摘要
QuickBI连续五年入选GartnerABI魔力象限挑战者象限，是中国唯一入选厂商。凭借庞大销售渠道
Gartner最新发布的2024年十大战略技术趋势明确指出，生成式AI将实质性提升应用的智能水平，进而彻底重塑客户、用户、产品负责人、架构师与开发人员的交互体验。
近日，全球权威IT研究与咨询机构Gartner正式发布《商业智能与分析平台魔力象限报告》（Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms，简称ABIP）。Quick BI凭借扎实的产品能力再度获得认可，持续稳居挑战者象限。作为BI概念的奠基者，Gartner报告历来是IT行业的风向标，更是企业高管与技术决策者的核心参考依据。值得特别关注的是，
瓴羊Quick BI已连续五年获此殊荣，且是目前唯一入选Gartner魔力象限的中国BI厂商。
魔力象限报告特别强调，
Quick BI的三大核心优势在于：广泛且灵活的销售渠道与定价模式、可嵌入式的集成分析能力，以及系统化的数据素养提升计划。
面对中国企业数据治理持续提速的现实，传统国产BI产品已明显跟不上企业快速增长的数据分析节奏。生成式AI正加速推动BI与业务场景的深度融合，显著改善传统BI的体验短板，真正降低数据分析的专业门槛，使“人人皆可自助分析”成为现实。
01 为什么BI总是推不动？
2024年，中国大数据产业的政策法规与战略布局日趋完善，企业数据应用的步伐明显加快。
随之而来的，是业务部门对BI类应用的井喷式需求——尤其是一线业务人员（即数据消费者），他们急需通过数据分析驱动业务增长。BI作为支撑企业决策的关键工具，其商业价值愈发突出。
但现实是，企业能否真正借助BI释放数据价值？从大量企业实践来看，业务人员对BI最常见的反馈竟然是“难用”和“用不起来”。
翻译成专业术语就是：
BI易用性差，与业务系统集成度低，无法及时支撑业务决策。
举例来说，BI操作门槛高，业务人员需要专门花时间学习查询语言。有时不仅要手动填写表单，还得从其他系统导出数据、构建新模型，整个过程离不开IT部门的协作。
然而，大多数企业的数据团队只有寥寥数人，面对如此庞杂的需求根本应接不暇，每天陷入取数、看数的循环，价值感极低。时间一长，业务部门与数据团队之间便陷入“相爱相杀”的僵局。
FESCO Adecco外企德科对此体会很深。作为一家人力资源服务商，外企德科全国服务人数超过200万，必须实时监控现金流健康度。但
由于采用国外BI系统，操作复杂且无法对接国内远程办公软件，财务部每月需投入大量人力，用Excel手工收集汇总数据来做资金管理分析。不仅工作量惊人，数据的准确性与时效性也毫无保障。
针对这一痛点，
Quick BI直接对接实时资金数据，通过大模型自动监测并识别资金波动的特征与模式，生成资金管理看板，帮助企业快速掌握现金流动态，清晰评估资金健康度，提前发现潜在风险。
同时，
Quick BI结合中国式表格的特点，将报表展示与填报录入融合，迭代了表格填报能力。用户可直接在复杂表格上填报数据，并综合计算填报数据与数据集取数结果，一站式完成数据上报与分析，大幅减轻业务人员负担。
过去，中国传统BI的核心目标是为管理层搭建“数据驾驶舱”，满足老板高效管控的需求。但这类BI像一只“黑盒子”——只能看到最终结果，无法回溯分析过程，更难以定位问题根因。
以酒业巨头洋河股份为例，全国设有
数十个事业部和上百个分办机构，覆盖8000多家经销商与五六十万家终端门店，每年销售费用投入高达数亿元。
如何有效管理如此庞大复杂的组织？
在对市面上所有BI产品进行横向对比后，洋河最终选择了瓴羊Quick BI，
构建起“总部－事业部－分办－业务员”四级分析体系。每个层级既可横向洞察业务运营状态，遇到问题时还能纵向下钻，精准溯源并锁定责任人，推动整改落地。
例如，通过经营状况看板，洋河利用Quick BI对费用投放方向与效果进行深度分析，精准评估每笔销售费用是否达成预期目标，是否达到行业或公司内部平均水平，从而支撑管理者灵活调整费用分配，降低销售成本，实现经销商精细化管控。
02 AI重塑BI：打通数据消费的最后一公里
Gartner 2024年十大战略技术趋势报告指出，
生成式AI将实质性提升应用智能化水平，从而彻底改变客户、用户、产品负责人、架构师与开发人员的交互体验。
“AI的核心能力在于预测与推荐，而非简单的程序化执行，因此智能应用能更精准地满足用户个性化需求，优化业务成果，推动数据驱动的决策。”
这一趋势正加速落地。
目前，中国主流BI厂商均在推出各自的AI+BI应用，尤其在零售、金融与汽车制造行业。一方面，这些行业数字化基础扎实，数据来源多、规模大、质量高，有利于训练优质模型；另一方面，业务对专业BI支持决策的需求也更为迫切。
以跨境电商企业子不语为例，
跨境电商物流仓储成本始终是行业痛点。通常，跨境卖家需通过海运将货物送入亚马逊仓储系统。备货不足会触发低库存预警，导致亚马逊平台限制商品流量，前期营销投入全部打水漂；备货过多则导致库存积压，企业需支付高额仓储费。
如何在库存积压与断货之间找到平衡？子不语借助Quick BI构建了智能销售分析、智能库存管理与自动化预警体系。
业务人员只需输入“识别仓库里哪个滞留订单比较多”这类简单指令，就能快速定位对应数据图表。当实际库存逼近警戒线，系统自动向库存管理员推送数据分析报告，确保库存数量与周转天数维持在安全区间。智能洞察模块则基于历史数据建立算法，结合物流、天气、节日等外部因素，找出异常数据背后的原因，并为业务人员提供改进建议。
在零售与电商行业，
不仅是库存管理场景。每逢平台大促，业务需要应对高并发计算需求，涉及结构性与非结构性数据，必须快速处理并转化为洞察，及时指导运营动作。
针对这些痛点，
Quick BI借助AI技术，通过智能搭建、智能问数与智能洞察三大环节，构建起看数—取数—用数的完整闭环。智能搭建：用户通过文本输入一键生成报表，并在对话中修改、美化图表。智能问数：用户通过提问与自然语言交互，直接获取数据结果。智能洞察：快速生成报表摘要，自动检测异常并进行归因诊断，迅速发现数据问题及其原因。
除了智能性，Gartner同样强调BI厂商的开放性与可集成性。在这方面，
Quick BI具备明显优势。
它不仅能作为独立工具嵌入企业原有业务系统，还能无缝对接阿里云服务生态，深度集成至钉钉、企业微信、飞书等办公软件及主流OA应用，支持自定义扩展、深度集成与多端适配。
如同乐高积木一般，既可独立成型，又可嵌入现有系统，灵活集成常用办公软件，支持多部门快速调用，提升数据分析与协同效率。
新能源汽车品牌ZEEKR极氪是一家数据原生企业，已实现全链路数字化。通过数字孪生技术，覆盖研、产、供、销、服全链路。例如，用户从APP下单极氪001，到工厂排产、生产下线、物流运输、交付中心，再到门店销售与消费者，全流程数据均可视、可追溯。
为支撑业务决策，极氪后续打通了生态、三电、经管、人力、财务等内部系统，使各部门都能获取端到端实时数据，支持日常决策。据了解，
目前极氪高管级以上全员使用极数BI系统，活跃率超60%，充分验证了BI对业务决策的商业价值。
在此过程中，Quick BI帮助极数BI构建了可视化分析、数据呈现、中国式报表、自助分析等主链路功能，并通过强大的开放性与集成能力，支撑产销协同等关键应用场景。
值得注意的是，2024年Quick BI 5.1版本新增了数据卡片功能——基于仪表板实现数据卡片的分享、查看、收藏、评论、审批等操作，结合办公与OA软件，提升数据审批效率，助力员工实现高效数据协同，加速数据流转与消费。
作为唯一入选Gartner ABIP魔力象限的中国BI产品，Quick BI的优势不仅在于更强大的AI技术，更在于它已在零售、金融、汽车、电商、制造等真实行业场景中落地，依靠真实需求与流动数据支撑日常业务决策。
AI技术的融入，标志着BI智能化时代的到来，同时大幅降低了学习与使用门槛。非专业用户也能轻松获取并应用数据与知识，无需依赖专业人员。对企业数据团队而言，这意味着摆脱“抠数师”的尴尬定位，专注于更深度的数据科学工作，释放更大专业价值。
让
“业务归业务，数据归数据”，只有真正助力业务目标达成，BI的商业价值才能落地生根。
来源：互联网
