2025年企业大数据平台理念革新：什么样的BI平台才是企业数字化核心驱动力？

企业在数字化转型的过程中，逐步认识到数据的潜力，并逐渐将其作为提升决策效率和经营效益的核心动力。BI（商业智能）不仅是数据的收集与展示工具，更是推动企业决策、优化资源配置的重要助力。在这一背景下，BI的核心价值便是帮助企业通过数据实现决策化，进而提升整体效率。为了让这一价值得以实现，BI产品不仅需要具备基础的数据管理、分析与可视化能力，还必须具备更高层次的系统稳定性、高效性能、强大分析能力等核心功能。

一、2025年BI核心价值解析：提升企业效率，驱动数据化决策的关键因素

让数据成为生产力，既是一个可以宣传的口号，同时也是指导着产品发展的方向。

什么是生产力？

邓小平说过：科学技术是第一生产力。

恩格斯的观点：生产力是具有劳动能力的人和生产资料结合而成的改造自然的能力。

我们通俗地讲，生产力就是单位时间内可以产出生产成果的量，也就是各企业关注的核心——效率。企业之所以存在，是因为它将多个个体组织起来，通过优化生产关系从而实现比个体独立生产更高的生产效率。效率是企业存在的根本，低于平均效率的企业和组织必然是会解体的，企业之间的竞争本质也就是效率的竞争。因此，企业需要想尽一切办法来提高效率，企业引进优秀的人才，是要提高企业的效率；企业引进先进的设备，也是要提高企业的效率；企业进行组织变更，同样是为了提高企业的效率。同理，我们所说让数据成为生产力，也就是让企业通过数据来提高企业的效率。

数据，为何能够提高企业的效率？ 回答这个问题，我们先看企业的成本在哪里，有的企业在意人力，有的企业在意原料，有的企业在意时间。人力、原料和时间都是成本，都不能轻易浪费。可哪里有真空的环境呢，浪费一些总是难免，对于所有企业而言优先要考虑的就是巨大的浪费。巨大的浪费是怎样产生的？有一句俗话叫做“兵熊熊一个，将熊熊一窝”，其本质逻辑是在讲错误的决策永远是最大成本的浪费，因为将军不只是打仗更是那个做决策的人。一个错误的决策，会带来人力、原料以及时间上巨大的浪费。为何企业重视人才，因为人才可以基于他的知识和智慧来提高决策效率。所以，数据为何能够提高企业的效率？因为数据可以提高决策效率，可以减少错误的决策，避免巨大的浪费。

用数据决策，就一定做出正确的决策吗？ 智者千虑也必有一失，数据决策不是万能的，但它的出现必然可以提升正确决策的比例。所有的决策都是综合各种信息而后做出的判断，孙子兵法中讲到：“夫未战而庙算胜者,得算多也；未战而庙算不胜者,得算少也。多算胜,少算不胜,而况于无算乎。”传统的中国智慧早已将这一逻辑讲的透彻了，缺少信息的支撑难以做出正确的决策。数据可能不是决策所需要的全部信息，但数据必然可以提供大量的关键信息，有和没有数据对于决策而言有着巨大的差距，越是复杂的形势下越需要数据来支撑决策。

企业内有多少决策？复杂的经营环境下，企业内的决策绝不仅是高层的特权，企业内上上下下每天都做着无数的决策。对于一个零售企业而言，采购部门要考虑哪个商品要补货、该进多少货；营销部门要考虑哪个商品要促销、该怎样促销；人事部门要考虑哪个部门存在人力缺口、怎样选择合适的人才。除非机械化作业，其他每一个要发挥个人主观能动性的岗位都要自主地做各种各样的决策来工作。差异在于有的决策简单，有的决策复杂，有的决策影响较小，有的决策影响很大。可只要是决策就可能会出错，每一个错误背后都存在着成本的浪费。所以，企业内有多少决策？这是数不清的，这些决策也是变化的。让所有的决策都是正确的，减少从大到小的每一个损失，这是每一个企业的理想，如何做到？靠着每一个人的能力吗？这不现实，但我们让每一个决策背后都有数据，就可以让这一理想成为现实。

到这里，我们再看标题上的问题，BI的核心价值是什么？答案呼之欲出，BI帮助企业更多地使用数据来决策，从而提高企业的效率。

二、BI如何助力企业提效：通过数据化决策实现业务转型和效率提升的必由之路

数据就在那里，可是要拿来用于决策，中间还有几个问题需要解决。

• 让数据规范起来：很多企业的数据是混乱的，甚至夹杂着大量的错误的、无效的数据，这样的数据是没有办法用于决策的。
• 让数据可以看到：明细数据无法被阅读和理解，而将数据按照对应的维度和指标来展示就有了它的意义，如果匹配上合适的图表，数据将具备更好的可读性，也能够表达出更丰富的业务意义。图表与数据的结合是一项专门的科学，其内容十分丰富，对于企业的数据分析用户来说是一个非常值得深入研究的领域。
• 让数据可以被编辑：既然数据已经是规范的、可用的，还需要对它再编辑吗？所谓：“道生一，一生二，二生三，三生万物”。数据是死的，但业务却是活的，面对复杂的经营环境，业务则不仅是活的，更是灵活的，半部论语治天下的时代已经过去了。所以数据需要能够被编辑，能够基于固定的原始数据衍生出无限的可能，应对任何复杂的业务需要。
• 足够简单和高效：如果说前三个需要是在“画龙”，这一条则是“点睛”。前文已经介绍，现如今企业内需要的决策不是有限的一两个，而是每天都有大量的决策。另一方面企业不是面对固定的问题来决策，业务问题是灵活多变的。如此环境，非简单高效之工具不能解决问题。简单和高效不仅仅是对于企业的宏观层面，同时也是对于用户每一个分析过程体验的微观层面。

BI就是要解决以上四个问题，从而能够让企业实现数据决策，提升企业的效率。这是BI的逻辑，但这也还只是BI的基础能力。

企业可以用BI解决1个问题，也可以解决1w个问题，可以解决1个人的问题，也可以解决1w个人的问题，虽然都是在使用BI解决企业的问题，但给企业带来的价值却有着天壤之别。企业使用BI能够给企业带来多大的价值，能够给企业提高多少的效率，这不仅是企业自身管理水平的问题，也是BI工具水平的问题。好的BI工具要有最低的推广门槛，也要有最低的使用成本，这可以降低企业推广的难度，降低用户分析的难度，让企业以极低的成本实现数据化决策，这才能让大多数企业获得成功。

下文中将以帆软FineBI产品为例，具体剖析FineBI如何帮助企业解决上述四个问题。

三、FineBI核心迭代：通过多维度功能全面夯实企业数据分析价值的创新实践

3.1 FineBI的产品功能：分解成八个维度

BI要帮助企业实现基于数据进行决策，中间有一些问题必须要解决，这决定了BI产品的基础形态。在此之外，BI不能仅仅满足于只解决一两个问题，我们知道企业内有很多决策要做，其中只有一两个决策基于数据和全面实现数据化决策是两种概念。BI的使命是要让企业实现全面的数据化决策，是要给企业创造最大的价值，那这就决定了BI产品的发展方向势必要解决上述企业面临的4个问题：

• 让数据规范起来
• 让数据可以看到
• 让数据可以被编辑
• 足够简单和高效

BI产品会有很多的功能，但并不是散乱随意的，我们将BI的产品功能划分为了8个维度，而这8个维度与上文的四个方向形成了一定的对应关系，具体如下：

当然，以上的逻辑图只是一个简单的呈现，产品的几个维度彼此之间并不完全独立。例如产品数据分析能力的提升不仅仅可以帮助企业里的更多数据被看到，也可以帮助让更多的数据可以被编辑。8个维度具体的解释及相应的FineBI功能设计如下：

（1）完整的数据规范管理

用户能够分析好数据的基础是有一份高质量的数据可以使用。规范数据却一直是企业数据建设的难题，企业数据量大且庞杂，数据的一致性、准确性、完整性等面临着巨大的挑战。因此产生了很多方法和工具来帮助企业规范数据，比如数仓建设方法Inmon和Kimball模型、比如后期衍生的数据中台建设方法论等等。BI应用越深的领域，所产生的分析需求也越多，数据质量的要求也越高，因此BI工具是否具有规范数据的能力就越重要。

FineBI提供了丰富的数据管理方法，尤其在今年我们将进一步完善数据建设能力，包括模型建设和管理、指标管理、维度关联、全局血缘分析等等。基于以上能力我们将提供完整的数据规范管理解决方案，帮助客户建设规范的数据平台，支撑数据的分析和展示。

（2）稳定安全可靠的系统

这是所有ToB产品的基础要求。所有用户都会有产品确定性和安全性的要求，一个稳定的系统才是可控的，才能够让用户放心地使用。

FineBI为了系统的稳定安全可靠做了大量的工作，比如我们做的集群架构、存算分离架构、服务拆分以及运维平台等等都围绕着这一目标。

（3）高效的性能

如何定义高效的性能？

第一，用户查看、分析数据时，产品要有快速的反应，这是效率的体现；第二，面对庞大数据量时，产品依然有高效率的表现。这些就是对产品高性能的要求。

纵观国内所有的BI厂商，FineBI应该是在这一维度投入最大的。我们研发了自己的引擎，并且我们的引擎经过了几个版本的迭代，可以在亿级别的数据量上有着非常优秀的性能体验。此外，我们自研的引擎相比通用引擎有着一个巨大的优势，那就是可以和数据分析的场景进行很好的结合。FineBI能够识别出最重要的一些场景，智能地调节计算资源，正如苹果软硬件结合的设计能够给到用户最佳的体验一样，引擎和产品的深度结合也会给企业给用户带来最佳的体验，这种体验是其他和通用引擎结合的BI所无法提供的。

（4）完善的系统管理

完善的系统管理核心是系统的用户管理和资源管理，具体包括用户管理、权限管理、安全管理、任务管理等等。我们要让更多用户使用产品，但用户越多，系统所产生的所占用的资源也就越多，系统管理就是去实现系统整体不随着用户使用的增多而变得更复杂或是更混乱这一目标，从而保证每一个用户都能用得舒服。

FineBI在基础的系统管理能力上是十分完善的，例如内置的用户和数据权限体系能够满足集团级管理需求。同时FineBI的运维平台能够实现对系统资源的管理监控，包括负载、网络、内存等等情况。

（5）强大的数据分析能力

一份数据能挖掘出多大的价值，就非常依赖产品的分析能力。一份数据，只能原封不动的将其展示出来，这就是没有分析能力，只有展示能力；一份数据，能够加工成任何用户所需要的数据或子表，这就是产品强大分析能力的体现。强大的分析能力能够让用户看的更深、看的更远，这也是数据决策的核心体现。
FineBI打造了数据分析“三大件”的分析能力体系，数据编辑+主题模型+分析函数的结合能够让用户获得任何他需要的数据结果，能够解任何复杂的数据需求，可以说我们基于数据分析“三大件”从而具备了最完整和强大的分析能力体系。

（6）丰富美观的可视化展示

数据可视化，简单说就是将数据转换成图形或图像并允许用户进行交互处理。对于一些业务场景而言，饼图就是最直观的展示方式，而有些业务场景只有通过散点图才能发现其中的问题，丰富的可视化展示能力可以显著提升用户数据解读的效率。
我们提供以规则为基础的图形展示能力，相比于图表类型的穷举方案，基于规则配置，通过不同规则的组合可以实现极为丰富的展示图表。

（7）更多的数据应用场景

数据能用来做什么？分析数据，对数据进行可视化，这是BI的基础能力，在这些基础能力上可以衍生出更多具体的数据应用场景，例如数据的预测、数据的问答、数据的解读等等。这一维度上目前大多数BI产品处于同一水平。
FineBI目前已经更新了数据问答、数据解释两种应用场景，此外我们在数据协作分析场景上有完善的功能提供。

（8）易学易用的产品

基于数据决策是要提升企业效率的，但用户完成某个分析却要很高的成本是不行的。只有低成本的分析，才能让用户愿意持续使用，所以产品的易用性易学性，不仅仅是提高用户自身分析效率这么简单，它也是企业数据化决策推广的重要条件。
结构上，在FineBI 6.0之后，我们优化了我们的分析路径，让用户实现在一个主题内沉浸式地进行完整的数据分析，从而具备更高的分析效率。具体设计上，我们每一个设计都特别关注到产品功能上的易用性，例如在数据编辑里的每个功能设计，都能够让毫无数据分析基础的用户完成非常复杂的分析。我们也会不断回顾产品的历史设计，对不易用的功能进行不断的重构和迭代，例如近期FineBI过滤层级方面的重构。

3.2 FineBI的优势：强大的性能与分析能力

BI产品的基本形态是相似的，例如系统管理能力、一定的数据分析能力、可视化能力等这些基础能力是所有产品都具备的，在这些基础能力之外不同产品之间也有一定功能上的差异。

总的来说，Finebi在两个功能维度上具有最大的优势：

• 高效的性能：正如前文所述，帆软长期坚持自研分析引擎，并且进行了多个版本的迭代。因此FineBI的引擎不仅仅可以支撑超大数据量的高性能分析，并且能够智能匹配BI的分析场景，使得我们的产品具备了最佳的分析体验。最明显的体现是我们的引擎能够实现分析过程的高性能体验，而市面上其他大部分的引擎都只能支撑对一个固定的结果进行计算。市面上其他的BI产品面对分析过程只能选择局部数据计算，或者放弃分析过程中实时结果的反馈，这样会增加用户分析过程中抽象化思考的负担，从而增大用户分析的难度。
• 强大的数据分析能力：很多BI产品将它们的分析能力集中在可视化功能上，而忽视了分析能力的建设，这是一种取巧的做法。产品专注于提高其可视化能力可以在短期内快速看到价值，但面对用户复杂的分析需求时就会显得无力，而FineBI则是系统性地设计了产品的分析能力，并以此形成了独特的基础结构。FineBI不仅能解决用户刚刚使用产品时的一些简单的问题，也能够解决用户深入使用产品之后想要解决的更复杂、更深入的问题。

整体上而言，FineBI相比起其他的产品，更加重视产品自身内功的建设，无论是底层的引擎建设还是产品分析能力的开发都需要巨大的投入，然而这两个维度的投入并不如可视化模块的投入那样可以快速地体现。但是我们清楚地知道这是企业需要的核心能力，随着企业面对的分析问题的多样化和复杂化，随着企业使用BI功能的深入，产品的引擎和分析能力的价值就会愈发凸显出来。当然，这些优势只是某一时刻的状态，FineBI还在继续发展。如前文所述，我们在数据规范建设、系统的稳定性等等各个维度都有着巨大的投入，未来一段时间内这些维度上的产品功能都将会有巨大的提升。

3.3 FineBI 的发展方向：万变不离其宗

所谓万变不离其宗，FineBI的发展不会改变BI产品本身的定位，而是寻求更高的效率。从目前来看，BI的未来发展也离不开上述几个维度。

（1）稳定安全可靠的系统

很多人说BI不是业务系统，稳定性要求不如业务系统高，个人并不认同这一观点。随着BI被企业的应用范围越来越广，它对业务的影响范围也随之增大，它的稳定与否也时刻影响着企业的业务安全。在这一维度上FineBI仍有很大的发展空间，即便帆软已经做了很多功课，但我们还要进一步追求更高的目标。今年帆软将围绕着防宕机对FineBI做更多的优化，我们会系统性地梳理所有可能引发宕机风险的问题并将其根除。

（2）高效的性能

对于一般的产品而言，性能当然是越快越好。但是对于BI产品来说，更快的性能不是锦上添花，而是必不可少。企业的数据量越来越大，数据决策越来越多，数据分析的场景也会越来越复杂，这些都给引擎带来了巨大的压力，一款优秀的BI产品必须要拥有一颗强大的心脏。FineBI在亿级别的数据量处理上已经有着非常优秀的性能体验，但帆软对产品的性能和支撑的数据量还有更高的追求。我们今年将会对FineBI引擎进行进一步的升级，从而实现在十亿数据量级别上的高性能体验。

（3）完善的系统管理

我们今年会新增资源控制管理功能，从而避免用户无序使用进而浪费企业内有限资源的情况。同时我们会进一步完善资源使用情况的监控，方便企业对无效资源和风险操作的管控。

（4）强大的数据分析能力

在这一维度上FineBI目前的能力是比较完善的，而未来我们需要进一步完善的是具体功能上的细节，从而进一步降低分析的成本。比如完善模型的多事实多维度能力、完善窗口计算能力等。

（5）丰富美观的可视化展示

FineBI目前具备的图表类型很完善，但相对弱势之处在于，基于规则的配置相比基于穷举的方案的学习成本要高一些，这是我们接下来需要解决的方向。

（6）易学易用的产品

新的技术将为产品易学易用性带来新的变革：这里所说的新技术便是AI。AI的出现给我们的工作生活带来了许多新的可能，通过AI技术的融合能够让BI使用变得更加简单和高效。或许用户不需要学习大量的工具知识也能做好分析，或许用户即便不懂数据也能够用好数据来解决业务问题......总之，AI的出现带来了很多可能，对于BI产品来说也是一样，AI技术的结合将是下一代BI的必备能力。除了新技术的应用，产品易用性的升级探索是永无止境的。今年我们将针对FineBI的图表配置易用性、函数编写易用性等方面做进一步的优化和改进。

3.4 FineBI Platform：多形态融合的分析平台

BI因为其丰富多样的可视化组件，简单灵活的制作方式而被人所熟知，但“福祸相依”，其优势使得大家以为BI仅仅与此。随着企业对于数字化转型的重视，对于数据驱动决策的认识提高，BI在整个企业数字化转型中的生态位越来越重要，在部分企业的重要性已经等同于甚至超过生产系统了。
前文提到，BI产品终极目标是“让人人都是数据分析师”，注定会发展出不同的产品形态，以满足不同场景的数据需求。然而，不同种类BI各有优劣，分别适用于不同的场景，并没有绝对互相替代的关系，因此是属于多形态共生。

同时，帆软认为BI仅靠一种模式并不能满足企业的诉求，需要包含数据全链路的管理和建设，包括了数据生产，数据准备，数据存储，数据可视化和分析，数据决策，以及资产的治理，行业方案的应用复用，甚至包括了组织和人才的构建。

因此，帆软基于“BI多形态共生”的理念，融合自身的多种形态BI产品，推出全链路数据分析平台——FineBI Platform：

FineBI Platform是将帆软多款数据产品，包括FineReport、FineBI、FineDataLink、FineVS、FineChatBI，整合到一起的“全链路数据分析平台”，满足不同角色的不同数据诉求，满足不同企业的信息现状的不同诉求。

FBP作为“全链路分析平台”，主要的价值主张如下：

图：FineBI Platform-全链路数据分析平台-价值主张

（1）多形态分析融合

BI不同形式产品之间并不是代际替换关系，而是需要长时间共存的。因为，企业的场景是丰富多变的：

• 财务类复杂场景需要固定式复杂报表；
• 对外呈现需要炫酷的大屏；
• 数据分析师需要以业务为导向的自助深度分析；
• 大量业务用户需要像即席或者问答BI这种简化的分析形态。

因此仅靠一种模式并不能满足企业的诉求，因此帆软将多种形态融合在一起。

（2）行业应用复用

伴随着企业数字化改革的深入，很多企业已经脱离使用工具的阶段。
向外看，从客户视角出发，当前帆软提供给客户的场景解决方案（工具产品+项目服务），用户不清楚概念性的方案的最终形态（售前阶段难以理解帆软），用户的上线成本&时间较高（交付阶段难以相信帆软），主要有以下提升点：

• 所见即所得：围绕业务用户提升需求选择&确认的效率，客户不需要去想象基于帆软产品能实现什么系统，而是在平台上直接挑选“成品”；
• 降低应用成本：围绕开发用户提升综合开发效率，降低系统综合上线成本&时间，形成需求发起-应用市场挑选-系统对接上线-个性化修改的高效路径；
• 提高应用数量&质量：围绕数据生态，吸引更多的需求方和供应方参与进来，从而提升整个产业效率，企业内、企业间形成数据资产的交易，让数据应用变得更简单。

从短期角度来看，目前的调研信息当前应用复用主要阻塞点包括：

• 产品阻塞：客户工程还原回来困难、底层数据复用难度大、应用内容复用到客户困难等
• 平台阻塞：平台渠道杂乱、平台运营管理不佳、生态能力欠缺、当前营销能力难以支撑应用内容跟客户业务需求的匹配
• 内容阻塞：内容通用阻塞（内容不足、价值不高、缺少体系化整合）、重点内容阻塞（客户案例价值不高、demo质量不佳）
• 运营阻塞：大量内容沉淀在个人而非组织、组织之间的资料流转不佳、重心在打单回收效率不佳等

因此在FBP中，帆软将行业应用复用上升成公司级的战略，同时推出包括帆软市场，行业智库，应用数据源，本地的素材库等多个功能模块旨在让帆软的行业经验以更好的形式落地到客户的实际场景中。

a) 行业智库
将帆软的行业经验，结合数据中心的载体，将其内化到产品里，再也不是PPT的形式。可以所见即所得，且可以快速基于指标和模板，搭出自己想要的DEMO，缩短交流对齐的周期。

b) 帆软市场
我们将客户的常用的组件、模板、甚至解决方案，打包上传到帆软市场上，方便用户可以更好的参考。这一项目其实自2018年就开始构建，但之前也类似仅仅是PPT。在FBP中，我们做了一系列功能，包括资源导入导出，数据脱敏等让模板复用的效率极致降低。

c) 应用数据源
用好BI的前提是对接数据，这项工作虽然简单，但极其繁琐，在FBP中，我们将常用的数据源进一步封装，包括SPA数据、用友NC、钉钉数据、飞书数据等等，如下图，可以“开箱即用”

（3）统一资产门户

2022年之前，BI工具往往聚集在如何更好更快的生产出数据资产，但随着企业的数字化转型，很多企业已经走向第4个阶段——「数字平台化」，即如何将现有资产通过更好的治理发挥出更大的价值。

自23年开始，因此在FBP中，通过统一资产门户，通过流程管理，对产出的元数据梳理，治理条约的整合，全生命周期的管理，等等，将以前通过自服务产生的内容，更好的怎么推过去/发布出去，将资产价值最大化。沉淀从数据到应用管理体系，提升业务用户找资产、用资产的效率，提升面向管理用户的运营运维能力。

（4）统一数据中心

强大的消费层必须得依赖统一的数据层，帆软在FBP中将多产品的数据层能力融合到一起，包括数据目录、指标模型、数据管理、数据开发、数据服务、运维中心等，如下图：

帆软统一数据中心有如下几个优势：

a）消费层的统一数据层，天然解决统一数据口径、数据权限等问题

• 原先中帆软生态里，FR和BI的数据来源不同，带来阻碍和困惑，FR的数据权限该如何控制？FR和BI的数据计算方式不一致，如何保证数据一致性？数据变更后上述问题变得更为严重。
• 同时，又可以通过数据服务的能力，可以将统一的数据层辐射至其他场景

b）IT复杂标准构建与业务灵活自助完美结合

• IT和业务的配合是企业数字化建设中最大的难题，甚至没有之一。
• • 传统IT模式标准但复杂，导致开发周期极长，大大提高了数据使用的门槛；
  • 敏捷BI模式自由简单但缺少管理，虽然极大的激发了业务使用的潜力，但数据处理的不规范和随意，使得系统在性能、存储空间、更新时长、口径混乱上有极大的风险
    FBP中将两者完美结合，即支持业务类Excel式的数据处理，又支持复杂的ETL开发，维度建模

c）全链路血缘带来的无限可能
由于FBP将自数据的ETL开发、模型、指标、组件到模板，全链路血缘进行整合，我们可以基于此架构带来无限可能

• 一张看板里到底用了哪些指标？
• 一张看板里的某个具体的指标，到底是怎么来的？其背后的含义是什么？
• 一个指标到底用在了哪些看板里面？指标改动后会影响那些看板？
• 基于血缘，判断哪些指标是常用的，哪些直连可以物化
• 当数据错误时，可以基于全链路血缘进行排错

（5）统一运维管理

随着BI系统的复杂度提升，拿帆软的工具举例，既有消费层的FineReport、FineBI，又有数据层的FineDatalink，同时还有引擎和存储的架构升级，包括了当前的存算分离的架构，及未来的MPP架构的引入。无疑给系统的运维管理提出了极大的挑战：

• 单产品的集群如何部署，存算分离的架构该如何部署？
• 多产品如何更好的集成部署？
• 标准产品与第三方组件如何更好的适配，如何保证第三方组件的高可用，使得系统能真·高可用？
• 复杂产品架构与环境的适配度该怎么应对？
• 多产品之间的升级如何不互相影响，故障如何隔离？
• 产品内的问题如何运维等？

我们在享受私有部署带来的安全自由的同时，又不得不应对如上挑战。

因此，FBP通过帆软统一运维平台，将帆软应用整个运维链路中的问题（从部署到运维管理，到监控告警，到故障问题快速处理）通过可视化的形式最低成本的解决。

四、总结：2025年FineBI将成为助力企业数字化转型的核心驱动力

通过上述对FineBI产品的多维度分析，我们可以清楚地看到，FineBI不仅是企业实现数据化决策的有力工具，更是推动企业高效运营的关键因素。随着市场需求的日益复杂和企业规模的不断扩大，FineBI在性能优化、系统管理、分析能力等多个方面的持续创新，将不断提升企业的决策质量，推动数字化转型的深化发展。帆软公司已成功帮助36000+企业实现数字化转型，并在全球范围内赋能各行业客户在业务决策中实现数据驱动的全面转型。
在未来，随着新技术的引入，如AI智能决策的融合，FineBI无疑将在数字经济的浪潮中占据更加重要的地位，帮助企业在竞争激烈的市场中立于不败之地。
本篇文章节选自帆软《商业智能应用白皮书 5.0》，如果你希望进一步了解BI技术在企业中的实际应用，并深入探索如何通过商业智能实现数字化转型，请点击下方链接阅读全文：

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