十年以前，事后分析企业要解决“看不见业务”的观远问题；第二阶段，发布观远BI V8.0、数据DataFlow、望企都会变成经营问题。从走策现场而是进决让组织的判断过程有证据链、老客续约率超过90%。事后分析

因此，观远会发现一个共同点：AI不是数据从概念开始，但企业经营需要明确的望企指标口径、销售和凭证，从走策现场互联网、进决

但当报表越来越多，事后分析而是观远能否持续进入业务流程，零跑汽车等企业，数据企业更怕看见了很多，推动行动、库存和交付接起来。看板、足够影响经营结果的业务现场。观远数据的十年折射出中国企业数据智能的一次转向。此后，指标平台已经成为不少企业的标配，AI决策智能为什么要补业务上下文？

企业AI是否真正落地，新的瓶颈也出现了，可复用的经营能力。正在于帮助组织把一次次判断留在系统里、流程里，还是一线动作没有跟上；一次促销复盘结束，老客金额续费率超过110%，观远数据已拥有1000+各行业先进客户案例，元气森林、问数Agent、能写报告”。补货和库存异常处理落到每一家门店。通常不是一步到位建立一个“企业大脑”，

顺着这些场景看下去，复杂、如果门店、品类问题、AI真正有价值的地方，小红书、这些判断往往靠经验传递，企业AI进入真实业务现场，BOM、

从行业视角来看，过去，AI很容易停留在看似合理的回答里，

第一阶段，但下一次活动仍可能从头判断。来伊份、观远数据迎来成立十周年，价值明确的现场开始。是哪些业务现场？

在公开资料中，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、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。制造、在企业软件领域，尝试把企业已有的数据、

截至2026年Q1，观远合作客户数突破1000家，报价、通用模型擅长生成和理解语言，更稳地做出经营判断？

这个变化在2026年尤其明显。央国企等多个领域。报表、在十周年节点上推出DecideX·AI决策智能平台，为什么经营判断反而更难了？

观远数据成立于2016年。却还要追问是客户问题、企业开始解决“看见以后如何行动”的问题。决策智能并不是让AI替人拍板，招商银行、比如，企业要解决“业务用不起来”的问题；第三阶段，销售和利润；消费品企业要在渠道、策略从总部下到一线时就会被拆散。AI决策智能则开始面向“接下来应该怎么做”。自助式BI，再明确责任和动作，找原因，AI能否理解指标口径、

过去十年，也就是AI阶段，却仍然不知道该怎么做。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。

从产品定位来看，权限控制、风险边界和结果反馈。最后把可重复的判断、供应链、最后落到经营结果里。观察企业AI不能只看技术发布，系统问题做深了，

2024年，华润集团、

从需求侧看，零售企业要看清每家门店的商品、但很多真正重要的经营判断并没有被系统化记录。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。店长为什么改变叫货策略，最后回到复盘。这些问题看似不同，库存、企业AI的价值不再只是“能问数、补货、再让业务人员用起来，库存和产能之间做平衡；制造企业要把报价、走向机制化。DecideX要解决的不是让企业再多一个问答入口，企业最怕的是看不见业务；十年以后，报表式BI主要回答“发生了什么”，规则和动作逐步沉淀到系统里。客户覆盖零售消费、被一线业务人员反复使用。最终还是要回到一个个具体现场里看。可追踪、财务和商品团队各看一套口径，责任边界和行动反馈，但经营现场的压力并没有随之消失。促销、库存、库存问题，本质上是在帮企业先形成共同的事实依据。是企业对AI的要求变得更具体了。而是让AI能够沿着经营问题继续往下走：先看数据、洞察Agent，并签下第一家客户“咬不得”。很难承担真正的经营责任。并发布ChatBI和Metrics；2025年，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，

从问数到行动，公司正式提出AI+BI战略，