云计算的商业应用，人工智能的兴起，物联网和传感器的广泛应用，计算能力和存储能力的快速提升，带来了一系列的机遇和挑战。商业模式、R&D模式、制造模式、服务模式、运营模式和决策模式也相应发生变化，从而实现资源的优化配置。在这种背景下，数字化转型的热潮应运而生。企业数字化转型是指企业利用新一代数字技术，将某一生产经营环节乃至整个业务流程的物理信息链接起来，形成有价值的数字资产，并通过计算回馈有效信息，赋予企业商业价值的过程。
企业数字化转型的首要任务是洞察其基本情况，包括各个部门的业务运作，面临的困难和痛点，以及哪些瓶颈急需改善，为下一步梳理企业业务流程、减少浪费做好准备。在这个过程中，BI强大的分析能力可以帮助企业探索数据之间的潜在关系，并以丰富的可视化图形展示出来，为企业决策提供指导。
冠途泰作为新一代智能协同BI平台，其强大的关联引擎可以帮助企业培育民族数字文化，推动企业数字化转型。有句诗说，“望岭侧成峰，远近不同。”这是因为我们会从不同的角度得到不同的结果。很多时候，受偏见和惯性思维的影响，我们墨守成规，从某个固定的角度看待问题，无法跳出固有的偏见，去探索新的可能性。而强大的查看几集的关联引擎可以帮助我们在数据中查看整个故事，从一个全新的角度发现各种因素之间潜在的联系。
图1查看数据中的整个故事
只需将多列数据的多个Excel表格拖动到观察台的指定区域，系统会自动匹配各列数据之间的相关性。即使字段名称不一致，观察台也可以建立关联。当用户点击每一列的数据名称时，观察台可以用不同的颜色显示其他字段与当前选择的数据之间的相关性，并用不同的颜色区分它们。如图2所示，每个数据都已经被链接，当选择一个数据时，它和其他数据之间的相关性可以实时显示。绿色半圆表示两者相关性大于75%，黄色表示相关性在50%-75%之间。通过颜色区分显示，用户可以实时直观地查看不同数据之间的关联度，并在此基础上指导用户进一步分析。
图2观测站自动建立数据关联
此外，手表平台将自助BI的灵活性提升到一个新的水平，包括自助可视化、导向分析应用和仪表盘、嵌入式分析和报告等。支持各种分析和预测，为管理层决策提供支持。
图3查看几个单位的自助数据消耗
当一个企业面临市场份额下降时，就需要从一系列可能的影响因素中找出关键因素，从而帮助决策者制定有针对性的营销策略。比如，企业为了通过商品折扣促进销售，需要探索不同折扣点与销量的关系，同时整合测试场地面积、行业、规格等附加因素的影响，以寻求更好的整体效益。通过对各种影响因素的建模和分析，直观地展示了销量与折扣系数的关系，找到了商品价格与销量的平衡点，即在此折扣下，产品的整体收益较好。同时，根据地区等次要因素，建立折扣系数的浮动范围，供销售部门与客户协商价格。通过这一系列分析，观察几个单位可以帮助企业保持专业
商业智能已经成为企业精细化运营不可或缺的一部分。在企业的日常生产过程中，有来自信息系统、设备、人工数据等的多源数据。这些数据贯穿于企业从需求、R&D、生产、销售到售后的整个产品生命周期，涵盖产品设计、生产、流程、质量、物流等业务部门。及时收集和分析这些数据已成为一大优势
秀企业日常运营工作的一部分。诺贝尔奖获得者西蒙说，“管理就是制定决策”。管理大师明茨伯格也说过，“管理者平均在某个问题上花费的时间只有9分钟，承担的工作任务具有多样化、短暂性和琐碎的特点”。因而管理者极其需要在有限的时间中获得具有价值的信息，特别是企业的基层管理者，面临着更琐碎、繁杂的事务，因而更需要BI的支持来实现决策。
对于生产部门，借助观数台灵活的自助式服务，生产管理人员可以对企业的日常分析事务建立标准报告模板，方便快捷地对每日现场数据进行同步分析，及时获取产品现场的情况，如产品直通率、设备利用率等信息。若发现异常现象，可以更快地反应，防止不良品流入下一个环节。还可以对设备利用率、能耗指标及产能利用率进行分析，以提升设备OEE。
对于质量部门，在生产环节，BI可以提供一目了然的质量运行状况，并基于趋势分析提供标准报告模板；还可以对产品的缺陷率进行跟踪，如缺陷数目，并利用帕累托分析等来支撑质量部门解决特定的不良问题。通过持续跟踪产品从小批量试制到量产各个阶段有关质量的统计信息，获取质量趋势，对异常情况及时进行干预。在产品出售后，BI可以帮助企业更好地完成售后质量追溯。通过对来自多个不同来源的数据集进行清洗、转换，质量管理人员可以快速找出缺陷产品的影响范围，确定受影响的批次、客户，并制定相应的对策。
总之，BI不仅可以支持企业基层管理者决策，也可以生成各种分析预测报表、KPI数据，方便高层管理者及时了解企业的业绩、市场、研发、制造等各方面所需的信息。不同于单纯的报表，BI支持对数据的进一步探索。当决策者对图表中的某个数据感兴趣时，可以直接操作鼠标对相关数据进行点击查看或关联分析，进行更深层次的挖掘探索，以获取问题的答案。
越来越多的企业在当下认识到BI的价值，进而将BI列入企业数字化转型及智能制造建设的蓝图之中。根据研究机构预计，2021年国内BI市场规模将达到74亿元，同比增长33%。
随着企业管理方法的不断优化改进，培育数字文化，建立基于数据的决策成为企业决策的重要支撑方式。数据本身并无价值，通过分析出数据之间的关联，挖掘数据中潜在的见解，才能够赋予数据价值。ERP/MES/PLM/HR/OA/SCM等都是数据源系统，将这些多源数据与BI打通，为研发、生产、采购、质量、财务等部门提供决策支持，能够使系统之间相辅相成，实现1+1>2的价值，更好地服务于企业的业务场景。面对海量数据，是被数据浪潮拍打在岸边，还是主动遨游其中，借助BI支撑企业实现智能决策，取决于企业本身。
