随着我国企业数字化的快速发展，诸多企业逐渐进入了成熟期，基于BI的数据应用以激活数据资产、释放数据价值成为了当前的关键，而BI系统也从最初的数据展现功能，逐渐转变为数据分析、洞察与挖掘，以数据为基础作出科学的决策，赋能企业经营发展。
BI的进一步提升，有力的推动了各行业数字化转型及数据应用的发展。作为BI概念的提出者，Gartner认为，2022年，数据和分析领导者需要在自适应人工智能（AI）系统、数据共享和数据编织等趋势的基础上推动新增长、韧性和创新。同时指出数据和分析趋势主要关注以下三大主题：
· 激活多样性和活力。使用自适应AI系统推动增长和创新，同时应对全球市场的波动。
· 增强人员能力和决策，以提供由业务模块化组件创建的丰富的、情境驱动的分析。
· 将信任制度化，以大规模地实现数据和分析的价值。
作为国内敏捷BI的首创者和引领者，永洪科技不断提升产品能力，紧跟、引领BI能力及应用场景趋势，不断推动BI行业的发展。
BI+AI激活企业活力与多样性
对于企业来说，AI是实现数据深入洞察，提升企业决策与预测能力的关键。对于BI厂商来说，AI是推动增长和创新的利器。永洪科技率先提出了“BI+AI”、“AI平民化”等理念，让AI真正能用起来。
当前AI应用的挑战在于数据的质量以及数据的一致性。在实际业务中，很多企业的数据参差不齐，多来源于企业中的不同部门以及外部数据，数据的可靠性、可用性无法得到保障。因此，数据治理和编织成为了关键，这正是永洪科技提出“BI+AI”的原因。
对于数据的治理和编织，永洪BI采用的是“一站式”的理念。所谓“一站式”，就是在一个平台上完成数据分析过程中的各个环节，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等。一站式的BI平台可以高效的实现数据的标准化，便捷、快速、自动的进行采集、清洗和整合多方数据源数据，解决数据偏差、多样性等问题，创建可以变现的数据编织。
以此，以永洪BI一站式平台强大的数据治理、数据清洗、数据整合、数据分析能力，为AI提供高质量、标准化的数据，提升AI的结果准确性和应用效果。
多维度增强人员能力和决策
对于数据分析与应用，其理想状态应当是数据的全员化，因为数据生成于各一线业务端口，广大员工是数据的出发点和落脚点，要让数据真正赋能于企业发展，就需要实现“人人都是数据分析师”。
在实践中，对于企业来说，现阶段的重点是将数据分析及应用的重心从IT人员转向业务人员。而对于BI供应商来说，需要通过技术和场景能力来助力业务人员能力的提升。
永洪BI通过以下两个方面全面提升业务人员的数据分析及洞察能力，实现全员数据应用：
（1）通过系统工具降低数据分析及应用难度
基于一站式BI平台，实现分析体系标准化，统一分析口径及计算逻辑报告输出自动化，从源系统数据抽取、逻辑运算到分析数据输出及推送，全流程自动化完成数据综合分析。
永洪BI简单、易用，帮助非专业的员工实现自助性分析。在面向零基础的业务人员时，可以用拖拉拽的方式完成同源/异源数据集联接、联合、聚合、去重等多种操作；在面向有技术基础的IT人员时，则即可以直接查询物理表或视图，也可以写SQL语句查询表、视图或存储过程。
（2）基于AI提升全员数据洞察能力
永洪BI 以“AI平民化”为理念，可以全流程可视化建模，降低AI应用门槛，让AI应用走进业务，让业务人员上手更简单。其中内置了5种类型，14种插件化算子，可以满足常用分析场景，使AI深度分析与BI数据可视化深度融合以实现联动分析，使零基础的业务人员可以实现深度的自助分析，带来更多自动化功能及业务创新洞察力。
以安全为基础的数据共享与规模化应用
数据的协同共享已经逐渐在金融行业开始试行，未来将在更广泛的范围实施，形成开放性的数据生态体系。同时，数据应用也逐渐从某个单一场景转变为规模化的应用，以整体提升企业数据能力，全面赋能企业经营。
永洪科技认为，无论是数据共享还是规模化应用，都需要以数据安全作为保障，数据安全、隐私安全等问题变得更为复杂，传统的风控手段显然无法满足需求，在建立标准、打通数据、多方整合、合规运用的前提下，“BI+AI”的风控模式显然更为合理。
基于BI的实时数据，实现异常情况的及时监控，并自动触发预警，降低风险。在数据体系成熟后，则可以通过AI，实现风险预测、问题预警，逐步实现数据安全管理的精准化、自动化和智能化。
同时，可以通过数据的权限控制实现多方数据共享与协同，并保障数据的安全。通常有报表授权和数据权限控制两种。报表授权主要是通过报表角色信息进行不同层级的报表授权，不同的部门可查看的报表不同。数据权限控制，则是通过用户分组信息与脚本控制，相同的角色信息，不同的分组，所看到的数据不同。以此来保证数据的安全，并提升了数据管理的效率。
未来如果形成第三方监管机构把控，应用企业、技术企业、相关部门等多方协作的数据共享体系，一方面可以通过权限管理基础性的保障数据安全，另一方面可以通过BI+AI的方式实现数据安全管理的自动化和智能化，以此推动数据共享与规模化应用。
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