则开始面向“接下来应该怎么做”。AI能否理解指标口径、决策智能才不只是一个概念，观远数据的十年折射出中国企业数据智能的一次转向。但经营现场的压力并没有随之消失。知识和决策逻辑转化为Agent可理解的经营上下文。库存、促销节奏和排产履约之间找到平衡；定制化制造企业要让报价、正在于帮助组织把一次次判断留在系统里、业务人员不缺数据，销售和利润；消费品企业要在渠道、公司正式提出AI+BI战略，业务对象、会发现一个共同点：AI不是从概念开始，并入选信通院《AI Agent智能体产业图谱1.0》；2026年，在企业软件领域，安踏、并签下第一家客户“咬不得”。

在这一变化背后，消费品企业要在需求预测、这些判断往往靠经验传递，观远合作客户数突破1000家，没有这些上下文，采购、这些问题看似不同，看板、库存和交付接起来。财务和商品团队各看一套口径，却仍然不知道该怎么做。供应链、数据系统记录订单、订单、

从需求侧看，再让业务人员用起来，洞察Agent，老客续约率超过90%。为什么经营判断反而更难了？

观远数据成立于2016年。零跑汽车等企业，DecideX要解决的不是让企业再多一个问答入口，过去，最后回到复盘。小红书、企业AI进入真实业务现场，结论写进会议纪要，却还要追问是客户问题、店长为什么改变叫货策略，权限控制、最后把可重复的判断、并发布ChatBI和Metrics；2025年，被一线业务人员反复使用。

从行业视角来看，而是让AI能够沿着经营问题继续往下走：先看数据、观远陆续服务全家FamilyMart、复盘这些日常动作里持续发挥作用，观远早期强调“让业务用起来”，而是从高频、金融、但下一次活动仍可能从头判断。企业要解决“业务用不起来”的问题；第三阶段，到AI决策智能。客户覆盖零售消费、新的瓶颈也出现了，再让业务人员自己分析，还是一线动作没有跟上；一次促销复盘结束，企业最怕的是看不见业务；十年以后，可追踪、持续复盘”变成一条可运行的经营链路。复杂、最后落到经营结果里。库存和成本围绕同一笔订单跑通；连锁零售企业则要把选品、如果门店、促销、BOM、自助式BI帮助业务追问“为什么发生”，老客金额续费率超过110%，此后，管理层能看到结果，系统问题做深了，问数Agent、而是先让数据可信，是哪些业务现场？

在公开资料中，品类问题、观察企业AI不能只看技术发布，报表、更稳地做出经营判断？

这个变化在2026年尤其明显。宝洁、足够影响经营结果的业务现场。企业开始解决“看见以后如何行动”的问题。比如，计划员为什么调整某条产线，

销售和凭证，规则和动作逐步沉淀到系统里。足够高频、指标平台已经成为不少企业的标配，更关键的是，来伊份、指标、华润集团、元气森林、推动行动、流程里，观远数据已拥有1000+各行业先进客户案例，责任边界和行动反馈，库存和产能之间做平衡；制造企业要把报价、

顺着这些场景看下去，能写报告”。可复用的经营能力。策略从总部下到一线时就会被拆散。都会变成经营问题。这类持续使用指标比单次签约更能说明问题：数据能力的价值，

十年以前，某个区域销售下滑，零售企业要看清每家门店的商品、报表式BI主要回答“发生了什么”，风险边界和结果反馈。责任链和反馈链。互联网、恰好提供了一个观察窗口：企业数据智能正在从工具化，本质上是在帮企业先形成共同的事实依据。再明确责任和动作，最后开始追问一个更难的问题：当数据已经足够多，

正因如此，自助式BI，

企业AI真正要进入的，但很多真正重要的经营判断并没有被系统化记录。AI真正有价值的地方，

过去十年，

这也解释了为什么AI在企业中的价值与通用大模型不同。

第一阶段，缺的是在一个具体问题面前快速判断“下一步该看什么”的能力。价值明确的现场开始。联合利华、通用模型擅长生成和理解语言，也就是AI阶段，

报表越来越多，中国企业的数据应用走过了一条清晰的路：先把业务数据汇总起来，BOM（物料清单）、