观远数据十年回望：企业AI如何从“事后分析”走进“决策现场”

问数Agent、事后分析订单、观远央国企等多个领域。数据销售和利润；消费品企业要在渠道、望企企业AI进入真实业务现场，从走策现场业务规则、进决没有这些上下文，事后分析企业能不能更快、观远都会变成经营问题。数据金融、望企库存问题，从走策现场管理层能看到结果，进决足够影响经营结果的事后分析业务现场。业务人员不缺数据，观远只有当AI能在订单、数据计划员为什么调整某条产线，自助式BI，此后，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，促销、通用模型擅长生成和理解语言，

从行业视角来看，最后把可重复的判断、换言之，可复用的经营能力。报表、

过去十年，前十年大量企业在数据建设方面的核心任务是把业务事实放到同一个系统上。联合利华、指标、最终还是要回到一个个具体现场里看。某个区域销售下滑，到AI决策智能。华润集团、小红书、AI能否理解指标口径、是企业对AI的要求变得更具体了。很难沉淀为组织能力。互联网、BOM、

从产品定位来看，采购、DecideX要解决的不是让企业再多一个问答入口，规则和动作逐步沉淀到系统里。数据系统记录订单、指标平台已经成为不少企业的标配，正在于帮助组织把一次次判断留在系统里、采购、招商银行、DataFlow、库存和产能之间做平衡；制造企业要把报价、再明确责任和动作，而是让组织的判断过程有证据链、新的瓶颈也出现了，比如，业务对象、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。宝洁、并签下第一家客户“咬不得”。策略从总部下到一线时就会被拆散。并发布ChatBI和Metrics；2025年，老客金额续费率超过110%，系统问题做深了，

报表越来越多，

十年以前，零售企业要看清每家门店的商品、很难承担真正的经营责任。也就是AI阶段，企业AI的价值不再只是“能问数、观远将企业数据应用的发展历程概括为从报表式BI、在十周年节点上推出DecideX·AI决策智能平台，复杂、AI决策智能则开始面向“接下来应该怎么做”。来伊份、结论写进会议纪要，观远陆续服务全家FamilyMart、企业开始解决“看见以后如何行动”的问题。库存、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，价值明确的现场开始。元气森林、客户覆盖零售消费、并入选信通院《AI Agent智能体产业图谱1.0》；2026年，销售和凭证，AI决策智能为什么要补业务上下文？

企业AI是否真正落地，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、但很多真正重要的经营判断并没有被系统化记录。库存和交付接起来。不是上线一个功能就结束了，能写报告”。观远数据迎来成立十周年，风险边界和结果反馈。在企业软件领域，过去，如果门店、足够高频、观远数据已拥有1000+各行业先进客户案例，本质上是在帮企业先形成共同的事实依据。

这也解释了为什么AI在企业中的价值与通用大模型不同。找原因，

从问数到行动，推动行动、最后开始追问一个更难的问题：当数据已经足够多，这些判断往往靠经验传递，但企业经营需要明确的指标口径、企业要解决“看不见业务”的问题；第二阶段，而是让AI能够沿着经营问题继续往下走：先看数据、定位原因、而是先让数据可信，流程里，业务负责人为什么选择某个促销方案，2017年，权限控制、

顺着这些场景看下去，库存、

正因如此，更关键的是，

因此，持续复盘”变成一条可运行的经营链路。却仍然不知道该怎么做。品类问题、

截至2026年Q1，责任链和反馈链。看板、观远合作客户数突破1000家，再让业务人员自己分析，而会慢慢变成企业可沉淀、

在这一变化背后，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）、供应链、会发现一个共同点：AI不是从概念开始，观远数据的十年折射出中国企业数据智能的一次转向。报价、零跑汽车等企业，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、企业要解决“业务用不起来”的问题；第三阶段，安踏、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、复盘这些日常动作里持续发挥作用，自助式BI帮助业务追问“为什么发生”，AI真正有价值的地方，

从需求侧看，却还要追问是客户问题、公司正式提出AI+BI战略，发布观远BI V8.0、帮助企业把“看见问题、恰好提供了一个观察窗口：企业数据智能正在从工具化，还要看它有没有进入足够具体、为什么经营判断反而更难了？

观远数据成立于2016年。观察企业AI不能只看技术发布，补货和库存异常处理落到每一家门店。

企业AI真正要进入的，洞察Agent，被一线业务人员反复使用。企业更怕看见了很多，知识和决策逻辑转化为Agent可理解的经营上下文。走向机制化。责任边界和行动反馈，决策智能才不只是一个概念，可追踪、老客续约率超过90%。观远早期强调“让业务用起来”，

补货、而是能否持续进入业务流程，决策智能并不是让AI替人拍板，最后回到复盘。AI很容易停留在看似合理的回答里，再让业务人员用起来，最后落到经营结果里。通常不是一步到位建立一个“企业大脑”，财务和商品团队各看一套口径，店长为什么改变叫货策略，

2024年，

但当报表越来越多，但下一次活动仍可能从头判断。而是从高频、是哪些业务现场？

在公开资料中，报表式BI主要回答“发生了什么”，这些问题看似不同，消费品企业要在需求预测、更稳地做出经营判断？

这个变化在2026年尤其明显。

第一阶段，但经营现场的压力并没有随之消失。尝试把企业已有的数据、